article in PDF format - Zeszyty Naukowe Instytutu Pojazdów

article in PDF format - Zeszyty Naukowe Instytutu Pojazdów

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW
1(97)/2014
Zdzisław Chłopek1, Katarzyna Suchocka2
MODELOWANIE EMISJI I IMISJI FRAKCJI WYMIAROWYCH CZĄSTEK
STAŁYCH ZWIĄZANYCH
Z RUCHEM SAMOCHODOWYM
Wstęp
Zanieczyszczenie powietrza atmosferycznego jest bardzo poważnym problemem
współczesnej cywilizacji. Zanieczyszczenia powietrza mogą prowadzić zarówno do
zagrożeń o charakterze lokalnym, regionalnym, kontynentalnym, jak i – w konsekwencji
– również o charakterze globalnym. Lokalnie mogą występować takie zjawiska jak
smog, degradacja ekosystemów, pogarszanie się jakości powietrza w miastach,
zakwaszenie środowiska, globalnie natomiast zanieczyszczenia powietrza przyczyniają
się do powstawania zjawiska cieplarnianego oraz zubożenia warstwy ozonowej
w stratosferze [16, 20, 21]. Zanieczyszczenia powietrza nie tylko negatywnie oddziałują
na środowisko naturalne i cywilizacyjne, ale także mają duży wpływ na zdrowie ludzkie.
Dodatkowo ważnym problemem związanym z emisją zanieczyszczeń do powietrza jest
transgraniczne przenoszenie ich na bardzo duże odległości.
Zanieczyszczenie jest to każda substancja, będąca zarówno w stanie stałym, ciekłym
lub gazowym, znajdująca się w środowisku w stężeniu większym od stężenia
naturalnego [16, 20, 21]. Zanieczyszczenie powietrza jest zjawiskiem powszechnym,
a ilość, rodzaj oraz zasięg oddziaływania zanieczyszczeń jest ogromny.
Zanieczyszczenia występujące w powietrzu można podzielić na będące w stanie
gazowym (organiczne i nieorganiczne) oraz na zanieczyszczenia pyłowe [16, 21]. Za pył
uznaje się fazę rozproszoną układu dwufazowego, na którą składa się ciało stałe
zawieszone w gazowej fazie rozpraszającej, tj. mieszanina cząstek stałych zawieszonych
w powietrzu [8, 16, 20, 21].
Oddziaływanie cząstek stałych na zdrowie ludzkie oraz na środowisko jest
uzależnione od ich składu chemicznego, mineralogicznego, budowy fizycznej
i wielkości. Pyły klasyfikuje się ze względu na ich umowne wymiary, które są
uzależnione od średniej średnicy aerodynamicznej. Klasyfikacja wygląda następująco
[2, 4, 5, 7 – 9, 16, 20 – 22]:
 całkowity pył zawieszony (TSP – Total Suspended Particles) – pył o średniej
średnicy aerodynamicznej ziaren mniejszej niż 300 µm,
 pył drobny PM10 (PM – Particulate Matter) – cząstki stałe o średniej średnicy
aerodynamicznej mniejszej niż 10 µm,
 pył drobny PM2.5 – cząstki o średniej średnicy aerodynamicznej mniejszej niż
2,5 µm, mające rozdrobnienie koloidalne,
 pył PM1 – frakcja pyłów o wymiarze średniej średnicy aerodynamicznej mniejszej
niż 1 µm, pył praktycznie niewidzialny, wyróżniany w badaniach silników
spalinowych.
1.
Prof. dr hab. inż. Zdzisław Chłopek, Politechnika Warszawska, Instytut Pojazdów, Narbutta 84, 02-524
Warszawa, Polska, e-mail: [email protected], tel. +48 22 234 85 59
2
Mgr inż. Katarzyna Suchocka Przemysłowy Instytut Motoryzacji , Zakład Ochrony Środowiska i
Wykorzystania Energii Naturalnej, Jagiellońska 55, 03-301 Warszawa, Polska, e-mail: [email protected],
tel. +48 22 7777 190
1
5
Zanieczyszczenia występujące w powietrzu atmosferycznym dzieli się na pierwotne
i wtórne. Pierwsze z nich wydzielane są przez źródła bezpośrednio do powietrza. Drugie
powstają w wyniku reakcji chemicznych, zachodzących w powietrzu pomiędzy
pierwotnymi zanieczyszczeniami. Wszystkie zanieczyszczenia, jakie znajdują się
w atmosferze, mogą ulegać procesom takim jak przemieszczanie (transport), dyfuzja
turbulencyjna, procesy fizyczno-chemiczne zachodzące pomiędzy nimi, suche osiadanie
(sucha depozycja), osiadanie w wyniku wymywania przez opady atmosferyczne (mokra
depozycja) oraz przemieszczanie do stratosfery [16, 21].
Do opisu zagrożeń wywoływanych przez zanieczyszczenia powietrza warto
przedstawić definicje niektórych pojęć takich jak emisja oraz imisja. Emisja
zanieczyszczeń jako zjawisko jest rozumiana jako wprowadzanie bezpośrednio do
środowiska substancji lub energii (ciepło, hałas, wibracje, pole elektromagnetyczne) [14,
21]. Emisję definiuje się także jako wielkość fizyczną – masę substancji wprowadzanej
bezpośrednio do środowiska [6, 21]. Imisja natomiast – jako wielkość fizyczna – jest to
stężenie zanieczyszczeń rozproszonych w powietrzu atmosferycznym, mierzone na
wysokości 1,5 m nad powierzchnią Ziemi oraz – jako zjawisko – przyjmowanie
zanieczyszczeń przez środowisko. Imisja jest zatem miarą stopnia zanieczyszczenia
środowiska [6, 13, 20, 21]. Schemat 1 obrazuje zależność przebiegu imisji od natężenia
emisji zanieczyszczeń.
Natężenie emisji
zanieczyszczeń
E(t)
Zjawisko
rozprzestrzeniania się
zanieczyszczeń
Imisja
zanieczyszczeń
I(t)
Rys. 1. Zależność imisji zanieczyszczeń od natężenia emisji [11, 20, 21]
Pyły, które znajdują się w powietrzu atmosferycznym, pochodzą ze źródeł
naturalnych oraz antropogenicznych. Do naturalnych źródeł cząstek stałych zalicza się
aerozole morskie (roślinne i zwierzęce), wybuchy wulkanów, pożary lasów, a także
materiały osadowe. Antropogeniczne źródła zanieczyszczeń są to wszelkiego rodzaju
źródła związane z działalnością bytową oraz gospodarczą ludzi, tj. pyły, które pochodzą
z procesów produkcyjnych oraz procesów spalania paliw, przede wszystkim stałych.
Głównie pyły pochodzą z przemysłu energetycznego, chemicznego, wydobywczego,
metalurgicznego czy budowlanego (np. produkcja cementu) [2, 3, 7, 8, 16, 21]. Istotnym
również źródłem emisji pyłów (PM10 i PM2.5) jest transport. Pochodzi z niego około
15% obydwu frakcji wymiarowych cząstek stałych [1, 21]. Powszechnie uważa się, że
w skali globalnej emisja pyłów ze źródeł naturalnych jest dominująca, jednak
w obszarach, gdzie intensywność działalności ludzi jest duża, antropogeniczne źródła
mają zdecydowanie większy wpływ na zanieczyszczenie powietrza atmosferycznego [2,
21].
Tak jak napisano wcześniej, oddziaływanie cząstek stałych jest uzależnione m.in. od
ich wielkości. Najgroźniejsze dla zdrowia ludzi są pyły drobnoziarniste. Cząstki
o średnicy większej niż 10 μm są zatrzymywane w górnym odcinku układu
oddechowego człowieka. Cząstki o mniejszej średnicy dostają się do głębszych
odcinków. Cząstki o średnicy około 2 μm dostają się do pęcherzyków płucnych. Jeszcze
drobniejsze pyły mogą dostawać się do organizmu tak jak gaz [17, 18, 20, 21]. Niektóre
pyły są dobrze rozpuszczalne w wodzie oraz w płynach ustrojowych, takich jak ślina
6
i sok żołądkowy. Jest to niebezpieczne zjawisko w przypadku, gdy pyły zawierają
cząstki silnie trujące, w przeciwnym razie zjawisko to jest korzystne, ponieważ cząstki
ulegające rozpuszczeniu i wchłonięciu, w konsekwencji nie mają negatywnego
oddziaływania na organizm [15, 21].
Cząstki stałe poza oddziaływaniem na populację ludzką, mają bardzo duży wpływ
na każdy element składowy środowiska. Oddziałują m.in. na wody, gleby, rośliny.
Można powiedzieć ogólniej, że mają negatywny wpływ zarówno na florę jak i faunę,
jaka występuje na Ziemi [20, 21]. Ich wpływ na środowisko jest uzależniony głównie od
składu chemicznego pyłów. Jeżeli w skład pyłów wchodzą kationy zasadowe, wpływa to
na neutralizowanie zakwaszenia gleby czy wód. Jeżeli natomiast w skład cząstek stałych
wchodzą metale ciężkie, to wpływa to długotrwale negatywnie na gleby, ponieważ
metale ciężkie rzadko ulegają degradacji czy wypłukaniu. Na rośliny pyły oddziałują
poprzez osiadanie ich na powierzchni liści, co powoduje wystąpienie warstwy izolującej,
ograniczając działanie promieniowania słonecznego. Ponadto cząstki stałe osiadając na
liściach, zatykają aparaty szparkowe, zakłócając proces fotosyntezy, a także przebieg
pozostałych funkcji metabolicznych, jakie zachodzą wewnątrz liści. Depozycja cząstek
stałych zawierających metale ciężkie do wód stanowi istotny problem. Po dostaniu się
do zbiornika wodnego metale ciężkie opadają na dno, gdzie łączą się z osadami
dennymi, a w konsekwencji są akumulowane w organizmach roślinnych i zwierzęcych.
Zasadniczym problemem jest fakt, iż stężenie metali ciężkich znacząco wzrasta, wraz ze
wzrostem poziomu troficznego w łańcuchu pokarmowym [16, 20, 21].
Duże zagrożenie, jakie stanowią dla cywilizacji pyły, uzasadnia podejmowane
działania w celu jak najskuteczniejszego zmniejszenia stężenia pyłów w powietrzu
atmosferycznym, a w tym celu jest niezbędne tworzenie podstaw prawnych, określanie
norm oraz nadzorowanie stanu środowiska, co umożliwia ocenę zmian zachodzących
zarówno w środowisku naturalnym, jak i społecznym [19]. Jedną z metod oceny stanu
zagrożenia środowiska przez pyły jest modelowanie imisji frakcji wymiarowych cząstek
stałych, uzyskiwane przez bezpośrednie modelowanie imisji lub pośrednio – przez
modelowanie emisji i rozprzestrzeniania się cząstek stałych.
2. Modelowanie emisji i imisji frakcji wymiarowych cząstek stałych
2.1. Modelowanie emisji cząstek stałych PM10
Modele emisji oraz imisji cząstek stałych PM10 można sklasyfikować następująco
[5, 8, – 11, 21]:
 modele, które są oparte na zasadzie podobieństwa strukturalnego
(morfologicznego); są one zbudowane przy uwzględnieniu zachodzących zjawisk
fizycznych, a emisja cząstek stałych PM10 jest modelowana jako zależność
funkcyjna wielkości charakteryzujących jakość nawierzchni jezdnej, masę i średnią
prędkość pojazdów, a także udział liczby dni, w których wystąpiły opady
atmosferyczne;
 modele oparte na zasadzie podobieństwa funkcjonalnego, tzw. modele
behawiorystyczne; w tej grupie modelowanie jest oparte na zależności korelacyjnej,
jaka zachodzi między imisją pyłów PM10 oraz imisją tlenków azotu i imisją tlenku
węgla.
Emisję drogową pyłów PM10 można opisać modelem opartym na zasadzie
podobieństwa strukturalnego w poniższy sposób [5, 9, 10, 11, 12, 21]:
bPM10  f k, s j, W, j, mF, W, vAV  j, r, F, W, p, r, F, W
7
(1)
gdzie: bPM10 –emisja drogowa cząstek stałych PM10 [g/km],
k – bazowa emisja drogowa cząstek stałych wg EPA [g/km],
s – masa osadu zalegającego na jezdni w odniesieniu do pola powierzchni jezdni
[g/m2],
j – jakość nawierzchni jezdni (kategoria),
m – średnia masa pojazdów (reprezentatywna dla poszczególnych kategorii
pojazdów) [Mg],
vAV – średnia prędkość jazdy pojazdów [km/h],
p – średnia liczba kół pojazdu samochodowego,
r – udział liczby dni deszczowych w okresie bilansowania emisji,
F – kategoria pojazdów (np. samochody osobowe, samochody ciężarowe,
autobusy),
W – kategoria drogi (np. drogi w miastach, drogi poza miastami, autostrady,
tunele).
Niektóre ze zmiennych zastosowanych w modelu opartym na zasadzie
podobieństwa strukturalnego przedstawionym powyżej, są wielkościami niezależnymi
od pozostałych. Są to kategoria pojazdu, kategoria drogi, udział dni deszczowych
w okresie bilansowania emisji, a także bazowa emisja drogowa cząstek stałych PM10.
W pozostałych przypadkach zmienne są zależne, np. masa osadu, jaki zalega na
powierzchni jezdni, zależy od jakości i kategorii drogi. Średnia masa pojazdów, będąca
reprezentatywna dla poszczególnych kategorii pojazdów zależy od kategorii danej drogi.
Średnia prędkość jazdy jest także uzależniona od kategorii pojazdu, kategorii drogi, po
której się porusza, oraz od jakości nawierzchni jezdnej i udziału liczby dni deszczowych
w okresie bilansowania emisji. Modele, oparte na zasadzie podobieństwa strukturalnego
zawierają dużą liczbę parametrów, przez co głównym problemem, jaki stwarzają, jest
trudność w ich identyfikacji. Dodatkowo niektóre zalecane wartości parametrów zawarte
są w zbyt dużych granicach, aby je odpowiednio zastosować, co może doprowadzić do
otrzymania wyników znacznie różniących się od siebie [5, 9, 12, 21].
Następnym przykładem modelu emisji cząstek stałych PM10, jaki oparty jest na
zasadzie podobieństwa strukturalnego, jest model EPA [5, 10, 12, 21].
b PM10  k  s   m  vAV  p 
(2)
gdzie: k– emisja drogowa cząstek stałych [g/km],
s – masa osadu zalegającego na jezdni w odniesieniu do pola powierzchni tej
jezdni [g/m2],
m – średnia masa pojazdów (reprezentatywna dla poszczególnych kategorii
pojazdów) [Mg],
vAV – średnia prędkość jazdy pojazdów [km/h],
p – średnia liczba kół jezdnych pojazdu,
, , ,  – wykładniki potęg.
Na podstawie identyfikacji przedstawionego powyżej modelu EPA wyznaczono
wartości współczynników modelu tj. wykładników potęg. Model może przyjmować
postać [5, 11, 12, 21]:
b PM10  0,56  s 0,65  m1,5
8
(3)
lub
b PM10  0,18  s 0,52  m2,14
(4)
Najbardziej rozbudowanym wśród modeli opartych na zasadzie podobieństwa
strukturalnego jest model Lohmeyera, który można opisać następująco [5, 10, 12, 21]:
b PM10  b PM  a  k  s0,52  m2,14  1  0,5  r  0,85
(5)
gdzie: bPM– emisja drogowa cząstek stałych z układu wylotowego silnika [g/km],
a – współczynnik korekcyjny (ze względu na jakość drogi),
k – bazowa emisja drogowa cząstek stałych wg EPA; k = 0,18 g/km,
r – udział dni deszczowych w okresie bilansowania emisji.
2.2. Modelowanie imisji cząstek stałych PM10
Modele imisji cząstek stałych PM10 tworzone są zgodnie z kryterium podobieństwa
funkcjonalnego, najczęściej w postaci liniowej. Wśród modeli tych wyróżnia się modele
imisji pyłów PM10 jako zależnych liniowo od imisji tlenków azotu (lub dwutlenku
azotu) oraz od imisji tlenku węgla [5, 9, 21].
Imisję pyłów PM10 można opisać w postaci modelu liniowego imisji tlenków azotu
[5, 9, 21]:
IPM10  a10  a11  I NO x
(6)
Ponadto można wyznaczyć model przedstawiający imisję pyłów PM10 jako liniowo
zależną od imisji dwutlenku azotu [5, 9, 21].
Następny model imisji cząstek stałych PM10 opisuje imisję tej frakcji wymiarowej
pyłów jako liniową funkcję imisji tlenku węgla [5, 9, 21]:
IPM10  a 20  a 21  ICO
(7)
Ogólnie modele imisji cząstek stałych można zapisać w postaci [3, 5, 9, 21]:
I PM10  f PM10 NOx CO I NOx , I CO 
(8)
Funkcja ta spełnia warunki [3,5, 9, 21]:
I PM10
 0;
I NOx
I PM10
0
ICO
(9)
Jako funkcję fPM10-NOx-CO, spełniające warunki (8) i (9) przyjmuje się zazwyczaj
wielomian stopnia drugiego takich zmiennych jak imisja tlenków azotu oraz imisja
tlenku węgla, co można zapisać następująco [3, 5, 9, 21]:
IPM10  a 30  a 31  I NOx  a 32  ICO  a 33  I NOx 2  a 34  ICO2  a 35  I NOx  ICO (10)
Jak wskazuje doświadczenie z wielu prac [5, 9, 21], taka struktura modelu
umożliwia skuteczne przeprowadzanie badań emisji pyłów PM10.
9
Modele zbudowane na zasadzie podobieństwa strukturalnego mają logiczne
uzasadnienie, ponieważ opierają się na zasadach fizycznych, jednak problemem jest
identyfikacja wielu współczynników, które są w nich zastosowane. Modele te mają
ograniczoną skuteczność, co jest spowodowane dowolnością doboru tych
współczynników, co prowadzi do uzyskania wyników trudnych do przeanalizowania.
Skuteczniejszymi modelami, które są oparte na badaniach empirycznych w warunkach
ich identyfikacji, są modele behawiorystyczne. W odmiennych warunkach emisji
i rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń współczynniki tych modeli mogą być znacznie
różne. Wadą modeli behawiorystycznych jest zatem brak uniwersalności w odniesieniu
do sytuacji, jakie określałyby strukturę oraz natężenie ruchu, warunki rozprzestrzeniania
zanieczyszczeń oraz tło zanieczyszczeń, pochodzących z innych źródeł niż
motoryzacyjne. Współczynniki modeli są więc różne dla różnorodnych rodzajów tras
czy węzłów komunikacyjnych, a także okresów modelowania. Pomimo wszystkich
wymienionych wad, racjonalnym rozwiązaniem jest potraktowanie zagadnienia
statystycznie, tj. przeprowadzenie identyfikacji modeli, doprowadzając do opracowania
standardu zbiorów modeli emisji PM10 dla charakterystycznych warunków emisji oraz
rozprzestrzeniania się poszczególnych frakcji wymiarowych cząstek stałych [5, 8, 9, 21].
W celu identyfikacji parametrów modeli emisji i imisji cząstek stałych należy
uwzględniać wyniki badań empirycznych z okresu co najmniej jednego roku, ponieważ
uniezależnia to model od warunków atmosferycznych [5, 9, 21]. Należy również
dokonywać kategoryzacji obszarów modelowania, przede wszystkim uwzględniając
strukturę i natężenie ruchu pojazdów samochodowych, warunki rozprzestrzeniania
zanieczyszczeń oraz tło zanieczyszczeń, pochodzących z innych źródeł niż
motoryzacyjne [5, 9, 21].
2.3. Modelowanie imisji cząstek stałych PM2.5
Modele imisji cząstek stałych PM2.5 (pyły o średnicy aerodynamicznej mniejszej
niż 2,5 µm) tworzone są zgodnie z kryterium podobieństwa funkcjonalnego. Do modeli
tych są wykorzystywane definicje poszczególnych frakcji wymiarowych pyłów (PM10,
PM2.5). Zgodnie z definicjami zbiór cząstek stałych PM2.5 zaliczany jest do podzbioru
zbioru cząstek stałych PM10. Na podstawie powyższej definicji imisję cząstek stałych
PM2.5 modeluje się jako liniowo zależną od imisji cząstek stałych PM10 [2, 4, 5, 8,
9, 21]:
I PM2.5  k PM2.510  I PM10
(11)
gdzie: kPM2.5–10 – współczynnik modelu imisji cząstek stałych PM2.5; kPM2.5-10  0;1.
2.4. Modelowanie imisji cząstek stałych PM1
Analogicznie do modelowania imisji cząstek stałych PM2.5 modeluje się imisję
również cząstek stałych PM1. Modele te również tworzone są zgodnie z kryterium
podobieństwa funkcjonalnego, do którego jest wykorzystywana definicja tej frakcji
wymiarowej pyłów. Cząstki stałe PM1 stanowią podzbiór zbioru cząstek stałych PM2.5.
Na podstawie tej definicji imisję cząstek stałych PM1 modeluje się jako liniowo zależną
od imisji cząstek stałych PM2.5 [2, 5, 9, 21]:
I PM1  k PM12.5  I PM2.5
10
(12)
gdzie: kPM1-2.5 – współczynnik modelu imisji cząstek stałych PM1; kPM1-2.5  0;1.
Ponadto pyły PM1 stanowią podzbiór zbioru cząstek stałych PM10, dlatego też
można ich imisję traktować również jako liniowo zależną od imisji pyłów PM10, co
przedstawiono poniżej [2, 5, 9, 21]:
I PM1  k PM110  I PM10
(13)
gdzie: kPM1-10 – współczynnik modelu imisji cząstek stałych PM1; kPM1-10  0;1.
Identyfikacja modeli imisji cząstek stałych PM2.5 oraz PM1 polega na wyznaczaniu
współczynników tych modeli tj. kPM2.5–10, kPM1-2.5, kPM1-10. Współczynniki modeli są
wyznaczane na podstawie wyników badań empirycznych imisji wszystkich frakcji
wymiarowych cząstek stałych, których wartości zależne są od warunków emisji
zanieczyszczeń pyłowych, ich rozprzestrzeniania, a także od okresu wykonywania
pomiarów [2, 5, 9, 21].
Różnice w wartościach współczynników modeli imisji cząstek stałych PM2.5 i PM1
wynikają przede wszystkim z różnic ukształtowaniu terenu, zabudowy, nawierzchni, po
której poruszają się pojazdy, oraz ze zróżnicowanej intensywności przemysłu
i transportu. Dlatego uważa się, że należy podejść statystycznie do problematyki
identyfikacji modeli imisji wszystkich frakcji wymiarowych pyłów [5, 8, 9, 21].
Identyfikacja modeli imisji cząstek stałych PM10
Identyfikację modeli imisji cząstek stałych PM10 przeprowadzono na podstawie
badań empirycznych wykonanych na stacji nadzorowania jakości powietrza
zlokalizowanej w Krakowie przy ul. Bulwarowej w Nowej Hucie. W sąsiedztwie stacji
jest osiedle mieszkaniowe. Porównano wyniki otrzymane dla badań dziennych, dla dni
powszednich oraz dni świątecznych [21].
Przebiegi imisji cząstek stałych PM10 praz imisji tlenków azotu przedstawiono na
rysunkach 2 i 3.
3.
NOx
PM10
60
INOx [mg/m3], IPM10 [µg/m3]
50
40
30
20
10
0
0
6
12
18
24
t [h]
Rys. 2. Imisja cząstek stałych PM10 i tlenków azotu w dniu 18.07.2012 (środa, lato)
11
NOx
PM10
120
INOx [mg/m3], IPM10 [µg/m3]
100
80
60
40
20
0
0
6
12
18
24
t [h]
Rys. 3. Imisja cząstek stałych PM10 i tlenków azotu w dniu 22.07.2012 (niedziela, lato)
Analizując wykresy na rysunkach 2 i 3, można zauważyć, iż imisja zarówno
zanieczyszczeń pyłowych, jak i gazowych jest większa w dniu powszednim w stosunku
do dnia świątecznego.
Na rysunkach 4 i 5 przedstawiono przebiegi imisji cząstek stałych PM10 praz imisji
tlenku węgla.
PM10
CO
25
500
450
400
IPM10 [µg/m3]
350
15
300
250
10
200
ICO [μg/m3]
20
150
5
100
50
0
0
0
6
12
18
24
t [h]
Rys. 4. Imisja cząstek stałych PM10 i tlenku węgla 18.07.2012 (środa, lato)
12
PM10
CO
120
800
700
100
IPM10 [µg/m3]
500
60
400
300
40
ICO [μg/m3]
600
80
200
20
100
0
0
0
6
12
18
24
t [h]
Rys. 5. Imisja cząstek stałych PM10 i tlenku węgla w dniu 22.07.2012 (niedziela, lato)
Analizując wykresy na rysunkach 4 i 5, można zauważyć, że imisja zanieczyszczeń
pyłowych jest większa w dniu powszednim w stosunku do dnia świątecznego.
Na rysunkach 6 – 9 przedstawiono zależności korelacyjne badanych zbiorów imisji
zanieczyszczeń.
60
INOx [mg/m3]
50
40
30
20
10
0
0
5
10
15
20
25
30
IPM10 [mg/m3]
Rys. 6. Zależność korelacyjna imisji cząstek stałych PM10 i tlenków azotu w dniu
18.07.2012 (środa, lato)
13
60
INOx [mg/m3]
50
40
30
20
10
0
0
20
40
60
80
100
3
IPM10 [mg/m ]
Rys. 7. Zależność korelacyjna imisji cząstek stałych PM10 i tlenków azotu w dniu
22.07.2012 (niedziela, lato)
500
450
ICO [mg/m3]
400
350
300
250
200
150
100
50
0
0
5
10
15
20
25
30
IPM10 [mg/m3]
Rys. 8. Korelacja imisji cząstek stałych PM10 i tlenku węgla w dniu 18.07.2012 (środa,
lato)
14
800
700
ICO [mg/m3]
600
500
400
300
200
100
0
0
20
40
60
80
100
3
IPM10 [mg/m ]
Rys. 9. Korelacja imisji cząstek stałych PM10 i tlenku węgla w dniu 22.07.2012
(niedziela, lato)
Ogólnie zależności korelacyjne badanych zbiorów są różne, szczególnie
w przypadku imisji cząstek stałych PM10 i imisji tlenków azotu (współczynnik korelacji
liniowej Pearsona 0,29 i 0,96). Dla imisji cząstek stałych PM10 i imisji tlenku węgla
współczynnik korelacji liniowej wynosi 0,74 i 1,00. Uzasadnia to konieczność
identyfikacji modeli imisji cząstek stałych PM10 w znacznie dłuższych okresach i dla
znacznie bardziej licznych zbiorów wyników pomiarów. Z analizy wykresów wynika
ponadto, że znacznie słabsza jest zależność korelacyjna w dni powszednie.
Identyfikacja modeli imisji cząstek stałych PM2.5
Na wykresach 10 i 11 przedstawiono przebiegi imisji cząstek stałych PM10
i PM2.5.
4.
PM2.5
PM10
40
IPM2.5 [mg/m3], IPM10 [µg/m3]
35
30
25
20
15
10
5
0
0
6
12
18
24
t [h]
Rys. 10. Imisja cząstek stałych PM10 i PM2.5 w dniu 4.01.2012 (środa, zima)
15
PM2.5
PM10
60
IPM2.5 [mg/m3], IPM10 [µg/m3]
50
40
30
20
10
0
0
6
12
18
24
t [h]
Rys. 11. Imisja cząstek stałych PM10 i PM2.5 w dniu 8.01.2012 (niedziela, zima)
Imisja cząstek stałych, zarówno PM10, jak i PM2,5 jest większa w dniu
świątecznym w stosunku do dnia powszedniego – prawdopodobnie zwiększona była
wówczas w dniu świątecznym emisja ze źródeł komunalnych (badania były prowadzone
zimą).
Na rysunkach 12 i 13 przedstawiono przebieg współczynnika modelu imisji cząstek
stałych PM2.5.
1
kPM2.5-PM10
0,8
0,6
0,4
0,2
0
0
4
8
12
16
20
24
t [h]
Rys. 12. Przebieg oraz wartość średnia współczynnika modelu imisji cząstek stałych
PM2.5 w dniu 4.01.2012 (środa, zima)
16
1
kPM2.5-PM10
0,8
0,6
0,4
0,2
0
0
4
8
12
16
20
24
t [h]
Rys. 13. Przebieg oraz wartość średnia współczynnika modelu imisji cząstek stałych
PM2.5 w dniu 8.01.2012 (niedziela, zima)
Współczynnik modelu imisji cząstek stałych PM2.5 jest większy w dniu
świątecznym w stosunku do dnia powszedniego. Średnia wartość współczynnika modelu
wynosi dla dnia powszedniego około 0,7, a dla niedzieli około 0,78. Można zatem
wnioskować, iż w tym przypadku pyły głównie pochodziły z ogrzewania budynków za
pomocą spalania paliw stałych, a nie ze źródeł motoryzacyjnych.
Na rysunkach 14 i 15 przedstawiono zależności korelacyjne imisji cząstek stałych
PM2.5 i PM10.
30
IPM2.5 [mg/m3]
25
20
15
10
5
0
0
5
10
15
20
25
30
35
40
IPM10 [mg/m3]
Rys. 14. Zależność korelacyjna imisji cząstek stałych PM2.5 i PM10 w dniu 4.01.2012
(środa, zima)
17
50
45
40
IPM2.5 [mg/m3]
35
30
25
20
15
10
5
0
20
25
30
35
40
45
50
55
60
3
IPM10 [mg/m ]
Rys. 15. Zależność korelacyjna imisji cząstek stałych PM2.5 i PM10 w dniu 8.01.2012
(niedziela, zima)
Jak widać, istnieje silna korelacja imisji cząstek stałych PM2.5 z imisją pyłów
PM10. Współczynnik korelacji liniowej Pearsona jest na poziomie 0,99.
5.
Podsumowanie
Wiedzę o stanie zagrożenia środowiska przez pyły można pozyskiwać metodami
empirycznymi, a w przypadku braku możliwości wykonywania pomiarów, jest
konieczne wykorzystanie modelowania. Celem modelowania jest wyznaczenie imisji
frakcji wymiarowych pyłów. Można to osiągnąć przez modelowanie imisji cząstek
stałych lub pośrednio przez modelowanie emisji i rozprzestrzeniania się emisji cząstek
stałych. Modele emisji cząstek stałych są stosowane w stosunku do cząstek stałych
PM10. Są to modele zbudowane na zasadzie podobieństwa strukturalnego
(morfologicznego). Modele imisji cząstek stałych PM10, PM2.5 i PM1 są zbudowane na
zasadzie podobieństwa funkcjonalnego (modele behawiorystyczne).
Doświadczenia z zastosowania modeli emisji cząstek stałych PM10 wykazują duże
trudności w doborze parametrów modeli. Ponieważ struktura tych modeli bywa złożona,
identyfikacja jest trudnym zadaniem, a uogólnianie wyników identyfikacji nie zawsze
jest uprawnione.
Modele imisji frakcji wymiarowej cząstek stałych jest skuteczną metodą oceny
zagrożenia środowiska i zdrowia ludzi pyłami, należy jednak zwrócić uwagę, że
parametry modeli mogą być silnie zależne od warunków emisji i rozprzestrzeniania się
zanieczyszczeń, zarówno gazowych, jak i pyłowych. Powoduje to konieczność
opracowywania tych modeli dla określonych kategorii warunków emisji
i rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń.
Identyfikacja modeli imisji frakcji wymiarowych cząstek stałych wymaga
uwzględniania wyników badań empirycznych z dłuższych okresów czasu. Wyniki
przedstawione w niniejszej pracy potwierdzają słabą korelację imisji zanieczyszczeń
pyłowych i gazowych w skali krótkookresowej. Jednocześnie jest znamienna bardzo
silna korelacja imisji cząstek stałych PM2.5 i PM10 nawet w skali dobowej.
18
Literatura:
[1] Badyda A.: Wykład z przedmiotu „Zarządzanie ochroną środowiska
w aglomeracji miejskiej: Ochrona powietrza”. Wydział Inżynierii Środowiska
Politechniki Warszawskiej. Warszawa 2012. (Praca nie publikowana).
[2] Chłopek Z.: Testing of hazards to the environment causes by particulate matter
during use of vehicles. Ekploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and
Realiability. 2/2012, 160 – 170.
[3] Chłopek Z.: Modele behawiorystyczne emisji cząstek stałych PM10 ze źródeł
transportu drogowego. Zeszyty Naukowe Instytutu Pojazdów Politechniki
Warszawskiej 1(82)/2011. 111 – 118.
[4] Chłopek Z.: Ocena stanu zagrożenia środowiska przez cząstki stałe PM2,5 ze
źródeł transportu drogowego. Zeszyty Naukowe Instytutu Pojazdów Politechniki
Warszawskiej 1(82)/2011. 101 – 110.
[5] Chłopek Z.: Sprawozdanie z projektu badawczego ministerstwa nauki
i szkolnictwa wyższego N N509 083637: „Modelowanie emisji cząstek stałych
PM10 ze źródeł motoryzacyjnych do celów oceny oddziaływania transportu
drogowego na środowisko”. Warszawa 2012. (Praca nie publikowana).
[6] Chłopek Z.: Wykład z przedmiotu „Oddziaływanie transportu na środowisko”.
Wydział Inżynierii Środowiska Politechniki Warszawskiej. Warszawa 2011.
(Praca nie publikowana).
[7] Chłopek Z., Jakubowski A.: A study of the particulate matter emission from
the braking systems of motor vehicles. Eksploatacja i Niezawodnosc –
Maintenance and Realiability 4 (4)/2009. 45 – 52.
[8] Chłopek Z., Skibiński F.: Wprowadzenie w tematykę emisji cząstek stałych
PM2,5 powodowanych transportem samochodowym. Transport Samochodowy
3/2010. 73 – 87.
[9] Chłopek Z., Szczepański T.: Ocena zagrożenia środowiska cząstkami stałymi ze
źródeł cywilizacyjnych. Inżynieria Ekologiczna Nr 30. 2012.
[10] Chłopek Z., Żegota M.: Badania emisji cząstek stałych PM10. Rozdział
monografii „Edukacja ekologiczna. Podstawy działań naprawczych
w środowisku”. Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej. Nałęczów 2004.
114–120.
[11] Chłopek Z., Żegota M.: Modelowanie emisji cząstek stałych PM10 ze źródeł
motoryzacyjnych, Transport Samochodowy 1/2004. 67 – 88.
[12] Chłopek Z., Żegota M.: Problemy modelowania emisji cząstek stałych PM10
w ruchu drogowym. Archiwum Motoryzacji 1/2004. 25 – 42.
[13] Encyklopedia
PWN,
http://encyklopedia.pwn.pl/haslo.php?id=3914301,
20.10.2011
[14] Główny Inspektor Ochrony Środowiska, Program Państwowego Monitoringu
Środowiska na lata 2010 – 2012, Warszawa 2009
[15] Jasińska-Zubelewicz E.J: Ergonomia – Toksykologia przemysłowa
i środowiskowa. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej. Warszawa
1996.
[16] Juda-Rezler K.: Oddziaływanie zanieczyszczeń powietrza na środowisko. Oficyna
Wydawnicza Politechniki Warszawskiej. Warszawa 2000.
[17] Siemiński M.: Środowiskowe zagrożenia zdrowia. PWN. Warszawa 2001.
19
[18] Sroczyński J.: Wpływ zanieczyszczeń powietrza atmosferycznego na zdrowie
ludzi. Zakład Narodowy im. Ossolińskich. Wydawnictwo Polskiej Akademii
Nauk. Wrocław 1989.
[19] Strzałka J., Mosor–Pietraszewska T.: Kompendium wiedzy o ekologii. Praca
zbiorowa. PWN. Warszawa 2003.
[20] Suchocka K. Praca inżynierska „Modelowanie imisji cząstek stałych PM2.5 ze
źródeł motoryzacyjnych”. Warszawa 2012. (Praca nie publikowana).
[21] Suchocka K.: Praca magisterska „Modelowanie imisji frakcji wymiarowych
cząstek stałych ze względu na oddziaływanie motoryzacji na środowisko”.
Warszawa 2013. (Praca nie publikowana).
[22] Żegota M.: Modelowanie emisji cząstek stałych PM10 z pojazdów
samochodowych. Rozprawa doktorska. Politechnika Warszawska. Warszawa
2006.
Streszczenie
W pracy przedstawiono systematykę modelowania emisji i imisji frakcji
wymiarowych cząstek stałych w związku z ruchem samochodów. Modele emisji cząstek
stałych PM10 są zbudowane na zasadzie podobieństwa strukturalnego, natomiast modele
imisji cząstek stałych PM10, PM2.5 i PM1 są opracowane zgodnie z kryterium
podobieństwa funkcjonalnego. Do identyfikacji modeli imisji frakcji wymiarowych
cząstek stałych wykorzystuje się wyniki badań empirycznych imisji zanieczyszczeń na
stacjach nadzorowania jakości powietrza.
Słowa kluczowe: emisja, imisja, pojazdy samochodowe, cząstki stałe, modelowanie.
THE MODELING OF EMISSION AND IMMISSION OF PARTICULATE
MATTER SIZE FRACTION RELATED TO TRAFFIC CAR
Summary
The paper presents a scheme of modeling the emission and imission size fractions of
particulate matter in connection with the movement of cars. Models emissions of
particulates of PM10 are built on the basis of structural similarity, while models of
imission particulate matter PM10, PM2.5 and PM1 are developed in accordance with the
criterion of functional similarity. To identify models of imissions size fractions of
particulate matter used in empirical research imission of pollutants at the monitoring
stations of air quality.
Keywords: emission, imission, motor vehicles, particulate matter, modeling.
20