Modèle lagrangien dispersion atmosphérique

» Lire plus les modèles lagrangiens estiment la dispersion/dilution d`un dégagement atmosphérique dans un système de coordonnées qui se déplace du point de rejet à la direction et à la vitesse du vent. Les émissions de source sont données sous la forme de la hauteur de dégagement (z) et du taux d`émission. La direction du vent et l`axe du panache (après l`élévation du panache thermique et/ou cinétique) définissent l`abscisse. Pour les sources ponctuelles, les modèles de dispersion gaussienne requièrent également un débit d`émission, une vitesse et une température de source. Dans sa forme de base, un modèle de dispersion gaussienne calcule la progression du champ de concentration sur un plan y-z à 2 Dimensions (en supposant une distribution gaussienne le long des axes y et z). Les outils de modélisation gaussien avancés prédisent à la fois les champs de concentration à court terme (en aval de la source) et à long terme (autour des sources) du niveau du sol. D`autres types de sources (ligne, zone) sont traités comme des expansions du modèle de source ponctuelle. Les processus de décomposition physique et chimique sont également incorporés dans les modèles de dispersion gaussienne plus avancés. Les modèles lagrangiens reposent sur l`idée que les particules polluantes dans l`atmosphère se déplacent le long des trajectoires déterminées par le champ du vent, la flottabilité et les effets de turbulence. Le calcul de ces trajectoires signifie un ode au lieu du problème de la dispersion d`origine PDE qui est calcul facile à résoudre. La distribution finale de nombreuses particules donne une estimation stochastique du champ de concentration.

Les modèles estiment la particule comme un seul point de dérive, et la distribution finale de nombreuses particules est utilisée pour estimer les champs de concentration (modèles de trajectoire), ou supposer une dispersion gaussienne à l`intérieur de chaque particule et la concentration finale champ est donné comme une superposition de ces distributions gaussiennes (modèles feuilletés). La façon la plus simple de gérer les turbulences anisotropes est de résoudre les équations de Langevin séparées pour chaque composant éolien en utilisant différentes fluctuations du vent et des échelles de temps lagrangienne (Stohl et al., 2005). De cette façon, nous négligeons les corrélations croisées entre les fluctuations turbulentes qui se sont avérées être une supposition raisonnable pour les simulations méso-et macroéchelles. L`équation de Langevin (10,21) suppose une turbulence gaussienne, elle n`est donc valable qu`en cas de turbulence isotrope et de stratification neutre. Plusieurs approches ont été présentées pour modifier l`équation (10,21) afin de tenir compte des effets de la turbulence horizontale à la mésoéchelle, de la flottabilité et des turbulences de la couche limite convection (McNider et coll., 1988, luhar et britter, 1989, pozorski et minier, 1998, Stohl et Thomson, 1999). Les modèles de dispersion eulérienne sont mécanistiques, basés sur la dynamique des fluides. Ils sont conçus pour modéliser des champs de concentration à haute résolution, qui peuvent être moyennés pour fournir des estimations des concentrations à long terme. Ils sont particulièrement adaptés à la modélisation des concevages et des expositions associées à des sources complexes, réparties sur une zone (par exemple, la circulation routière).

où TL est une étape de temps d`intégration lagrangienne, est la fluctuation de vitesse turbulente verticale et dW représente un processus de bruit blanc avec le zéro moyen et la variance DT. Une équation similaire peut être écrite pour les fluctuations horizontales. Le dernier composant de l`équation (10,21) décrit une marche aléatoire, tandis que le premier composant est un terme de mémoire qui représente l`autocorrélation. L`échelle de temps lagrangienne TL est un paramètre clé et est souvent donnée explicitement, ou calculée à partir des fluctuations de vitesse (Stohl et al., 2005). À de grandes valeurs de TL, l`autocorrélation devient faible, et la diffusion turbulente peut être estimée comme une marche aléatoire non corrélée, qui donne une estimation raisonnable seulement pour les simulations de longue distance.