Что такое findslide.org?

FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.

Для правообладателей

Обратная связь

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Яндекс.Метрика

Презентация на тему МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ПРИМЕСЕЙ В ВОЗДУХЕ ОТ ТОЧЕЧНЫХ ИСТОЧНИКОВ

Содержание

Для прогноза качества воздуха используется большое разнообразие методик – от простейших до комплексных. На данный момент большинство из них направлены на проведение краткосрочного – от 1 до 3 дней – прогнозирования концентрации загрязняющих веществ.
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ПРИМЕСЕЙ В ВОЗДУХЕ ОТ ТОЧЕЧНЫХ ИСТОЧНИКОВ Для прогноза качества воздуха используется большое разнообразие методик – от простейших до Методики прогнозирования загрязнения воздуха делятся на три большие категории: КлиматологическиеII. Статистические III. Трехмерные (3-D) модели I. Климатологические Основаны на взаимосвязи повышенных уровней загрязнения с определенными метеорологическими условиями. II. Статистические Взаимосвязь между определенными метеорологическими параметрами и состоянием воздуха может быть Три используемых статистических подходаКлассификации и дерево регресса (CART). Методика основана на использовании Эти переменные используются для предсказания будущих уровней загрязнения, по данным о текущем Три используемых статистических подхода2. Регрессионный анализ. Взаимосвязь между уровнем загрязнения и Результирующее множественное линейное регрессионное уравнение может использоваться для прогнозирования уровней загрязнения. Три используемых статистических подхода3. Искусственные нейронные сети (распознавание образов) Анализ ретроспективных данных, Являются болем сложными, чем климатические, но достаточно просты в реализации и III. Трехмерные (3-D) модели модели состояния воздуха стремятся математически Примеры подмоделей: Модели выбросов. Моделируют во времени пространственное распределение выбросов примеси загрязняющего Примеры подмоделей: Метеорологические модели. Прогнозируют метеорологические условия, влияние химических факторов (солнечной активности, Примеры подмоделей: Химические модели. Эти модели используют уровни основных параметров химической кинетики, В зависимости от метода, который используется для моделирования распределения концентрации загрязнения с Алгоритм Гауссовой модели. Алгоритм Гауссовой модели является наиболее распространенным в моделировании анализа Общее Гауссовское уравнение При реализации модели могут быть сделаны некоторые упрощения: Алгоритм модели Эйлера. Модели Эйлера используют фиксированную решетку (вертикальную и горизонтальную) и решают соответствующие химические Алгоритм модели Лагранжа. Модель Лагранжа описывает перенос отдельных воздушных потоков с течением времени под действием Алгоритм модели Ханна. Алгоритм Box – модели. Алгоритм стохастической моделибазируется на полуэмпирических или статистических методах и ориентирован на Алгоритм рецепторной модели рассматривает измеренные концентрации загрязнителей в рецепторной точке и оценивает Классификация моделей загрязнения атмосферного воздуха модели рассеивания примесей в атмосфере; - модели загрязнения атмосферного воздуха. Модели рассеивания атмосферных примесей могут быть использованы для: определения соотношений источник Модели рассеивания атмосферных примесей могут быть использованы для: оценки пространственного распределения концентрации Модели рассеивания атмосферных примесей могут быть использованы для: прогнозирования изменения концентраций загрязнителей Для применения моделей следует располагать метеорологической и географической информацией, а также Классификация моделей рассеивания, описывающих процессы турбулентной диффузии в атмосфере 1. Классификация моделей рассеивания, описывающих процессы турбулентной диффузии в атмосфере 2. Гауссовы модели, Гауссовская модель чаще всего используется для прогнозирования рассеяния:непрерывных, плавучих выбросов загрязнения воздуха, Классификация моделей рассеивания, описывающих процессы турбулентной диффузии в атмосфере 3. Лагранжевы модели, В основе моделей рассеивания лежат модели Эйлера, Лагранжа, Гаусса К моделям загрязнения атмосферного воздуха относятся: полуэмпирические модели, базирующиеся, главным образом, Классификация по масштабам атмосферних процессов макромасштаб (масштаб протяженности > 1000 км), при Классификация по масштабам атмосферних процессовмезомасштаб (1 км < протяженности < 1000 км), Классификация по масштабам атмосферних процессовмикромасштаб (масштаб протяженности < 1 км), при котором Классификация по масштабам временилокальные (менее нескольких минут), региональные (несколько часов), континентальные (несколько Специализация моделей проявляется в их тесной привязке к конкретным местностям, погодным условиям, Интегральность проявляется в том, что современные модели представляют собой систему подмоделей,
Слайды презентации

Слайд 2 Для прогноза качества воздуха используется большое разнообразие методик

Для прогноза качества воздуха используется большое разнообразие методик – от простейших

– от простейших до комплексных.
На данный момент большинство

из них направлены на проведение краткосрочного – от 1 до 3 дней – прогнозирования концентрации загрязняющих веществ.

Слайд 3 Методики прогнозирования загрязнения воздуха делятся на три большие

Методики прогнозирования загрязнения воздуха делятся на три большие категории: КлиматологическиеII. Статистические III. Трехмерные (3-D) модели

категории:
Климатологические
II. Статистические
III. Трехмерные (3-D) модели

Слайд 4 I. Климатологические
Основаны на взаимосвязи повышенных уровней загрязнения

I. Климатологические Основаны на взаимосвязи повышенных уровней загрязнения с определенными метеорологическими

с определенными метеорологическими условиями.
Используются для прогнозирования превышения предельных

концентраций веществ в окружающей среде.
Преимущество в том, что они достаточно простые и недорогие в применении.

Слайд 5 II. Статистические
Взаимосвязь между определенными метеорологическими параметрами и

II. Статистические Взаимосвязь между определенными метеорологическими параметрами и состоянием воздуха может

состоянием воздуха может быть определена количественно, используя множество статистических

методик.

Для прогнозирования они фактически являются наиболее общими.

Слайд 6 Три используемых статистических подхода
Классификации и дерево регресса (CART).

Три используемых статистических подходаКлассификации и дерево регресса (CART). Методика основана на


Методика основана на использовании идентификации тех переменных (метеорологических или

отражающих состояние воздуха), которые наиболее тесно связаны с уровнями загрязнения окружающей среды.

Слайд 7 Эти переменные используются для предсказания будущих уровней загрязнения,

Эти переменные используются для предсказания будущих уровней загрязнения, по данным о

по данным о текущем состоянии воздуха и прогноза погоды.

Слайд 8 Три используемых статистических подхода
2. Регрессионный анализ.
Взаимосвязь

Три используемых статистических подхода2. Регрессионный анализ. Взаимосвязь между уровнем загрязнения и

между уровнем загрязнения и метеорологическими и аэрометрическими переменными может

быть определена количественно с помощью анализа наборов ретроспективних данных, используя стандартные статистические пакеты анализа.

Слайд 9 Результирующее множественное линейное регрессионное уравнение может использоваться для

Результирующее множественное линейное регрессионное уравнение может использоваться для прогнозирования уровней загрязнения.

прогнозирования уровней загрязнения.

Слайд 10 Три используемых статистических подхода
3. Искусственные нейронные сети (распознавание

Три используемых статистических подхода3. Искусственные нейронные сети (распознавание образов) Анализ ретроспективных

образов)
Анализ ретроспективных данных, чтобы идентифицировать атмосферные параметры, которые

влияют на качество воздуха и количественно оценить это влияние с помощью приложений, использующих такой метод адаптивного обучения и распознавания образов, как нейронные сети.


Слайд 11 Являются болем сложными, чем климатические, но достаточно

Являются болем сложными, чем климатические, но достаточно просты в реализации и

просты в реализации и использовании, требуют небольших вычислительных ресурсов

и незначительных специальных знаний.

Слайд 12 III. Трехмерные (3-D) модели
модели состояния воздуха

III. Трехмерные (3-D) модели модели состояния воздуха стремятся математически представить

стремятся математически представить все важнейшие процессы, влияющие на уровень

загрязнения окружающей среды.

Эти модели фактически состоят из нескольких подмоделей, которые взаимодействуют при моделировании выброса, переноса и преобразования загрязнения воздуха.

Слайд 13 Примеры подмоделей:
Модели выбросов.
Моделируют во времени пространственное

Примеры подмоделей: Модели выбросов. Моделируют во времени пространственное распределение выбросов примеси

распределение выбросов примеси загрязняющего вещества, и/или (в случае вторичных

загрязнителей) предшествующих выбросов, вызванные антропогенними или естественными источниками.

Слайд 14 Примеры подмоделей:
Метеорологические модели. Прогнозируют метеорологические условия, влияние

Примеры подмоделей: Метеорологические модели. Прогнозируют метеорологические условия, влияние химических факторов (солнечной

химических факторов (солнечной активности, температуры, влажности и т.д.), излучений

(например, температура), и осадков, которые определяют перенос и смешивание загрязняющих веществ.

Слайд 15 Примеры подмоделей:
Химические модели. Эти модели используют уровни

Примеры подмоделей: Химические модели. Эти модели используют уровни основных параметров химической

основных параметров химической кинетики, спектроскопические свойства и термодинамические соотношения

для моделирования преобразования первичного загрязнения во вторичное загрязнение, учитывая свойства аэрозолей.

Слайд 16 В зависимости от метода,
который используется для моделирования

В зависимости от метода, который используется для моделирования распределения концентрации загрязнения

распределения концентрации загрязнения с течением времени,
трехмерные модели качества

воздуха
делятся на ряд моделей, использующих математические алгоритмы.

Слайд 17 Алгоритм Гауссовой модели.
Алгоритм Гауссовой модели является наиболее

Алгоритм Гауссовой модели. Алгоритм Гауссовой модели является наиболее распространенным в моделировании

распространенным в моделировании анализа воздушной дисперсии.
Он основан на

предположении, что загрязнитель будет расходиться в соответствии с нормальным распределением статистики.

Слайд 18 Общее Гауссовское уравнение

Общее Гауссовское уравнение

Слайд 19 При реализации модели могут быть сделаны некоторые упрощения:

При реализации модели могут быть сделаны некоторые упрощения:


концентрации загрязняющих веществ не влияют на разрежённый поток (пассивная дисперсия);
молекулярная диффузия и продольная диффузия (вдоль направления ветра) незначительны;
турбулентные потоки являються линейными;
боковая средняя скорость, V и вертикальная скорость ветра W равны нулю,

Слайд 20 Алгоритм модели Эйлера.

Алгоритм модели Эйлера.

Слайд 21 Модели Эйлера
используют фиксированную решетку (вертикальную и горизонтальную)

Модели Эйлера используют фиксированную решетку (вертикальную и горизонтальную) и решают соответствующие

и
решают соответствующие химические уравнения одновременно во всех ячейках

решетки, при этом учитывая
обмен загрязняющими веществами
между ячейками.

Слайд 22 Алгоритм модели Лагранжа.

Алгоритм модели Лагранжа.

Слайд 23 Модель Лагранжа описывает перенос отдельных воздушных потоков с

Модель Лагранжа описывает перенос отдельных воздушных потоков с течением времени под

течением времени под действием атмосферних полей и распространение примесей

загрязняющего вещества.

Слайд 24 Алгоритм модели Ханна.

Алгоритм модели Ханна.

Слайд 25 Алгоритм Box – модели.

Алгоритм Box – модели.

Слайд 26 Алгоритм стохастической модели
базируется на полуэмпирических или статистических

Алгоритм стохастической моделибазируется на полуэмпирических или статистических методах и ориентирован на

методах и ориентирован на проведение анализа соотношения между качеством

атмосферного воздуха и измерениями атмосферних параметров или на прогнозировании случав повышенного загрязнения воздуха.

Слайд 27 Алгоритм рецепторной модели
рассматривает измеренные концентрации загрязнителей в

Алгоритм рецепторной модели рассматривает измеренные концентрации загрязнителей в рецепторной точке и

рецепторной точке и оценивает процентный вклад различных источников в

эту концентрацию

Слайд 28 Классификация моделей загрязнения атмосферного воздуха
модели рассеивания примесей

Классификация моделей загрязнения атмосферного воздуха модели рассеивания примесей в атмосфере; - модели загрязнения атмосферного воздуха.

в атмосфере;

- модели загрязнения атмосферного воздуха.

Слайд 29 Модели рассеивания атмосферных примесей могут быть использованы

Модели рассеивания атмосферных примесей могут быть использованы для: определения соотношений

для:
определения соотношений источник – рецептор;
определения вклада различных

источников в суммарные концентрации;

Слайд 30 Модели рассеивания атмосферных примесей могут быть использованы для:

Модели рассеивания атмосферных примесей могут быть использованы для: оценки пространственного распределения

оценки пространственного распределения концентрации и экспозиции населения;
оптимизации

стратегий снижения объема выбросов и анализа сценариев, связанных с выбросами;

Слайд 31 Модели рассеивания атмосферных примесей могут быть использованы для:

Модели рассеивания атмосферных примесей могут быть использованы для: прогнозирования изменения концентраций

прогнозирования изменения концентраций загрязнителей во времени;
анализа репрезентативности

станций мониторинга;
использования моделей как инструментов научных исследований.

Слайд 32 Для применения моделей следует располагать метеорологической и географической

Для применения моделей следует располагать метеорологической и географической информацией, а также

информацией, а также данными об источниках загрязнения и

выбросах.

Слайд 33 Классификация моделей рассеивания, описывающих процессы турбулентной диффузии в

Классификация моделей рассеивания, описывающих процессы турбулентной диффузии в атмосфере 1.

атмосфере
1. Эйлеровы модели, решают уравнение

сохранения массы для определенного загрязнителя
.

Слайд 34 Классификация моделей рассеивания, описывающих процессы турбулентной диффузии в

Классификация моделей рассеивания, описывающих процессы турбулентной диффузии в атмосфере 2. Гауссовы

атмосфере
2. Гауссовы модели, в соответствии с которыми,

распределение концентраций характеризуется
как гауссовское
в горизонтальном и
вертикальном направлениях.

Слайд 35 Гауссовская модель чаще всего используется для прогнозирования рассеяния:
непрерывных,

Гауссовская модель чаще всего используется для прогнозирования рассеяния:непрерывных, плавучих выбросов загрязнения

плавучих выбросов загрязнения воздуха, которые начинаются от уровня земли

или надземными источниками.

прерывистых выбросов загрязнения воздуха (слоеные модели)

Слайд 36 Классификация моделей рассеивания, описывающих процессы турбулентной диффузии в

Классификация моделей рассеивания, описывающих процессы турбулентной диффузии в атмосфере 3. Лагранжевы

атмосфере
3. Лагранжевы модели, в которых либо отслеживаются

процессы в движущихся массах воздуха, либо используются условные частицы для имитации процессов рассеивания

Слайд 37
В основе моделей рассеивания лежат модели
Эйлера, Лагранжа,

В основе моделей рассеивания лежат модели Эйлера, Лагранжа, Гаусса

Гаусса

Слайд 38 К моделям загрязнения атмосферного воздуха
относятся:
полуэмпирические модели,

К моделям загрязнения атмосферного воздуха относятся: полуэмпирические модели, базирующиеся, главным образом,

базирующиеся, главным образом, на эмпирической параметризации;

стохастические модели;
рецепторные модели

Слайд 39 Классификация по масштабам атмосферних процессов

макромасштаб
(масштаб протяженности

Классификация по масштабам атмосферних процессов макромасштаб (масштаб протяженности > 1000 км),

> 1000 км),
при котором атмосферный поток ассоциируется
с

синоптическими явлениями;

Классификация по масштабам атмосферних процессов

Слайд 40 Классификация по масштабам атмосферних процессов
мезомасштаб
(1 км

Классификация по масштабам атмосферних процессовмезомасштаб (1 км < протяженности < 1000

протяженности < 1000 км),
при котором воздушный поток

отчасти находится в зависимости от синоптических явлений и отчасти от гидродинамических эффектов (например, от шероховатости подстилающей поверхности и препятствий) и от неоднородностей энергетического баланса;

Слайд 41 Классификация по масштабам атмосферних процессов
микромасштаб
(масштаб протяженности

Классификация по масштабам атмосферних процессовмикромасштаб (масштаб протяженности < 1 км), при

1 км),
при котором воздушный поток в основном зависит

от характеристик поверхности.

Слайд 42 Классификация по масштабам времени
локальные (менее нескольких минут),
региональные

Классификация по масштабам временилокальные (менее нескольких минут), региональные (несколько часов), континентальные

(несколько часов),
континентальные (несколько дней)
глобальные (недели или более).



Слайд 43 Специализация моделей проявляется в их тесной привязке к

Специализация моделей проявляется в их тесной привязке к конкретным местностям, погодным

конкретным местностям, погодным условиям, масштабам и т. п. факторам.



  • Имя файла: matematicheskie-modeli-rasprostraneniya-primesey-v-vozduhe-ot-tochechnyh-istochnikov.pptx
  • Количество просмотров: 120
  • Количество скачиваний: 1
- Предыдущая Шкала электромагнитных излучений
Следующая - Модель пяти конкурентных сил по Портеру

Похожие презентации

Презентация к уроку по МДК 02.01 Микропроцессорные системы тема Основные характеристики и области применения ЭВМ различных классов Презентация к уроку по МДК 02.01 Микропроцессорные системы тема Основные характеристики и области применения ЭВМ различных классов 90
African-american literature African-american literature 99
Стихотворение А.Твардовского Рассказ танкиста Стихотворение А.Твардовского Рассказ танкиста 114
3 puteshestvie v stranu knigi 3 puteshestvie v stranu knigi 86
Неразвивающаяся беременность и антенатальная гибель плода Неразвивающаяся беременность и антенатальная гибель плода 94
Презентация Классификация настольных игр презентация к уроку Презентация Классификация настольных игр презентация к уроку 176
Обзор программ по музыкальному воспитанию детей дошкольного возраста презентация к уроку по теме Обзор программ по музыкальному воспитанию детей дошкольного возраста презентация к уроку по теме 153
International trade International trade 107
Самооборона девушек Самооборона девушек 133
Karatbars international Karatbars international 199
Презентация базы отдыха Лозым Презентация базы отдыха Лозым 131
Советы логопеда по развитию речи детей. консультация Советы логопеда по развитию речи детей. консультация 112
Дмитрий Донской(1350 — 1389) Дмитрий Донской(1350 — 1389) 111
РАЗВИТИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СПОСОБНОСТЕЙ И РЕЧЕВОЙ КУЛЬТУРЫ ДОШКОЛЬНИКОВ ЧЕРЕЗ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДАРОВ ФРЕБЕЛЯ презентация РАЗВИТИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СПОСОБНОСТЕЙ И РЕЧЕВОЙ КУЛЬТУРЫ ДОШКОЛЬНИКОВ ЧЕРЕЗ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДАРОВ ФРЕБЕЛЯ презентация 121
портфолио ученика начальных классов как средство контроля и оценки его деятельности учебно-методический материал портфолио ученика начальных классов как средство контроля и оценки его деятельности учебно-методический материал 121
Овощи и фрукты презентация к уроку (средняя группа) Овощи и фрукты презентация к уроку (средняя группа) 53
Работа на цель. Проведение конкурсов в сети, обеспечивающих достижение конкретных целей Работа на цель. Проведение конкурсов в сети, обеспечивающих достижение конкретных целей 100
Презентация опыта работы воспитателя Ашурок А.В. Особый ребенок в ДОУ презентация Презентация опыта работы воспитателя Ашурок А.В. Особый ребенок в ДОУ презентация 125
Сыфат дереджелери: адий, тенъештирюв, устюнлик. Умумийлештирюв. план-конспект урока (4 класс) Сыфат дереджелери: адий, тенъештирюв, устюнлик. Умумийлештирюв. план-конспект урока (4 класс) 156
Питание в ДОУ Питание в ДОУ 162
занятие 1 для 3 класса занятие 1 для 3 класса 153
Мозговой штурм как интерактивный метод Мозговой штурм как интерактивный метод 158
Тема: Вторичный документальны поток как составная часть информационных ресурсов по направлению подготовки Сервис и Туризм. Тема: Вторичный документальны поток как составная часть информационных ресурсов по направлению подготовки Сервис и Туризм. 121
Первая оценка презентация к уроку (2 класс) по теме Первая оценка презентация к уроку (2 класс) по теме 113
Статистическое наблюдение Статистическое наблюдение 206
Модуль для 1с-Битрикс. Руководство и настройка Модуль для 1с-Битрикс. Руководство и настройка 115
Презентация Использование технологии проектной деятельности в работе с дошкольниками (представлена на районном методическом объединении) презентация к уроку (младшая, средняя, старшая, подготовительная группа) Презентация Использование технологии проектной деятельности в работе с дошкольниками (представлена на районном методическом объединении) презентация к уроку (младшая, средняя, старшая, подготовительная группа) 120
Консультация для родителейЧто такое подвижная игра ? презентация Консультация для родителейЧто такое подвижная игра ? презентация 122
Акушерские кровотечения-диагностика и лечение Акушерские кровотечения-диагностика и лечение 119
The specific factor model The specific factor model 116