Kovács, Attila

Lagzi, István László

Leelőssy, Ádám

Mészáros, Róbert

Lagzi

ELTE Digital Institutional Repository (EDIT)

100  LÉGKÖRI DISZPERZIÓ MODELLEZÉSE KÜLÖNBÖZŐ SKÁLÁKON  Leelőssy Ádám(1), Mészáros Róbert(1), Kovács Attila(1), Lagzi István László(2)  (1) ELTE Meteorológiai Tanszék, 1117 Budapest, Pázmány Péter sétány 1/A (2) BMGE Fizikai Intézet, 1111 Budapest, Budafoki út 8. e-mail: leelossyadam@gmail.com   Bevezetés  Az elmúlt évtizedekben bekövetkezett ipari balesetek és az ezekkel kapcsolatos kibocsátások ráirányították a figyelmet a szennyezőanyagok légköri terjedésének, valamint az általuk okozott környezeti károknak a gyors és megbízható becslésére. A számítástechnikai háttér rohamos fejlődése, az egyre részletesebb meteorológiai adatbázisok és az egyre pontosabb időjárás előrejelzések megteremtették a lehetőséget, hogy egyre finomabb tér- és időbeli felbontásban tudjuk szimulálni a légköri diszperziót. A légkörben történő terjedés és szennyezőanyag eloszlás eltérő skálájú és szemléletű diszperziós modellekkel szimulálható a konkrét feladat függvényében. Az Eötvös Loránd Tudományegyetem Meteorológiai Tanszékén több mint másfél évtizede végezzük szennyezőanyagok légköri terjedésének szimulálására alkalmas modellek adap-tálását, fejlesztését és alkalmazását. Kutatásaink során a különböző skálájú és szemléletű modellekkel valós és fiktív szennyezőanyag kibocsátások hatásait, valamint a szennyező-anyagok légköri diszperzióját vizsgáltuk és elemeztük.   Különböző típusú szennyezőanyag terjedési modellek  A légszennyezők terjedésének és immissziójának (koncentráció mezőinek) becslésére külön-böző modellek állnak rendelkezésre (ld. Leelőssy et al., 2014). Az egyes modellek eltérő bemenő adatbázisokat használnak, különböző fizikai/kémiai folyamatokat vesznek figyelem-be, illetve más-más tér- és időskálán dolgoznak. Adott feladatra a különböző modellek előnyeit és hátrányait, illetve korlátait mérlegelve választhatjuk ki a legmegfelelőbb módszert. A diszperziós modellek által felhasznált bemeneti adatok különbözők, és azok pontossága, részletessége a szimuláció eredményét is nagymértékben befolyásolja. A futtatásokhoz szük-ségesek a kibocsátás(ok)ra vonatkozó adatok, meteorológiai információk és különböző részle-tességű környezeti adatok, paraméterek. A kibocsátás (emisszió) pontos mértéke az egyik legbizonytalanabb tényező a modellekben és a bizonytalanság a forrás jellegétől is függ. Például egy pontforrás esetén a kibocsátás helye pontosan ismert lehet, de egy baleset során a kibocsátott anyag mennyisége általában csak becsülhető. Folyamatos jellegű kibocsátás esetén pedig az emisszió időbeli menetének meghatározása jelenthet gondot. A szennyezőanyagok légköri terjedését, hígulását meghatározó meteorológiai adatok pont-beli mérésekből, vagy numerikus időjárási modellek szimulációiból származtathatók. A pont-beli mérések pontosabbak, de csak korlátozottan állnak rendelkezésre, a numerikus modellek eredményei ezzel szemben akár nagyobb térségre vonatkozóan is részletesebb tér- és időbeli felbontásban rendelkezésre állnak, de némileg pontatlanabbak a mérési adatoknál. A részle-tesebb adatbázis használata egyben a számítási idő növekedését is eredményezi. A környezeti adatok szükséges pontossága és részletessége az adott modelltől, illetve az adott feladattól függhet. Ilyen adatok lehetnek a felszín jellegére vonatkozó információk (pél-Leelőssy Á., Mészáros R., Kovács A., Lagzi I.: Légköri diszperzió modellezése különböző skálákon   101dául felszín típusa, albedója, érdességi magassága, stb.), a domborzat, vagy akár az épületek, tereptárgyak geometriája. Egy adott feladatra a pontosságot és a szimuláció idejét egyaránt szem előtt tartva kell a megfelelő modellt kiválasztani. Így például eltérő szemléletre van szükség egy nagytávolságú légköri terjedés szimulációja, vagy a lokális szennyezettség meghatározása esetén. Hasonlóan, eltérő fontosságú a számítási idő lerövidítése egy utólagos elemzés, vagy egy krízishelyzet, például egy esetleges baleseti kibocsátás során. Utóbbi esetben kiemelten lényeges, hogy a döntéshozók szinte azonnal képet kapjanak a szennyezés légköri terjedéséről és a várható hatásokról.   Az egyes modelltípusok  A diszperziós modellek általános osztályozása alapján megkülönböztethetünk statisztikus és dinamikus modelleket. Az adott feladat, a rendelkezésre álló adatok és infrastruktúra, a meg-kívánt számítási idő és egy sor egyéb tényező függvényében más-más típusú és szemléletű légköri szennyezőanyag terjedési modell alkalmazására lehet szükség. A statisztikus modellek korábbi mérések statisztikai elemzésein alapulnak. Egyszerűek, számítási igényük kicsi, ugyanakkor nem képesek az időben változó folyamatokat nyomon követni, így nem tudják figyelembe venni a szennyezőanyag kibocsátás mennyiségének, összetételének és területi eloszlásának évek során bekövetkezett változását, valamint a meteorológiai tényezők időbeli menetéből fakadó hatásokat. A légszennyezők terjedése pontosabban írható le a dinamikus modellekkel. A legelterjedtebben használt dinamikus modelltípusokat az alábbiakban mutat-juk be röviden.  Gauss-típusú modellek  A gaussi terjedési modellek a szennyezőanyag koncentrációjának függőlegesen és szélirányra merőlegesen a forrás tengelyétől számított Gauss-eloszlását feltételezik, amelyhez hozzá-adódik a szél irányába történő transzport. A terjedés mértékét – az eloszlás szélességét – a légköri stabilitás, illetve a kibocsátástól eltelt idő alapján számítják. Ez egyszerű matematikai kezelést tesz lehetővé, de csak álló forrás esetén, stacionárius és homogén áramlásban, vala-mint lassan ülepedő szennyezőanyagra ad jó közelítést. A modell egyszerűsége ellenére képes figyelembe venni a felszínről és a planetáris határrétegről való visszaverődést és egyszerű kémiai reakciókat is. A gaussi modellek a lokális, néhány kilométertől néhány tíz kilométerig terjedő skálájú levegőminőségi vizsgálatokban alkalmazhatók (pl. Mészáros et al., 2012), használatuk az ipari létesítmények környezetvédelmi hatástanulmányainak is részévé vált. Ezek a modellek pontbeli meteorológiai adatokat használnak, melyek például a kibocsátás közelében található meteorológiai mérésekből adottak. A pontszerű meteorológiai mérésekből különböző parametrizációk révén állíthatók elő a légkör vertikális szerkezetére és a stabilitási viszonyokra vonatkozó információk.  Euler-típusú modellek  Az euleri modellek a nyomgázok időbeli változását leíró transzport egyenlet numerikus megoldásán alapulnak (Mészáros et al., 2010). E modellek a szél által történő advekció, a turbulens diffúzió, valamint a kibocsátásból, kémiai reakciókból, radioaktív bomlásból és a száraz, illetve nedves ülepedésből származó forrás- és nyelő tagok alapján rácspontokban ad-ják meg a koncentráció értékét (Lagzi et al., 2006; Mészáros et al., 2006). Az áramlási mező tér- és időbeli változásának, valamint a domborzatnak a figyelembe vétele miatt az euleri Leelőssy Á., Mészáros R., Kovács A., Lagzi I.: Légköri diszperzió modellezése különböző skálákon     102modellek néhány tíz kilométerestől akár a szinoptikus, ezer kilométeres méretskáláig is használhatók. A számításokhoz szükséges meteorológiai mezőket numerikus modellek ered-ményei szolgáltatják.  Lagrange-típusú modellek  A nagyskálájú szennyezőanyag-terjedés modellezésére alkalmazott másik, ún. Lagrange-i modellcsalád egyes részecskéknek az időjárás előrejelző modellből rendelkezésre álló szél-mezőben történő sodródását szimulálja, és egy adott helyről indított szennyezőanyag-csomag trajektóriáját rajzolja ki (Leelőssy et al., 2013; Mészáros et al., 2016). A részecske időegység alatti elmozdulását az áramlás iránya, a sűrűségkülönbségből származó felhajtóerő, vagy az ülepedés és a véletlen bolyongással modellezett turbulens diffúzió adja meg. A Lagrange-i modellek a kibocsátás közelében fellépő nagy gradienseket az euleri modelleknél nagyobb pontossággal adják vissza. További előnyük az egyszerűbb matematikai megoldás, hiszen a rendszer időbeli változását egy közönséges differenciál-egyenletrendszer írja le, melynek létezik egyértelmű megoldása megfelelő kezdeti feltételek mellett. Hátrányuk viszont, hogy csak egyetlen légelem útja követhető, továbbá a függőleges anyagáramlásokat csak nagyon pontatlanul tudják leírni. E hátrányok azonban kiküszöbölhetők, ha a vizsgált részecskék számát nagymértékben növeljük, ez viszont a számítási idő drasztikus növekedését eredmé-nyezi. Kellően nagyszámú részecske trajektóriájának kiszámítása esetén a kibocsátott szennyezőanyag-csomagok (ún. puffok) szuperpozíciójából a koncentrációmezőre lehet következtetni.   Szimulációk különböző skálákon  Szimulációk globális skálán  Globális skálán a 2011 márciusában, Japánban történt fukushimai reaktorbaleset során a lég-körbe kerülő 131I izotóp terjedését szimuláltuk az ELTE Meteorológiai Tanszéken fejlesztett RAPTOR Lagrange-i részecskemodellel a kibocsátás kezdete utáni 35 napos periódusra (Mészáros et al., 2016) GFS1 meteorológiai háttérmezők alkalmazásával. A modellszimuláció eredményeit a CTBTO2 Nemzetközi Atomsorompó Egyezményt aláíró országok által működtetett IMS globális megfigyelőrendszer állomásainak adataival (az északi félgömbön 187 ilyen állomás üzemel) vetettük össze. Ez egyben a modell verifikáció-jára is lehetőséget adott. Az eredmények rávilágítottak az aktuális időjárási helyzet pontos ismeretének fontosságára is. A szimulációk alapján a szennyezőanyag felhő a poláris jet által rendkívül gyorsan, 5 nap alatt elérte Észak-Amerikát, majd 12 napon belül Európa légterét is beterítette, és 20 nap múl-va a teljes északi hemiszférát megkerülve visszaért Japánba. A vizsgálati időszak végére mér-hető aktivitás-koncentrációt tapasztaltak az északi félgömb teljes légterében, amit a modellel is sikerült kimutatni. A nagy mennyiségű mérési adat hozzájárult a légszennyezés terjedésének globális léptékű azonosításához, valamint a terjedési modelleredmények és a bizonytalan emisszió szcenáriók értékeléséhez. A modelleredmények értékelése rávilágított a turbulens folyamatok szabad lég-körben történő minél pontosabb parametrizálásának szükségletére is.                                                   1 Global Forecasting System 2 Comprehensive Nuclear-Test-Ban Treaty Organization Leelőssy Á., Mészáros R., Kovács A., Lagzi I.: Légköri diszperzió modellezése különböző skálákon   103Szimulációk nagy mezo skálán  A Fukushimai Atomerőmű baleset után néhány hónappal, 2011. októberben és novemberben újra megemelkedett radioaktív jódizotóp koncentrációt detektáltak Európa több mérési pont-ján. A kibocsátási adatok és időpontok ismeretében feltételezhető volt, hogy az egyes állomá-sokon mért megnövekedett jódkoncentráció forrása a budapesti Izotóp Intézet Kft. telephelye volt. A detektált értékek rendkívül alacsonyak voltak, sok esetben éppen csak elérték a kimutatási határt, amit az Országos Atomenergia Hivatal (OAH) és a Nemzetközi Atom-energia Ügynökség (NAÜ) is közleményekben szögezett le. Ennek ellenére a japán atom-erőmű baleset után a közvélemény jóval érzékenyebben reagált a még ilyen csekély mérték-ben megnövekedett értékekre is, és mind a lakosság, mind a tudományos élet részéről jogos igényként merült fel a kibocsátó forrás pontos meghatározása, és a részletek tisztázása. A jódizotóp terjedésének szimulálására különböző terjedésszimuláló modelleket használ-tunk. A 2011. évi, jódizotóp gyártása során bekövetkezett emisszió adatokat az Izotóp Intézet Kft. bocsátotta rendelkezésünkre. E kibocsátási adatokat felhasználva a megadott időpontokra szimuláltuk a jódizotóp légköri terjedését a HYSPLIT, valamint a RAPTOR Lagrange-i szem-léletű trajektória modellekkel és a WRF-Chem euleri modellel egy Közép-Európát lefedő tartományra.  A modelleredmények elemzése, mérési adatokkal való összevetése hozzájárult az egyes modellek közötti különbségek megértéséhez és a további fejlesztési irányvonalak ki-jelöléséhez.    Szimulációk városi skálán  A légköri szennyezőanyagok terjedésének és térbeli eloszlásának városi környezetben történő modellezésére a WRF-ARW3 modellt és annak levegőkémiai kiegészítését4 adaptáltuk és kezdtük el alkalmazni. Az integrált modell-rendszerrel a légkörben lévő nyomgázok és aeroszolok emissziós, transzport, keveredési és kémiai átalakulási folyamatai szimulálhatók. Megfelelő verifikációval a WRF-Chem modell pontos emissziós adatok ismeretében képes operatív és valós idejű levegőminőség előrejelzések készítésére is. A modell által készített időjárás-előrejelzések a levegőkémiai folyamatok figyelembevételével pedig adott meteoro-lógiai helyzetekben akár pontosabbá is válhatnak, mint azok nélkül. A WRF-Chem modell adaptálása során a modellt alkalmassá tettük egy adott számítás-technikai környezetben, a rendelkezésre álló meteorológiai és emissziós mezők ismeretében a levegőkémiai szimulációk elvégzésére (1. ábra).   1. ábra: A WRF-Chem modell adaptálásának folyamatábrája.                                                  3 The Weather Research & Forecasting Model - Advanced Research WRF, v3.6, 2014 4 WRF-Chemistry, v3.6, 2014 Leelőssy Á., Mészáros R., Kovács A., Lagzi I.: Légköri diszperzió modellezése különböző skálákon     104A külső szimulációs tartományokat (Közép-Európa, Kárpát-medence) határfeltételként használva a Budapest térségét reprezentáló modell-beágyazásban (2. ábra) szimulálható a légszennyező anyagok térbeli eloszlása, illetve annak időbeli változása.   2. ábra: A WRF-Chem modell egymásba ágyazott szimulációs tartományai.  A modell alkalmazása során rendkívül nagy bizonytalanságot jelent az emisszió. Az emisszió minél pontosabb becslésére a modell rácshálójára vonatkozó emisszió katasztereket állítunk elő a rendelkezésre álló adatok alapján. Ehhez közlekedési adatokat, éves emisszió értékeket, tipikus napi, heti meneteket veszünk figyelembe, és azt vizsgáljuk, hogy ezek megváltozása hogyan hat a kialakuló koncentráció mezőkre. Vizsgálatainkhoz nagy segítséget jelentenek az Országos Légszennyezettségi Mérőhálózat budapesti immissziós adatai is, amivel a modell eredményeket tudjuk ellenőrizni. A 3. ábrán egy fiktív emissziós mező alkalmazásával kapott koncentráció mezőt mutatunk be a nitrogén-dioxidra vonatkozóan.   3. ábra: A WRF-Chem modellel számított nitrogén-dioxid koncentráció térbeli eloszlása fiktív emissziós mezőket felhasználva. Leelőssy Á., Mészáros R., Kovács A., Lagzi I.: Légköri diszperzió modellezése különböző skálákon   105A különböző skálájú modellek fejlesztése, alkalmazása, az időjárási helyzet és a légköri diszperzió kapcsolatának feltárása, a modelleredmények értékelése nagy kihívást, de minden-képpen érdekes és izgalmas feladatot jelent. Ehhez a munkához továbbra is várjuk a hallgatók részvételét.   Köszönetnyilvánítás  A kutatásokat az OTKA K109109, K109361 és K116506 kutatási pályázatok támogatják.   Hivatkozások  Lagzi, I., Mészáros, R., Ács, F., Tomlin, A.S., Haszpra, L. and Turányi, T., 2006: Description and evaluation of a coupled Eulerian transport-exchange model: Part I: model development. Időjárás, 110(3–4): 349–363. Leelőssy, Á., Ludányi, E.L., Kohlmann, M., Lagzi, I., Mészáros, R., 2013: Comparison of two Lagrangian dispersion models: a case study for the chemical accident in Rouen, January 21-22, 2013. Időjárás, 117: 435–450. Leelőssy, A., Molnár, F. Jr., Izsák, F., Havasi, Á., Lagzi, I. and Mészáros, R., 2014: Dispersion modeling of air pollutants in the atmosphere: a review. Central European Journal of Geosciences, DOI: 10.2478/s13533-012-0188-6 Mészáros, R., Lagzi, I., Juhász, Á., Szinyei, D., Vincze, Cs., Horányi, A., Kullmann, L., Tomlin, A.S., 2006: Description and evaluation of a coupled Eulerian transport-exchange model: Part II: sensitivity analysis and application. Időjárás, 110(3–4): 365–377. Mészáros, R., Vincze, Cs., Lagzi, I., 2010: Simulation of accidental release using a coupled transport (TREX) and numerical weather prediction (ALADIN) model. Időjárás, 114: 101–120.  Mészáros, R., Leelőssy, Á., Vincze, Cs., Szűcs, M., Kovács, T., Lagzi, I., 2012: Estimation of the dispersion of an accidental release of radionuclides and toxic materials based on weather type classification. Theoretical and Applied Climatology, 107: 375–387. Mészáros, R., Leelőssy, Á., Kovács, T., Lagzi, I., 2016: Predictability of the dispersion of Fukushima-derived radionuclides and their homogenization in the atmosphere. Scientific Reports, 6: 19915. 

Légköri diszperzió modellezése különböző skálákon

Repository of the Academy's Library

https://edit.elte.hu/xmlui/bitstream/10831/34036/5/15-Leelossy-et-al.pdf

Légköri diszperzió modellezése különböző skálákon

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

ELTE Digital Institutional Repository (EDIT)

Repository of the Academy's Library