NAPŁYWY KIERUNKOWE ZANIECZYSZCZEŃ POWIETRZA JAKO JEDNO Z KRYTERIUM OCENY REPREZENTATYWNOŚCI OBSZAROWEJ AUTOMATYCZNYCH STACJI MONITORINGU POWIETRZA



Podobne dokumenty
Sprawozdanie z badań jakości powietrza wykonanych ambulansem pomiarowym w Tarnowskich Górach w dzielnicy Osada Jana w dniach

Raport za okres styczeń czerwiec 2017 r.

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:

5.3. Sporządzenie modelu rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń.

Analiza wyników otrzymanych ze stacji monitorowania jakości powietrza zlokalizowanych na terenie Mielca. Pył zawieszony PM10 LISTOPAD-GRUDZIEŃ 2018

Roczny raport jakości powietrza z uwzględnieniem pyłów PM1, PM2,5 oraz PM10 dla czujników zlokalizowanych w gminie Proszowice

ALGORYTM UZUPEŁNIANIA BRAKUJĄCYCH DANYCH W ZBIORACH REJESTROWANYCH NA STACJACH MONITORINGU POWIETRZA

Wyniki pomiarów jakości powietrza prowadzonych metodą pasywną w Kolonowskiem w 2014 roku

Zielona Góra, październik 2015r. Streszczenie Programu ochrony powietrza dla strefy miasto Zielona - arsen w pyle PM10 1

-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41

TOM I Aglomeracja warszawska

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33

Wdrażanie dyrektywy 2008/50/WE w Polsce w zakresie PM2,5. Krzysztof Klejnowski. Umowa: 39/2009/F z dnia 12.1

MIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy

Raport za okres styczeń 2017 styczeń 2018 r.

Powiat starachowicki

POWIETRZE. 1. Presja POWIETRZE

INFORMACJA O POMIARACH ZANIECZYSZCZEŃ POWIETRZA ATMOSFERYCZNEGO w Rumi Październik Grudzień 2015

Wydział Inżynierii Produkcji. I Logistyki. Statystyka opisowa. Wykład 3. Dr inż. Adam Deptuła

Miary zmienności STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 6 marca 2018

Jastrzębie-Zdrój, grudzień 2018 r.

Pomiar rozkładu przestrzennego pyłów zawieszonych w Małopolsce

Opracowanie wykonane na zlecenie członków Stowarzyszenia Mieszkańców Odolan w lutym 2018 polegało na:

Statystyka. Wykład 3. Magdalena Alama-Bućko. 6 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 6 marca / 28

Statystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski

Streszczenie Programu ochrony powietrza dla strefy miasto Zielona Góra ze względu na przekroczenie wartości docelowej benzo(a)pirenu w pyle PM10

Monitoring i ocena jakości powietrza w województwie podkarpackim. Wojewódzki Inspektorat Ochrony Środowiska w Rzeszowie

AM1 85,1 98, ,2 AM2 97,8 97, ,3 AM3 97,3 98,7-96,0 97,0 98,6 AM5 96,5 92,2 96,0-95,5 96,2 AM8 98,5 97,8 98,4-96,1 98,7

Walidacja metod analitycznych Raport z walidacji

JAKOŚĆ POWIETRZA W WOJEWÓDZTWIE ŚLĄSKIM W LATACH

Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

SPRAWOZDANIE Z MONITORINGU JAKOŚCI POWIETRZA W 2009 ROKU

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

A. Aglomeracja Górnośląska

Stan czystości powietrza wg pomiarów Agencji Regionalnego Monitoringu Atmosfery Aglomeracji Gdańskiej.

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

JAKOŚĆ POWIETRZA W WARSZAWIE

Emisje pyłu u w wybranych gminach. liwości redukcji tej emisji. rejonu przygranicznego Polski. Cz. KLIŚ, M. CENOWSKI, E. STRZELECKA-JASTRZĄB

Babiogórski Park Narodowy.

1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel:

Jakość powietrza na obszarze podkarpackich uzdrowisk w 2016 roku w zakresie SO 2, NO 2, PM10, PM2,5, b(a)p i ozonu SPIS TREŚCI WPROWADZENIE...

Zielona Góra, październik 2015r.

Próba własności i parametry

Moduł meteorologiczny w serwisie CRIS

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)

Statystyczne metody analizy danych

w obszarze pogranicza polsko czeskiego

Wojewódzki Inspektorat Ochrony Środowiska w Warszawie

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych

Bonitacja warunków przewietrzania terenów zurbanizowanych możliwości zastosowania w planowaniu przestrzennym

OCENA PARAMETRÓW JAKOŚCI ENERGII ELEKTRYCZNEJ DOSTARCZANEJ ODBIORCOM WIEJSKIM NA PODSTAWIE WYNIKÓW BADAŃ

1. Analiza wskaźnikowa Wskaźniki szczegółowe Wskaźniki syntetyczne

Poniżej prezentujemy opracowane wyniki pomiarów stężeń zanieczyszczeń, natomiast szczegółowe zestawienie danych zawiera załącznik nr 1.

Analiza zróżnicowania, asymetrii i koncentracji

BADANIA ZRÓŻNICOWANIA RYZYKA WYPADKÓW PRZY PRACY NA PRZYKŁADZIE ANALIZY STATYSTYKI WYPADKÓW DLA BRANŻY GÓRNICTWA I POLSKI

MODELOWANIE STĘśENIA PYŁU PM10 I PM2.5 EMITOWANEGO ZE ŹRÓDEŁ CIEPŁA W REGIONIE PRZYGRANICZNYM Z CZECHY-POLSKA

Modelowanie przestrzennych rozkładów stężeń zanieczyszczeń powietrza wykonywane w Wojewódzkim Inspektoracie Ochrony Środowiska w Warszawie w ramach

GIS w analizie jakości powietrza

DOBOWE AMPLITUDY TEMPERATURY POWIETRZA W POLSCE I ICH ZALEŻNOŚĆ OD TYPÓW CYRKULACJI ATMOSFERYCZNEJ ( )

ANALIZA SYSTEMU POMIAROWEGO (MSA)

242 Program ochrony powietrza dla strefy wielkopolskiej

ZARZĄD WOJEWÓDZTWA DOLNOŚLĄSKIEGO

Depozycja azotu z powietrza na obszarze zlewni

RAPORT z diagnozy umiejętności matematycznych

EGZAMIN POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE W ZAWODZIE Rok 2018 CZĘŚĆ PRAKTYCZNA

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 3: Analiza struktury zbiorowości statystycznej. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.

EGZAMIN POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE W ZAWODZIE Rok 2018 CZĘŚĆ PRAKTYCZNA. Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu

AKTUALNY STAN ŚRODOWISKA NA TERENIE GMINY SOSNOWICA W ZAKRESIE JAKOŚCI POWIETRZA ATMOSFERYCZNEGO

Niepewności pomiarów

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

3. Warunki hydrometeorologiczne

Wpływ rozwoju elektromobilności w Polsce na zanieczyszczenie powietrza

Załącznik nr 2 do uchwały nr 94/17 Sejmiku Województwa Mazowieckiego z dnia 20 czerwca 2017 r.

APROKSYMACJA POZIOMU IMISJI NA STACJACH MONITORINGU POWIETRZA ZA POMOCĄ AUTONOMICZNYCH MODELI NEURONOWYCH

Maksymalna ilość wyników w godzinie

1. Opis tabelaryczny. 2. Graficzna prezentacja wyników. Do technik statystyki opisowej można zaliczyć:

Kielce miasto na prawach powiatu

Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0

Teoria błędów. Wszystkie wartości wielkości fizycznych obarczone są pewnym błędem.

RAPORT ZBIORCZY z diagnozy umiejętności matematycznych

Statystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski

ANALIZA WYNIKÓW NAUCZANIA W GIMNAZJUM NR 3 Z ZASTOSOWANIEM KALKULATORA EWD 100 ROK 2012

Wprowadzenie do analizy dyskryminacyjnej

Metrologia: powtarzalność i odtwarzalność pomiarów. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

ANALIZA STAWEK CZYSZNU LOKALI UŻYTKOWYCH W POZNANIU W II POŁOWIE 2008R.

3. Wojewódzkie zróżnicowanie zatrudnienia w ochronie zdrowia w latach Opis danych statystycznych

Walory klimatyczne Kościerzyny i powiatu kościerskiego na tle uwarunkowań prawnych dotyczących gmin uzdrowiskowych

JAKOŚĆ POWIETRZA W WOJEWÓDZTWIE PODKARPACKIM W 2013 ROKU Z UWZGLĘDNIENIEM POWIATU KROŚNIEŃSKIEGO

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Ograniczenie zanieczyszczenia powietrza pyłem PM10

Komentarz Sesja letnia 2012 zawód: technik ochrony środowiska 311[24] 1. Treść zadania egzaminacyjnego wraz z załączoną dokumentacją

Roczne oceny jakości powietrza w woj. mazowieckim Wojewódzki Inspektorat Ochrony Środowiska w Warszawie

Publiczna Szkoła Podstawowa nr 14 w Opolu. Edukacyjna Wartość Dodana

PODSUMOWANIE. Wnioski podsumowujące można sformułować następująco:

WM Kraków, r. WOJEWÓDZKI INSPEKTORAT OCHRONY ŚRODOWISKA W KRAKOWIE

Zintegrowane środowisko informatyczne jako narzędzie modelowania i dynamicznej wizualizacji jakości powietrza. Tomasz Kochanowski

Transkrypt:

NAPŁYWY KIERUNKOWE ZANIECZYSZCZEŃ POWIETRZA JAKO JEDNO Z KRYTERIUM OCENY REPREZENTATYWNOŚCI OBSZAROWEJ AUTOMATYCZNYCH STACJI MONITORINGU POWIETRZA Rafał JASIŃSKI Politechnika Częstochowska, Wydział Inżynierii i Ochrony Środowiska ul. Dąbrowskiego 69, 42-2 Częstochowa raphael@is.pcz.czeast.pl STRESZCZENIE Celem pracy było określenie możliwości zastosowania średnich napływów kierunkowych do oceny reprezentatywności obszarowej automatycznych stacji monitoringu powietrza. Do badań wykorzystano dwuletnie dane z wybranych stacji pomiarowych. Średnie jednogodzinne wartości stężeń SO 2, NO, NO 2, PM1 i CO posegregowano względem kierunków napływów, dzieląc je na 36 sektorów o zakresie 1º. Następnie przeprowadzono analizę rozrzutu otrzymanych wartości. W wyniku przeprowadzonej analizy stwierdzono, że rozrzut średnich wartości stężeń zanieczyszczeń w sektorach kierunkowych może być jednym z kryteriów oceny reprezentatywności obszarowej automatycznych stacji monitoringu powietrza. Jednakże jako miary rozproszenia mogą być stosowane współczynniki zmienności, które są wielkościami niemianowanymi, najczęściej podawanymi w procentach. 1. Wstęp Poziomy stężeń zanieczyszczeń powietrza, zwłaszcza na terenach miejskich, zazwyczaj są silnie zróżnicowane przestrzennie i szybko zmieniają się w czasie [1]. Reprezentatywność pomiarów poziomów stężeń zanieczyszczeń zmniejsza się w miarę oddalania się od stacji monitoringu. W różnych punktach otoczenia stacji pomiarowej aktualny stan poziomu imisji może kształtować się odmiennie, np. pod wpływem skomplikowanego lokalnego pola wiatru, uzależnionego od zróżnicowania wysokości i zwartości zabudowy lub lokalnego silnego źródła emisji [2]. Wielu badaczy zajmowało się zagadnieniami optymalnej lokalizacji stacji monitorujących zanieczyszczenia powietrza [2-]. W pracach tych prezentowano metodologię określenia optymalnej liczby stanowisk sieci kontrolujących jakość powietrza i ich rozmieszczenia. Weryfikowano położenie istniejących stacji i sprawdzano możliwości modyfikacji sieci monitoringu powietrza w celu uzyskania najbardziej wiarygodnej informacji o poziomach stężeń poszczególnych zanieczyszczeń na całym terenie jej działania. Metody te opierały się zarówno na dostępnych informacjach o stanie zanieczyszczenia powietrza, jak i na modelach pól imisji w rozpatrywanym rejonie [2-]. Wraz z postępującą nowoczesną techniką metody te są coraz bardziej skomplikowane i możliwe do zastosowania wyłącznie przy wykorzystaniu zaawansowanych technik modelowania komputerowego. Taki sposób badań pozwala na prowadzenie analiz przyczynowo-skutkowych, ekspertyz problemowych, tworzenie modeli i prognoz aerosanitarnych. W obowiązujących aktach prawnych dokładnie określono zalecenia, co do lokalizacji poszczególnych typów stacji oraz powierzchnię obszaru, dla którego wyniki pomiarów powinny być reprezentatywne [6]. Poziomy stężeń zanieczyszczeń powietrza, które prowadzone są w określonym miejscu lokalizacji stacji monitoringu powietrza, zwykle uogólnia się do dużych obszarów, całych miejscowości lub regionów. Takie uogólnienie 411

często jest bezpodstawne. Dla przedstawienia wiarygodności pomiarów przyjmuje się pewną cechę fizyczną, która charakteryzuje wielkość obszaru, dla którego wyniki pomiarów można uznać za reprezentatywne. Za cechę tę przyjęto tzw. skalę przestrzennej reprezentatywności wyników. Związana jest ona ze średnią odległością (d r ) między skrajnymi punktami obszaru, w którym stężenia zanieczyszczeń nie różnią się znacznie od wartości pomierzonych na stacji monitoringu. Różnica ta nie powinna przekraczać 2% stężenia zmierzonego na stanowisku pomiarowym w odniesieniu do wartości średniorocznych lub też sezonowych. Reprezentatywność punktu pomiarowego zależna jest od gradientu stężeń średnich w jego otoczeniu [7-8]. Reprezentatywność stanowiska pomiarowego możliwa jest do określenia za pomocą obliczeniowych rozkładów średnich stężeń zanieczyszczeń na wybranym obszarze, które uzyskuje się dzięki wykorzystaniu modeli matematycznych. Jest to również możliwe dzięki prowadzeniu okresowych pomiarów na danym obszarze przy zastosowaniu prostych technik lub stacji mobilnych oraz analizie lokalizacji źródeł emisji i warunków dyspersji zanieczyszczeń w wybranym rejonie [7-8]. Do tej pory jednak nie sprecyzowano jednoznacznie, w jaki sposób można obiektywnie ocenić reprezentatywność obszarową już istniejących stacji monitoringu powietrza metodami modelowymi. Wstępne badania potwierdziły tezę, że informacja o reprezentatywności obszarowej danej stacji zawarta jest w danych pomiarowych pochodzących z sieci monitoringu powietrza [9]. Zaobserwowano, że jeśli na niewielkim obszarze o jednolitych warunkach klimatycznych zlokalizowanych jest kilka automatycznych stacji monitoringu powietrza, czynniki globalne i regionalne powodują ten sam efekt zmienności stężeń na wszystkich tych stacjach, natomiast różnice w przebiegach zmienności stężeń poszczególnych zanieczyszczeń, powodowane są przez czynniki lokalne. Większe rozbieżności w przebiegach stężeń danego zanieczyszczenia odnotowanych na poszczególnych stacjach, od przebiegów uśrednionych dla całego obszaru, wskazują na zwiększony wpływ lokalnych czynników, wpływających na poziomy tych stężeń. Przekłada się to bezpośrednio na stopień reprezentatywności obszarowej poszczególnych stacji. Jeśli czynniki lokalne w małym stopniu oddziałują na poziomy stężeń poszczególnych zanieczyszczeń, to wzajemna zgodność tych przebiegów stężeń na wszystkich stacjach w danym obszarze będzie duża. Dalsze badania wskazywały, że w przypadku zastosowania prostych metod statystycznych podobną informację można otrzymać wykorzystując dane tylko z jednej stacji zlokalizowanej w danym rejonie [9]. Kolejnym ważnym kryterium oceny reprezentatywności obszarowej automatycznych stacji monitoringu powietrza może stać się analiza napływów kierunkowych w rejonie lokalizacji stacji pomiarowej. Najbardziej optymalnym wskaźnikiem reprezentatywności obszarowej stacji jest równomierny rozkład napływów kierunkowych poszczególnych zanieczyszczeń powietrza. Celem pracy jest określenie możliwości zastosowania średnich napływów kierunkowych do określenia w sposób ilościowy obszarowej reprezentatywności automatycznych stacji monitoringu powietrza. Badania podjęte w niniejszej pracy obejmują zastosowanie parametrów statystycznych rozrzutu i współczynników zmienności, które charakteryzują zmienność średnich wartości napływów kierunkowych wybranych zanieczyszczeń powietrza. W dalszej perspektywie wyniki badań będą zastosowane do wyznaczenia nowego uniwersalnego, bezwymiarowego parametru, który może być stosowany przez jednostki administracyjne do informowania o stopniu obszarowej reprezentatywności automatycznych stacji monitoringu powietrza. Dążeniem autora jest, aby parametr ten był parametrem autonomicznym, tj. aby był wyznaczany wyłącznie na podstawie danych pochodzących z systemu monitoringu powietrza. 412

2. Metodyka Badania obliczeniowe przeprowadzono wykorzystując dane pochodzące z 4 automatycznych stacji pomiarowych Śląskiego Monitoringu Powietrza z lat 27-28, zlokalizowanych w Katowicach, Cieszynie, Dąbrowie Górniczej i Częstochowie. Na wszystkich 4 stacjach mierzone jest tło miejskie. Stacja pomiarowa w Katowicach zlokalizowana jest w zachodniej części miasta na terenie Instytutu Ekologii Terenów Uprzemysłowionych przy ulicy Kossutha. Otoczenie stacji stanowią: w kierunku północnym bloki mieszkalne, linia kolejowa a dalej Drogowa Trasa Średnicowa i osiedle "Tysiąclecia", w kierunku wschodnim tereny handlowe, w kierunku południowym zabudowa mieszkalna osiedla "Witosa", natomiast w kierunku zachodnim zabudowa mieszkalna, a dalej tereny pokopalniane KWK "Kleofas". Otoczenie stacji pomiarowej w Cieszynie stanowią tereny rekreacyjne i wypoczynkowe (ogródki działkowe), luźna zabudowa jednorodzinna oraz osiedle z blokami czterokondygnacyjnymi. Ogrzewanie budynków z sieci ciepłowniczej oraz indywidualne. Stacja pomiarowa w Dąbrowie Górniczej zlokalizowana jest w południowo-zachodniej części miasta w dzielnicy Gołonóg. Otoczenie stacji w kierunkach północnym wschodnim i południowym stanowią bloki mieszkalne cztero i dziesięciopiętrowe ogrzewane centralnie, natomiast w kierunku wschodnim w odległości ok. 8m droga krajowa nr 1, a dalej tereny przemysłowe Huty "Katowice" i Koksowni "Przyjaźń". Stacja pomiarowa w Częstochowie zlokalizowana jest w północnej części miasta na terenie osiedla mieszkaniowego "Północ". W kierunku północnym zachodnim i wschodnim występuje zabudowa wielorodzinna i obiekty handlowe, w kierunku południowym park i tereny rekreacyjne. Okoliczne domy mieszkalne ogrzewane są z sieci ciepłowniczej [1]. Średnie jednogodzinne wartości stężeń SO 2, NO, NO 2, PM1 i CO, posegregowano względem kierunków napływów, dzieląc je na 36 sektorów kierunkowych o zakresie 1º. Następnie wartości stężeń danego zanieczyszczenia z poszczególnych sektorów kierunkowych uśredniono. Uzyskano w ten sposób róże napływów zanieczyszczeń, które charakteryzują przeciętne poziomy stężeń danego zanieczyszczenia w sektorach kierunkowych. Następnie metodami statystki opisowej przeprowadzono analizę rozrzutu (rozproszenia, dyspersji) otrzymanych wartości średnich w 36 sektorach. Jako miary rozrzutu zastosowano: rozstęp R - różnicę pomiędzy wartością największą i najmniejszą, odchylenie przeciętne d jako średnią arytmetyczną bezwzględnych różnic pomiędzy poszczególnymi wartościami cechy a wartością średnią (1), n 1 d x i x (1) n i 1 wariancję s 2 średniej (2), - jako przeciętne kwadratowe odchylenie poszczególnych wyników od ich s n 2 1 n x i x i 1 2 (2) oraz odchylenie standardowe s jako pierwiastek kwadratowy z wariancji. Dla porównania stopnia zróżnicowania przebiegów stężeń napływów poszczególnych zanieczyszczeń na wybranych stacjach pomiarowych, obliczono dodatkowo procentowe współczynniki zmienności względem odchylenia standardowego V s (3) i odchylenia przeciętnego V d (4), 413

s d V 1% (3), Vd 1% x x s. Wyznaczono również róże wiatrów występujące w rejonie lokalizacji poszczególnych stacji pomiarowych. 3. Wyniki i ich omówienie Na rys. 1-4, zamieszczono wykresy kołowe róż zanieczyszczeń, ilustrujące przeciętne poziomy stężeń SO 2, NO, NO 2, PM1 i CO napływające do poszczególnych stacji pomiarowych w 36 sektorach kierunkowych. Na wykresach pogrubioną linią zaznaczono wartość średnią stężeń. Na poszczególnych stacjach pomiarowych zaobserwowano bardzo zbliżone do siebie kształtem wykresy kołowe stężeń NO 2, PM1 i CO. W kontekście wykorzystania napływów kierunkowych do oceny obszarowej reprezentatywności stacji pomiarowych można się zatem spodziewać, że dla tych trzech zanieczyszczeń reprezentatywność obszarowa stacji monitoringu będzie porównywalna. Kierunki napływów stężeń SO 2 różnią się od wykresów pozostałych zanieczyszczeń. Zwłaszcza na stacji pomiarowej w Częstochowie dominuje kierunek północno-wschodni, gdzie stężenia SO 2 są ponad dwukrotnie wyższe od wartości średniej. Wykresy kołowe stężeń NO znacznie różnią się od wykresów pozostałych zanieczyszczeń. Można wskazać kierunki dominujące napływu tego zanieczyszczenia, zwłaszcza na stacjach pomiarowych w Dąbrowie Górniczej i Częstochowie. NO jest zanieczyszczeniem nietrwałym i szybko utlenia się w powietrzu do NO 2. Niskie poziomy stężeń NO świadczą o braku w najbliższym otoczeniu stacji silnych źródeł emisji tego gazu. Znacznie najniższe wartości stężeń NO odnotowano na stacji pomiarowej w Cieszynie, średnio 3, μg/m 3, podczas gdy w Katowicach średnie stężenie napływowe NO wynosiło 1,8 μg/m 3. Na stacji pomiarowej w Cieszynie zaobserwowano również najbardziej równomiernie rozłożone średnie stężenia napływowe wszystkich analizowanych zanieczyszczeń w sektorach kierunkowych. Wykresy kołowe zanieczyszczeń nie pokrywają się kształtem z różami wiatrów wyznaczonymi dla danej stacji. Oznacza to, że róże zanieczyszczeń w 1º sektorach kierunkowych mogą być obiektywnymi wskaźnikami rozproszenia poziomów stężeń napływających ze wszystkich sektorów, nie tylko z kierunków dominujących pod względem częstości występowania wiatru. W tabelach 1- zestawiono wyniki analizy statystycznej rozrzutu otrzymanych wartości średnich napływów kierunkowych w 36 sektorach. Miary rozrzutu charakteryzują próbę ze względu na zmienność obserwowanych wartości. Są one zawsze nieujemne. Wartości bliskie zeru oznaczają, że obserwacje w próbie mają niewielkie zróżnicowanie. Zgodnie z wcześniejszym założeniem wartości miar rozproszenia są liczbowym wskaźnikiem równomierności napływów stężeń danego zanieczyszczenia w sektorach kierunkowych. Wyższe wartości miar rozproszenia świadczą o dużym zróżnicowaniu stężeń napływających z sektorów kierunkowych i świadczą o gorszych warunkach reprezentatywności obszarowej danej stacji. Miary rozproszenia są wartościami o wymiarze, jaki miały dane wejściowe (z wyjątkiem wariancji). W przypadku porównywania stacji, na których występowały różne przeciętne poziomy stężeń, miary te nie dają obiektywnych wyników. Im wyższe przeciętne stężenie danego zanieczyszczenia, tym wyższe są wartości miar rozproszenia. (4) 414

SO 2 [μg/m 3 ] NO [μg/m 3 ] 29 28 27 3 34 3 3 33 32 31 2 1 1 1 2 3 4 6 7 8 9 29 28 27 3 31 33 32 34 3 4 3 3 2 1 1 1 2 3 4 6 7 8 9 26 1 26 1 11 11 29 28 27 24 3 23 31 22 21 2 19 3 2 1 18 34 3 33 32 4 14 1 16 17 1 2 3 4 13 12 6 7 8 9 24 23 22 21 NO 2 [μg/m 3 ] PM1 [μg/m 3 ] 2 19 18 34 3 7 33 6 32 31 4 3 3 29 2 28 1 27 14 1 16 17 1 2 3 4 13 12 6 7 8 9 26 1 26 1 11 11 24 23 22 21 2 19,6,4,2, 18 14 1 16 17 1 2 3 4 13 12 6 7 8 9 24 23 22 21 CO [mg/m 3 ] Róża wiatrów [%] 29 28 27 3 31 34 3 1, 33 32,8 2 19 % 18 34 3 7% 33 6% 32 % 31 4% 3 3% 29 2% 28 1% 27 14 1 16 17 1 2 3 4 13 12 6 7 8 9 26 1 26 1 11 11 24 12 24 12 23 22 21 2 19 18 14 1 16 17 13 23 22 21 2 19 18 14 1 16 17 13 Rys. 1. Wykresy kołowe róż zanieczyszczeń ilustrujące przeciętne poziomy stężeń SO 2, NO, NO 2, PM1 i CO, napływające w 1 sektorach kierunkowych oraz róża wiatrów występująca w rejonie lokalizacji automatycznej stacji monitoringu powietrza w Katowicach (27-28) 41

SO 2 [μg/m 3 ] NO [μg/m 3 ] 29 28 3 34 3 3 33 32 31 2 1 1 1 2 3 4 6 7 8 29 28 3 31 34 3 1 33 32 8 6 4 2 1 2 3 4 6 7 8 27 9 27 9 26 1 26 1 11 11 29 28 27 24 3 23 31 22 21 2 19 3 2 1 18 34 3 33 32 4 14 1 16 17 1 2 3 4 13 12 6 7 8 9 24 23 22 21 NO 2 [μg/m 3 ] PM1 [μg/m 3 ] 2 19 18 34 3 7 33 6 32 31 4 3 3 29 2 28 1 27 14 1 16 17 1 2 3 4 13 12 6 7 8 9 26 1 26 1 11 11 24 23 22 21 2 19,6,4,2, 18 14 1 16 17 1 2 3 4 13 12 6 7 8 9 24 23 22 21 CO [mg/m 3 ] Róża wiatrów [%] 29 28 27 3 31 34 3 1, 33 32,8 2 19 % 18 34 3 7% 33 6% 32 % 31 4% 3 3% 29 2% 28 1% 27 14 1 16 17 1 2 3 4 13 12 6 7 8 9 26 1 26 1 11 11 24 12 24 12 23 22 21 2 19 18 14 1 16 17 13 23 22 21 2 19 18 14 1 16 17 13 Rys. 2. Wykresy kołowe róż zanieczyszczeń ilustrujące przeciętne poziomy stężeń SO 2, NO, NO 2, PM1 i CO, napływające w 1 sektorach kierunkowych oraz róża wiatrów występująca w rejonie lokalizacji automatycznej stacji monitoringu powietrza w Cieszynie (27-28) 416

SO 2 [μg/m 3 ] NO [μg/m 3 ] 29 28 27 3 34 3 3 33 32 31 2 1 1 1 2 3 4 6 7 8 9 29 28 27 3 31 33 32 34 3 4 3 3 2 1 1 1 2 3 4 6 7 8 9 26 1 26 1 11 11 29 28 27 24 3 23 31 22 21 2 19 3 2 1 18 34 3 33 32 4 14 1 16 17 1 2 3 4 13 12 6 7 8 9 24 23 22 21 NO 2 [μg/m 3 ] PM1 [μg/m 3 ] 2 19 18 34 3 7 33 6 32 31 4 3 3 29 2 28 1 27 14 1 16 17 1 2 3 4 13 12 6 7 8 9 26 1 26 1 11 11 24 23 22 21 2 19,6,4,2 18 14 1 16 17 1 2 3 4 13 12 6 7 8 24 23 22 21 CO [mg/m 3 ] Róża wiatrów [%] 29 28 3 31 34 3 1, 33 32,8 29 28 3 31 2 19 18 34 3 1% 33 32 8% 6% 4% 2% 14 1 16 17 1 2 3 4 13 12 6 7 8 27, 9 27 % 9 26 1 26 1 11 11 24 12 24 12 23 22 21 2 19 18 14 1 16 17 13 23 22 21 2 19 18 14 1 16 17 13 Rys. 3. Wykresy kołowe róż zanieczyszczeń ilustrujące przeciętne poziomy stężeń SO 2, NO, NO 2, PM1 i CO, napływające w 1 sektorach kierunkowych oraz róża wiatrów występująca w rejonie lokalizacji automatycznej stacji monitoringu powietrza w Dąbrowie Górniczej (27-28) 417

SO 2 [μg/m 3 ] NO [μg/m 3 ] 29 28 27 3 34 3 3 33 32 31 2 1 1 1 2 3 4 6 7 8 9 29 28 27 3 31 33 32 34 3 4 3 3 2 1 1 1 2 3 4 6 7 8 9 26 1 26 1 11 11 29 28 27 24 3 23 31 22 21 2 19 3 2 1 18 34 3 33 32 4 14 1 16 17 1 2 3 4 13 12 6 7 8 9 24 23 22 21 NO 2 [μg/m 3 ] PM1 [μg/m 3 ] 2 19 18 34 3 7 33 6 32 31 4 3 3 29 2 28 1 27 14 1 16 17 1 2 3 4 13 12 6 7 8 9 26 1 26 1 11 11 24 23 22 21 2 19,6,4,2, 18 14 1 16 17 1 2 3 4 13 12 6 7 8 9 24 23 22 21 CO [mg/m 3 ] Róża wiatrów [%] 29 28 27 3 31 34 3 1, 33 32,8 2 19 18 34 3 33 6% 32 % 31 4% 3 3% 29 2% 28 1% 27 % 14 1 16 17 1 2 3 4 13 12 6 7 8 9 26 1 26 1 11 11 24 12 24 12 23 22 21 2 19 18 14 1 16 17 13 23 22 21 2 19 18 14 1 16 17 13 Rys. 4. Wykresy kołowe róż zanieczyszczeń ilustrujące przeciętne poziomy stężeń SO 2, NO, NO 2, PM1 i CO, napływające w 1 sektorach kierunkowych oraz róża wiatrów występująca w rejonie lokalizacji automatycznej stacji monitoringu powietrza w Częstochowie (27-28) 418

Tabela 1. Wyniki analizy statystycznej rozrzutu wartości stężeń SO 2, NO, NO 2, PM1 i CO w 36 sektorach kierunkowych dla Katowic, Cieszyna, Dąbrowy Górniczej i Częstochowy (27-28) Zanieczyszczenie SO 2 NO NO 2 PM1 CO Parametr statystyczny Jedn. Katowice Cieszyn Dąbrowa Górnicza Częstochowa Średnia arytmetyczna x µg/m 3 13, 11, 1, 1,4 Rozstęp R µg/m 3 12,2 7,6 19,8 22,1 Odchylenie przeciętne d µg/m 3 2,6 1,6 6, 4, Wariancja s 2 9,8 3,8 41,8 3,4 Odchylenie standardowe s µg/m 3 3,1 2, 6, 6, Współczynnik zmienności V s % 23,3 16,9 41,8 7,3 Współczynnik zmienności V d % 19, 13,9 38,6 43, Średnia arytmetyczna x µg/m 3 1,8 3, 12,4 8,4 Rozstęp R µg/m 3 32,2 4, 37,7 33,4 Odchylenie przeciętne d µg/m 3 8,2 1, 6,9 6, Wariancja s 2 98,4 1, 8,6 71,3 Odchylenie standardowe s µg/m 3 9,9 1,2 9,3 8,4 Współczynnik zmienności V s % 62,8 41,2 74,6 1,7 Współczynnik zmienności V d % 1,8 34, 6,1 71, Średnia arytmetyczna x µg/m 3, 18,7 31, 22,9 Rozstęp R µg/m 3 23, 1,6 28,8 3,3 Odchylenie przeciętne d µg/m 3 6,4 3, 6,4 6,9 Wariancja s 2 3, 17,9 61,9 73, Odchylenie standardowe s µg/m 3 7,3 4,2 7,9 8, Współczynnik zmienności V s % 28,6 22,6 24,9 37,3 Współczynnik zmienności V d %,1 18,4 2,2 3,1 Średnia arytmetyczna x µg/m 3 39,3 33,7 42,1 36, Rozstęp R µg/m 3 4,, 43,8 44,6 Odchylenie przeciętne d µg/m 3 1, 4,7 7,4 7,7 Wariancja s 2 13,7 34,9 13,3 123, Odchylenie standardowe s µg/m 3 12,4,9 1,2 11,1 Współczynnik zmienności V s % 31, 17,6 24,2 3,8 Współczynnik zmienności V d % 26,8 13,8 17,7 21, Średnia arytmetyczna x mg/m 3,6,47,49,32 Rozstęp R mg/m 3,47,3,47,41 Odchylenie przeciętne d mg/m 3,12,6,7,9 Wariancja s 2,2,1,1,1 Odchylenie standardowe s mg/m 3,14,8,1,12 Współczynnik zmienności V s %,2 16,1 2,8 36,1 Współczynnik zmienności V d % 2,7 12, 14,9 29,3 Współczynniki zmienności V s i V d są wielkościami niemianowanymi, dlatego w przypadku porównywania stacji, na których występują zróżnicowane przeciętne poziomy stężeń danego zanieczyszczenia, parametry te mogą być wykorzystane do obiektywnej oceny równomierności napływu kierunkowego zanieczyszczeń za daną stację. W przypadku wykorzystania współczynnika zmienności V d jako wskaźnika rozrzutu wartości stężeń w sektorach kierunkowych, spośród 4 prezentowanych stacji najbardziej równomierne napływy stężeń SO 2, NO, NO 2, PM1 i CO wstępują na stacji pomiarowej w Cieszynie. Najgorsze warunki pod względem równomierności napływów kierunkowych stężeń SO 2, NO, NO 2 i CO występują na stacji pomiarowej w Częstochowie, a w przypadku stężeń PM1 na stacji pomiarowej w Katowicach 419

4. Wnioski Na podstawie przeprowadzonych badań można sformułować następujące wnioski: 1. Rozrzut średnich wartości stężeń zanieczyszczeń w sektorach kierunkowych może być jednym z kryteriów oceny reprezentatywności obszarowej automatycznych stacji monitoringu powietrza. 2. Statystyczne miary rozproszenia typu: rozstęp, odchylenie przeciętne, wariancja, odchylenie standardowe, nie nadają się do obiektywnej oceny równomierności napływów kierunkowych zanieczyszczeń na stacje pomiarowe, ze względu na ich zależność od przeciętnych poziomów stężeń. 3. Preferowanym wskaźnikiem statystycznym, który w sposób obiektywny określi stopień równomierności napływów kierunkowych zanieczyszczeń na stacje pomiarowe jest współczynnik zmienności V s lub V d. Praca naukowa została wykonana w ramach badań własnych Politechniki Częstochowskiej BW 42-21/6. Literatura 1. Jasiński R.: The Types of Seasonal Changes in Daily Concentration of Some Air Pollutants in the Region of Upper Silesia Agglomeration. Environment Protection Engineering, 26, vol. 32, nr 4, 8-9 2. Kimbrough S., Vallero D., Shores R., Vette A., Black K., Martinez V.: Multi-criteria decision analysis for the selection of a near road ambient air monitoring site for the measurement of mobile source air toxics. Transportation Research Part, 28, D 13, - 1 3. Mofarrah Abdullah, Husain Tahir: A holistic approach for optimal design of air quality monitoring network expansion in an urban area. Atmospheric Environment, 21, vol. 44, 3, 432-44 4. Venegas, L.E.; Mazzeo, N.A.: Design methodology for background air pollution monitoring site selection in an urban area. International Journal of Environment and Pollution, 24, vol. 2, 1-2, 1 (11), 18-19. Venegas L.E., Mazzeo N.A.: Modelling of urban background pollution Buenos Aires City (Argentina). Environmental Modelling & Software, 26, 21, 77 86 6. Rozporządzenie Ministra Środowiska z dnia 17 grudnia 28 r. w sprawie dokonywania oceny poziomów substancji w powietrzu (Dz. U. Nr, poz. 31) 7. Mitosek G. (red): Zasady projektowania elementów sieci monitoringu zanieczyszczenia atmosfery, Sieci nadzoru ogólnego nad jakością powietrza w miastach i aglomeracjach miejsko-przemysłowych. Państwowa Inspekcja Ochrony Środowiska, Warszawa, 1991 8. Mitosek G. (red), Zasady projektowania elementów sieci monitoringu zanieczyszczenia atmosfery, Sieci alarmowe w aglomeracjach miejsko-przemysłowych. Państwowa Inspekcja Ochrony Środowiska, Warszawa, 1991 9. Jasiński R., Kliś Cz., Hławiczka S.: Wzorzec zmienności stężeń zanieczyszczeń powietrza jako miara oceny obszarowej reprezentatywności stacji monitoringu powietrza, cz I. Założenia metodyczne. Ochrona Powietrza i Problemy Odpadów, 24, vol. 38, 3, 77 82. cz. II. Zastosowanie praktyczne. Ochrona Powietrza i Problemy Odpadów, 27, vol. 41, 6, 17-16 1. Stacje automatycznego systemu monitoringu jakości powietrza w województwie śląskim, http://stacje.katowice.pios.gov.pl/iseo/, przeglądane dn. 14.4.21r. 42