Факторы самоочищения воздушной среды Казани

Загрязнение атмосферного воздуха в наши дни является одним из основополагающих факторов негативного воздействия на здоровье населения практически во всех крупных городах России. При этом количество городов с населением, постоянно находящимся «в зоне риска» неуклонно растет. Основной загрязняющий вклад, конечно же, приходится на промышленность и автомобильный транспорт. Среднегодовые показатели загрязнения воздуха зачастую превышают допустимые санитарно-гигиенические нормы и ПДК. С начала XXI века ежегодно происходит прирост объёмов выбросов загрязняющих веществ в атмосферу от стационарных источников на 2% в год.

Выделим основные факторы, определяющие изменчивость загрязнённости городского воздуха. Это колебания количества выбросов и метеорологические условия, находящиеся в сложной зависимости с содержанием вредных примесей в атмосфере.

Большинство исследователей сходятся на необходимости использования в анализе этой зависимости не просто отдельных метеорологических элементов, а целого комплекса характеристик, соответствующих определенной метеорологической ситуации [1-4].

На данный момент служба Росгидромета имеет в своём распоряжении качественные математические модели по определе- нию потенциала загрязнения и самоочищения атмосферного воздуха. Основная сложность заключается в наполнении этих моделей оперативными данными. Поэтому наибольшее распространение получили различные методики, использующие доступную метеорологическую информацию и удачно применяемые для любой территории.

Методы исследования и обсуждение результатов.

• I.    Оценка стратификации нижнего слоя атмосферы.

Автором использован банк данных профилемерных наблюдений метеорологической обсерватории КФУ за 2015 год. Ряды исходных данных представлены в виде серии последовательных данных (ежедневных) с временным разрешением 10 минут. Пространственное разрешение (по высоте) - 50 метров.

Обработка и обобщение исходных данных проводилась с использованием авторских программ в среде программирования VBA, визуализация данных проводилась с использованием ГИС Golden Software Surfer.

Профилемер MTP-5 установлен на высоте 18 м на метеорологической вышке в условиях плотной городской застройки. Анализ данных прибора невозможно проводить без учёта скорости переноса в нижнем слое атмосферы. Скорость такого переноса заимствовалась из архива данных приземных метеорологических наблюдений на станции Казань-университет в непосредственной близости к месту установки метеорологического профилемера.

Используя профилемер МТР-5, мы можем получать подробные, непрерывные данные о температуре воздуха пограничного слоя атмосферы и наглядно отображать термическую структуру данного слоя с учетом её временной динамики. Это даёт нам возможность оценить статистические характеристики изотермических и инверсионных слоев.

Прибор МТП-5 неприхотлив и позволяет проводить измерения почти в любых погодных условиях. В рассматриваемый период сбоев в работе измерительного комплекса, связанных с отключениями электричества или же иными неблагоприятными явлениями погоды не наблюдалось.

Автором проведена обработка, обобщение и визуализация исходных данных. Анализ построенных диаграмм позволяет получить представление о высотновременном распределении температуры воздуха. В качестве наглядного примера были взяты центральные месяцы всех сезонов года (рис. 1-4). Так, максимально контрастным является распределение температуры воздуха в летний период, когда роль подстилающей поверхности максимальна и наблюдается максимальный размах как по времени, так и по высоте.

г&°"    л^' л^' л°’ ^' .^' .^' лР' ^' J^° »»° ^ »»° О?*⁰ ^' ^° J^ ^ j3>°

» к 1, ъ ^ *ь ъ \ *ь ч»‘^<^ч^ч^;,ч^*$’'>5^:,чУ‘^’^^^⁴^

Рис. 1. Среднемесячное распределение температуры с высотой. Январь (осредненное за период с 1.01.2015 по 31.01.15)

^°‘ а^" J^ а^‘                 ^ »^ -^ -^ -^ -^ -^ ^ -^ -^ ^ -^ -^

й Ч ^ ^ 0 Ъ <Ь Л. % ^•^•ч'Ч^Ч^Ч^'^'^^'^^'^Т^'^1'

Рис. 2. Среднемесячное распределение температуры с высотой. Апрель

(осредненное за период с 1.04.2015 по 30.04.15)

др" j^" &' дР" др" др" др др’ др" др" ^ ^' ^ ^' ^гР ^гР’ ^гР" j?P’ j^ ^' ^$Р" ^гР" ^Р' q n q, ^ t* <э <ъ Л % О, ^ к> О \^ ^ ^ ^ *Л ^ *9 ^ q^ «^

Рис. 3. Среднемесячное распределение температуры с высотой. Июль (осредненное за период с 1.07.2015 по 31.07.15)

Рис. 4. Среднемесячное распределение температуры с высотой. Октябрь (осредненное за период с 1.10.2015 по 31.10.15)

В ходе работы выполнено сравнение вертикальных градиентов температуры в приземном слое в наиболее контрастные зимний и летний сезоны года. Выявленные существенные расхождения между ними указывают на различия термической структуры в условиях города. Исходя из данных таблиц 1-2, максимальная повторяемость инверсий наблюдается в зимнее время года в толще атмосферы 300-800 м, достигая своего максимума (63,3% сроков измерения) в слое 600-700 м. Отмечается также выраженный минимум у земной поверхности (слой 0-100 м).

Таблица 1. Повторяемость (%) вертикальных градиентов dT°C/100м. Январь (получены на основе рядов данных с 01.01.2015 по 31.01.2015)

Градации dT°C/100м	Слой (м)
	0-100	100200	200300	300400	400500	500600	600700	700800	800900	9001000
(- ∞ ;-5]
(-5;-4]
(-4;-3]
(-3;-2]	0,1	0,8
(-2;-1]	36,3	16,8	19,4	22,2	19,6	12,2
(-1;-0,5]	44,0	37,0	21,6	14,9	14,4	16,4	16,2	0,5	0,7
(-0,5;0]	9,1	15,6	10,7	11,5	13,8	16,1	20,5	36,8	42,1	69,4
(0;0,5]	4,5	8,8	9,3	9,0	13,4	13,6	21,5	38,8	48,6	30,6
(0,5;1]	2,1	6,2	9,3	9,9	12,2	15,3	22,4	22,0	8,4
(1;2]	3,5	9,0	15,7	19,0	24,2	24,9	19,4	2,0	0,2
(2;3]	0,4	3,8	10,0	12,2	2,5	1,6	0,0
(3;4]		1,7	3,6	1,4
(4;5]		0,4	0,5
(5;+ ∞ )

Таблица 2. Повторяемость (%) вертикальных градиентов dT°C/100м. Июль (получены на основе рядов данных с 01.07.2015 по 31.07.2015)

Градации dT°C/100м	Слой (м)
	0 100	100200	200300	300400	400500	500600	600700	700800	800900	900 1000
(-∞;-5]
(-5;-4]
(-4;-3]
(-3;-2]	0,1
(-2;-1]	45,0	46,3	40,5	36,9	30,4	23,7	10,3	2,2	11,3	20,0
(-1;-0,5]	34,2	29,3	37,8	43,5	46,8	53,2	72,1	93,1	87,6	79,7
(-0,5;0]	12,4	15,6	19,2	18,6	19,5	20,5	17,3	4,7	1,1	0,3
(0;0,5]	4,7	6,4	2,5	1,0	3,2	2,5	0,4
(0,5;1]	2,4	2,4	0,0		0,1	0,1
(1;2]	0,9	0,1
(2;3]	0,3
(3;4]
(4;5]
(5;+ ∞)

Летнее распределение повторяемости инверсий в приземном слое атмосферы отличается от зимнего. Согласно данным таблицы 2, общая повторяемость инверсий в слоях 0-1000 м не превышает 10 % и имеет выраженный максимум у земной поверхности (слой 0-200 м).

При среднегодовом рассмотрении (табл. 3), повторяемость сроков с инверсионным распределением температуры не превышает 25%, максимум приходится на слой (600-700 м).

Таблица 3. Повторяемость (%) вертикальных градиентов dT°C/100м. Ср. год. (получены на основе рядов данных с 01.01.2015 по 31.12.2015)

Градации dT°C/100м	Слой (м)
	0 -100	10 0-200	20 0-300	30 0-400	40 0-500	50 0-600	60 0-700	70 0-800	80 0-900	900 -1000
(- ∞ ;-5]	0,
(-5;-4]	0,	0,			0,
(-4;-3]			0,	0,	0,	0,				0,0
(-3;-2]	0,	0,	0,	0,	0,	0,	0,	0,	0,	0,0
(-2;-1]	3	30	30	29	25	19	6,	1,	6,	10,
(-1;-0,5]	3	34	30	30	31	34	42	43	38	31,
(-0,5;0]	1	16	1 8	20	23	23	27	34	40	53,
(0;0,5]	5 ,	6,	8,	8,	10	11	14	16	13	4,1
(0,5;1]	3,	4,	4,	4,	4,	5,	6,	3,	0,	0,0
(1;2]	3,	4,	4,	4,	3,	4,	3,	0,	0,
(2;3]	1,	1,	1,	1,	0,	0,	0,
(3;4]	0,	0,	0,	0,	0,	0,
(4;5]	0,	0,	0,
(5;+ ∞ )	0,	0,			0,	0,	0,

На основе данных с 5-минутным разрешением по времени и 50 м шагом по высоте было посчитано количество случаев инверсий в каждом 50 метровом слое за сутки. Далее это количество было умножено на шаг по времени (5 минут) и отсюда получены данные о средней продолжительности инверсии для центральных месяцев зимнего и летнего сезонов года (рис. 5-6).

Рис. 5. Ср. продолжительность инверсии в слоях атмосферы. Январь

Рис. 6. Ср. продолжительность инверсии в слоях атмосферы. Июль

Согласно построенным графикам, продолжительность инверсии в среднем растет с высотой в холодный период года и падает в теплый период. Величина средней продолжительности инверсии изменялась в январе от 1,5 до 15,5 часов, в июле от 0,1 до, 2,6 часов. Средняя продолжительность явления в январе составила примерно 9 часов, летом порядка 1,5 часов. Таким образом, максимальное значение характеристики продолжительности отмечено в ян- варе месяце. Это говорит о том, что зимний сезон особенно неблагоприятен для рассеивания примесей является в атмосфера города.

Существует еще одна важная характеристика температурных инверсий. Анализ вертикальных профилей температуры за исследуемый период с временным разрешением 5 минут, позволил оценить временное распределение мощности инверсионного слоя (рис. 7).

AM

I II III IV V VI MI VIII IX X XI XII

Месяц

Рис. 7. Ср. вертикальная протяженность инверсионного слоя

Таким образом, средняя мощность инверсионного слоя в нижнем слое атмосферы максимальна в холодный период года (что препятствует рассеянию примесей) и минимальна в теплый период (что способствует рассеянию примесей).

• II.    Оценка изменений ветрового режима

Рассматривая влияние макромасштабной атмосферной циркуляции на процесс самоочищения воздуха в г. Казани, нельзя забывать о факторе орографии.

Искусственно созданные формы рельефа, плотная городская застройка, и особенности её объёмно-пространственной структуры обуславливают специфическую циркуляцию воздушных потоков и изменение ветрового режима, напрямую связанного с самоочищением атмосферного воздуха. Динамическое влияние, а именно шероховатость поверхности, приводит к заметному снижению скорости ветра в городе по сравнению с пригородом [5].

В качестве исходного материала для данного исследования был использован банк данных наблюдений за направлениями ветра на метеорологической станции Казань-Опорная с суточной частотой за период 1966-2020 гг.

Рис. 8. Многолетний ход среднегодовой скорости ветра в г. Казани (1966-2020)

Оценив многолетний ход среднегодовой скорости ветра в Казани за исследуемый период (рис. 8), можно сделать вывод о том, что происходит заметное снижение данной характеристики (в среднем на 2 м/с). Уменьшение скорости ветра привело к ухудшению аэрации жилых зон, повышению загрязнения воздушной среды.

Таблица 4. Повторяемость направлений ветра в г. Казани за период 1966-2020 гг.

Направления ветра	19662020	1966-1976	1977-1987	1988-1998	1999-2009	2010-2020
	%	%	%	%	%	%
С	10,2	12,9	10,1	10,5	9,0	8,6
СВ	5,4	3,4	5,7	6,3	6,3	5,2
В	8,9	8,6	7,8	7,5	8,2	12,5
ЮВ	11,1	5,1	9,3	11,2	14,1	16,0
Ю	18,2	23,3	21,2	21,3	13,3	12,2
ЮЗ	9,3	6,6	9,6	10,4	12,1	8,0
З	16,9	17,2	16,7	15,6	15,5	19,4
СЗ	8,7	5,9	8,8	9,7	8,0	11,1

По данным таблицы 8 были построены «розы ветров» (рис. 9-14)

Рис. 9. Повторяемость (%) направлений

Рис. 10. Повторяемость (%) направлений

Рис. 11. Повторяемость (%) направлений

Рис. 12. Повторяемость (%) направлений

Рис. 13. Повторяемость (%) направлений ветра 2010-2020

Рис. 14. Повторяемость (%) направлений ветра 1966-2020

Как показывают результаты вычислений, г. Казань за период 1966-2020 гг. находилась под влиянием ветров преимущественно западного и южного направлений.

При этом, в последнее десятилетия происходит тенденция на резкое снижение повторяемости южных ветров (почти вдвое), а также небольшое снижение повторяемости северных ветров. Западное же направление ветра остаётся преобладающим. Кроме того, особенно заметно увеличилась повторяемость северо-западных и юго-восточных ветров.

Данные смены ветрового режима связаны с изменениями макромасштабной атмосферной циркуляции, а именно со всё более возрастающим влиянием западно- восточного переноса воздушных масс и ослаблением меридиональной составляющей их переноса.

Таким образом, за последние десятилетия аэрация улиц, ориентированных зонально (т.е. с запада на восток), а также с северо-запада на юго-восток, многократно усиливается, что является важным фактором самоочищения атмосферы от вредных примесей. В то же время, аэрация улиц, ориентированных с севера на юг, а также с юго-запада на северо-восток уменьшается, что способствует накоплению вредных примесей в воздушной среде исследуемых улиц.

Заключение

В ходе исследования были рассмотрены особенности стратификации приземного слоя атмосферы, а также ветрового режима г. Казани. Были получены следующие результаты:

• 1.    На основе произведённой оценки стратификации атмосферы и конкретно инверсионных слоёв в нижнем слое атмо-

• сферы по данным температурного профилемера MTP-5 на метеорологической станции Казань-университет, выявлено, что зимний сезон особенно неблагоприятен для рассеивания примесей является в атмосфера города, летний сезон, напротив, благоприятствует рассеиванию.

• 2.    В последнее десятилетия почти вдвое

снизилась повторяемость южных ветров, а также небольшое снижение повторяемости северных ветров. Западное же направление ветра остаётся преобладающим. Кроме того, особенно заметно увеличилась повторяемость северо-западных и юговосточных ветров. В связи с этим:

• -    аэрация улиц, ориентированных с запада на восток (зонально), а также с северо-запада на юго-восток, усиливается, в связи с ростом повторяемости западных,

северо-западных и юго-восточных ветров, что способствует рассеиванию вредных примесей на данных направлениях;

• - аэрация улиц, ориентированных с севера на юг, а также с юго-запада на северо-восток уменьшается, что способствует накоплению вредных примесей в воздушной среде на данных направлениях. Следовательно, данную тенденцию стоит учитывать при разработке генерального плана городской застройки и размещения промышленных предприятий.