Программно-алгоритмическое обеспечение информационно-измерительной системы оценки состояния атмосферного воздуха жилых территорий мегаполисов

Мышко Роман Андреевич

Программно-алгоритмическое обеспечение информационно-измерительной системы оценки состояния атмосферного воздуха жилых территорий мегаполисов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Мышко Роман Андреевич

Мышко Роман Андреевич
кандидат наук
2026

Специальность ВАК РФ00.00.00

Количество страниц 167

Читать автореферат

Мышко Роман Андреевич. Программно-алгоритмическое обеспечение информационно-измерительной системы оценки состояния атмосферного воздуха жилых территорий мегаполисов: дис. кандидат наук: 00.00.00 - Другие cпециальности. «Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)». 2026. 167 с.

Оглавление диссертации кандидат наук Мышко Роман Андреевич

ВВЕДЕНИЕ

1 ОБЗОР МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАССЕЯНИЯ ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЕЩЕСТВ В АТМОСФЕРЕ

1.1 Анализ методов моделирования рассеяния примесей в воздушной среде

1.1.1 Эйлеровы модели

1.1.2 Гауссовы модели

1.1.3 Лагранжевы модели

1.1.4 Комбинированные и квазиэмпирические модели

1.2 Классификация моделей рассеяния примесей в атмосферном воздухе с точки зрения решаемых задач

1.2.1 Масштаб и точность моделей

1.2.2 Модельные вещества и учёт химической трансформации в атмосфере

1.2.3 Рассматриваемые типы источников загрязнения

1.3 Анализ моделей рассеяния с точки зрения программной реализации

1.3.1 Организация входных и выходных данных для моделирования рассеяния

1.3.2 Скорость обработки данных и аппаратно-системные требования

1.4 Специфика моделирования рассеяния твёрдых частиц в атмосферном воздухе

1.4.1 Исследование корреляции концентрации газов и твёрдых частиц

1.5 Специфика моделирования автотранспортного загрязнения воздуха в городах

2 АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ЭМИССИЮ ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЕЩЕСТВ В РЕЗУЛЬТАТЕ ЭКСПЛУАТАЦИИ АВТОМОБИЛЬНОГО

ТРАНСПОРТА

2.1 Конструктивные особенности дорог

2.1.1 Классификация автомобильных дорог

2.1.2 Геометрия дорожной сети

2.1.3 Дорожное покрытие и его износ

2.2 Характеристики трафика

2.2.1 Интенсивность дорожного движения

2.2.2 Типы транспортных средств

2.2.3 Скорость дорожного движения

2.3 Характеристики эксплуатируемых транспортных средств

2.3.1 Структура парка автомобилей

2.3.2 Степень износа транспортных средств

2.4 Кортеж параметров дорожной сети

3 ПРОСТРАНСТВЕННАЯ МОДЕЛЬ ДОРОЖНОЙ СЕТИ

3.1 Деление дорожной сети на перегоны

3.1.1 Критерии деления дорожной сети на перегоны

3.1.2 Учёт трафика на границах перегонов

3.1.3 Объекты локальной неоднородности потока

3.2 Расчёт оценочных характеристик трафика

3.3 Алгоритм формирования пространственной модели дорожной сети

4 ПРОЦЕДУРА МОДЕЛИРОВАНИЯ ЗАГРЯЗНЕНИЯ АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА АВТОМОБИЛЬНЫМ ТРАНСПОРТОМ В ГОРОДАХ

4.1 Алгоритм расчёта массовых величин эмиссии загрязняющих веществ, производимых потоками автотранспорта

4.2 Алгоритм моделирования рассеяния загрязняющих веществ, производимых потоками автотранспорта

4.2.1 Моделирование рассеяния для точечного источника

4.2.2 Моделирование рассеяния для группы источников

4.2.3 Моделирование рассеяния для протяжённого источника

4.3 Учёт городской застройки при оценке концентрации загрязняющих веществ

4.4 Определение объектов городской среды подверженных воздействию загрязнения воздуха

5 ОБОБЩЁННАЯ ГЕОИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ

АВТОТРАНСПОРТНОГО ЗАГРЯЗНЕНИЯ ВОЗДУХА

5.1 Структура обобщённой геоинформационной модели загрязнения воздуха

5.2 Геоинформационная система автотранспортного загрязнения

5.3 Оценка адекватности разработанной модели

5.4 Оценка неопределённости результатов

5.4.1 Суммарная стандартная неопределённость оценки концентрации

5.4.2 Исследование влияния исходных данных на результат оценки

5.4.3 Исследование влияния шага расчётной сетки на результат оценки

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ПРИЛОЖЕНИЕ В

ПРИЛОЖЕНИЕ Г

ПРИЛОЖЕНИЕ Д

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Программно-алгоритмическое обеспечение информационно-измерительной системы оценки состояния атмосферного воздуха жилых территорий мегаполисов»

ВВЕДЕНИЕ

Развитие инфраструктуры, а в частности автомобильно-дорожного комплекса, обусловлено увеличением численности автотранспорта, а также скорости передвижения и объемов перевозимых грузов. В особенности для крупных городов, таких как Санкт-Петербург, доля выбросов в атмосферу от автомобильного транспорта соизмерима с выбросами предприятий. Задача минимизации влияния выбросов от автотранспорта на здоровье людей является приоритетной, поскольку в таких городах наблюдается тенденция переноса промышленных предприятий за черту города. При этом автомобильный транспорт становится основным источником загрязнения. В период с 2012 по 2022 год число транспортных средств в Санкт-Петербурге увеличилось на 14%. Суммарные выбросы загрязняющих веществ от автотранспорта в 2022 году увеличились на 3% по сравнению с предыдущим годом [1]. По это причине необходимо наличие эффективных инструментов, позволяющих производить оценку уровней загрязнения. Непосредственная оценка уровней загрязнения с применением средств измерений концентрации загрязняющих веществ является трудоёмкой и дорогостоящей и в то же время требует постоянной актуализации данных. В связи с этим, моделирование загрязнения является более эффективным методом оценки потенциальных уровней загрязнения.

Специфика загрязнения атмосферного воздуха автомобильным транспортом заключается в существенной пространственной и временной неоднородности источников загрязнения и значительном количестве факторов, влияющих на эмиссию загрязняющих веществ, в связи с чем применение стандартных моделей рассеяния для оценки автотранспортного загрязнения не представляется возможным или является малоэффективным. При этом возникают дополнительные задачи, связанные с подготовкой исходных данных для моделирования: конфигурации и расположения источников выбросов, массовых величин эмиссии загрязняющих веществ и других данных.

Как правило, при оценке уровней загрязнения воздуха автомобильным транспортом в первую очередь рассматриваются загрязняющие вещества, производимые в результате сгорания топлива в двигателях внутреннего сгорания. Однако загрязнение окружающей среды в зоне интенсивного автомобильного движения происходит еще и за счет эксплуатационного износа автомобильно-дорожного комплекса (протекторов шин, тормозной системы и дорожного покрытия). Эксплуатационный износ является причиной образования твердых частиц. Нормативно-правовое регулирование, регламентирующее выбросы вредных веществ невыхлопного происхождения в настоящее время отсутствует, хотя выбросы твердых частиц от износа шин, тормозных механизмов и дорожного полотна в РФ в 2020 г. выросли в 3 раза по сравнению с 2000 г [2]. Комплексность задачи оценки автотранспортного загрязнения, которая выражается в необходимости учёта множества пространственно-распределённых факторов, сложности структуры источников эмиссии и необходимости проведения оценки воздействия загрязнения на жилые зоны, требует разработки системы моделирования, которая позволила бы работать в связке с геоинформационными системами.

В силу указанных выше причин, актуальность исследования определяется необходимостью создания принципиально новых подходов к моделированию загрязнения атмосферного воздуха в условиях городской среды, оценке величин эмиссии загрязняющих веществ, производимых потоками автотранспорта, созданию обобщенной геоинформационной модели территории с целью выявления проблемных зон и выработки организационных решений, направленных на улучшение экологической обстановки в городах.

Целью данной диссертационной работы является разработка программно-алгоритмического обеспечения информационно-измерительной системы оценки распространения загрязнения атмосферного воздуха жилых территорий мегаполисов с учётом влияния автомобильно-дорожного комплекса.

Для реализации поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Произвести обзор существующих моделей рассеяния, применяемых для оценки распространения загрязняющих веществ, производимых автотранспортом. Исследовать методы учёта влияния твёрдых частиц на уровень загрязнения атмосферного воздуха.

2. Осуществить анализ и классификацию факторов, влияющих на эмиссию загрязняющих веществ, производимых потоками автотранспорта.

3. Разработать структуру пространственной модели дорожной сети и алгоритма её формирования.

4. Разработать и реализовать алгоритм расчёта массовых величин эмиссии загрязняющих веществ, учитывающий выбросы твёрдых частиц не выхлопного происхождения.

5. Разработать процедуру моделирования автотранспортного загрязнения, учитывающего конструктивные особенности дорог, характеристики трафика и особенности городской среды.

6. Реализовать обобщённую геоинформационную модель автотранспортного загрязнения жилых территорий городов на основе пространственной модели дорожной сети с применением разработанной процедуры моделирования.

7. Создать информационную систему оценки и моделирования распространения загрязнения атмосферного воздуха жилых территорий городов на примере г. Санкт-Петербург

Объектом исследования является загрязнение атмосферного воздуха жилых территорий городов в результате воздействия автомобильно-дорожного комплекса.

Предметом исследования выступает методика оценки и моделирования загрязнения воздуха автотранспортом и её программно-алгоритмическое обеспечение.

Основными методами исследования при решении поставленных задач являются методы математического моделирования, статистической обработки данных, методы метрологического анализа, организации баз данных, геоинформационного моделирования и объектно-ориентированного программирования.

Достоверность научных положений и выводов подтверждена соответствием характеристик неопределённости результатов оценки требованиям нормативных документов при обеспечении достоверности исходных данных; применением на отдельных этапах моделирования утверждённых методик, прошедших апробацию; корректным применением методов обработки данных.

Научная новизна результатов работы

1. Впервые разработан алгоритм формирования пространственной модели дорожной сети, учитывающей геометрию дорожной сети и характеристики транспортного потока, позволяющий выделить перегоны с принятой постоянной совокупностью факторов эмиссии загрязняющих веществ, которые выступают в качестве источников загрязнения при моделировании.

2. Сформирована процедура моделирования загрязнения атмосферного воздуха автомобильным транспортом на основе пространственной модели дорожной сети, позволяющая оценить приземную концентрацию загрязняющих веществ с требуемой неопределённостью и отличающаяся учётом эмиссии твёрдых частиц (РМ2,5, РМ10) в результате износа тормозных колодок, протекторов шин и дорожного покрытия.

3. Разработана обобщённая геоинформационная модель оценки автотранспортного загрязнения атмосферного воздуха, учитывающая параметры дорожно-транспортной сети и особенности трафика, физико-географические характеристики городской среды и обеспечивающая высокую эффективность организации исходных данных и широкие возможности анализа результатов оценки.

Практическая значимость полученных результатов исследований

1. Разработанный кортеж параметров дорожной сети позволяет организовать разнородные факторы в виде структурированной базы данных, обеспечивая возможность их оперативной обработки.

2. Разработанная на основе данных OSM (OpenStreetMap) пространственная модель дорожной сети является универсальным инструментом, позволяющим в автоматизированном режиме сформировать исходные данные для оценки автотранспортного загрязнения в любом регионе России.

3. Разработанное программно-алгоритмическое обеспечение информационной системы оценки автотранспортного загрязнения воздуха позволяет оценить значение приземной концентрации веществ выхлопного и невыхлопного происхождения в любой точке пространства.

4. Информационная система автотранспортного загрязнения, реализованная на примере г. Санкт-Петербург, позволяет автоматизировать задачу оценки загрязнения атмосферного воздуха жилых территорий городов, характеризуется высокой степенью адаптивности в плане применения для любого региона России в рамках реализации федерального проекта «Чистый воздух», а также может быть использована при городском планировании и проектировании дорожно-транспортной инфраструктуры в городах для обеспечения эффективной политики в области охраны окружающей среды.

Реализация и внедрение результатов исследований.

Результаты исследований внедрены в практической деятельности ФБУН «СЗНЦ гигиены и общественного здоровья» при актуализации системы социально-гигиенического мониторинга и проведении оценки риска здоровью населения в целях принятия обоснованных управленческих решений по обеспечению качества атмосферного воздуха и санитарно-эпидемиологического благополучия населения в городах, в том числе городах-участниках федерального проекта «Чистый воздух» и в практической деятельности ООО «АППЭК-Сервис», связанной с разработкой программного обеспечения систем контроля выбросов.

Также результаты работы внедрены в учебный процесс на кафедре информационно-измерительных систем и технологий СПбГЭТУ «ЛЭТИ», при обучении магистров по дисциплине: «Интегрированные измерительные системы на базе ГИС технологий».

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Алгоритм формирования пространственной модели дорожной сети определяет перегоны с принятой постоянной совокупностью факторов эмиссии загрязняющих веществ, выступающие в качестве источников загрязнения.

2. Процедура моделирования загрязнения атмосферного воздуха автомобильным транспортом на основе пространственной модели дорожной сети учитывает эмиссию твёрдых частиц невыхлопного происхождения и позволяет оценить приземную концентрацию загрязняющих веществ.

3. Обобщённая геоинформационная модель оценки автотранспортного загрязнения воздуха городов позволяет интегрировать характеристики дорожно-транспортной сети, физико-географические условия среды, программно-алгоритмическое обеспечение и оказывает эффективную поддержку системы оценки загрязнения атмосферного воздуха жилых территорий городов.

Апробация работы. Результаты исследований докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах:

- международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM (2023, 2024, 2025);

- IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering ElConRus (2021, 2022);

- Seminar on Digital Medical and Environmental Systems and Tools DMEST (2023);

- международной интернет-конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Инновационные технологии: теория, инструменты, практика» InnoTech (2023);

- национальной научно-практической конференции Фундаментальные, поисковые, прикладные исследования и инновационные проекты. РТУ МИРЭА (2022).

Публикации. Основные теоретические и практические результаты диссертации опубликованы в 16 работах, среди которых 4 публикаций в ведущих рецензи-

руемых изданиях, рекомендованных в действующем перечне ВАК(из них 3 по специальности 2.2.11), 8 в научных сборниках и трудах российских и международных конференций, зарегистрировано 4 результата интеллектуальной деятельности.

Соответствие паспорту специальности. Диссертация соответствует пунктам 1, 2, 3 паспорта специальности 2.2.11 - «Информационно-измерительные и управляющие системы».

Личный вклад автора. Все результаты, представленные в работе, получены соискателем лично.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа изложена на 167 страницах машинопечатного текста, включает 23 таблицы, 27 рисунков.

Обзор содержания работы

Во введении обоснована актуальность и цель работы, определены задачи, показана практическая значимость и научная новизна. Кратко описаны структура и основное содержание диссертации по главам.

В первой главе рассмотрены основные подходы к моделированию рассеяния примесей в атмосферном воздухе, произведён обзор моделей с точки зрения их физических основ, применимости для оценки рассеяния твёрдых частиц и учёта специфики автотранспортного загрязнения.

Вторая глава посвящена анализу факторов, влияющих на эмиссию загрязняющих веществ в результате эксплуатации автомобильно-дорожного комплекса, описан принцип формирования кортежа параметров дорожной сети.

В третьей главе разработана структура и алгоритм формирования пространственной модели дорожной сети, позволяющий определить перегоны с постоянной совокупностью факторов эмиссии загрязняющих веществ. Рассмотрен подход к формированию оценочных характеристик трафика.

Четвёртая глава посвящена разработке процедуры моделирования загрязнения атмосферного воздуха, включающая расчёт массовых величин эмиссии за-

грязняющих веществ, моделирование приземных разовых концентраций загрязняющих веществ, достигаемых в результате воздействия транспортных потоков на основе пространственной модели дорожной сети с учётом особенностей городской среды.

В пятой главе описана обобщенная геоинформационная модель загрязнения атмосферного воздуха городов в результате воздействия автомобильно-дорожного комплекса, осуществлена программная реализация разработанного алгоритмического обеспечения. Произведена оценка достоверности результатов моделирования. Разработана цифровая карта автотранспортного загрязнения участка Калининского района г. Санкт-Петербург.

В заключении приведены основные результаты, полученные в диссертационной работе.

1 ОБЗОР МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАССЕЯНИЯ ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЕЩЕСТВ В АТМОСФЕРЕ

1.1 Анализ методов моделирования рассеяния примесей в воздушной

среде

Рассеяние примесей в атмосфере относится к классу явлений диффузии. На текущий момент существует множество различных математических моделей рассеяния примесей в атмосферном воздухе, используются различные подходы к их классификации, однако с точки зрения используемого в них математического аппарата можно выделить следующие основные группы моделей:

1. Эйлеровы модели, позволяющие численно решать уравнения атмосферной диффузии;

2. Гауссовы модели, в соответствии с которыми распределение концентраций характеризуется как гауссовское в горизонтальном и вертикальном направлениях;

3. Лагранжевы модели, в которых либо отслеживаются процессы в движущихся массах воздуха, либо используются условные частицы для имитации процессов рассеивания;

4. Полуэмпирические модели, базирующиеся, главным образом, на эмпирической параметризации;

5. Стохастические модели, базирующиеся на полуэмпирических или статистических методах и направленные на установление взаимосвязи климатических параметров и уровней загрязнения и его прогнозирование;

6. Рецепторные модели, рассматривающие воздействие различных источников на концентрацию в конкретной точке [3].

Следует выделить также блочные модели, основанные на законе сохранения массы [4]. Преимущество этих моделей в том, что они позволяют с высокой точностью моделировать физические и химические процессы, происходящие внутри заданной области, при этом среда внутри рассматриваемой области принимается однородной. Недостатком таких моделей является невозможность применения для

масштабов, где на динамику веществ оказывает значительное влияние фоновое загрязнение и локальные метеорологические параметры.

Стохастические модели направлены преимущественно на анализ зависимости загрязнения воздуха от климатических параметров, а рецепторные - на исследование состава загрязнённого воздуха. При этом, поскольку ставится задача моделирования рассеяния загрязнителей, эти две группы моделей не рассматриваются, поскольку предназначены для решения других задач [5].

В задачах моделирования рассеяния загрязнителей для оценки состояния атмосферного воздуха применяются первые 4 из указанных групп моделей, при этом Лагранжевы и полуэмпирические модели комбинируют математический аппарат Гауссовых либо Эйлеровых моделей.

1.1.1 Эйлеровы модели

Систематические исследования атмосферной диффузии с целью оценки уровней загрязнения начались в первой половине ХХ века. Работы Дж. Тейлора, А.А. Фридмана и Л.В. Келлера [6] по явлению турбулентной диффузии имели важное значение для дальнейшего исследования явления, поскольку позволили сформулировать условия, при которых вещества подчиняются законом турбулентной диффузии [7].

Математический аппарат для решения задач моделирования и прогнозирования загрязнения воздуха появился ещё в 1920 году, когда Тейлор применил диффузионное (параболическое) уравнение для описания движения примеси в сплошной среде, применение которого стало основой «К-теории» [3]:

дС _ д_ д? дх

Г

Кх

дС V дх J

д

+ —

ду

'к дС

К ду

д + —

дх

'к. С

V д.,

где С - концентрация примеси; t - время; Кх, Ку, К2 - коэффициенты диффузии в направлениях осей х, у, 2.

Согласно диффузионному уравнению для моделирования турбулентного рассеивания в атмосфере можно использовать закон молекулярной диффузии (закон

Фика), применяемый при отсутствии перемешивания фаз (ветра, течений и т.п.). Закон сформулирован в 1855 году немецким физиком А. Фиком [8]:

, ^дС ,

ап = -иЬ —ш,

дх

дС-о дС

дг ~ дх2'

где п - количество диффундирующего вещества в соответствующих единицах; Ь - сечение, перпендикулярное потоку вещества, м2; г - время; С - концентрация диффундирующего вещества (в зависимости от среды - объемная или массовая концентрация в соответствующих единицах); и - коэффициент диффузии, м2/с; х -координата в направлении диффузии, м. Коэффициенты диффузии загрязняющих веществ в различных средах рассчитываются по уравнению Эйнштейна:

и = ЯТ

А 6пцг

где Я - универсальная газовая постоянная, Дж/(моль-К); А - число Авогадро; п -динамическая вязкость среды, Пат; г - радиус диффундирующей частицы; Т - абсолютная температура, К. Уравнение было выведено для коллоидных систем, однако А. Эйнштейн и М. Смолуховский показали возможность его применения и для истинных растворов [7].

Обоснования применимости уравнения Фика были предложены Л.В. Келлером, Юдиным [9, 10].

К-теория не находила широкого практического применения долгое время по нескольким причинам. Во-первых, в работах А.М. Колмогорова и А.Н. Обухова [11, 12] было доказано, что коэффициенты турбулентной диффузии изменяются по мере распространения примеси в атмосфере. Во-вторых, численные методы решения ограничивались недостаточной на тот момент времени мощностью вычислительных машин, что затрудняло нахождение аналитических решений для реальных профилей ветра [3]. Благодаря исследованиям Е.С. Ляпина (1948) [13] и А.С. Мо-нина (1955) [14] удалось установить пределы применимости уравнения А. Фика и уточнить описание диффузии в граничном слое.

В теоретических исследованиях в СССР наибольшее распространение получили методы, основанные на решении уравнения турбулентной диффузии, поскольку данный подход является более универсальным для исследования источников загрязнения различного типа при различных характеристиках среды и граничных условиях.

дС дС дС дС д + и--+ V--+ w-

дС

К

+

д

с

К

у

V ^ У

дС ду

д + —

д.

с

к, 5С

дг

- аС,

д? дх ду д. дх V дх У ду где t - время; и, V, w - горизонтальные и вертикальная составляющие коэффициента обмена; а - коэффициент, определяющий изменения концентрации за счет превращения примеси. Данное уравнение включает составляющие коэффициента обмена, определяющие проекции скорости распространения примеси и член, характеризующий неконсервативность вещества, что позволяет применять его для различных типов примеси.

Решение уравнения турбулентной диффузии при постоянных коэффициентах для постоянно действующего точечного источника с учётом однородных граничных условий:

С (х, у,. ) = -0- ехр(-\

4лОт V 20 у

где С(х, у, 2) - концентрация примеси в точке с координатами х, у, 2, г/м3; Q - мощность непрерывного точеченого источника, г/с; и - скорость ветра, м/с; В - коэффициент турбулентной диффузии, м2/с; г - расстояние от источника, м. В данном случае зависимость концентрации от расстояния до источника носит гиперболический характер.

Модель на основе решения уравнений турбулентной диффузии получила дальнейшее развитие в работах С.С. Зилитинкевича (1971) [15], Р. Бетчова и А.М. Яглома (1971) [16], А.В. Левина (1971) [17], предложивших модели для свободной конвекции с применением различных масштабов.

1.1.2 Гауссовы модели

В отношении теоретического описания распространения примеси в приземном слое изначально существовало два подхода, первый был связан с работами А. Робертса и основан на решении уравнений турбулентной диффузии с постоянными коэффициентами, второй - основан на применении статистических уравнений и связан в первую очередь с работами Сеттона. До середины XX века более широкое применение находили статистические модели. Сеттон ввёл формулу для наземных источников загрязнений, подтверждённую экспериметально [18]. Согласно теории Сеттона, распределение примеси вблизи точечного источника описывается гаус-совским законом.

Концентрация примеси в точке (х, у, 2) от источника, расположенного в начале координат, пропорциональна выражению:

у2

/Л 1 2<2 1 2<2 1 2<

с (^ ^ 2) е <--— е 2--— е <,

<Ух^!2п а V2п <7гу2п

2 2 2 ^ ^ где сх , су , с2 - дисперсии распределения примеси в направлении каждой из осей.

Например, дисперсия распределения примеси в направлении оси у равна

2 1 2 /-Л2-п

а = с2 Ш) ,

> 2 7

где су - некоторый эмпирический коэффициент, и - средняя по высоте скорость ветра, г - время после момента действия источника (в случае мгновенного источника). Для непрерывного предполагается, что г = х/и. Параметр п определяется по вертикальному профилю скорости ветра, что позволяет косвенно учесть условия стратификации.

Описание переноса с применением уравнения турбулентной диффузии как правило связано с фиксированной в пространстве системой координат и эйлеровыми характеристиками, в то время как статистический подход использует лагран-жевы характеристики турбулентной среды.

Обзоры исследований в указанных направлениях содержатся в трудах А.С. Монина и А.М. Яглома (1965) [19], Г. Ченади (1973) [20] и др.

В зарубежных странах для локальных задач широкое применение нашли Гауссовы модели, в которых предполагается нормальное распределение примеси по трем осям, являющиеся развитием модели Сеттона. В книге «Метеорология и атомная энергия» [21] кратко изложены основные положения методик, применяемых для моделирования распространения примеси в атмосфере до 1954 года. Перечень методик, применяемых в США, содержат материалы Департамента Службы погоды США.

Уравнение распределения загрязняющего вещества для нестационарного случая:

c

(x, у, z, t)

Q

exp

' (z - HГ 2*2

i

exp

((x - x0)- ut)

2a'

2

exp

у

V

(у-!о)

2a5

2

+ exp

(z + H) 2*2

2

уУ

где с(х, у, 2, 0 - концентрация примеси в точке с координатами х, у, 2 в момент времени I, г/м3; Q - мощность непрерывного точечного источника, г/с; и - скорость ветра, м/с; Н -высота источника загрязнения, м; t - время переноса, с; ах, оу - горизонтальные дисперсии, м; а2 - вертикальная дисперсия, м; х0, уо - координаты источника, м. Значение дисперсии может быть получено методом обобщения экспериментальных данных для различных метеорологических ситуаций.

Методом интегрирования по времени концентрации примеси можно полу-

чить установившееся распределение для стационарной модели:

c (x, у, z):

Q

2ж • u***v

у z

exp

(у-! о) 2*5

2 \

exp

(z - H) 2*2

2

+ exp

(z + H) 2*2

2

уу

В гауссовой модели предполагается, что имеет место отражение загрязняющих веществ от земли, особенно для низких источников. Представленная модель

имеет ряд недостатков, в частности не учитывает вертикальную структуру пограничного слоя, этот недостаток устраняет модель Паскуилла.

Британский метеоролог Фрэнк Паскуилл (1914-1994) в 1961 году ввёл классификацию метеорологических ситуаций на основе сочетаний скорости ветра на высоте флюгера (10 м) и классов устойчивости атмосферы. Классы устойчивости характеризуют интенсивность вертикальной турбулентной диффузии. Паскуилл выделил 6 классов устойчивости от А-класса до F-класса [22]. В модели Паскуилла-Бриггса [23] значения функций рассеяния задаются в зависимости от класса устойчивости атмосферы. Каждому классу устойчивости соответствуют определенные значения скорости ветра и и степени дневной инсоляции и ночной облачности.

В данной модели дисперсии задаются в виде:

ч-0.5

\-1

а = рх (1 + ях) < = Р2х (! + Я 2х )"

где рг, - табличные коэффициенты, задаваемые для каждого класса устойчивости атмосферы.

Франклин А. Гиффорд в 1976 году предложил схему определения дисперсий гауссовой модели в соответствии с классами устойчивости Паскуилла [24]:

£

С ( х, у, 2 ) =

2п • и«ау

у 2

■ /е/Ш • ехР

Г (у - уо )2Л

2<2

ехр

2< 2

+ ехр

' (2 + ЯГ

2< 2

В данной формуле / и /ш - поправки на обеднение облака за счет сухого осаждения примеси и ее вымывания осадками. Сумма экспонент в этой формуле соответствует поверхности земли, не поглощающей примесь, при абсолютном поглощении будет разность. При этом выражения для составляющих дисперсии различны в зависимости от рельефа местности.

Модель Паскуилла-Гиффорда была рекомендована в 1986 году как основа для создания национальных локальных моделей в странах-членах Международного агентства по атомной энергии (МАГАТЭ). В данных рекомендациях, кроме Гауссовой модели используются и другие подходы: К-теория, модели, использующие координаты Лагранжа, координаты Эйлера, гибридные модели.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Мышко Роман Андреевич, 2026 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Доклад об экологической ситуации в Санкт-Петербурге в 2022 году / под ред. А. В. Германа, И. А. Серебрицкого. СПб.: 2023. 226 с.

2. Васильев А.В. Повышение качества оценки комплексной экологической безопасности автотранспортных средств дисс. 2019.

3. Беспалов М.С. Моделирование распространения примеси в атмосфере как инструмент воздухоохранной деятельности // Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем. 2016. вып. 1. С. 74-85.

4. Holmes, N.S., Morawska, L. A Review of Dispersion Modelling and its application to the dispersion of particles: An overview of different dispersion models available. Atmospheric Enivronment 40(30): pp. 5902-5928.

5. Замай С.С., Якубайлик О.Э. Модели оценки и прогноза загрязнения атмосферы промышленными выбросами в информационно-аналитической системе природоохранных служб крупного города. Новосибирск: Издательство СО РАН, 1998. 139 с.

6. Keller L. Friedmann A., Differentialgleichung einer kompressibelen Flussigkeit, Proceed, of I Intern. Congress, f. appl. Mechanics, Delft, 1925.

7. Берлянд М.Е. Современные проблемы атмосферной диффузии и загрязнения атмосферы - Л.: Гидрометеоиздат, 1975. 448 с.

8. Fick, A. «Ueber Diffusion». Annalen der Physik (in German). 94 (1): 59-86.

9. Келлер Л.В., Статья по турбулентному перемешиванию в книге «Динамическая метеорология» под редакцией Н. Е. Кочина и Б. И. Извекова, т. II, гл. VIII, §6 - 11, 1937.

10. Юдин М.И., Принцип физического осреднения и законы турбулентной диффузии, Доклады АН СССР, т. 51, № 2, 1946, стр. 99-102.

11. Колмогоров А.Н., Локальная структура турбулентности в несжимаемой вязкой жидкости, Доклады АН СССР, № 4, 1941.

12. Обухов А.М. О распределении энергии в спектре турбулентного потока, Известия АН СССР, серия географическая и геофизическая, № 4-5, 1941, стр. 453466.

13. Ляпин Е.С. О турбулентном перемешивании воздуха в атмосфере // Метеорология и Гидрология №8, 1948

14. Монин А.С. О диффузии с конечной скоростью. Изв. АН СССР, серия географическая и геофизическая, №3, 1955

15. Зилитинкевич С.С. О турбулентности и диффузии при свободной конвекции // Изв. АН СССР. Физика атмосферы и океана №12, 1971, с. 1263-1269.

16. Бетчов Р. Яглом А.М. Замечания о теории подобия для турбулентности в неустойчиво стратифицированной жидкости // Изв. АН СССР. Физика атмосферы и океана №12, 1971 с. 127-129

17. Левин А.В. К вопросу об уравнениях, описывающих турбулентную диффузию в атмосфере. Труды УкрНИГМИ №103 с. 102-107

18. Сеттон О.Г. Микрометеорология. пер. с английского Л., Гидрометеоиздат,

1958

19. Монин А.С. Яглом А.М. Статистическая гидродинамика. М.: Наука ч. 1,

с. 638.

20. Csanady G. Turbulent diffusion in the Environment D. Reidal Publ. Co. 205.

21. Метеорология и атомная энергия / под ред. Е.К. Федорова М.: Иностранная литература, 1959. 260 с.

22. Pasquill F. 1961. The estimation of the dispersion of windborne material. Meteorological Magazine, v. 90, p. 33.

23. Briggs G.A. Analytical parameterization of diffusion: the convective boundary layer // J. Clim. Appl. Met. 1985.V. 24/ Pp. 1167-1186.

24. Gifford F.A. 1976. Turbulent diffusion typing schemes: A review. Nuclear Safety, vol. 17, No 1, p. 68 - 86.

25. Petterssen S. Weather analysis and forecasting - New York: McGraw-Hill, 1956. 428 pp.

26. Draxler R.R, Stunder B.J. 1988. Modeling the CAPTEX vertical tracer concentration profiles. Journals of Applied Meteorology, vol. 27, No 5, p. 617 - 625.

27. Чанади, Г.Т. (1973). Турбулентная диффузия в окружающей среде. Монографии по геофизике и астрофизике. Том 3. Бостон, Массачусетс: Издательство D.Reidel Publishing Company. ISBN 978-90-277-0260-9. OCLC 629866.

28. Пандис, С.Н., Сейнфелд, Д.Х. (2006). Химия и физика атмосферы: от загрязнения воздуха до изменения климата. ISBN 978-0-471-72017-1. OCLC 62493628.

29. Oettl, D., J. Kukkonen, et al. (2001). "Evaluation of a Gaussian and a Lagran-gian model against a roadside data set, with emphasis on low wind speed conditions." Atmospheric Environment 35(12): 2123-2132.

30. Raza, S. S., R. Avila, et al. (2001). "A 3-D Lagrangian stochastic model for the mesoscale atmospheric dispersion applications." Nuclear Engineering and Design 208(1): 15-28.

31. Bosanquet C., Pearson J. The spread of smoke and gases fron chimneys. «Trans. Faraday Soc.», vol. 32.

32. Шелейховский Г.Б. Задымление городов. М.-Л., Изд. Минкомхоз РСФСР.

33. Андреев П.И. Рассеяние в воздухе газов, выбрасываемых промышленными предприятиями. М., Госстройиздат. 1952

34. Дергачев Н. Ф. Расчетные формулы для определения газовых ингредиентов дыма в атмосферном воздухе / Гигиена и санитария, №5, 1953.

35. Хаустов А.П. Экологический мониторинг. Учебник для академического бакалавриата. М.: Юрайт, 2019. 543 с.

36. Берлянд М.Е. Прогноз и регулирование загрязнения атмосферы. - Л.: Гид-рометеоиздат, 1985. 272 с.

37. Методы расчетов рассеивания выбросов вредных (загрязняющих) веществ в атмосферном воздухе. М.: Официальный интернет-портал правовой информации (www.pravo.gov.ru) № 0001201708110012, 2017 г.

38. Лайхтман Д.Л. Физика пограничного слоя атмосферы. Ленинград, Гидро-метеоиздат, 1970.

39. Gidhagen, L., C. Johansson, et al. (2004). "Simulation of NOx and ultrafine particles in a street canyon in Stockholm, Sweden." Atmospheric Environment 38(14): 2029-2044.

40. Перечень загрязняющих веществ, в отношении которых применяются меры государственного регулирования в области охраны окружающей среды. Утв. распоряжением Правительства Российской Федерации от 20 октября 2023 г. № 2909-р.

41. Пененко В.В., Алоян А.Е. Модели и методы для задач охраны окружающей среды. Новосибирск: Наука. Сибирское отделение, 1985. 256 с.

42. Пащенко С.Э., Сабельфельд К.К. Атмосферный и техногенный аэрозоль (кинетические, электронно-зондовые и численные методы исследований). Новосибирск, 1992

43. Бызова Н.Л., Гаргер Е.К., Иванов В.Н. Экспериментальные исследования атмосферной диффузии и расчеты рассеяния примеси. Л.: Гидрометеоиздат, 1991. 278 с.

44. Бородулин А.И., Майстренко Г.М., Чалдин Б.М. Статистическое описание распространения аэрозолей в атмосфере. - Новосибирск: НГУ, 1992. - 122 с.

45. Методика разработки нормативов предельно-допустимых выбросов радиоактивных веществ в атмосферный воздух. Том 2. (Технические приложения, рекомендации для расчетов). Гауссова модель рассеяния радиоактивных веществ в атмосфере (базовая модель). М.: Кодекс. 2017.

46. УПРЗА «Эколог». Интеграл. [электронный ресурс] URL: https://inte-gral.ru/shop/2/1333/ (дата обращения: 15.03.2025)

47. EPA-454/B-03-001. The AMS/EPA regulatory model - AERMOD. U.S. Environmental Protection Agency, September 2004.

48. Scire J.S., Strimaitis D.G., Yamartino R.J. 1990. Model formulation and user's guide for the CALPUFF dispersion model. - Prepared for the California Air Resources Board by Sigma Research Corporation - Concord, MA.

49. FLEXPART [электронный ресурс] URL: https://www.flexpart.eu/ (дата обращения: 15.02.2025)

50. CALMET. Enviroware. [электронный ресурс] URL: https://www.enviro-ware.com/calmet/ (дата обращения: 15.03.2025)

51. Travnikov O., Ilyin I. 2005. Regional June 2005 Model MSCE-HM of Heavy Metal Transboundary Air Pollution in Europe - EMEP/MSC-E Technical Report 6/2005.

52. Weather Research & Forecasting Model (WRF). Mesoscale & Microscale Meteorology. [электронный ресурс] URL: https://www.mmm.ucar.edu/models/wrf (дата обращения: 15.03.2025)

53. MM5 National Center for Atmospheric Research numerical model. Pennsylvania State University [электронный ресурс] URL: https://www2.mmm.ucar.edu/mm5/ (дата обращения: 15.03.2025)

54. RAMS. the Regional Atmospheric Modeling System. [электронный ресурс] URL: https://rams.atmos.colostate.edu/rams-description.html (дата обращения: 15.03.2025)

55. TNO. LOTOS-EUROS. [электронный ресурс] URL: https://airqualitymodeling.tno.nl/lotos-euros (дата обращения: 05.09.2024)

56. Леванчук А.В. Совершенствование системы социально-гигиенического мониторинга на территории с развитым автомобильно-дорожным комплексом / Общественное здоровье и здравоохранение, 2014(№4) с. 78-82.

57. Барикаева Н.С. Совершенствование системы мониторинга загрязнения воздуха придорожных территорий городов мелкодисперсной пылью: автореферат дис. ... кандидата Технических наук: 05.23.19 / Барикаева Нелли Сергеевна; [Место защиты: Волгоградский государственный архитектурно-строительный университет]. Волгоград, 2016.

58. Monn, C., Fuchs A., et al. (1997). "Particulate Matter less than 10 ^m (PM10) and Fine Particles less than 2.5 ^m (PM2.5): Relationship between Indoor and Outdoor and Personal Concentrations." The Science of the Total Environment 208: 15-21.

59. Clairborn, C., Mitra A., et al. (1995). "Evaluation of Pm10 Emission Rates from Paved and Unpaved Roads Using Tracer Techniques." Atmospheric Environment 29(10): 1075-1089.

60. Zhu, Y., W. C. Hinds, et al. (2002b). "Study of ultrafine particles near a major highway with heavy-duty diesel traffic." Atmospheric Environment 36: 4323-4335.

61. Roorda-Knape, M. C., N. A. H. Janssen, et al. (1998). "Air Pollution from Traffic in City Districts near Major Motorways." Atmospheric Environment 32: 1921-1930.

62. Hitchins, J., Morawska L., et al. (2000). "Concentrations of submicrometre particles from vehicle emissions near a major road." Atmospheric Environment 34: 51-64.

63. Motor vehicle emissions as source of indoor particles. Indoor Environment. L. Morawska and T. Salthammer. 2003. Weinheim, Wiley-VCH. XVII: 297-319.

64. Holmes, N. S., L. Morawska, et al. (2005). "Spatial distribution of submicrometre particles and CO in an urban microscale environment." Atmospheric Environment 39(22): 3977-3988.

65. Harrison, R. N. and A. M. Jones (2005). "Multisite study of particle number concentrations in urban air." Environmental Science & Technology 39(16): 6063-6070.

66. Van Dingenen, R., F. Raes, et al. (2004). "A European aerosol phenomenology-1: physical characteristics of particulate matter at kerbside, urban, rural and background sites in Europe." Atmospheric Environment 38(16): 2561-2577.

67. Harrison, R. M., M. Jones, et al. (1999). "Measurements of the Physical Properties of Particles in the Urban Atmosphere." Atmospheric Environment 33: 309-321.

68. Lohmeyer, A. (2001). Comparison of the procedures of different modellers for air pollutant concentrations prediction in a street canyon-The Podbielski Street exercise, http://www.lohmeyer.de/podbi/.

69. Holmes N. S., Morawska L. A Review of Dispersion Modelling and its application to the dispersion of particles: An overview of different dispersion models available // Atmospheric Enivronment 2006, T. 40 № 30, C. 5902-5928.

70. Thunis, P., Miranda, A., Baldasano, J. M., et al. Overview of current regional and local scale air quality modelling practices: Assessment and planning. Air Quality, Atmosphere & Health, 2016, 9, 801-820.

71. Khan, J., Ketzel, M., Kakosimos, K. E., Sorensen, M., & Jensen, S. S. Road traffic air and noise pollution exposure assessment - A review of tools and techniques. Science of The Total Environment, 2018, 634, 661-676.

72. Atabi F, Jafarigol F, Moattar F, Nouri J. Comparison of AERMOD and CALPUFF models for simulating SO2 concentrations in a gas refinery. Environ Monit Assess. 2016 Sep;188(9):516. doi: 10.1007/s10661-016-5508-8.

73. CALINE4. A Dispersion model for predicting air pollutant concentrations near roadways. Final Report. Departament of Transportation. State of California. 1989.

74. Luhar, A. K. and R. Patil (1989). "A General Finite Line Source Model for Vehicular Pollution Dispersion." Atmospheric Environment 23: 555-562.

75. Oettl, D., J. Kukkonen, et al. (2001). "Evaluation of a Gaussian and a Lagran-gian model against a roadside data set, with emphasis on low wind speed conditions." Atmospheric Environment 35(12): 2123-2132.

76. Mensink C., De Ridder K., et al. AURORA: An air quality model for urban regions using an optimal resolution approach VITO, Centre for Remote Sensing and Atmospheric Processes, Belgium.

77. Vignati, E., R. Berkowicz, et al. (1999). "Transformation of size distributions of emitted particles in streets." The Science of the Total Environment 235: 37-49.

78. Kukkonen, J., L. Partenan, et al. (2003). "Evaluation of the OSPM model combined with an urban background model against the data measured in 1997 in Runeberg Street, Helsinki." Atmospheric Environment 37(8): 1101-1112.

79. Oettl, D., P. J. Sturm, et al. (2005). "Evaluation of GRAL for the pollutant dispersion from a city street tunnel portal at depressed level." Environmental Modelling & Software 20: 499-504.

80. Oettl, D., P. J. Sturm, et al. (2003). "Dispersion from road tunnel portals:com-parison of two different modelling approaches." Atmospheric Environment 37(37): 51655175.

81. NILU modelling. EPISODE [электронный ресурс] URL: https://mod-els.nilu.no/models/episode/ (дата обращения: 05.03.2025)

82. Moon, D., A. Albergel, et al. (1997). "The use of the MERCURE CFD code to deal with an air pollution problem due to building wake effects." Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics 67-8: 781-791.

83. Albergel, A. and F. Jasmin (1998). "3-D simulation of local-scale traffic pollution." International Journal of Vehicle Design 20(1-4): 79-87.

84. Balczo, M., T. Farago, et al. (2005). Modelling urban pollution dispersion by using MISKAM. Proceedings der Konferenz microCAD 2005, Miskolc University.

85. Stern, R. and R. J. Yamartino (2001). "Development and first evaluation of microcalgrid: a 3-D, urban-canopy-scale photochemical model." Atmospheric Environment 35: S149-S165.

86. Fige (1997). Mobilev-Dokumentation und Benutzerhandbuch. Fos-chungsvorhaben 105 06 044 des Umweltbundesamts "Erarbeitun von Grundlagen fuer die Umsetzung von 40.2 des BImSchG". Umweltbundesamt. Berlin.

87. Методика определения выбросов вредных (загрязняющих) веществ в атмосферный воздух от автотранспортных потоков, движущихся по автомагистралям Санкт-Петербурга // Утверждена распоряжением Комитета по природопользованию, охране окружающей среды и обеспечению экологической безопасности правительства Санкт-Петербурга от 17.02.2012 N 23-р).

88. Методика определения выбросов автотранспорта для проведения сводных расчетов загрязнения атмосферы городов // СПб, ОАО «НИИ Атмосфера», 2010.

89. А.В. Рузский, В.В. Донченко, Ю.И. Кунин и др. Расчетная инструкция (методика) по инвентаризации выбросов загрязняющих веществ от автотранспортных средств на территории крупнейших городов. - М.: Автополис-плюс, 2008, 80 с

90. Невмержицкий Н.В. Методика оценки и прогнозирования экстремального загрязнения воздуха на автомагистралях мелкодисперсными взвешенными частицами PM10 и PM2,5 автореферат дис. ... кандидата Технических наук: 05.26.02 / Невмержицкий Николай Владимирович; [Место защиты: ФГБОУ ВО Санкт-Петербургский университет Государственной противопожарной службы МЧС России]. Санкт-Петербург, 2017.

91. Леванчук А.В. Гигиеническое обоснование воздействия дорожно-автомо-бильного комплекса на атмосферный воздух жилой территории: дисс. доктора медицинских наук / СЗГМУ имени И. И. Мечникова, СПб, 2016.

92. Hartmut Herrmann, Ankush Kaushik, Anju Peter et al. Micro- and nano-plas-tics (MNPs) in urban air: polymer composition, interactions and inhalation risk, 2025, https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-6790463/v1

93. Islam N, Barman P, Roy K, Dutta M, Hazarika A, Sarmah D, Attry B, Gupta T, Khare P, Saikia P, Bora HK, Konwar R, Saikia BK. Chemical composition and toxi-cological profiles of atmospheric particulate matter: Evidence from in vitro and in vivo preclinical models. Sci Total Environ. 2026 Feb 23;1020:181553. doi: 10.1016/j.sci-totenv.2026.181553.

94. Об автомобильных дорогах и о дорожной деятельности в российской федерации и о внесении изменений в отдельные законодательные акты российской Федерации. Федеральный закон № 257-ФЗ. Принят Гос. Думой 19.10.2007.

95. О классификации автомобильных дорог в Российской Федерации. Постановление Правительства РФ от 28.09.2009 № 767 (ред. от 11.06.2021).

96. ОДН 218.046-01 Проектирование нежестких дорожных одежд. Государственная служба дорожного хозяйства Министерства транспорта Российской Федерации. М.: Сстандартинформ, 2001.

97. ГОСТ 9128-2013 Смеси асфальтобетонные, полимерасфальтобетонные, асфальтобетон, полимерасфальтобетон для автомобильных дорог и аэродромов. Технические условия. М.: Сстандартинформ, 2014.

98. ГОСТ 32965-2014 Дороги автомобильные общего пользования. Методы учета интенсивности движения транспортного потока. М.: Стандартинформ, 2014.

99. ОДМ 218.2.020-2012 Методические рекомендации по оценке пропускной способности автомобильных дорог. М.: Росавтодор, 2012.

100. Об утверждении порядка организации работ по оценке выбросов от отдельных видов передвижных источников. Распоряжение Росприроднадзора N 37-р от 13.12.2019.

101. Harrison, R. M., Allan, J., Carruthers, D., et al. Non-exhaust vehicle emissions of particulate matter and VOC from road traffic: A review. Atmospheric Environment, 2021, 262, 118592.

102. Piscitello, A., Bianco, C., Casasso, A., & Sethi, R. Non-exhaust traffic emissions: Sources, characterization, and mitigation measures. Science of The Total Environment, 2021, 766, 144440.

103. T. Grigoratos and G. Martini. Non-exhaust traffic related emissions. Brake and tyre wear PM Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2014. - 53 p.

104. ГОСТ Р 56162-2019 Выбросы загрязняющих веществ в атмосферу. Метод расчёта количества выбросов загрязняющих веществ в атмосферу потоками автотранспортных средств на автомобильных дорогах разной категории. М.: Стан-дартинформ, 2019.

105. Куракина Н.И., Мышко Р.А., Бурдин Р.А. Цифровая модель дорожно-транспортной сети для оценки влияния на загрязнение воздуха в городах. Сборник трудов XV Международной Интернет-конференции молодых уче-ных, аспирантов и студентов «Инновационные технологии: теория, инстру-менты, практика» (InnoTech-2023). 20.11.2023-31. 12.2023.

106. ГОСТ Р 52289-2004 Правила применения дорожных знаков, разметки, светофоров, дорожных ограждений и направляющих устройств. М.: Стандартин-форм, 2006.

107. ОДМ 218.6.003-011 Методические рекомендации по проектированию светофорных объектов на автомобильных дорогах. М.: Росавтодор, 2013.

108. О подписании Соглашения о допустимых массах, осевых нагрузках и габаритах транспортных средств при движении по автомобильным дорогам государств - членов Евразийского экономического союза, включенным в евразийские транспортные коридоры. Распоряжение Правительства РФ от 29.11.2022 №2 3657-р.

109. СНиП 2.05.02-85 Автомобильные дороги. М.: ФГУП ЦПП, 2007. 54 с.

110. ГОСТ Р 52398-2005 Классификация автомобильных дорог. Основные параметры и требования. М.: Стандартинформ, 2005.

111. OpenStreetMap [электронный ресурс]. URL: https://www.open-streetmap.org/about (дата обращения 15.03.2024).

112. Мышко Р. А., Куракина Н. И., Бурдин Р. А. Алгоритм формирования пространственной модели дорожно-транспортной сети для оценки загрязнения атмосферного воздуха. XXVII Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям (SCM'2024). 22-24 мая 2024.

113. Станции мониторинга атмосферного воздуха. Комитет по природопользованию, охране окружающей среды и обеспечению экологической безопасности [электронный ресурс]. URL: https://public.mon.ecopass.adc.spb.ru/air/map (дата обращения 15.03.2026).

114. РД 52.04.186-89 Руководство по контролю загрязнения атмосферы. Ле-ниград: Гидрометеоиздат, 1991, 683 с.

115. РД 52.04.909-2021 Массовая концентрация оксида углерода в пробах атмосферного воздуха. Саратов: Амирит, 2021, 26 с.

116. Обзор состояния и загрязнения окружающей среды в Российской Федерации за 2024 год / под общ. ред. В.В. Смирнова. - М.: Росгидромет, 2025. - 200 с.

Массовая концентрация оксида углерода в пробах атмосферного воздуха. Методика измерений с отбором проб воздуха в пробоотборные пакеты

117. Latest Version of MOtor Vehicle Emission Simulator (MOVES). U.S. Environmental Protection Agency [электронный ресурс]. URL: https://www.epa.gov/ moves/latest-version-motor-vehicle-emission-simulator-moves (дата обращения 15.12.2025).

118. International Vehicle Emissions (IVE) Model [электронный ресурс]. URL: http://www.issrc.org/ive/ (дата обращения 15.12.2025).

119. Методика определения выбросов вредных (загрязняющих) веществ в атмосферный воздух от автотранспортных потоков, движущихся по автомагистралям Санкт-Петербурга. Утв. Распоряжением Комитета по природопользованию, охране окружающей среды и обеспечению экологической безопасности от 8 декабря 2005 г. N 309-p.

120. Шагидуллин, А.Р., Сизов, А.Н., Шагидуллина, Р.А. Актуализация методики расчета мощности эмиссии вредных веществ автотранспортом при его движении по городским улицам. Российский журнал прикладной экологии, 2015 (1), с. 58-63.

121. Куракина Н.И., Мышко Р.А. Модуль расчета массовых выбросов загрязняющих веществ, производимых потоками автотранспорта. Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. 2022; 25(6); с. 90-100. https://doi.org/10.32603/1993-8985-2022-25-6-90-100

122. Kurakina N., Myshko R. Calculation of Pollutants Mass Emissions Producing by Traffic Flows // Proceedings of the Seminar on Digital Medical and Environmental Systems and Tools, DMEST 2023. 2023. - С. 102-105. DOI: 10.1109/DMEST60476.2023.10339536. ISBN9798350371123.

123. Мышко Р.А., Куракина Н.И. Моделирование загрязнения атмосферного воздуха промышленными объектами в технологии геоинформационных систем // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2021; с. 21-27. URL: https://eli-brary.ru/item.asp?id=46106511.

124. Kurakina N., Myshko R. GIS for Assessment and Modeling Air Pollution by Industrial Facilities // Proceedings of the 2021 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElConRus 2021. pp. 1789-1802. DOI: 10.1109/ElConRus51938.2021.9396270. ISBN9780738142753.

125. Мышко Р.А., Куракина Н.И. Моделирование рассеяния загрязняющих веществ, производимых автомобильным транспортом. Сборник трудов XXVI Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM'2023), СПбГЭТУ, 24-26 мая 2023 г. Т. 1. С. 350-354. eLIBRARY ID: 54031625.

126. Kurakina N.I., Myshko R.A. GIS for Assessing Road Transport Complex Impact on Urban Air Pollution // Proceedings of the 2022 Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElConRus 2022. p. 1545-1548. DOI: 10.1109/ElConRus54750.2022.9755515. ISBN9781665409933.

127. Anjaneyulu Yerramilli, Venkata Bhaskar Rao Dodla, Sudha Yerramilli Air Pollution, Modeling and GIS based Decision Support Systems for Air Quality Risk Assessment // Advanced Air Pollution, 2011. DOI: 10.5772/22055.

128. Lee, D.; Barquilla, C.A.M.; Lee, J. Analyzing Dispersion Characteristics of Fine Particulate Matter in High-Density Urban Areas: A Study Using CFD Simulation and Machine Learning. Land 2025, 14, 632. https://doi.org/10.3390/land14030632

129. K. Giannopoulos et al., "Fusing Machine Learning Methods with Computational Fluid Dynamics and Sensor Data for Indoor Air Quality Monitoring," 2025 21st International Conference on Distributed Computing in Smart Systems and the Internet of Things (DCOSS-IoT), Lucca, Italy, 2025, pp. 560-569, doi: 10.1109/DC0SS-IoT65416.2025.00091.

130. Spatial without Compromise. QGIS. [электронный ресурс] URL: https://qgis.org/ (дата обращения: 15.03.2025)

131. Куракина Н.И., Мышко Р.А., Мухутдинов А.Р., Бурдин Р.А. Оценка дорожного трафика с использованием нейронных сетей // Приборы. 2024. №2 11 (293). с. 30-36.

132. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024662545, «Оценка дорожного трафика с использованием нейросетей». 17 мая 2024 г. URL: https://new.fips.ru/registers-doc-view/fips_servlet?DB=EVM&DocNumber=2024662545 (дата обращения: 19.11.2024).

133. Documentation. Python. [электронный ресурс] URL: https://www.py-thon.org/doc/ (дата обращения: 15.03.2025)

134. Куракина Н.И., Мышко Р.А., Бурдин Р.А., Денисова Н.Ф. Алгоритмическое обеспечение системы оценки воздействия дорожно-автомобильного комплекса на атмосферный воздух жилых территорий. Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. 2024; 27(6); с. 80-94. https://doi.org/10.32603/1993-8985-2024-27-6-80-94.

135. Куракина Н.И., Мышко Р.А., Бурдин Р.А. Создание пространственной моде-ли дорожных перегонов. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2025615410, 19 февраля 2025 г. URL: https://new.fips.ru/registers-doc-view/fips_servlet?DB=EVM&DocNumber=2025615410&TypeFile=html

136. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024623146, «База данных цифровой модели дорожной сети». 17 июля 2024 г. URL: https://new.fips.ru/registers-doc-view/fips_servlet?DB=DB&DocNumber=2024623146 (дата обращения: 19.11.2024).

137. Куракина Н.И., Мышко Р.А. Моделирование загрязнения атмосферного воздуха автомобильным транспортом. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022617155, 19 апреля 2022 г. URL: https://www.fips.ru/iiss/document.xhtml?faces-

redirect=true&id=d068edcc70a69c6412ff6d744011dd5a. (дата обращения: 19.11.2024).

138. Автоматические станции мониторинга загрязнения атмосферного воздуха. Экологический портал Санкт-Петербурга. URL: https://pub-lic.mon.ecopass.adc.spb.ru/air/concentrate (дата обращения: 19.11.2024).

139. Долидзе Р.В. Верояностно-статистические методы в ИИТ: Методические указания к курсовой работе/ СПб.: Изд-во СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2004. - 27 с.

140. Перечень измерений, относящихся к сфере государственного регулирования обеспечения единства измерений Утв. постановлением Правительства Российской Федерации от 16 ноября 2020 года N 1847. URL: https://docs.cntd.ru/document/1302171502 /titles/ 6540I (дата обращения: 19.11.2024).

141. Руководство по выражению неопределенности измерения. Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement. Перевод с англ. под науч. ред. проф. Слаева В.А. ВНИИМ им. Д.И. Менделеева, С.-Петербург, 1999. - 134 с.

Таблица А.1 - Сведения о структуре парка ТС Российской Федерации по экологическим классам исходя из типа двигателя (бензиновый, дизельный) [100]

Тип ТС Вид топлива Экологический класс ТС

0 (Евро 0) 1 (Евро 1) 2 (Евро 2) 3 (Евро 3) 4 (Евро 4) 5 (Евро 5) 6 (Евро 6)

для соответствующего экологического класса

Легковые автомобили (I) Б 0,10 0,10 0,10 0,20 0,30 0,20 -

ДТ 0,10 0,10 0,10 0,20 0,30 0,20 -

Грузовые автомобили и автобусы категории (II) Б 0,10 0,10 0,10 0,20 0,30 0,20 -

ДТ 0,10 0,10 0,10 0,20 0,30 0,20

Грузовые автомобили (III, IV) Б 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

ДТ 0,18 0,10 0,16 0,28 0,18 0,10 -

Автобусы (V) Б 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

ДТ 0,15 0,08 0,17 0,25 0,25 0,10 -

Таблица Б.1 - Удельные пробеговые выбросы загрязняющих веществ, г/км для различных категорий автомобилей [115]

Тип ТС Фактор эмиссии, г/км

СО Шх (в пере-счетена N02) СН Сажа 802 Формальдегид Бенз(а)-пирен

I 0,80 0,30 0,24 0,5-10"2 0,6-10-2 1,4-10-3 0,16-10-6

II 4,20 1,60 0,63 3,4-10"2 1,3-10-2 2,3-10-3 0,18-10-6

III 4,80 5,80 1,40 0,34 2,4-10-2 0,6-10"2 0,54-10-6

IV 5,10 6,80 1,80 0,40 3,5-10-2 0,7-10-2 0,66-10-6

V 3,60 4,30 0,40 0,14 2,0-10-2 0,2-10-2 0,18-10-6

Таблица Б.2 - Поправочные коэффициенты скорости движения [115]

V, км/ч 10 15 20 25 30 35 40 45 50 60 75 80 100

гуш 1,35 1,28 1,20 1,10 1,00 0,88 0,75 0,63 0,50 0,30 0,45 0,50 0,65

Таблица Б.3 - Удельные выбросы загрязняющих веществ неподвижными ТС, г/мин для различных категорий автомобилей [115]

Тип ТС Фактор эмиссии, г/мин

СО Шх (в пересчете на N02) СН Сажа 802 Фор-маль-дегид Бенз(а)-пирен

I 0,15 08-10-3 0,03 0,01 0,15-10-2 0,24-10-3 0,12-10-6

II 0,90 27-10-3 0,06 0,03 0,30-10-2 0,27-10-3 0,12-10-6

III 0,90 09-10-2 0,15 0,20 0,50-10-2 0,69-10-3 0,30-10-6

IV 1,80 12-10-2 0,24 0,41 0,60-10-2 1,05-10-3 0,36-10-6

V 0,80 09-10-2 0,05 0,10 0,50-10-2 0,23-10-3 0,09-10-6

Таблица Б.4 - Факторы эмиссии РМ10 и РМ2.5, эмитируемых в придорожный воздух в результате износа тормозных колодок, покрышек шин и дорожного полотна [90]

Тип ТС РМв РМт РМк

РМ10в, г/км РМ2,5в, г/км РМ10т, г/км РМ2,5т, г/км РМ10к, г/км РМ2,5к, г/км

I 0,0056 0,0034 0,0045 0,0002 0,0068 0,0011

II 0,0080 0,0048 0,0075 0,0004 0,0110 0,0017

III 0,0160 0,0096 0,0120 0,0006 0,0230 0,0023

IV 0,0232 0,0139 0,0240 0,0012 0,0520 0,0078

V 0,0144 0,0086 0,0120 0,0006 0,0340 0,0051

В таблице: РМв - эмиссия ВЧ за счет износа тормозных колодок; РМт - эмиссия ВЧ за счет износа покрышек шин; РМя - эмиссия ВЧ за счет износа дорожного полотна.

Таблица В.1 - Значения расчётных эмпирических коэффициентов

Расчётный коэффици- Значение

ент

к1 5

к2 12,8

къ 17

к4 45,1

к5 10

к6 51,2

к7 102

к8 360,8

к9 5

кю 25,6

кц 51

к12 180,4

к13 0,125

к14 3

к15 8

к16 6

к17 4

к18 24

к19 12

к20 0,13

к21 1,13

к22 0,2938

к23 3,556

к24 35,2

к25 120

к26 144,3

к27 336,7

к28 8,43

к29 5

к30 20

кэ1 30

к32 20

к33 5

к34 0,32

к35 0,68

к36 0,67

к37 1,67

к38 1,34

Velocity

PK id ¡lit NOT NULL

V float

rV float

Congestion

PK Id lilt NOT NULL

Ball in:

Ij_V float

S-'l.llU'l flMSS

PK Id Irt NOT NULL

FK sectionJd fit NOT NULL

FK polutanljd lint NOT NULL

M float

Section

Id lilt NOT NULL

geometry polyline

L float

1- lot

C lot

Zint

Xint

N_p int

W_p float

FK V int

FK Fb In:

Tint

G_l Int

SJI Int

GJII int

GJV int

G_V Int

Section Jiortier

PK Id Int NOT NULL

geometry point

FK sectionJd int MOT NULL

FK sj(pejd Int NOTNLL_

PC Int

N c 1 r"

S J Int

SJI Int

SJII Int

S_IV int

S_V Int

LFH

PK Id Int NOT NULL

geometry point

FK section Jd Int NOT NULL

FK LFHJypeJd int NOT NULL

Feint

Ncilt

S J int

SJI Int

SJII Int

S JV int

S_V Int

Sectlon_border_mass

PK Id Int NOT NULL

FK s_t.Jd int NOT NULL

FK pofeltantjd illlt NOT NULL

M float

Sectlon_border_type

PK Id Int NOT NULL

Type string

LFH_mass

PK Id Int NOT NULL

FK LFHjd Int NOT NULL

FK pofcltantjd Int NOT NULL

M float

LFHJype

PK Id Int NOT NULL

Type string

Pollutant

PK Id Int NOT NULL

F_name string

MFC float

MpJ float

MpJI float

MpJII float

MpJV float

Mp_V float

MgJ float

MgJI float

MgJII float

MgJV float

Mg_V float

Рисунок Г.1 - Архитектура пространственной модели дорожной сети

Таблица Г.1 - Таблица дорожных перегонов (Section)

поле тип данных обязательное описание

id Целое (счётчик) + идентификатор перегона (первичный ключ)

geometry Географический (полилиния) + геометрия перегона

L Вещественный + протяжённость перегона, км. Вычисляется на основе геометрии

H Целое - средняя высота поднятия перегона над поверхностью земли, м

С Целое + Тип покрытия дорожного полотна. 0 - асфальтовое 1 - гравийное 3 - грунтовое

Z Целое + Изоляция дороги: 0 - отсутствует 1 - наличие защитного экрана 2 - тоннель

X Целое степень износа дорожного полотна 0 - отсутствует 1 - наличие защитного экрана 2 - тоннель

N_p Целое + число полос движения

W p Вещественный + ширина полосы движения, м

V Целое + Средняя скорость движения на перегоне (внешний ключ таблицы поправочных коэффициентов средней скорости движения)

Pb Целое - Степень загруженности (внешний ключ таблицы характеристик загруженности)

G_I Целое + Интенсивность движения ТС типа I, авт./Т мин.

G_II Целое + Интенсивность движения ТС типа II, авт./Т мин.

G_III Целое + Интенсивность движения ТС типа III, авт./Т мин.

G_IV Целое + Интенсивность движения ТС типа IV, авт./Т мин.

G_V Целое + Интенсивность движения ТС типа V, авт./Т мин.

T Целое Рассматриваемый период, мин

Таблица Г.2 - Таблица границ дорожных перегонов (8ес1:юп_Ьогёег)

поле тип данных обязательное описание

Целое (счётчик) + идентификатор точки границы перегона (первичный ключ)

geometry Географический (точка) + Координаты конечной точки перегона

section_id Целое + Связанный перегон (внешний ключ таблицы дородных перегонов)

s_type_id Целое + Тип границы перегона (внешний ключ таблицы типов границ перегонов)

Рс Целое - Продолжительность периода остановки транспортных средств, сек

№ Целое - Количество циклов остановки транспортных средств за период Т, мин

Целое + Максимальное за время действия запрещающего сигнала число остановок ТС типа I на конце перегона, авт.

8_П Целое + Максимальное за время действия запрещающего сигнала число остановок ТС типа II на конце перегона, авт.

Целое + Максимальное за время действия запрещающего сигнала число остановок ТС типа III на конце перегона, авт.

S_IV Целое + Максимальное за время действия запрещающего сигнала число остановок ТС типа IV на конце перегона, авт.

S_V Целое + Максимальное за время действия запрещающего сигнала число остановок ТС типа V на конце перегона, авт.

Таблица Г.3 - Таблица объектов локальной неоднородности потока (ЬБИ)

поле тип данных обязательное описание

id Целое (счётчик) + идентификатор объекта локальной неоднородности потока (первичный ключ)

geometry Географический (точка) + Координаты объекта локальной неоднородности потока

section_id Целое + Связанный перегон (внешний ключ таблицы дорожных перегонов)

LFH_type_id Целое + Тип границы перегона (внешний ключ таблицы типов объектов локальной неоднородности потока)

Рс Целое - Продолжительность периода остановки транспортных средств, сек

№ Целое - Количество циклов остановки транспортных средств за период Т, мин

S_I Целое + Максимальное за время действия запрещающего сигнала число остановок ТС типа I на конце перегона, авт.

S_II Целое + Максимальное за время действия запрещающего сигнала число остановок ТС типа II на конце перегона, авт.

S_Ш Целое + Максимальное за время действия запрещающего сигнала число остановок ТС типа III на конце перегона, авт.

S_IV Целое + Максимальное за время действия запрещающего сигнала число остановок ТС типа IV на конце перегона, авт.

S_V Целое + Максимальное за время действия запрещающего сигнала число остановок ТС типа V на конце перегона, авт.

Таблица Г.4 - Таблица массовых величин выбросов загрязняющих веществ потоками автотранспорта (Section_mass)

поле тип данных обязательное описание