Тема: Пространственное распределение потенциальных источников углеродсодержащих аэрозолей в центральной Сибири
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
Обзор литературы 5
Глава 1. Атмосферные аэрозоли 7
1.1. Основные понятия 7
1.2. Углеродосодержащий аэрозоль 7
1.3. Анализ проб 8
Глава 2. Описание моделей 10
2.1. HYSPLIT 10
2.2. PSCF (Potential source contribution function) — функция вклада
потенциальных источников 12
2.3. CWT (Concentration-weighted trajectory) — метод взвешенных
траекторий 14
2.4. WPSCF (Weighted potential source contribution function) и WCWT
(weighted concentration-weighted trajectory) 14
2.5. Учет фоновых концентраций для метода PSCF 16
Глава 3. Анализ данных 18
3.1. Данные концентраций 18
3.2. Разбиение на сезоны 21
3.3. Обратные траектории 23
3.4. Холодные сезоны 24
3.4.1. Органический углерод 24
3.4.2. Элементарный углерод 26
3.4.3. Общие выводы по холодным сезонам 27
3.5. Теплые сезоны 29
3.5.1. Органический углерод 29
3.5.2. Элементарный углерод 30
3.5.3. Общие выводы по теплым сезонам 31
Заключение 34
Список литературы 36
Благодарность 41
📖 Введение
Целью данной работы является изучение движения воздушных масс, переносящих, в частности, углеродосодержащий аэрозоль, получение обратных траекторий и выявление закономерностей формирования пиковых значений, а также анализ возможных источников загрязнений. Необходимо визуализировать распределение концентраций по данным обратных траекторий, полученных с помощью модели NOAA HYSPLIT. Были проанализированы данные измерений концентрации элементарного и органического углерода в период с 19 апреля 2010 по 12 декабря 2020, полученные со станции ZOTTO в Центральной Сибири (60,47° с.ш., 89,21° в.д.).
✅ Заключение
Проанализировав рассчитанные пространственные распределения
потенциальных источников, можно сделать несколько обобщающих выводов:
• В теплые сезоны, а особенно в летний период, рост концентраций обусловлен локальными и региональными лесными пожарами, в том числе пожарами бореальных лесов Сибири. Как правило, в июле значения концентраций органического и элементарного углерода достигают своих пиковых значений.
• В осенний и весенний сезоны повышение концентраций углеродосодержащих аэрозолей связано с дальним переносом загрязнений от крупных промышленных центров юга Сибири, а также с открытыми пожарами. В весенний сезон большой вклад вносят палы сельскохозяйственных угодий на юге Сибири, перерастающие в торфяные и лесные пожары.
• В холодный сезон основными источниками увеличение концентраций углеродных компонентов связано в основном с дальним переносом загрязнений, поступающих от индустриальных районов юга Сибири, что подтверждается высоким содержанием элементарного углерода .
Полученные результаты показали состоятельность обоих рассмотренных методов для изучения углеродосодержащего аэрозоля на территории центральной Сибири.
Тем не менее, у каждого из методов есть свои преимущества, что позволяет варьировать их применение в зависимости от исследуемого региона со своими особенностями рельефа и в зависимости от изучаемой компоненты: различные аэрозоли, газы и т.д. Метод CWT позволяет без отдельного подбора критерия получать карты источников. Метод PSCF имеет возможность выделять постоянные мощные источники, а также с помощью подбора порогового значения можно регулировать контрастность получаемых распределений.



