© М. С. Галактіонов, аспірант,
ORCID: 0009-0006-7949-5713,
e-mail: nikolay@galaktionov.com;
© В. І. Бредун, канд. техн. наук, доцент,
ORCID: 0000-0002-8214-3878
(Національний університет
«Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»)
ВИЗНАЧЕННЯ ВПЛИВУ АВТОТРАНСПОРТУ НА АТМОСФЕРНЕ ПОВІТРЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ІСНУЮЧИХ ПРОГНОЗНИХ МОДЕЛЕЙ
DOI: 10.33868/0365-8392-2024-281-49-56
Анотація. За останні роки забруднення повітря автотранспортом стає дедалі серйознішою екологічною проблемою, особливо у великих промислових містах, таких як Кривий Ріг, постійне збільшення кількості транспортних засобів, і промислова діяльність значно впливають на якість повітря. Незважаючи на те, що в таких районах постійно проводиться моніторинг якості повітря, точна оцінка прямого впливу автотранспорту залишається неоднозначною. Особливістю автомобільного забруднення є складний і мінливий характер викидів транспортних засобів, на які впливають такі фактори, як тип транспортних засобів, тип палива, щільність руху та погодні умови. Варто зазначити, що автомобільне забруднення створює унікальну проблему: шкідливі забруднюючі речовини, присутні у випускних газах, викидаються в приземні шари, де відбувається основна діяльність людини.
Для оцінки впливу автотранспорту на забруднення повітря використовують різні методи прогнозування, які ґрунтуються на математичних моделях. Ці моделі дають змогу оцінити концентрації забруднювальних речовин в атмосфері на основі різних змінних. У дослідженні, проведеному в Кривому Розі, для детального аналізу розсіювання забруднювальних речовин було визначено конкретні зони з інтенсивним рухом транспорту, зосереджуючись на ключових викидах, таких як оксид вуглецю (CO) і діоксид азоту (NO₂). У цьому дослідженні використовувалося програмне забезпечення CALRoads View, яке використовує модель CALINE4, і програмне забезпечення EOL Plus, яке реалізує методологію ОНД-86.
Порівнюючи результати цих інструментів моделювання, дослідження встановило розуміння потенційних застосувань кожної моделі для оцінки викидів міських транспортних засобів. Порівняльний підхід не лише покращує розуміння джерел викидів, а й дає змогу ухвалювати більш обґрунтовані рішення щодо управління якістю повітря в міських умовах. Ця стратегія подвійної моделі забезпечує комплексну основу для оцінки впливу автотранспорту на якість повітря, покращуючи здатність розробляти цілеспрямовану та ефективну політику управління якістю повітря у великих містах і промислово розвинених районах.
Ключові слова: автотранспорт, атмосферне повітря, викиди забруднювальних речовин, прогнозні моделі, математичні моделі.
References
1. V. S. Babkov, T. Yu. Tkachenko. (2011). Analysis of mathematical models of impurity diffusion from point sources. Scientific works of the Donetsk National Technical University. Series: Informatics, cybernetics and computer technology, 13, 147-155.
2. Petrosian A., Maremukha T., Morhulova V. (2020). Comparative analysis of modeling averaged concentrations of pollutants in the atmospheric surface layer. Young Scientist, 7, 83. Retrieved from https://doi.org/10.32839/2304-5809/2020-7-83-2.
3. X. Wang et al. (2022). Apportionment of Vehicle Fleet Emissions by Linear Regression, Positive Matrix Factorization, and Emission Modeling. Atmosphere, 13, 7, 1066. Retrieved from https://doi.org/10.3390/atmos13071066
4. Tatarchenko, H. (2022). Theoretical aspects of modeling the growth of turbulent speech in the atmosphere. Location and territorial planning, 79, 381–395. https://doi.org/10.32347/2076-815x.2022.79.381-395
5. EPA. (2024). MOVES and Related Models. EPA. Retrieved from https://www.epa.gov/moves/latest-version-motor-vehicle-emission-simulator-moves.
6. MSEI. (2024). On-Road (EMFAC). California Air Resources Board. Retrieved from https://ww2.arb.ca.gov/our-work/programs/msei/on-road-emfac.
7. COPERT. (2024). COPERT The industry standard emissions calculator. Retrieved from https://copert.emisia.com/.
8. European Environment Agency. (2019). EMEP/EEA air pollutant emission inventory guidebook 2019 Technical guidance to prepare national emission inventories. Retrieved from https://www.eea.europa.eu/www/ru/publications/rukovodstvo-emep-eaos-po-inventarizaciivybrosov-2019
9. EMISIA. (2024). Emissions report overview. Retrieved from https://emissions-map.emisia.com/.
10. Lakes Software. (2024). Software products. Retrieved from https://www.weblakes.com/software/.
11. USSR. (1986). OND-86 «Metodika rascheta kontsentratsiy v atmosfernom vozduhe vrednyih veschestv, soderzhaschihsya v vyibro-sah predpriyatiy» [OND-86 “Methodology for calculating the concentra-tion of harmful substances in the atmospheric air contained in the emis-sions of enterprises”]. State Committee for Hydrometeorology of the USSR, № 192.
12. Нalaktionov M., Bredun V. (2024). Infrastructural features of the city of kryvyi rih as an additional factor influencing the impact of motor vehicles on the environment. Bulletin of the Khmelnytskyi Nation-al University. Series: Technical Sciences, 339, 4, 310-315. https://doi.org/10.31891/2307-5732-2024-339-4-49