Атмосфера должна быть чистой. Применение статистических методов при аттестации источников эмиссии и оценке качества атмосферного воздуха

Назаркин Виктор

Несмотря на то, что имеется перечень показателей, характеризующих степень воздействия различных источников эмиссии ЗВ и показателей качества воздуха [3], в практике работы аналитических служб отсутствуют методики, которые позволили бы при организации работы системы контроля, получать из любых данных измерений концентрации, именно те характеристики, которые делают оценки степени загрязнения и санитарно-гигиенической обстановки наиболее объективными и однозначными [8, 9].

Для аттестации источников эмиссии и оценки качества воздуха в рабочей зоне предприятий или воздуха населенных мест эти характеристики должны быть различны, что вытекает из различия в «физическом» смысле имеющихся границ допуска ПДВ, (ПДС) или ПДК для радиоактивных и нерадиоактивных ЗВ. Вредное воздействие ЗВ в воздухе непосредственно связано со временем экспозиции.

Так для химических загрязняющих веществ (газы, пары, аэрозоли) установлены «мгновенные» значения концентрации со временем осреднения ~3 мин., максимально-разовое нормируемое значение со временем осреднения ~ 20 – 30 мин., среднесуточное значение со временем осреднения ~ 24 часа. Соответственно введены нормативы ПДК макс.раз. и ПДК ср. сут. При контроле содержания радиоактивных веществ используется оценка величин, осредненных по всему отчетному периоду (Т) [17].

Измерения концентрации ЗВ в источниках выбросов и атмосферном воздухе показали, что результаты могут существенно зависеть от времени осреднения (времени отбора проб) [8 ]. Эта проблема имеет наибольшее значение для интерпретации данных измерений концентрации ЗВ в атмосферном воздухе и пылегазовых выбросах предприятий и не связана непосредственно с качеством использованной измерительной аппаратуры. Проблема связана непосредственно со случайным характером изменения во времени и пространстве гидрометеорологических параметров в точках наблюдения, а также комплекса технологических факторов. Однако проблема осреднения имеет место вообще при измерении и анализе любых, зависящих от времени случайных процессов [11]. Данные, полученные к настоящему времени показывают, что учет времени осреднения (времени отбора проб) – это чрезвычайно сложная операция. Например, если источник загрязнения атмосферы высокая труба, а загрязнения воздуха осуществляется под действием волнообразного дымового шлейфа (так называемая перемежающаяся или меандрирующая струя рис. 1.1.), то концентрация ЗВ может отсутствовать в один момент и достигать максимума 30 секунд спустя.

Таким образом, концентрация «мгновенной» струи Х мгн. будет давать больший максимум, чем осредненная за несколько периодов Х ср. На самом деле, в зависимости от метеоусловий и параметров источников может иметь место несколько разных типов дымовых струй [9]. Концентрации в порывах могут в 10 и более раз превышать средние значения, а длительность порывов может зависеть от расстояния до источника.

Средние значения концентрации за сутки, месяц или год легко могут оказаться близкими к 0,2, 0,05 или 0,01 от среднего значения, получаемого за час или три минуты, на которые могут оказать влияние факторы, локальные в пространстве и времени. В многочисленных работах, рассматривающих зависимость концентрации от времени осреднения, в том числе и на предприятиях ядерно-топливного цикла (ЯТЦ), указывается, что эта зависимость, полученная экспериментально для средних условий устойчивости и периодов осреднения до нескольких часов может быть описана выражением:

(2.2.)

Где q = 0,17 0,24

– исправленное значение ,

– значение, рассчитанное из уравнения рассеяния,

– время осреднения, время отбора проб, мин.

Эта известная формула, полученная из статистической модели дымовой струи Гиффорда Ф.И. [ 18 ] для коррекции данных, полученных за разные периоды времени не может быть исчерпывающим решением проблемы.

Авторы работ, приведенных в [33] показали, что для разных классов устойчивости ветра и для разных расстояний от одиночного источника загрязнения отношение разовой концентрации (₁ = 20 мин.) и суточной (₂=24 часа) меняется от 0,17 до 0,58. Таким образом, соотношение (2.2) рекомендуется для прогнозных оценок, если можно экспериментальным, а не из расчета рассеяния, путем оценить и рассчитать концентрацию, осредненную за некоторый период времени. Для больших периодов осреднения вместо (2.2.) рекомендовано соотношение:

(2.3.)

где – параметр вытянутости розы ветров,

Р₀ =0,125

Если подобные формулы и дают представление о соотношениях между соответствующими величинами, то в силу локальных причин не позволяют оценить возможные экстремальные значения концентрации. Они не дают ни каких рекомендаций и алгоритмов при определении входящих в них величин, то есть по организации

соответствующего контроля [8,9]. Единственная рекомендация, которая приводится в упомянутых работах, состоит в том, что любые данные нуждаются в коррекции и время отбора проб (время осреднения) всегда должно учитываться и приводиться вместе с данными о концентрациях.

Проблема осреднения по времени во многих случаях не учитывается при оценке санитарно-гигиенической обстановки из-за отсутствия соответствующих методических материалов. Эта проблема не учитывается при сравнении работы приборов и методик определения концентрации отдельных ингредиентов ЗВ в источниках выбросов и объектах окружающей среды. Известно, что одним из возможных путей решения проблемы осреднения является реализация методик статистической фильтрации и гармонического анализа экспериментальных данных, что может позволить получить оценки экстремальных значений концентрации, соответствующих необходимым временам осреднения, однако для этого необходима детальная информация о процессе Х(t), чтобы избежать маскировки частот.

Метод гармонического анализа временных рядов состоит в представлении случайной функции в виде конечной суммы ряда Фурье, при этом случайная функция заменяется детерминированной, а для достижения достаточной точности (учета 95% реальной дисперсии) достаточно рассчитать 4 -5 членов разложения [ 11, 16 ].

Наиболее существенные результаты применения дисперсионного анализа можно ожидать при интерпретации данных о распределении концентрации ЗВ на больших территориях, то есть оценка изменчивости концентрации ингредиента по району, на котором расположены несколько стационарных постов контроля [19]. Очевидно, что в общем случае концентрация каждого отдельного ингредиента ЗВ есть случайная функция X(x, t) точки пространства Х=(х₁, х₂, х₃) и времени (t). Перечисленные выше вопросы относились в основном к временной структуре концентрации ЗВ в точке контроля, однако правомерно поставить вопрос и о пространственной структуре. Одним из возможных способов оценки санитарно гигиенической обстановки является метод построения системы неслучайных ортогональных функций _к(х) таких , что отрезок ряда Фурье является наилучшей аппроксимацией случайной функции X(x, t) в смысле средней квадратичной погрешности, то есть система функций _к(х) такова, что приближенное равенство при определенном выборе коэффициентов описывает изменчивость (дисперсию) поля X(x, t) лучше, чем линейная комбинация любых других функций, состоящая из такого же числа слагаемых.

(2.4)

Данные измерений в каждый конкретный момент времени представляют совокупность величин , соответствующих N пунктам измерений.

Функции являются собственными векторами корреляционной матрицы поля концентрации ЗВ.

, i, j = 1,2,3 ……N, то есть естественные функции удовлетворяют уравнению

Коэффициенты разложения находят из формулы:

где компоненты вектора .

Уже несколько первых членов разложения определяют 90 – 95% общей дисперсии и тем самым выражение 2.4. позволяет оценить изменчивость концентрации по всему району, то есть общую характеристику санитарно-гигиенической обстановки.

Примеры, приведенные выше, показывают, что проблемы связанные с выбором оптимальной дискретности [21], выбора контролируемых параметров, учетом времени осреднения, могут существенно снизить объективность оценки даже при наличии технических средств контроля.

Следует иметь в виду, что большинство приборов с постоянными коэффициентами запаздывания, уже в процессе измерения производят экспоненциальное сглаживание или осредняют реальный процесс по экспоненте. Таким образом, проблемы организации системы контроля можно было бы разделить на две основные части (подсистемы).

Первая состоит в разработке и оснащении пунктов контроля ЗВ техническими средствами, способными определить значение концентрации С [(г, мг, мкг)/м³] с определенным временем осреднения (’), вторая часть (подсистема) состоит в разработке и внедрении математических моделей и алгоритмов (методик, программ), позволяющих интерпретировать полученные данные с точки зрения оценки санитарно-гигиенической обстановки. Эта подсистема обеспечивает не только информативность первой, но и непосредственно влияет на ее деятельность, то есть оптимизирует ее работу.