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

2023

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.18280/mmep.100520
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.