Estabilidade Atmosférica/ Modelos de Dispesão de Poluenteshbarbosa/uploads/Teaching/... · Na solução numérica Lagrangiana, a posição de cada partícula evolui como segue:

Estabilidade Atmosférica/Modelos de Dispesão de

Poluentes

Tp1 TA1 Tp2TA2 T

Z Temperaturada Atmosfera

Temperatura daParcela de ar adiabática

Altura inicial daParcela de ar

Tp1TA1 Tp2 TA2 T

Z

Temperaturada Atmosfera


Temperatura daParcela de ar adiabática

Tp1=TA1 Tp2=TA2 T

ZAtmosfera adiabática eParcela de ar adiabática ⇒Temperaturas iguais


Estável

(caso particular: inversão térmica)

Instável

Neutro

[ ]0>dzdθ

[ ]0

Mudanças 80%

Camadas 99%

do Meio +0,99%

Termosfera +0,01%

N2 -28

O - 16

H - 1 (>3500 km)

He - 2 (>1100 km)

Névoa artificial de óleo negro.Fostos de curta (a) e longa exposição (b -10 min.)

Pluma do EtnaDispersão de emissões do vulcão Etna na Sicília

Modelo da Pluma Gaussiana

−= 2

2

2exp

21),(

xx

xtxPσσπ

−=> =< 2

2

2exp

2),(

xx

xQdxdNtxC

σσπ

−−−> =< 22

2

2

2

2

222exp

)2(),,,(

23

zyxzyx

zyxQtzyxCσσσσσσπ

−−−−> =< 22

2

2

2

2

222)(exp

)2(),,,(

23

zyxzyx

zyUtxQtzyxCσσσσσσπ

−−> =< 2

2

2

2

22exp

2),,(

zyzy

zyU

SzyxCσσσπ σ

x

HU

E.Error!Notextofspecifiedstyle indoc

emissão

Imagem especular da fonteemissora, tendo o solo como“espelho”

solo

Parcela refletida nosolo

Figura-A

( ) ( )

+−+

−−⋅

−> =< 2

2

2

2

2

2

2exp

2exp

2exp

2),,(

zzyzy

HzHzyU

SzyxCσσσσπ σ

( ) ( ) ( )

+−−+

+−+

−−×

−> =< 2

2

2

2

2

2

2

2

22exp

2exp

2exp

2exp

2),,(

z

o

zzyzy

HzzHzHzyU

SzyxCσσσσσπ σ

x

HU

E.Error!Notextofspecifiedstyle indoc

emissão

solo

Parcela refletida nacamada de inversão

Camada de inversãoImagem especular dafonte emissora, tendoa camada de inversãocomo “espelho”

Figura-B

Classe de Estabilidade de P&G Fórmulas de Briggs BNL p/ σ zDescrição Pasquill σ θ

(Graus)σ y

(m)σ z

(m)c

(m)d

Muito Instável A 25 0,22x(1+0,0001x)-½ 0,20x 0,41 0,91Moderadamente Instável B 20 0,16x(1+0,0001x)-½ 0,12x 0,33 0,86Levemente Instável C 15 0,11x(1+0,0001x)-½ 0,08x(1+0,0002x)-½Neutra D 10 0,08x(1+0,0001x)-½ 0,06x(1+0,0015x)-½ 0,22 0,78Moderadamente Estável E 5 0,06x(1+0,0001x)-½ 0,03x(1+0,0003x)-1Muito Estável F 2,5 0,04x(1+0,0001x)-½ 0,016x(1+0,0003x)-1 0,06 0,71Muitíssimo Estável G 1

by

dz axcx == σσ e

A Euleriana obtém o campo de concentrações resolvendo a equação de continuidade de massas na atmosfera.

A Lagrangiana. A equação lagrangiana básica usada é:

- concentração média em r e no instante tS(r’,t’) - emissão (massa . volume-1 . tempo-1)p(r,t|r’,t’) - função densidade de probabilidade de que uma parcela de ar mova-se de r’ no instante t’, para r no instante t

u - velocidade do vento

K - difusibilidade

)(tScKcutc +∇∇+∇−=

∂∂

∫ ∫∞−

′′′′′′> =<t

tddtSttptc rrrrr ),(),|,(),(

Modelos Gerais de Dispersão Atmosférica de Poluentes (abordagens)

Na solução numérica Lagrangiana, a posição de cada partícula evolui como segue:

Onde:X

i(t) são as coordenadas da posição da partícula no instante t e

Ui(t) são as componentes do vetor velocidade no instante t.

Ui é decomposto em 2 parcelas,

O último termo é a flutuação estatística da velocidade.

Usa-se, por exemplo, uma Gaussiana para a função densidade de probabilidade atmosférica (PDF) na horizontal e uma PDF Gram-Chalier, truncada na quarta ordem, para a vertical.

X t t X t U t ti i i( ) ( ) ( )+ = +∆ ∆

U t U X t U ti i i( ) ( , ) ( )= + ′

Santos

São Vicente

Cubatão

R.G. da SerraRibeirão Pires

Mauá

São PauloMETROPOLIS

OS

DSBC

SA

GRU

SU

ITQQ

FV

SCS

BOT

TOP

1

2

4

3

Moji das Cruzes

Jacareí

Cubatão, 17/10/91, 22UTC (19LST)

Santos

São Vicente

Cubatão


Mauá


OS

DSBC

SA

GRU

SU

ITQQ

FV

SCS

BOT

TOP

1

2

4

3

Moji das Cruzes

Jacareí


0 300 km

184.5 kmG2

450 kmG1

Mapa da área de simulação

METROPOLES:São Paulo8,051 km219 x 106 inhabitants

Campinas3,673 km22.6 x 106 inhabitants

Baixada Santista2,273 km21.6 x 106 habitantes

População destas áreas:~ 24 x 106 habitantes

Fonte de CO na RMSP (kg/h) - 169 quadrados de 5x5 km2

Definido por:1) Densidade e velocidade dos veículos nas ruas2) Fator de emissão dos veículos (modelos, combustível, ano)3) Estimado: 1.69x106 t/ano

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

CO

co

nc

en

tra

tio

n (

µg

/m³)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 hours since 0 LST on 11/aug/2000

Spray

Measured

Osasco

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

CO

co

ncen

tratio

n (

µg

/m³)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 hours since 0 LST on 11/aug/2000

Spray

Measured

PedroII

Comparação das concentrações de CO simuladas e medidas

SP

JU

BXS

SJC

AM

CA

SO

AT

JA

BP

LI

ITU

R

MCS

E

(24.214S;47.587W)

(km)

(km)

13/Outubro às 12GMT a 14/Outubro às 5GMT

SP

JU

BXS

SJC

AM

CA

SO

AT

JA

BP

LI

ITU

R

MCS

E

(24.214S;47.587W)

(km)

(km)

SP

JU

BXS

SJC

AM

CA

SO

AT

JA

BP

LI

ITU

R

MCS

E

(24.214S;47.587W)

(km)

(km)

SP

JU

BXS

SJC

AM

CA

SO

AT

JA

BP

LI

ITU

R

MCS

E

(24.214S;47.587W)

(km)

(km)

SP

JU

BXS

SJC

AM

CA

SO

AT

JA

BP

LI

ITU

R

MCS

E

(24.214S;47.587W)

(km)

(km)

SP

JU

BXS

SJC

AM

CA

SO

AT

JA

BP

LI

ITU

R

MCS

E

(24.214S;47.587W)

(km)

(km)


SP AMCAJU

(m)

(km)


SP AMCAJU

(m)

(km)

SP AMCAJU

(m)

(km)

SP AMCAJU

(m)

(km)

SP AMCAJU

(m)

(km)

SP AMCAJU

(m)

(km)


Slide 1Slide 2Slide 3Slide 4Slide 5Slide 6Slide 7Slide 8Slide 9Slide 10Slide 11Slide 12Slide 13Slide 14Slide 15Slide 16Slide 17Slide 18Slide 19Slide 20Slide 21Slide 22Slide 23Slide 24Slide 25Slide 26Slide 27Slide 28Slide 29Slide 30

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