Beroun,

Podobné dokumenty
ROZPTYLOVÉ STUDIE PRO PACHOVÉ LÁTKY. Josef Keder Český hydrometeorologický ústav

Modelování znečištění ovzduší. Josef Keder ČHMÚ Praha

Verifikace modelu Symos. Mgr. Ondřej Vlček Mgr. Zdenka Chromcová, Ph.D. Oddělení modelování a expertiz Úsek ochrany čistoty ovzduší, ČHMÚ

Meteorologické minimum

PŘEDBĚŽNÉ VÝSLEDKY ANALÝZY VZTAHŮ METEOROLOGICKÝCH FAKTORŮ A IMISNÍCH KONCENTRACÍ V OKOLÍ DOPRAVNÍ KOMUNIKACE

Rozptyl emisí. Ochrana ovzduší ZS 2012/2013

Modelování rozptylu suspendovaných částic a potíže s tím spojené

Validace modelu Symos

Využití rozptylových studií pro hodnocení zdravotních rizik. MUDr.Helena Kazmarová Státní zdravotní ústav Praha

INFORMAČNÍ SYSTÉMY PRO KRIZOVÉ ŘÍZENÍ POUŽITÍ INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ PRO MODELOVÁNÍ A SIMULACE KRIZOVÝCH SITUACÍ - T6 ING.

Experimentáln. lní toků ve VK EMO. XXX. Dny radiační ochrany Liptovský Ján Petr Okruhlica, Miroslav Mrtvý, Zdenek Kopecký.

VEGETAČNÍ BARIÉRY Mgr. Jan Karel

Příloha č. 8: Ochranné pásmo chovu hospodářských zvířat

Farm Projekt Projektová a poradenská činnost, dokumentace a posudky EIA

Modelování zdravotně významných částic v ovzduší v podmínkách městské zástavby

A-PDF Split DEMO : Purchase from to remove the watermark

Stanovení hloubky karbonatace v čase t

Rozptyl emisí. Ochrana ovzduší LS 2014/2015

Měření zápachu v okolí malého zdroje

VEGETAČNÍ BARIÉRY Mgr. Jan Karel

Návrh postupu pro stanovení četnosti překročení 24hodinového imisního limitu pro suspendované částice PM 10

Měření znečištění ovzduší, transhraniční přenos

Stav a vývoj kvality ovzduší v Praze-Satalicích v letech

Princip hodnocení významnosti zdrojů pro stanovení emisních stropů. Nízkoemisní zóny

VLIV METEOROLOGICKÝCH PODMÍNEK NA KONCENTRACE PM 2,5 V BRNĚ ( ) Dr. Gražyna Knozová, Mgr. Robert Skeřil, Ph.D.

1. Charakteristiky větru 2. Výpočet dynamické odezvy podle EC1

Zpracovánírozptylových studií, příklady z praxe

Hodnocení úrovně koncentrace PM 10 na stanici Most a Kopisty v průběhu hydrologické rekultivace zbytkové jámy lomu Most Ležáky 1

TECHNICKÉ SLUŽBY OCHRANY OVZDUŠÍ OSTRAVA spol. s r.o. člen skupiny TESO ROZPTYLOVÁ STUDIE. č. E/4848/2017/RS

POKUS O STATISTICKOU PŘEDPOVĚD ZNEČIŠTĚNÍ OVZDUŠÍ. Josef Keder. ČHMÚ, ÚOČO, Observatoř Tušimice,

ROZPTYLOVÉ PODMÍNKY A JEJICH VLIV NA KONCENTRACI AEROSOLOVÝCH ČÁSTIC PM 10 V LOKALITĚ MOSTECKÉHO JEZERA

Sledování a hodnocení kvality ovzduší v ČR

Vliv Mosteckého jezera na teplotu a vlhkost vzduchu a rychlost větru. Lukáš Pop Ústav fyziky atmosféry v. v. i. AV ČR

Metodika stanovení podílu dopravy k znečištění ovzduší v malých sídlech

Ing. Václav Píša, CSc. Autor

Vyjadřování přesnosti v metrologii

Modelování dopravního hluku

VÝZNAMNÉ SMOGOVÉ SITUACE A JEJICH ZÁVISLOST NA METEOROLOGICKÝCH PODMÍNKÁCH V ČR

AKTUALIZACE 2009 Programu zlepšení kvality ovzduší Pardubického kraje včetně Programového dodatku. (Aktualizace PZKO PK)

Vyjádření k oznámení záměru Letiště Vodochody pro zjišťovací řízení v rámci posuzování vlivů na životní prostředí (EIA)

Návrh směrnice o kvalitě vnějšího ovzduší a čistším ovzduší pro Evropu. Jana Ratajová Odbor ochrany ovzduší Ministerstvo životního prostředí

Predikce, krátkodobé smogové situace RNDr Josef Keder, CSc.

A. ZÁKLADNÍ IDENTIFIKACE Praha-Ďáblice B. STATISTIKA - ČSÚ

Metodika pro stanovení produkce emisí znečišťujících látek ze stavební činnosti

Nejvyšší přípustné hodnoty a referenční hodnoty

Modelování znečištění ovzduší. Nina Benešová

A. ZÁKLADNÍ IDENTIFIKACE Praha-Běchovice B. STATISTIKA - ČSÚ

Bezpečnostní inženýrství - Šíření škodlivých plynů v atmosféře-

Autor Organizace Název textu

Přístupy k měření znečišťujících látek z dopravy

A. ZÁKLADNÍ IDENTIFIKACE Praha-Satalice B. STATISTIKA - ČSÚ

A. ZÁKLADNÍ IDENTIFIKACE Praha-Březiněves B. STATISTIKA - ČSÚ

A. ZÁKLADNÍ IDENTIFIKACE Praha-Klánovice B. STATISTIKA - ČSÚ

A. ZÁKLADNÍ IDENTIFIKACE Praha 21 B. STATISTIKA - ČSÚ

ÚP Liberec - Koncept - Rozptylová studie. Vyhodnocení vlivů konceptu ÚP Liberec na udržitelný rozvoj území - Rozptylová studie

A. ZÁKLADNÍ IDENTIFIKACE Praha-Petrovice B. STATISTIKA - ČSÚ

Hodnocení rozptylových podmínek ve vztahu ke koncentracím znečišťujících látek. Josef Keder Hana Škáchová


Výsledky modelování vlivu resuspenze z povrchu odvalů a průmyslových areálů na území Moravskoslezského kraje (ČR)

A. ZÁKLADNÍ IDENTIFIKACE Praha 19 B. STATISTIKA - ČSÚ

Metodický pokyn ke zpracování rozptylových studií podle 32 odst. 1 písm. e) zákona č. 201/2012 Sb.

Malé zdroje a malá moc (bezmoc) obyvatel, OOVZ a samosprávy

Měření v lokalitě Poliklinika Spořilov

Chyby měření 210DPSM

Identifikace dopadů emisí z dopravy a jejich ocenění

Věc: Posouzení potenciálních environmentálních dopadů silniční dopravy v lokalitě Spořilov po zavedení NEZ v Praze v roce 2015

Rozptylová studie č. 160/14

Protokol o měření. Popis místa měření: Fotografie z měření:

Vliv protiprašných sítí na dispersi pevných částic v blízkosti technologického celku (matematické modelování - předběžná zpráva)

Píloha. 11: Rozptylová studie

Vybraná problematická ustanovení zákona o ochraně ovzduší a projednávaná řešení (201/2012 Sb.) Jakub Achrer Odbor ochrany ovzduší MŽP

Generální rozptylová studie Jihomoravského Kraje. Rozptylová studie pro posouzení stávajícího imisního zatížení na území Jihomoravského kraje

Hodnocení lokálních změn kvality ovzduší v průběhu napouštění jezera Most

I/65 Křižovatka Dobrá Voda

INDEXACE SPÁSA NEBO PROBLÉM

EMISE X IMISE. Emise = uvolňování polutantů do prostředí

H.2.1. VÝPOČET HLUKOVÉ ZÁTĚŽE VÝPOČTOVÝ MODEL

EXPERIMENTÁLNÍ MECHANIKA 2 Přednáška 5 - Chyby a nejistoty měření. Jan Krystek

Vliv emisí z měst ve střední Evropě na atmosférickou chemii a klima

A. ZÁKLADNÍ IDENTIFIKACE Praha-Čakovice B. STATISTIKA - ČSÚ

Blíž k lidem aneb vše v jednom. MUDr. Helena Kazmarová, RNDr. Bohumil Kotlík, Ph.D. Státní zdravotní ústav

CEMENTÁRNA ČÍŽKOVICE MODELOVÉ HODNOCENÍ KVALITY OVZDUŠÍ

Název lokality Stehelčeves 53,91 41,01 40,92 48,98 89,84 55,06 43,67 Veltrusy 13,82 14,41

K MOŽNOSTI IDENTIFIKACE PŮVODU ZNEČIŠTĚNÍ OVZDUŠÍ POMOCÍ KOMBINACE IMISNÍCH A METEOROLOGICKÝCH MĚŘENÍ. Josef Keder

ROZPTYLOVÁ STUDIE. č. 57/2011. QUEEN SERVICE, s.r.o. Nábřeží Dr.Kafky 75, Volyně,

A. ZÁKLADNÍ IDENTIFIKACE Praha-Dubeč B. STATISTIKA - ČSÚ

projektová, průzkumná a konzultační společnost

Snižování fugitivních emisí těkavých organických látek

Hradec Králové Radim Sobotík

Stávající provoz kamenolomu Rančířov ROZPTYLOVÁ STUDIE. Zpracováno dle zákona č. 201/2012 Sb., o ovzduší, v platném znění a metodiky SYMOS 97

katedra technických zařízení budov, fakulta stavební ČVUT TZ 31: Vzduchotechnika cvičení č.1 Hluk v vzduchotechnice vypracoval: Adamovský Daniel

Vyjádření zpracovatelů rozptylové studie k vyjádření Odboru ochrany prostředí M.hl.m. Prahy zn.: S-MHMP /2010/1/OOP/VI

Charakterizují kvantitativně vlastnosti předmětů a jevů.

A. ZÁKLADNÍ IDENTIFIKACE Praha-Libuš B. STATISTIKA - ČSÚ

Charakteristika datového souboru

Požadavky na zpracování rozptylových studií. Kateřina Sukdolová, Alena Kacerovská 1. prosince 2011 Hradec Králové

Orlová Ing. Radim Sobotík, MBA místopředseda představenstva a obchodní ředitel ČEZ Teplárenská, a.s.

Plán rozvoje oboru ochrany čistoty ovzduší ČHMÚ do roku 2020

Úloha č. 2 - Kvantil a typická hodnota. (bodově tříděná data): (intervalově tříděná data): Zadání úlohy: Zadání úlohy:

SOM s.r.o. Středisko odpadů Mníšek s.r.o.

Transkript:

Josef Keder Český hydrometeorologický ústav

Proč modelovat pachové látky Přítomnost pachových látek v ovzduší obvykle nevyvolává přímé účinky na lidské zdraví. Zápach způsobuje především obtěžování, nicméně ve vážnějších případech se mohou projevit i přímé zdravotní potíže, (nausea, bolesti hlavy nebo dýchací potíže, pocity nepohody) Delší expozice pachovým látkám vyvolává psychické potíže jako pocit stísněnosti, podrážděnost, nechutenství a nespavost Pachové látky se po odstranění řady akutních problémů, způsobovaných na území ČR klasickými znečišťujícími látkami, dostávají do centra pozornosti veřejnosti a zákonodárců. Kromě přímého měření pachové zátěže rovněž požadováno modelování transportu a rozptylu pachových látek v ovzduší, nezastupitelné při oceňování vlivu nově plánovaných zdrojů. Beroun, 8. - 10.11.2005 2

Fyziologické základy Většina vnímaných zápachů vyvolána působením složitých směsí pachových látek Lidské vnímání zápachu a emocionální odezva na něj syntetizovány v mozku. Vnímání pachu a vzbuzené emoce výrazně ovlivněno životnímu zkušenostmi jednotlivých individuí nebo kulturním prostředím a zvyklostmi lidské skupiny. Beroun, 8. - 10.11.2005 3

Aspekty vnímání zápachu (1) Intenzita vjemu závisí na logaritmu koncentrace pachové látky Při malých koncentracích nos velmi citlivý U vysokých koncentrací saturace Každý má svoji prahovou koncentraci, mění se např. podle kondice a nálady Beroun, 8. - 10.11.2005 4

Aspekty vnímání zápachu (2) Odezva nosu na pachu velmi rychlá, téměř okamžitá Maximální excitace dosažena příkrátké expozici S rostoucím časem expozice odezva slábne, adaptace Beroun, 8. - 10.11.2005 5

Kvantifikace pachu Intenzita zápachu popisuje relativní stupeň vnímání pachu určitou osobou. Stupňům může být přiřazen verbální popis a numerická hodnota Vztah mezi intenzitou pachu (psychologická veličina) a koncentrací pachu vyjadřuje Stevensův zákon Obdobně platí i pro intenzitu dalších smyslových vjemů, například hluku nebo světla I = k.c n I je psychologická intenzita pachu, k a n jsou konstanty, C je aktuální koncentrace pachu Hodnota n udávaná v literatuře se pohybuje v rozmezí 0.07 do 0.8, v závislosti na druhu zápachu. Beroun, 8. - 10.11.2005 6

Specifika a odlišnosti modelování pachových látek l (1) Je známa řad nejistot, vyplývajících ze stochastického charakteru šíření znečišťujících látek v ovzduší, nutného zjednodušení modelových předpokladů a z nejistot ve vstupních emisních a meteorologických datech Další obtíže a nejistoty, vyplývající z dříve zmíněných specifik ve vnímání a kvantifikaci pachu: Stanovení emise pachových látek ze zdroje je zatíženo ještě větší chybou než v případě znečišťujících látek v důsledků obtížné a subjektivní kvantifikace pachu a komplikované struktury zdrojů, obvykle pozůstávající z nespecifikovaných úniků, ventilačních výduchů, komínů a velkých plošných zdrojů Beroun, 8. - 10.11.2005 7

Specifika a odlišnosti modelování pachových látek l (2) Působení pachových látek není obvykle kumulativní a nelze tudíž přistupovat k jejich modelování stejným způsobem jako u znečišťujících látek Účinky pachových látek z různých zdrojů se mohou vzájemně ovlivňovat, např. jedna látka maskuje druhou nebo naopak zesiluje její účinek. Pachové látky se mohou v ovzduší transformovat v důsledku změn teploty, vzdušné vlhkosti a slunečního záření způsobem, který dosud není uspokojivým způsobem popsán. Nejkratší časový interval, pro který rozptylové modely predikují průměrné koncentrace, je obvykle 1 hodina. Beroun, 8. - 10.11.2005 8

Specifika a odlišnosti modelování pachových látek l (3) Během tohoto intervalu může koncentrace pachové látky fluktuovat kolem této průměrné hodnoty v širokém rozmezí Smyslová reakce člověka na pach je velmi rychlá, obvykle v řádu milisekund, nejdéle v řádu trvání jednoho nádechu Intenzita vjemu je určena špičkovými hodnotami koncentrace, nikoliv průměrnou hodnotou Úvahy založené na průměrné koncentraci by vedly k podcenění účinků koncentrací pachových látek, do modelu musí být proto zabudována možnost výpočtu okamžitých koncentrací nebo korekce na poměr Špička/Průměr (Peak-to-Mean, P/M ratio) Beroun, 8. - 10.11.2005 9

Fluktuace koncentrace pachové látky ve vlečce Beroun, 8. - 10.11.2005 10

Základní přístupy k modelování pachových látekl Adaptace osvědčených rozptylových modelů pro výpočet průměrné koncentrace tak, aby byla respektována specifika pachových látek Přímé modelování fluktuací koncentrace (např. ADMSfluctuation module - UK, AUSTAL G SRN, Tropos Impact - Kanada). Vyžaduje výkonnou výpočetní techniku, delší výpočetní čas Pro praktické aplikace prozatím preferovány poměrně jednoduché a zavedené modely pro výpočet průměrné koncentrace, modifikované pomocí poměru Špička/Průměr. Pro modelování v přibližně rovinném terénu se používají gaussovské modely, při složitém terénu je vhodnější použít puff-modely nebo lagrangeovské částicové modely. Beroun, 8. - 10.11.2005 11

Model ADMS Fluktuační modul počítá koncentrace, vyvolávané turbulencí v mezní vrstvě a meandrováním vlečky Ostatní meteorologické parametry se považují z konstantní Výstupem jsou pravděpodobnosti, že koncentrace zprůměrovaná za dobu T av překročí zadaný práh C tr Průměrné hodinové koncentrace pachové látky [OU.m -3 ], konvektivní zvrstvení T av = 1 minuta, P(c >2 OU), konvektivní zvrstvení Beroun, 8. - 10.11.2005 12

Model Tropos Impact Využívá se Giffordův model meandrující vlečky Umožňuje výpočet směrodatné odchylky koncentrace v závětří zdroje, od ní odvozuje další výstupy (maxima, percentily překročení apod.) Výpočetní oblast modelu do 5 km od zdroje σ Beroun, 8. - 10.11.2005 13

Korekce na poměr r P/M V SRN tzv. Faktor 10 model. Uplatňuje se pravidlo, že pach může být pociťován již tehdy, když průměrná koncentrace dosáhne 0.1 OU/m 3 Obecně je pro stanovení poměru Špička/Průměr používán vztah, navržený Turnerem C p je špičková koncentrace C m je průměrná koncentrace vypočítaná modelem t m je doba průměrování použitá v modelu (obvykle 60 min) t p je doba trvání špičkové koncentrace Exponent p závisí na třídě stability atmosféry. Vztah příliš zjednodušující a neplatí ve většině případů. Výsledkem je silné podcenění krátkodobých koncentrací Beroun, 8. - 10.11.2005 14

Postup navržený pro modely v ČR Pro přepočet průměrných koncentrací na špičkové se používá sada převodních faktorů, stanovených na základě rozsáhlé studie společnosti Katestone Scientific Špičková koncentrace je definována jako maximální koncentrace, pro kterou je pravděpodobnost překročení v průběhu sledovaného časového intervalu rovna 10-3 Na základě teoretických úvah, statistické analýzy dostupných měření, numerických simulací a měření v aerodynamickém tunelu byla navržena sada poměrů P/M, vztažená na hodinový průměr koncentrace, získaný rozptylovým modelem. Hodnota poměru závisí na typu zdroje, stabilitě atmosféry a vzdálenosti od zdroje. Beroun, 8. - 10.11.2005 15

Typy zdrojů Bodové emise probíhá z malé plochy, jejíž rozměry jsou zanedbatelné v porovnání se vzdáleností k nejbližšímu receptorovému bodu a jehož struktura není významná Plošné vyznačuje se zřetelnou dvojrozměrnou strukturou, vertikální rozsah je omezený Liniové speciální případ plošného zdroje, kde je šířka zdroje menší než jeho délka; zdroje, jejichž šířka přesahuje 20% délky, jsou považovány za zdroje plošné. Objemové majítrojrozměrnou strukturu a obsahují dostatečné množství emitujících bodů, aby jejich emise mohla být považována za homogenní Komín vyvýšený bodový zdroj; má poměrně malé horizontální rozměry, obvykle vypouští horké emise. Jako vysoké se označují komíny se stavební výškou, přesahující tloušťku přízemní vrstvy (30-50 m). Beroun, 8. - 10.11.2005 16

Převodní faktory P/M (1) Beroun, 8. - 10.11.2005 17

Převodní faktory P/M (2) Beroun, 8. - 10.11.2005 18

Modifikace SYMOS pro pachové látky Výpočet založen na stanovení nejvyšších možných hodinových koncentrací a počtu překročení zadané limitní koncentrace v referenčních bodech Předpokládá se, že výpočet bude zpravidla prováděn pouze pro jeden zdroj. V případě výpočtu pro více zdrojů nelze uplatnit sčítání vypočítaných koncentrací pro jednotlivé zdroje jako u znečišťujících látek, nutný jiný postup Pro řešení problematiky pachových látek jsou relevantní pouze maximální krátkodobé koncentrace a doba překročení zadané limitní koncentrace Pro každý referenční bod se získá sada hodnot maximální hodinové koncentrace pachové látky (v OU/m 3 ) pro 11 různých režimů rozptylových podmínek a jedna hodnota absolutního maxima. Tyto hodnoty se přepočítají pomocí faktoru P/M na špičkové koncentrace. Při vhodně zvolené hustotě sítě referenčních bodů je možné stanovit, na jaké ploše zájmového území a po jakou dobu může být zápach vnímán jako obtěžující. Beroun, 8. - 10.11.2005 19

Validace modelu, experimentáln lní data (1) Zdroj dat - Bächlin W., A. Rühling and A. Lohmeyer, 2002 Polní experiment v okolí vepřína u Stadt Biberach a. d. Riss, SRN Plochý terén, všechna měření se uskutečnila při normálním zvrstvení Celkem 14 použitelných 10 minutových měřicích sérií, označených B až O (série A vedena jako testovací) Beroun, 8. - 10.11.2005 20

Validace modelu, experimentáln lní data (2) Emise pachové látky a SF 6 Kompletní data o zdroji Meteo WD, WV, teplota, stabilita Měření imisní koncentrace SF 6 Hodnocení intenzity pachu 12 školenými probandy v šestistupňové škále Každých 10s jeden odhad intenzity, celkem 60 hodnot pro každou sérii Beroun, 8. - 10.11.2005 21

Validace modelu, analýza dat Pro každou sérií v každém měřícím bodě zjištěna maximální hodnota intenzity pachu odhadnuté probandy a použita v další analýze S využitím dat o zdroji a meteodat pro každou sérii a každý bod vypočtena modelem SYMOS průměrná hodinová koncentrace pachových látek Průměrné koncentrace převedeny na špičkové hodnoty podle algoritmu, navrženém v upraveném modelu Párovaná data modelových koncentrací pachových látek a intenzit pachu zjištěných probandy byla analyzována a porovnána pro série B, C a E až O Koncentrace pachových látek přepočítány na intenzitu pachu pomocí Stevensova zákona ve tvaru I = k.c n Hodnoty konstant k, n zjištěny pomocí regresního vztahu mezi modelovými koncentracemi intenzitami, udávanými probandy Beroun, 8. - 10.11.2005 22

Validace modelu, příklady p výsledků (1) Měřicí body s vysokými maximy subjektivní intenzity pachu korespondují vysokými hodnotami modelových koncentrací Podle odhadu probandů je pachová vlečka širší, než vyplynulo z modelu Model mírně nadhodnocuje intenzitu pachu v centrální oblasti vlečky 60 Series G Peak odour concentration - model Odour intensity level - panellists Odour intensity level - model 40 Series I Peak odour concentration - model Odour intensity level - panellists Odour intensity level - model Odour concentration [Ou.m -3 ] 40 20 Traverse 1 - points 1-6 Traverse 2 - points 7-11 5 4 3 2 Odour intensity Odour concentration [Ou.m -3 ] 30 20 10 5 4 3 2 Odour intensity 1 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Test point Nr 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Test point Nr 0 Beroun, 8. - 10.11.2005 23

Validace modelu, příklady p výsledků (2) Porovnání modelových špičkových koncentrací SF 6 koncentrací SF 6, měřených ve dvou bodech a krátkodobých 50 Series G Peak SF 6 concentration - model Short-term SF 6 maxima - measured 120 Series I 40 SF 6 concentration [µg.m -3 ] 30 20 SF 6 concentration [µg.m -3 ] 80 40 10 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Test point Nr 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Test point Nr Peak SF 6 concentration - model Short-term SF 6 maxima - measured Beroun, 8. - 10.11.2005 24

Závěry, náměty n pro další práci Měření a především modelování šíření pachových látek je dosud v dětském věku Úroveň není srovnatelná s tou, která byla dosažena u zavedených znečišťujících látek Pachové látky v současnosti ovšem představují významný problém kvality ovzduší Tlak veřejnosti a legislativy nutí k hledání alespoň toho druhého nejlepšího, co by se dalo v praxi rychle aplikovat Nehledě na poměrně jednoduchou metodu, použitou při adaptaci modelu SYMOS, dává model rozumné a prakticky použitelné výsledky (alespoň v případě normálního zvrstvení a v rovinném terénu v blízkosti bodového zdroje) Validace modelu pro složitější podmínky (složitý terén, jiné zvrstvení, plošný zdroj, fugitivní emise..) je otázkou dostupnosti vhodných datových souborů Beroun, 8. - 10.11.2005 25