ENVIROMATICS09 - Environmental simulation models

1Enviromatics 2008 - Environmental simulation models

Environmental simulation models

Вонр. проф. д-р Александар Маркоски

Технички факултет – Битола

2008 год.


Introduction

• Environmental models describe and quantify the behaviour

of an environmental system.

• There are two ways of environmental modelling:

1. The experimental statistical modelling or

2. the dynamic modelling procedure.


Comparison of black-box (statistical) and

dynamic approach of ecosystem modelling


Comparison of black-box and dynamic

approach of ecosystem modelling (2)


Models

• Compartment-oriented models and individual-oriented

models will be distinguished.

• Process models simulate environmental processes.

• Observations and measurements taken from environmental monitoring and laboratory investigations serve as inputs to

such models.

• Then various scenarios of environmental behaviour will be

computed with different parameter sets. \

• Besides improving the overall economic efficiency of a

process, a parameter optimisation may have positive

consequences with regard to the environment.


Models (2)

• In principle, there are no differences between mathematical

models of environmental systems and mathematical models of environmental processes, which are used as elements in

such models.

• Environmental systems are multidimensional systems with

several input and output variables. Their models may bedistinguished by static models (black box models, input-

output models) or dynamic models.

• In dependence of the number of input variables and the number of output variables SIMO-, MIMO-, SISO- and

MISO-systems will be distinguished for black box models. Environmental processes might be described by using more

or less details.


Modelling procedure

• Modelling and simulation are important analysis tools in a variety of scientific and practical disciplines. The construction and application of mathematical models are primary problems in environmental systems analysis.

• Any mathematical model which enables better understanding of a given problem is just as important as observations and facts.

• A mathematical model is an abstract description of a real-life phenomenon.

• A mathematical model is never identical with reality but it rather constitutes our own fiction.

• The abstraction usually involves some simplification and results in a formal representation. The model provides for a reduction of redundancy and acts as a link between theoretical and empirical cognition. Abstraction is the basis of systems analysis, which reveals the major characteristic of a mathematical model. Any theory about the course of events in nature is necessarily based on simplification.



Model testing and analysis

• Relations between the major state variables of a given model will usually not be in full congruence with the relations between state variables in a real environmental system. Reality must be distorted (error of relations). A real systemmodel comparison can now be made for error assessment which is continued until the model is in sufficient agreement with the real system. Such a model testing leads to an improvement of the verbal and/or mathematical model or to an accumulation of wider knowledge on the real system and can be repeated several times. Once a mathematical model is tested it may be applied also to other states of the same system or even to systems which had not directly been subjects of the study at hand. This approach is defined as prediction. The utilisation of models to enhance our own theoretical and experimental knowledge is defined as model analysis, an approach which has only recently aroused greater attention in the context of theoretical models. The model is used to undertake simulation experiments as tools with which to find answers to specific questions.


Types and classification of mathematical models

• Mathematical models are used as substitutes for real

processes and systems, but in their behaviour they should be comparable to real objects. Hence, any modelling means

a compromise between theory and experiment.


Transport models

• Transport models simulate the migration of substances in

water, atmosphere and soil. They start from assumptions about the emissions and conditions of transport and make

predictions about the emissions at particular locations.

• They serve as powerful informatic tools to forecast

environmental loads resulting from some kind of intended or unintended anthropogenic action. They can also be used in

an inverse manner.

• Two types of transport models may be distinguished.Eulerian models rely on grid-based computations, while

Lagrangian models consider single particles.


Resource utilisation models

• Resource utilisation models take into account a broader

variety of related phenomena than transportation models. They require the consideration of internal and external

driving forces and anthropogenic interactions. In particular, for groundwater and surface water systems a lot of

mathematical models like selfpurification and eutrophication

models exist which describe changes of water quantity and quality. They are used for water management of river

basins.


Process of knowledge acquisition

• In the process of knowledge acquisition a compilation of a preliminary mathematical model from experience originating from observations and reflections as well as from evaluation of literature has to be made.

• On top of experience a preliminary model has room for speculation.

• Then, the preliminary model has to be transformed into a formalised hypothesis and checkable conclusions from the hypothesis should be derived. The validity of these conclusions has to be checked by data not used in the formulation of the hypothesis.

• If the conclusions prove to be correct, the cognitive process can be continued, otherwise start the knowledge acquisition process again.


Different classifications of mathematical simulation models

• Different classifications of mathematical simulation models

are known. Mathematical models may be classified by their major properties: Generality, reality or precision.

• Class 1 covers models in which generality is neglect in favour of reality and precision.

• Included in class 2 are models which are realistic and general but less precise.

• In class 3 the model reality is suppressed in favour of generality and precision.

• Other classifications are given by system dynamics, by the

kind of mathematical description, by data availability, or by the type of parameters used.

15

ПримерПример

Модел за симулација на аерозагадувањето

емитирано од високи оџаци

16

Кај термоенергетските постројки во текот на редовната работа се

јавуваат отпадни гасови кои во себе содржат зголемена концентрација

на сулфур-двооксид, азотни оксиди, други гасови и честички, кои

негативно влијаат врз квалитетот на воздухот во околината.

ЗАГАДУВАЊЕЗАГАДУВАЊЕ НАНА ВОЗДУХОТВОЗДУХОТ

Бидејќи најчесто отстранувањето на штетните материи на самиот извор не

може да се оствари во потполност, или пак ако нивното потполно

отстранување по физички или хемиски пат е исклучително скапо, се користи

методот на нивно расејување - дисперзијадисперзија, во атмосферата.

Зачувувањето на квалитетот на воздухот во околината од објектите

кои користат фосилни горива се обезбедува преку законските

прописи кои го ограничуваат количеството на штетни материи кои

излегуваат од оџакот - емисија, и нивните приземните концентрации

во околината на објектот - имисија.

17

ДИСПЕРЗИЈАДИСПЕРЗИЈА НАНА ПОЛУТАНТИТЕПОЛУТАНТИТЕ

ветер

дисперзија

кисел дожд

таложење

суво влажно

Дисперзија на полутанти емитирани од оџак во атмосферата

18

TETEОРЕТСКИОРЕТСКИ ОСНОВИОСНОВИ НАНА ПРОЦЕСОТПРОЦЕСОТ НАНА

ДИСПЕРЗИЈАДИСПЕРЗИЈА НАНА ПОЛУТАНТИТЕПОЛУТАНТИТЕ

Дисперзијата на полутантите со одвива во слој на атмосферата кој се

нарекува планетаренпланетарен граниченграничен слојслој (PBL - Planetary boundary layer), во

кој процесот на триење на воздухот со рапавата земјина површина е

интензивен.

профили на ветерот: одредуваат на кое место и со која брзина ќе

бидат пренесени полутантите;

турбулентноста на атмосферата: го одредува расејувањето на

полутантите по пат на турбулентна дифузија;

вертикален температурски профил: е фактор од кој директно

зависи височината на издигнување на перјаницата над оџакот, и

многу други параметри

Најважни влијателни фактори за дисперзионите процеси се:

19

д е н н о ќ

нестабилнанестабилна неутралнанеутрална стабилнастабилна

Услови на небото

Температурен профил

Интензитет натурбуленција

Квантитативно претставување на влијателните фактори во зависност од

состојбата на атмосферата

20

ФЛУКТУАЦИИФЛУКТУАЦИИ НАНА ПАРАМЕТРИТЕПАРАМЕТРИТЕ НАНА

СТРУЕЊЕТОСТРУЕЊЕТО ВОВО ТУРБУЛЕНТЕНТУРБУЛЕНТЕН ГРАНИЧЕНГРАНИЧЕН СЛОЈСЛОЈ

а)

u u u v v v w w w T T T q q q= + = + = + = + = +'; '; '; '; '

Мерени податоци за флуктуациите на брзината, температурата и

апсолутната влажност на воздухот

21

ТИПОВИТИПОВИ НАНА РАСПРОСТРАНУВАЊЕРАСПРОСТРАНУВАЊЕ НАНА ПЕРЈАНИЦАТАПЕРЈАНИЦАТА

((униформенуниформен температурскитемпературски профилпрофил))

а)

б)

в)

U

U

U

Бранување

(looping)

Конуснорасејување(coning)

Разветрува-ње (fanning)

22

ТИПОВИТИПОВИ НАНА РАСПРОСТРАНУВАЊЕРАСПРОСТРАНУВАЊЕ НАНА ПЕРЈАНИЦАТАПЕРЈАНИЦАТА

((неуниформеннеуниформен температурскитемпературски профилпрофил))

Издигнување

(lofting)

Кадење(fumigation)

Заробување(trapping)

а)

б)

в)

U

U

U

23

КЛАСИФИКАЦИЈАКЛАСИФИКАЦИЈА НАНА ДИСПЕРЗИОНИТЕДИСПЕРЗИОНИТЕ МОДЕЛИМОДЕЛИ

� Во зависност од просторниот размер:• локални;• локално-регионални;• регионално-континентални;• глобални.

� Во зависност од областа на примена:• за законски потреби;• за поддршка на политиката за заштита на околината;• за информирање на јавноста;• за научни истражувања.

� Во зависност од временската скала:• епизодни;• модели кои даваат усреднети податоци за подолг период.

� Во зависност од третирањето на равенките за транспортот:• Ојлерови (Eulerian);• Лагранжови (Lagrangian)

� Во зависнот од третирањето на разни процеси:• хемиски модели;• модели кои пресметуваат суво и влажно таложење.

� Во зависност од математичките методи користени за нивна формулација, односноод комплексноста на приодот:

• емпирички,• стохастички,• интегрални,• диференцијални модели.

24

ИНТЕГРАЛНИИНТЕГРАЛНИ (GAUSS(GAUSS--ОВИОВИ) ) МОДЕЛИМОДЕЛИ

Сл. 3.2. Основен концепт на Gauss-ов дисперзионен модел

y

z

x

Ho

∆H

σy

σz

+−+

−−×

−

⋅⋅⋅=

222

2

1exp

2

1exp

2

1exp

2),,,(

z

ef

z

ef

yzy

efl

ef

HzHzy

U

mHzyxC

σσσσσπ

&

H H Hef o= + ∆

yq

yy xp ⋅=σ zq

zz xp ⋅=σ

),,,,,( * ivy zLuxuf σσ =

),,,,,( * iwz zLuxwf σσ =

Ефективна висинана оџакот

Дисперзиони коефициенти

Pasquill-Gifford

Дисперзиони коефициенти

(препроцесирање на

метеоролошки податоци)

25

МоделМодел MESOCONVMESOCONV

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

c

tU

c

xV

c

yW

c

zK

c

x zK

c

y zK

c

zSx y z+ + + = +

+

+

2

2

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂θ

∂

∂θ

∂

∂θ

∂

∂θ

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

θ θ θ

u

t

u u

x

v u

y

w u

zfv

g

p

xDF

v

t

u v

x

v v

y

w v

zfu

g

p

yDF

t

u

x

v

y

w

zDF C R

q

t

u q

x

v q

y

w q

zDF C

q

t

u q

x

v q

y

w q

u

v

q q

= − − − + − +

= − − − + − +

= − − − + + +

= − − − + +

= − − −∠ ∠ ∠ ∠

1

1

zDF C

q

t

u q

x

v q

y

w q

zDF C

q q

R R R Rq qR R

+ +

= − − − + +

∠ ∠

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂ θ

p

z

g p

c

R cp

o

R cp

p

/ /

= −⋅

⋅

∂

∂

∂

∂ ρ

∂ρ

∂

u

x

v

y

w

z+ + =

10

p R T= ⋅ ⋅ρ

Компјутер Брзина MFLOPS Време на извршување

CRAY CRAY -- 22 488488 80 80 минутиминути

Convex C-2 50 13 часови

VAX 11/780 0,16 5,5 месеци

IBM PC XT 0,004 18,6 години

40 x 40 x 20 = 32000 точки

хоризонтално растојание 500 м

вертикално растојание 250 м

26

СТРУЈНОСТРУЈНО--ДИФУЗИОНЕНДИФУЗИОНЕН

МОДЕЛМОДЕЛ

27

СТРУЈНОСТРУЈНО--ДИФУЗИОНЕНДИФУЗИОНЕН МОДЕЛМОДЕЛ

Во конципирањето на струјно-дифузиониот модел усвоен е концептот наБрујцки (1986), според кој на растојание xo од оџакот каде брзината нагасовите (брзината на оската на перјаницата) се изедначува собрзината на ветерот, завршува струјниот а започнува дифузиониотдел. Според тоа, решавањето на дисперзијата на полутанти може да сесведе на две независни постапки, односно модели, поврзани награницата со гранични услови. Во почетокот на дифузниот дел можепосебно да се издвои термален дел во кој силата која се јавува какорезултат на разликата на температурите на димните гасови и околниотвоздух дополнително ја издигнува перјаницата нагоре.

z

xNMAx o

H o

U

ПринципиелнаПринципиелна шемашема нана истекувањеистекување нана гасовитегасовите одод оџакотоџакот

28

JT w

T U

v o

g

=⋅

⋅

2

2

∆H J Dd o= ⋅ ⋅110 0 60, ,

Хидродинамички параметар

z J=−

+1 20

1

1

0 60,

exp

exp

, ϕ

ϕ

ϕ = 2 250 675

0 25, ,

,

,

x

J

xo = 1,96J0,31Do

FD L

DJs

o t

o

o= +

222

43 76 1

π, ,

r Fs s= / π

Динамички подем на факелот

Издигнување на траекторијата на

чадните гасови

Параметар

Растојанието на кое завршуваструјниот дел

Површина на попречниот пресек наперјаницата на крај на струјниот дел

Радиус на еквивалентниот конус

МОДЕЛИРАЊЕМОДЕЛИРАЊЕ НАНА СТРУЈНИОТСТРУЈНИОТ ДЕЛДЕЛ

Остварено е врз основа на физичкиот модел на Волков и др. (1984) кој е

доста едноставен, и неговата верификација е извршена со мерени

податоци на оџаци од термоенергетски објекти високи и до 320 m.

29

МОДЕЛИРАЊЕМОДЕЛИРАЊЕ НАНА ДИФУЗИОНИОТДИФУЗИОНИОТ ДЕЛДЕЛ

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

c

tu

c

xv

c

yw

c

z xK

c

x yK

c

y zK

c

zR Sx y z+ + + =

+

+

+ +

• дисперзијата на полутанти при константна јачина на изворот на емисијa, и принепроменети метеоролошки услови за време од (ред на величина) 5-10 min, може да се третира како стационарен процес.

• ако се претпостави дека за време од неколку минути преферентниот правец надување на ветерот се поклопува со x оската, тогаш за тој интервал може да сеелиминира постоењето на бочен ветар;

• конвективното пренесување на полутанти во правец на x оската доминира надтурбулентната дифузија во истиот правец.

• чадните гасови од термоелектраните имаат доста повисока температура одоколниот воздух, и вертикалната компонента на векторот на брзината нагасовите w е значаен фактор;

• со оглед на тоа дека овој модел се развива за примена во микро-скала, растојанијата до кои се вршат пресметувањата се мали и значењето нахемиските реакции за полутанти емитирани од термоенергетски објекти емало, така да овој член заедно со членот кој ги опфаќа дополнителните извории понори, се претставени со линеарна зависност .

30

Заради поедноставување на нумеричкото решение изразот со кој е

претставена дифузиона равенка може да се напише во обликот:

и да се раздели на две дводимензионални равенки:

при што граничните услови го добиваат обликот

(x, y, z)=a(x, y)b(x, z),c

Ua

x yK

a

yy

∂

∂

∂

∂

∂

∂=

U

b

xw

b

z zK

b

zbz

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂

∂λ+ =

− ⋅

aM

U

yx xo=

= −

2 2

2

2π σ σ

exp ay →∞

→ 0

( )b

M

U

z H H

x x

o d

o== −

− +

2 2

2

2π σ σ

exp( )∆

Kb

zz

z z

∂

∂=

→

1

0 Kb

zz

z z

∂

∂=

→

2

0

НУМЕРИЧКОНУМЕРИЧКО РЕШАВАЊЕРЕШАВАЊЕ НАНА ДИФУЗИОНИОТДИФУЗИОНИОТ ДЕЛДЕЛ

Нумеричкото решавање е остварено со користење на методот на конечни

разлики и примена на експлицитна шема кај која доста прегледно се прати

конвергенцијата и стабилноста на системот

31

Разликата на температурите на смешата на димни гасови и

температурата на воздухот предизвикува постоење на компонента од

векторот на брзините насочена вертикално нагоре. Како чадот се

оддалечува од изворот гасовите се оладуваат и во моментот кога овие

две температури се изедначат (односно многу малку се разликуваат),

завршува термалниот подем на перјаницата.

МОДЕЛИРАЊЕМОДЕЛИРАЊЕ НАНА ТЕРМАЛНИОТТЕРМАЛНИОТ ДЕЛДЕЛ

Шематски приказ на видливиот дел од перјаницата

z

x

∆xi

i

xo

Ho

U

S

Si+1

O O

w i

1

1

2

2i i+1

32

КОРИСТЕНИКОРИСТЕНИ ЕКСПЕРИМЕНТАЛНИЕКСПЕРИМЕНТАЛНИ ПОДАТОЦИПОДАТОЦИ

� Во дисертацијата користени се податоците од експериментите во Kincaid - USA,

извршени во 1980 и 1981 година.

� За време на овие експерименти испуштан е гасот SF6 (сулфур-хексафлуорид) oд oџак со

висина 187 m и дијаметар 9 m.

� Поставени се 200 монитори за мерење на часовни приземни концентрации на SF6 на

растојанија 0,5 до 50 km од oџакот.

� Влезните метеоролошки податоци се добиени од приземни мерења од блиската

метеоролошка станица, мерења од метеоролошки столб со висина 100 m, и балонски

радио-сондажни мерења на вертикалниот профил на атмосферата.

� Од страна на Hanna и Paine (1989) извршено е и препроцесирање на метеоролошките

податоци, и добиените вредности за параметрите на граничниот слој (L, u*, w* и други)

се исто така составен дел на MVKit.

ВЕРИФИКАЦИЈАВЕРИФИКАЦИЈА НАНА МОДЕЛОТМОДЕЛОТ

За верификација на струјно-дифузиониот модел користен е т.нн.. Model Model

Validation KitValidation Kit стандардна алатка која што во светот ја користат голем број

истражувачки групи кои се занимаваат со моделирање на дисперзијата.

33

РЕЗУЛТАТИРЕЗУЛТАТИ ОДОД ПРЕСМЕТКИТЕПРЕСМЕТКИТЕ

Добиени резултати на нормализирани концентрации пресметани со струјно-

дифузиониот модел за податоци со квалитет 3 од експериментите во

Kincaid

Scatter plot Quantile-Quantile plot

34

Mean Sigma Bias NMSE COR FAC2 FB FS

мерења54,34 40,25 0 0 1 1 0 0

HPDM 44,84 38,55 9,5 0,75 0,441 0,565 0,192 0,043

IFDM 29,42 26,03 24,92 2 -0,132 0,423 0,595 0,429

INPUFF 34,61 26,76 19,72 1,29 0,14 0,497 0,443 0,403

OML 47,45 45,48 6,89 1,24 0,146 0,547 0,135 -0,122

UK-ADMS 86,32 103,78 -31,99 2,45 0,228 0,518 -0,455 -0,882

СДМ 61,76 47,33 -7,15 0,57 0,526 0,708 -0,123 -0,162

� средна вредност (Мean),

� стандардно отстапување (Sigma),

� поместување (Bias),

� nормализирана средно-квадратна грешка (NMSE),

� коефициент на корелација (COR),

� дел од податоците во рамките на фактор 2 (FA2),

� делимично поместување (FB)

� фракционална варијанса (FS).

Квантитативни показатели на карактеристиките на моделите

35

ПРИМЕНАПРИМЕНА НАНА СТРУЈНОСТРУЈНО--ДИФУЗИОНИОТДИФУЗИОНИОТ МОДЕЛМОДЕЛ

� ПРЕСМЕТКИ ЗА ЗАКОНСКИ ПОТРЕБИ ПРИ ПРОЕКТИРАЊЕ НА

НОВ ОБЈЕКТ

� ПРИМЕНА ВО АНАЛИЗИТЕ НА РАЗНИ ИМИСИОНИ СЦЕНАРИЈА

� ПРИМЕНА ВО РАМКИТЕ НА СИСТЕМОТ ЗА ЗАШТИТА НА

ВОЗДУХОТ ОД АЕРОЗАГАДУВАЊЕ КАЈ ТЕРМОЕНЕРГЕТСКИТЕ

ОБЈЕКТИ

36

ПРОГРАМСКИПРОГРАМСКИ ПАКЕТПАКЕТ DISTASDISTAS

Во рамките на докторската дисертација е развиен посебен програмски пакет DISTAS DISTAS

(Dispersion Simulator for (Dispersion Simulator for TAllTAll Stacks)Stacks) напишан во програмскиот јазик DELPHI кој ги

користи сите погодности на една графички ориентирана околина како што е оперативниот

систем Windows 95/98

37

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 100000

1000

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000

-1000

0

1000

10501602504008001500

Резултати од симулацијата на многу нестабилни услови

(L=-6.3, u*=0.25, zm=1355 m, T=286.6 K, U=2.1 m/s) Kincaid 25.04.1980, 15 h.

38

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 100000

1000

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000-1000

0

1000

10501602504008001500

Резултати од симулацијата на умерено нестабилни услови

(L=-27.0, u*=0.44, zm=1548 m, T=287.5 K, U=4.2 m/s) Kincaid 07.05.1980, 12h.

39

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 100000

1000

z (

m)

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000

x (m)

-1000

0

1000

y (

m)

10501602504008001500

Cmod

Резултати од симулацијата на неутрални услови

(L=-131.8, u*=0.59, zm=1539 m, T=297.1 K, U=7 m/s) Kincaid 25.05.1980, 16h.

40

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 100000

1000

z (

m)

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000

x (m)

-1000

0

1000

y (

m)

10501602504008001500

Cmod

Резултати од симулацијата на стабилни услови

(L=56.7, u*=0.24, zm=1100 m, T=291.3 K, U=3.5 m/s) Kincaid 24.05.1980, 20 h.

41

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000

500

1000

13 h

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000

500

1000

14 h

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000

500

1000

z (m

)

15 h

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000

500

1000

16 h

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000

x (m)

500

1000

17 h

Симулација на дисперзијата во вертикална рамнина при многу

нестабилни услови за ден 25.04.1980 год во периодот од 13 до 17 ч.

42

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 100000

500

10 h

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 100000

500

1000

11 h

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 100000

500

1000

1500

z (m

)

12 h

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 100000

500

1000

1500

2000

13 h

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000

x (m)

0

500

1000

1500

2000

14 h

Симулација на дисперзијата во вертикална рамнина при умерено

нестабилни услови за ден 07.05.1980 год во периодот од 10 до 14 часот.

43

Распределба на концентрациите во хоризонтална рамнина на разни

висини од тлото (0, 200, 500, 1000, 1500 m) при неутрални услови.

44

ЗАКЛУЧОЦИЗАКЛУЧОЦИ

• Тродимензионалниот диференцијален модел базиран врз струјно-дифузиониот пристап значително поточно го опишува процесот надисперзија во однос на постоечките Gauss-ови модели.

• Овој модел е поедноставен од комплексните метеоролошки модели, наменет е за пресметки во микро-скала, а може да се извршува и наперсонални компјутери.

• Моделот се одликува со голема флексибилност при користењето напотребните метеоролошки податоци.

• Поделбата на струењето на два дела и третирањето на перјаницата какотопол млаз кој истекува во бочна турбулентна струја дава далеку подобрирезултати од концептот на точкест извор поставен на ефективна висина надоџакот.

• Моделирањето на термалниот дел овозможува третирање надополнителното издигнување на перјаницата.

• Овој модел може да се користи за практични пресметки при проектирањетона нови објект.

• Можностите за реална симулација на расејувањето на полутантите , посебно во вертикална рамнина, овозможува негова примена во анализитена критични краткотрајни имисиони сценарија.

Documents

ENVIROMATICS09 - Environmental simulation models