MODELOWANIE IMISJI PM10, PM2,5, As i BaP POCHODZĄCEJ

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
INWENTARYZACJA EMISJI PYŁU PM10 I PM2
Advertisements

Etapy realizacji projektu
S. Potempski, Instytut Energii Atomowej, MANHAZ
TERMO-SPRĘŻYSTO-PLASTYCZNY MODEL MATERIAŁU
Monitoring Pola Elektromagnetycznego
Monitoring powietrza atmosferycznego
Seminarium projektu Katowice, 30 czerwca 2010 Metodyka przeprowadzenia inwentaryzacji w gminach Ewa Strzelecka-Jastrząb.
Analiza wyników uzyskanych z modelowania stężeń pyłu
Dr inż. Bożena Mielczarek
Autor: Aleksandra Magura-Witkowska
Test t-studenta dla pojedynczej próby
Test t-studenta dla pojedynczej próby
Praktyczne algorytmy ocen ryzyka dla człowieka i środowiska od szlaków transportu niebezpiecznych substancji.
POZIOMY WÓD GRUNTOWYCH Obliczono poziomy wód gruntowych dla poszczególnych wariantów obliczeniowych: W charakterystycznych węzłach Dla całego modelowanego.
Ocena jakości powietrza w Polsce dziś i jutro Barbara Toczko Departament Monitoringu, Ocen i Prognoz Główny Inspektorat Ochrony Środowiska Kielce, 20 października.
dr inż. Piotr Muryjas Wyższa Szkoła Przedsiębiorczości i Administracji
Propozycje tematów prac magisterskich
Co to są rozkłady normalne?
Jednoczynnikowa analiza wariancji (ANOVA)
POLITECHNIKA CZĘSTOCHOWSKA
Problemy ocen jakości powietrza w aspekcie lokalnym
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Przyjazna Kłodnica.
Zadanie badawcze nr 3 Zwiększenie wykorzystania energii z OZE w budownictwie 1 Kierownik części zadania badawczego dr Zbigniew Caputa Projekt finansowany.
Dopuszczalne poziomy hałasu
Wybrane przykłady z realizacji zadania B.1.1.3
ZUŻYCIE ENERGII DO OGRZEWANIA LOKALU W BUDYNKU WIELORODZINNYM
Erozja i transport rumowiska unoszonego
Porównywanie średnich prób o rozkładach normalnych (testy t-studenta)
Przedmiot: Ekonometria Temat: Szeregi czasowe. Dekompozycja szeregów
Wnioskowanie statystyczne
OBLICZANIE ZAPOTRZEBOWANIA WODY
Obserwacje oraz modelowanie natężenia promieniowania słonecznego dochodzącego do powierzchni ziemi. dr Krzysztof Markowicz Instytut Geofizyki, Uniwersytet.
JAKOŚĆ TECHNICZNA WĘGLA
APPLICATION OF SATELLITE RADAR INTERFEROMETRY ON THE AREAS OF UNDERGROUND EXPLOITATION OF COPPER ORE IN LGOM - POLAND Artur Krawczyk Department of Mining.
ZMIANY KLIMATU – ROZKŁAD CZASOWO-PRZESTRZENNY SEZONÓW W POLSCE
Czas pracy kierowców i zużycie paliwa – ćwiczenia praktyczne
Stan środowiska w 2013 r. na obszarze LGD Gościniec 4 Żywiołów Renata Bukowska Prezes LGD Gościniec 4 Żywiołów Lipiec, 2014 r.
Biogaz Biogaz powstaje w procesie beztlenowej fermentacji odpadów organicznych, podczas której substancje organiczne rozkładane są przez bakterie na związki.
ENERGIA WIATROWA Naukowcy obliczyli, że gdyby udało się wykorzystać tylko połowę siły wiatru wiejącego na Ziemi, to i tak można by wyprodukować 170 razy.
Czy mamy prawo do czystego powietrza?
POŻARY ENDOGENICZNE W KOPALNIACH Jan DRENDA.
QUIZ wyniki. Grupa 1 1.Główną przyczyną złego stanu powietrza w Polsce jest: A) Przemysł B) Niska emisja C) Transport D) Sektor bytowo-komunalny.
Diagnoza 2014 Strategia Rozwoju Gminy Siepraw Krzysztof Kwatera LM Consulting Krzysztof Kwatera Siepraw, 28 września 2015 r.
T YTUŁ Media publiczne w Europie finansowanie i wyniki oglądalności Grudzień 2014.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 13 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Szacowanie wartości rynkowej nieruchomości: podejście porównawcze
Katowice, r.. Podział powierzchni miasta Katowice Emisja zanieczyszczeń powietrza z zakładów szczególnie uciążliwych w latach Emisja.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 11
Dokładność NMT modelowanie dokładności NMT oszacowanie a priori badanie a posteriori.
II EDYCJA PROGRAMU „SZKOŁA MYŚLENIA”. Tworzymy bazę danych meteorologicznych – „Temperatura powietrza obszaru Myszkowa”
Warszawa, 12 sierpnia 2016 r. Konsultacje społeczne projektów Planów przeciwdziałania skutkom suszy w regionach wodnych RZGW w Warszawie.
Stan środowiska w województwie małopolskim w 2016 roku
Dobór kryteriów podziału ruchu na fazy a parametry ruchu
Incydent smogowy wnioski
Stan powietrza w woj. małopolskim – pył zaw. PM10
Transport w organach i organizmie. Modele kompartmentowe.
Monitoring powietrza atmosferycznego w Gdańsku
Kraków, Potencjał zmniejszenia niskiej emisji w Polsce dzięki modernizacji budynków jednorodzinnych dr inż. Konrad Witczak Politechnika Łódzka.
Średnie narażenie na pył PM 2,5 Miasto Średnie narażenie na pył PM 2,5 Kraków/Górny Śląsk 32/31 Rybnik, Bielsko-Biała, Kalisz 28 Poznań, Legnica 25.
Zastępca Małopolskiego Wojewódzkiego Inspektora Ochrony Środowiska
Likwidacja niskiej emisji i modernizacja ciepłownictwa w kontekście wymagań dyrektywy MCP Kraków, września 2017 r. 1.
Zakład Ogólnej Ekonomiki
PROBLEMY JAKOŚCI POWIETRZA W ŚWIETLE BADAŃ MONITORINGOWYCH
Projekt „Piotrkowski Alarm Smogowy - Piotr_AS w akcji – edukacja ekologiczna mieszkańców Piotrkowa Trybunalskiego i powiatu piotrkowskiego”
Prawo wodne: urządzenia pomiarowe w akwakulturze
[Nazwa produktu] Plan marketingowy
Temat: Rodzaje próbek i ich wielkość
Omówienie prac nad realizacją
Test t-studenta dla pojedynczej próby
Zapis prezentacji:

MODELOWANIE IMISJI PM10, PM2,5, As i BaP POCHODZĄCEJ Z EMISJI WIATROWEJ Z HAŁD (PL)

WYZNACZANIE WIELKOŚCI EMISJI Obliczenia parametrów meteorologicznych dla pojedynczej hałdy (2013 rok– krok 1h) System modeli ALADIN/MM5/CALMET z obserwacjami ze stacji Racibórz – rozdzielczość obliczeń 200 m Zawartość PM10 i PM2,5 [g/100m2] w odpadach pojedynczej hałdy Wyniki z 16 lokalizacji poboru próbek o powierzchni 5 m2 każda Wyznaczenie wierzchołków i powierzchni 16 czworokątnych źródeł AREA Każde źródło powierzchniowe opowiada jednemu z 16 miejsc poboru próbek Interpolacja metodą najbliższych sąsiadów (k-NN) - program SURFER Obliczenie godzinnych potencjałów emisyjnych Pi Pi=58(u*-u*t)2 +28(u*-u*t) [1] u*t=0,4 m/s [2] u* - tarciowa prędkość wiatru, u*t - progowa wartość tarciowej prędkości wiatru Obliczenie rezerwuaru Rk hałdy dla 2013 r. Rk=∑Rkj Rkj=Sj*Ckj j=1-16, k=PM10, PM2,5 Sj-pole powierzchni źródła j Ckj- zawartość substancji k dla źródła j [g/100m2] Obliczenie wskaźnika emisji wiatrowej E dla 2013r E=0,5∑Pi i=1- 365*24 [1] Z1: W wyniku działalności wiatru w ciągu roku jest emitowana i częściowo odtwarzana połowa rezerwuaru Z2: Roczny potencjał emisyjny jest proporcjonalny do rezerwuaru hałdy [1]- US.EPA (1999). Compilation of air pollutant emission factors - Vol. I, Stationary point and area sources. Report No. AP-42, 5th ed. by U.S. Environmental Protection Agency, Research Triangle Park, NC [2] - Claiborn, C.S., Lamb, B., Miller, A., Beseda, J., Clode, B., Vaughan, J., Kang, L., and Newvine, C. (1998) Regional measurements and modeling of windblown agricultural dust: The Columbia Plateau PM10 Program. J. Geophys. Res. 103, 19753-19768 Obliczenie godzinowej emisji substancji k ze źródła j Eikj=0,5Pi(Rk/ ∑Pi)(Sj/ ∑Si ) j=1-16

(CALifornia air research board PUFF air dispersion model) MODEL OBŁOKU CALPUFF (CALifornia air research board PUFF air dispersion model) UA –Urban Atlas EEA Stacje meteorologiczne PSHM IMGW-PIB: 12540 - Racibórz 12560 - Katowice 12566 - Kraków 12600 – Bielsko-Biała 12550 - Częstochowa

MODEL CALPUFF Gaussowski model obłoku. Zdolność symulowania wpływu zmiennych w czasie i przestrzeni pól meteorologicznych na transport, transformację i usuwanie zanieczyszczeń powietrza. Algorytmy opisujące wzrost rozmiaru obłoku, wpływ budynków oraz subgridowy wpływ orografii. Możliwość wprowadzenia szczegółowych danych o emisji zanieczyszczeń z różnych rodzajów źródeł: punktowych, powierzchniowych, objętościowych wraz z określeniem jej zmienności czasowej. Modelowanie rozprzestrzeniania zanieczyszczeń z emisji wiatrowej z hałd Parametry meteorologiczne dla modelu CALPUFF z systemu modeli ALADIN/MM5/CALMET z uwzględnieniem obserwacji ze stacji synoptycznych (meteo dla punktu gridowego w centrum każdej hałdy). Czworokątne źródła emisji AREA. Modelowanie imisji PM10, PM2,5, As, BaP z krokiem 1godzinnym. Zmienność emisji dla roku 2013 określona z krokiem 1godzinnym.

OBIEKTY WYBRANE DO MODELOWANIA IMISJI PM10, PM2,5, AS, BaP, POCHODZĄCEJ Z EMISJI WIATROWEJ L.p. Nazwa obszaru (hałda) Powierzchnia Liczba pobranych próbek ogółem Oznaczenie punktu poboru 1. „Wrzosy III” KWK „Rydułtowy Anna” 0,021 km2 8 WIII 2. „Wrzosy” 0,168 km2 PS 3. „Radlin” KWK „Marcel”  0,516 km2 32 RA 4. „Skrzyszów Południe” KWK „Marcel” 0,036 km2 10 SK 5. Teren likwidacji szkód górniczych Mszana 0,116 km2 PL 6. „Szotkówka I” KWK Jan-Mos  0,037 km2 16 JA 7. „Kościelniok” KWK „Pniówek” 0,98 km2 20 PN 8. „Pochwacie” KWK „Zofiówka” 0,518 km2 18 PO 9. „Borynia-Jar” KWK „Borynia” 0,142 km2 BOR 10. „Charlotta” 0,26 km2 AN 11. Heřmanice 0,882 km2 Hermanice 12. Dolu ČSM 0,282 km2 15 CSM

PUNKTY POBORU PRÓBEK Z HAŁD - przykłady „Szotkówka I” KWK Jan-Mos Dolu ČSM „Wrzosy” KWK „Rydułtowy Anna”(Pszów) Heřmanice

CHARAKTERYSTYKA EMISJI WIATROWEJ „Szotkówka I” KWK Jan-Mos Histogramy czasu trwania epizodów pylenia Zmienność roczna emisji wiatrowej „Szotkówka I” KWK Jan-Mos ČSM

Epizody pylenia z hałdy Szotkówka trwające dłużej niż 12 godzin Nr epizodu Data początku epizodu 2013 r. Godzina [UTC] Czas trwania [h] Całkowita emisja PM10 [kg] Procentowy udział w całkowitej rocznej emisji PM10 Średnia emisja PM10 [g/h] Maksymalna emisja PM10 [g/h] 1 01-sty 11:00 23 49,8 3% 2,2 5,1 2 05-mar 22:00 17 68,2 4% 4,0 12,0 3 25-mar 01:00 51 259,3 15% 9,4 4 25-sie 14 36,2 2% 2,6 4,6 5 29-wrz 17:00 22 60,2 2,7 5,8 6 28-paź 6:00 15 55,1 3,7 7,8 7 03-gru 9:00 34 132,3 8% 3,9 8,6 8 06-gru 28 180,8 11% 6,5 16,5 9 17-gru 16:00 18 61,0 3,4 5,7 10 25-gru 10:00 155,1 9% 17,7 Suma 256 1058,1 63% Epizody emisji wiatrowej dłuższe niż 12 godzin występują w okresie jesienno-zimowym. Stanowią one 46% rocznego czasu pylenia i 71% całkowitej rocznej emisji PM10.

Epizody pylenia z hałdy ČSM trwające dłużej niż 12 godzin Nr epizodu Data początku epizodu 2013 r. Godzina [UTC] Czas trwania [h] Całkowita emisja PM10 [kg] Procentowy udział w całkowitej rocznej emisji PM10 Średnia emisja PM10 [g/h] Maksymalna emisja PM10 [g/h] 1 31-sty 04:00 20 85,1 3,7% 4,3 7,0 2 26-lut 22:00 14 17,5 0,8% 1,2 1,8 3 02-mar 20:00 47,0 2,0% 3,4 6,1 4 05-mar 21:00 18 111,7 4,9% 6,2 12,4 5 24-mar 19:00 57 430,2 18,7% 7,5 14,7 6 30-wrz 00:00 16 45,4 2,8 6,5 7 28-paź 63,3 2,8% 4,5 9,1 8 28-lis 149,5 6,5% 9,3 15,5 9 03-gru 17:00 29 131,3 5,7% 10,6 10 06-gru 26 142,5 6,2% 5,5 20,6 11 25-gru 10:00 36 399,4 17,4% 11,1 34,7 Suma 260 1623,0 70,6% Epizody emisji wiatrowej dłuższe niż 12 godzin występują w okresie jesienno-zimowym. Stanowią one 41% rocznego czasu pylenia i 63% całkowitej rocznej emisji PM10.

WYNIKI MODELOWANIA W ODNIESIENIU DO NORM Okres uśredniania Powierzchnie hałd: Szotkówka - 3.7 ha ČSM - 28.22 ha PM10 mg/m3 PM2,5 Arsen ng/m3 Benzo(a)piren rok wartość odniesienia 40 26 6 1 Maksimum w domenie: Szotkówka ČSM 1,54 6,63 0,61 1,83 0,010 0,050 0,000087 0,0019 24 godz Norma 50 - 87,55 262,69 1 godz. norma 280 200 12 259,4 524,09 1,716 6,36 0,01691 0,242

dla kolejnych miesięcy 2013 r. (styczeń – czerwiec) WYNIKI MODELOWANIA Rozkłady przestrzenne maksymalnych średnich godzinowych PM10 dla hałdy ČSM dla kolejnych miesięcy 2013 r. (styczeń – czerwiec)

dla kolejnych miesięcy 2013 r. (lipiec – grudzień) WYNIKI MODELOWANIA Rozkładów przestrzennych maksymalnych średnich godzinowych PM10 dla hałdy ČSM dla kolejnych miesięcy 2013 r. (lipiec – grudzień)

WYNIKI MODELOWANIA Szotkówka ČSM Porównanie rozkładów przestrzennych maksymalnych średnich godzinowych, maksymalnych średnich dobowych oraz średniej rocznej PM10 dla 2013 r. Szotkówka ČSM

WYNIKI MODELOWANIA Szotkówka ČSM Porównanie rozkładów przestrzennych średniej rocznej PM10 dla 2013 roku dla dwóch sposobów modelowania Szotkówka ČSM Model obłoku: ALADIN/MM5/CALMET/CALPUFF Model gaussowski smugi segmentowej SYMOS’97 Źródło: Radim Seibert, Regionální centrum EIA s.r.o.

WYNIKI MODELOWANIA Szotkówka Porównanie rozkładów przestrzennych średniej rocznej BaP dla 2013 roku dla dwóch sposobów modelowania Szotkówka ČSM Model obłoku: ALADIN/MM5/CALMET/CALPUFF Model gaussowski smugi segmentowej SYMOS’97 Źródło: Radim Seibert, Regionální centrum EIA s.r.o.

WYNIKI MODELOWANIA Szotkówka Porównanie rozkładów przestrzennych średniej rocznej As dla 2013 roku dla dwóch sposobów modelowania Szotkówka ČSM Model gaussowski smugi segmentowej SYMOS’97 Model obłoku: ALADIN/MM5/CALMET/CALPUFF Źródło: Radim Seibert, Regionální centrum EIA s.r.o.

WYNIKI MODELOWANIA Hałda ČSM Porównanie rozkładów przestrzennych średniej rocznej PM10 dla 2013 roku dla dwóch sposobów modelowania Hałda ČSM Model obłoku: ALADIN/MM5/CALMET/CALPUFF Model gaussowski smugi segmentowej SYMOS’97 Źródło: Radim Seibert, Regionální centrum EIA s.r.o.

WYNIKI MODELOWANIA Hałda ČSM Porównanie rozkładów przestrzennych z średniej rocznej BaP dla 2013 roku dla dwóch sposobów modelowania Hałda ČSM Model obłoku: ALADIN/MM5/CALMET/CALPUFF Model gaussowski smugi segmentowej SYMOS’97 Źródło: Radim Seibert, Regionální centrum EIA s.r.o.

WYNIKI MODELOWANIA Hałda ČSM Porównanie rozkładów przestrzennych średniej rocznej As dla 2013 roku dla dwóch sposobów modelowania Hałda ČSM Model obłoku: ALADIN/MM5/CALMET/CALPUFF Model gaussowski smugi segmentowej SYMOS’97 Źródło: Radim Seibert, Regionální centrum EIA s.r.o.

WNIOSKI Oddziaływanie hałdy w zakresie emisji wiatrowej ma charakter lokalny. Ogranicza się przede wszystkim do obszaru samej hałdy i jej bliskiego otoczenia. Dla żadnej z badanych substancji nie zanotowano przekroczeń wartości odniesienia dla średniej 1 godzinnej. Bliskie tej wartości były jedynie najwyższe w domenie obliczeniowej maksymalne średnie godzinowe PM10. Stosunkowo wysokie na niewielkim obszarze były także maksymalne stężenia godzinowe PM2,5, stanowiąc około 39% największych w domenie obliczeniowej maksymalnych średnich godzinowych PM10. W przypadku arsenu i benzo[a]pirenu najwyższe w domenie obliczeniowej maksymalne stężenia godzinowe stanowiły ułamek procenta wartości odniesienia dla średniej 1 godzinnej. Przekroczenie dopuszczalnego progu stężeń dobowych zanotowano lokalnie wyłącznie w przypadku pyłu zawieszonego PM10. Przekroczenia zanotowano dwukrotnie w 2013 roku, podczas gdy Ustawodawca dopuszcza 35-krotne przekroczenie tej wartości w ciągu roku. Przekroczenia te dotyczyły w przeważającej części terenu kopalni Jas-Mos, którego obostrzenia te nie dotyczą. W przypadku pozostałych modelowanych substancji Ustawodawca nie określił norm, do których można byłoby się odnieść. Dla żadnej z badanych substancji nie zanotowano przekroczeń poziomu dopuszczalnego dla średniej rocznej. Największe wartości tej średniej w domenie stanowiły dla pyłu zawieszonego PM10 3,1% normy, dla drobnej frakcji pyłu zawieszonego PM2,5 2,3% normy, dla arsenu 0,2% normy, a dla benzo[a]pirenu 0,01% normy.

UWAGI KOŃCOWE Opracowanie dotyczy wyłącznie modelowania rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń będących efektem emisji wiatrowej. Całkowita emisja z hałdy oprócz tej jej części, której bezpośrednim sprawcą jest wiatr, powinna uwzględniać sposób użytkowania hałdy – liczbę naruszeń jej jednolitości poprzez wwóz/wywóz oraz załadunek/wyładunek odpadów. Oszacowanie emisji pochodzącej z takich procesów wymaga m.in. informacji o harmonogramie takich naruszeń. Powinny być określone terminy naruszeń oraz każdorazowo ilość rozładowanego/załadowanego materiału. Dodatkowo powinien być dokładnie zinwentaryzowany ruch wszystkich pojazdów samochodowych poruszających się w obrębie hałdy – terminy przejazdów, trasa i tonaż. Uwzględnienie emisji będącej efektem wyżej opisanego oddziaływania ludzkiego jest niezbędne do oszacowania całościowego wpływu hałd.