Atmospheric Modelling of Photochemical Transformations of Pollutants: Impact of Weather Conditions and Diurnal Cycle (Case Study: Ust-Kamenogorsk, Kazakhstan)

2023

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.18280/mmep.100520
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

In this study, the dispersal of atmospheric pollutants from point sources and their photochemical transformations are examined. The mass conservation principle underlies a system of differential equations formulated to describe the transfer and transformation processes, incorporating stoichiometric formulas and reaction rate constants. The atmospheric boundary layer model and the transport-transformation equation of pollutants are considered, integrating a specific parameter to assess the influence of anthropogenic heat sources and surface heterogeneity on pollutant dispersion. Using Ust-Kamenogorsk, an industrial city in Kazakhstan, as a case study, the model accounts for variations in photochemical transformations due to weather conditions, ambient temperature, and time of day. To facilitate numerical simulations of atmospheric pollution and visualize various scenarios, a software application package was created, incorporating photochemical transformations. The developed suite of applications has been verified with real data and benchmarked against contemporary software packages such as WRF and SILAM. Moving forward, the refined model aims to forecast air pollution patterns in industrial cities across Kazakhstan.