2008.09.09. © Gács Iván (BME) 1 Szennyezőanyagok légköri terjedése A terjedés időbeli folyamatai BME Energetikai Gépek és Rendszerek Tanszék.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
I. előadás.
Advertisements

Dr. Csermely Tibor GÉPJÁRMŰBIZTOSÍTÁSI HELYZETKÉP
MEH - MAKK konferencia és fórum 1 Egy hazai fejlesztésű terhelésbecslő és szélerőmű termelésbecslő szoftver Bessenyei Tamás
Kvantitatív Módszerek
Dr. Gács Iván, BME Energetikai Gépek és Rendszerek Tanszék 1 Környezetvédelem Üvegházhatás.
Szennyezőanyagok légköri terjedése
© Gács Iván (BME)1/13 Kémények megfelelőségének értékelése Az engedélyezi eljárások egy lehetséges rendszere (valóság és fantázia )
Energiatermelés külső költségei
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Felszíni víz monitoring
Felszíni és felszín alatti víz monitoring
Szennyezőanyagok légköri terjedése Bevezető Dr. Gács Iván BME Energetikai Gépek és Rendszerek Tanszék Energia és környezet.
Szennyezőanyagok légköri terjedése Gauss típusú füstfáklya-modell
Szennyezőanyagok légköri terjedése
Energetikai folyamatok és berendezések
Villamosenergia-termelés (és elosztás) Dr
Energia és környezet A levegőtisztaság-védelem céljai és eszközei Levegőszennyezés matematikai modellezése.
Energiatermelés és környezet © Gács Iván (BME) 1 Energiatermelés és környezet Az energiafelhasználás hatása a levegőkörnyezetre és a környezet.
Mérési pontosság (hőmérő)
© Gács Iván (BME) 1/9 Levegőszennyezés matematikai modellezése Energia és környezet.
© Gács Iván (BME) 1/36 Energia és környezet Szennyezőanyagok légköri terjedése.
© Gács Iván (BME) 1 Pernye keletkezése, tulajdonságai, természetes leválasztódás.
A levegőkörnyezet állapotának értékelése modellszámításokkal
Közúti és Vasúti járművek tanszék. Fontosabb tevékenységek a lehetséges folyamat technológiában: A- a jármű azonosítása B- tisztítás C- diagnosztikai.
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VII.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Mintavétel Mintavétel célja: következtetést levonni a –sokaságra vonatkozóan Mintavétel.
Közlekedésstatisztika
Előadó: Prof. Dr. Besenyei Lajos
Vámossy Zoltán 2006 Gonzales-Woods, SzTE (Kató Zoltán) anyagok alapján
Kutatói pályára felkészítő akadémiai ismeretek modul Környezetgazdálkodás Modellezés, mint módszer bemutatása KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI AGRÁRMÉRNÖK MSC.
Kutatói pályára felkészítő akadémiai ismeretek modul Környezetgazdálkodás Modellezés, mint módszer bemutatása KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI AGRÁRMÉRNÖK MSC.
Levegőtisztaság-védelem 7. előadás
PTE PMMK Matematika Tanszék dr. Klincsik Mihály Valószínűségszámítás és statisztika előadások Gépész-Villamosmérnök szak BSc MANB030, MALB030 Bevezető.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Alapfogalmak Alapsokaság, valamilyen véletlen tömegjelenség.
Nominális adat Módusz vagy sűrűsödési középpont Jele: Mo
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
STATISZTIKA II. 3. Előadás Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék.
Lineáris egyenletrendszer megoldása MS Excel Solver segítségével
© Gács Iván (BME) 1/12 Energetikai levegőszennyezés folyamatai, matematikai modellezése Környezet- menedzsment.
Biostatisztika, MS Excel
© Gács Iván (BME) 1/12 Levegőszennyezés matematikai modellezése Energia és környezet.
A SZÉLENERGIA KUTATÁSA DEBRECENBEN Tar Károly A MAGYAR TUDOMÁNY ÜNNEPE KIEMELT HETE DEBRECENBEN NOVEMBER 2-6.
Idősor elemzés Idősor : időben ekvidisztáns elemekből álló sorozat
Környezeti monitoring Feladat: Vízminőségi adatsor elemzése, terhelés (anyagáram) számítása Beadás: szorgalmi időszak vége (dec. 11.), KD: dec. 21.
Transzportfolyamatok II. 3. előadás
Valószínűségszámítás
Felszíni víz monitoring
Levegő szerepe és működése
Adatleírás.
Hídtartókra ható szélerők meghatározása numerikus szimulációval Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Áramlástan Tanszék február.
gyakorlat Párolgásszámítás Meyer eljárásával
Energia és környezet © Gács Iván (BME) 1 Energia és környezet Az energiafelhasználás hatása a levegőkörnyezetre és a környezet hatása az energiafelhasználásra.
I. előadás.
Vízminősítés és terhelés számítás feladat
Dr. Takács Attila – BME Geotechnikai Tanszék
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) Intervallumbecslések 2014/
Valószínűségszámítás II.
Energiatermelés és környezet
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19)
Tartalomjegyzék : 1. Magyarország szélviszonyai 100 évi mért széladatok alapján 1/1. A szélanalízishez felhasznált mérési állomások koordinátái (első.
1 Energia és környezet Az energiafelhasználás hatása a levegőkörnyezetre és a környezet hatása az energiafelhasználásra Dr. Gács Iván egyéni vállalkozó.
1 Energiatermelés és környezet Az energiafelhasználás hatása a levegőkörnyezetre és a környezet hatása az energiatermelésre Dr. Gács Iván egyéni vállalkozó.
Szélenergetikai számítások az ETA mezoskálájú modell alkalmazásával
Energia és környezet Szennyezőanyagok légköri terjedése Bevezető Dr. Gács Iván BME Energetikai Gépek és Rendszerek Tanszék
Széltérképek Tartalomjegyzék : 1
Adatfeldolgozási ismeretek műszeres analitikus technikusok számára
Mérések adatfeldolgozási gyakorlata vegyész technikusok számára
Adatfeldolgozási ismeretek környezetvédelmi-mérés technikusok számára
Előadás másolata:

© Gács Iván (BME) 1 Szennyezőanyagok légköri terjedése A terjedés időbeli folyamatai BME Energetikai Gépek és Rendszerek Tanszék

© Gács Iván (BME) 2/17 A helykoordináták és a szélirány kapcsolata

© Gács Iván (BME) 3/17 Időben változó tényezők technológiától függő értékek szűk tartomány esetén: időbeli átlagolás széles tartomány: kibocsátási sávokra bontás meteorológiai jellemzők általában múltban észlelt meteorológiai adatok alapján készült statisztikák (valószínűségek)

© Gács Iván (BME) 4/17 Meteorológiai statisztika MSZ 21459/4-82 szerint A 3 meteorológiai változó szerint rendezett mátrixban évi átlagos előfordulási gyakoriság T(u,s,θ), h/év előfordulási gyakoriság, g(u,s,θ), - esetleg 4 változó: csapadék (van, nincs) Kategorizálás:  szélsebesség 7 kategória (1, 2.5, 4.4, 6.3, 9.6, 12.3, 16 m/s)  stabilitás 6 (Pasquill) vagy 7 (Szepesi) kategória  szélirány 16 kategória (ÉÉK, ÉK, KÉK, K, … ÉÉNy, É)

© Gács Iván (BME) 5/17 Hosszúidejű átlag É K KÉK ÉK 22.5 º magas koncentráció alacsony koncentráció qkqk

© Gács Iván (BME) 6/17 A szennyezőanyag koncentráció átlagolása Két meteorológiai jellemző véges számú csoportba sorolása miatt: Folyamatos függvényekkel:

© Gács Iván (BME) 7/17 A szennyezőanyag koncentráció átlagolása q k közepes koncentráció és F átlagolási tényező:

© Gács Iván (BME) 8/17 Az átlagolási tényező Ha a receptorpont és a szélirány azonos szektorban van: Szomszédos szektorra: Minden más szektorra:

© Gács Iván (BME) 9/17 Közelítő átlagolási tényező A Gauss eloszlás szektoron kívüli része elhanyagolható, a közelítő átlagolási tényező ΔΘ=0 esetben: Minden más szektorra: F = 0; q k = 0 Ha a Gauss eloszlás szektoron kívüli része nem hanyagolható el: Ha σ y kicsi:

© Gács Iván (BME) 10/17 k korrekciós tényező Ha a Gauss eloszlás szektoron kívüli része nem hanyagolható el: Szomszédos szektorra: ahol:

© Gács Iván (BME) 11/17 A korrekciós tényező értékei

© Gács Iván (BME) 12/17 A szennyezőanyag koncentráció tartamdiagramja

© Gács Iván (BME) 13/17 Meteorológiai adatstatisztikák … és hatásuk a terjedés-számításokra térbeli rendelkezésre állás (sík, domborzatos és beépített terület) térbeli rendelkezésre állás (sík, domborzatos és beépített terület) megbízhatóság erősen torzíthatja az eredményeket (évi átlag, túllépés) –rossz telepítés (épület növényzet) –sok szélcsend (mérőeszköz hiba) –páros-páratlan hiba

© Gács Iván (BME) 14/17 Egy meteorológiai adatsor statisztikai kiértékelése Kisapostag

© Gács Iván (BME) 15/17 Szélirány gyakoriság eloszlás Leggyakoribbpáratlanpáros szélirányszélirány gyakorisága TiszaörsÉK36.1%63.8% DebrecenD38.3%62.0% MartonvásárÉNy38.8%61.4% SzegedDK42.4%57.6% SiófokÉ36.7%63.2% ZalaegerszegÉ33.5%66.6% SzombathelyÉ43.6%56.4% KeszthelyÉ39.0%61.0% KecskemétNy41.5%58.7% átlag38.9%61.2%

© Gács Iván (BME) 16/17 Szélirány gyakoriság adatok korrigálása Tiszaörs

© Gács Iván (BME) 17/17 Évi átlagos koncentráció számított értékei