МОДЕЛИРОВАНИЕ СУХОГО ОСАЖДЕНИЯ АЭРОЗОЛЬНЫХ ЧАСТИЦ В УСЛОВИЯХ НЕОДНОРОДНОСТИ ПОДСТИЛАЮЩЕЙ ПОВЕРХНОСТИ ДЛЯ АРКТИЧЕСКИХ РАЙОНОВ КРАЙНЕГО СЕВЕРА

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Представлено моделирование сухого осаждения аэрозольных частиц на основе модели, учитывающей влияние размеров и плотности частиц, характеристик неоднородности подстилающей поверхности и динамической скорости трения в арктических районах Крайнего Севера. Исследовано влияние неоднородности подстилающей поверхности на результаты моделирования загрязнения поверхности земли за счет сухого осаждения. Результаты сопоставлены с моделями с осредненными параметрами осаждения и поправками к скорости сухого осаждения. Получены оценки условного загрязнения поверхности земли радиоактивными аэрозолями с частицами 0.1, 1 и 10 мкм в арктических районах Крайнего Севера с неоднородными подстилающими поверхностями в реальных метеорологических условиях в летний и зимний периоды.

Об авторах

Д. А Припачкин

Институт проблем безопасного развития атомной энергетики РАН; Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»

Email: dmrwer@mail.ru
Москва, Россия; Москва, Россия

В. Л Высоцкий

Институт проблем безопасного развития атомной энергетики РАН

Москва, Россия

К. Г Рубинштейн

Институт проблем безопасного развития атомной энергетики РАН

Москва, Россия

Р. Ю Игнатов

Институт проблем безопасного развития атомной энергетики РАН

Москва, Россия

И. М Губенко

Институт проблем безопасного развития атомной энергетики РАН

Москва, Россия

С. В Антипов

Институт проблем безопасного развития атомной энергетики РАН

Москва, Россия

А. К Будыка

Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»

Москва, Россия

Список литературы

  1. Арутюнян Р.В., Припачкин Д.А., Сороковикова О.С. и др. Система ПАРРАД и ее испытания на реальных выбросах радиоактивных веществ в атмосферу // Атомная энергия. 2016. Т. 121. вып. 3. С. 169–173.
  2. Беликов В.В., Головизнин В.М., Катышков Ю.В. и др. НОСТРАДАМУС — компьютерная система прогнозирования радиационной обстановки. Верификация модели атмосферного переноса примеси. Труды ИБРАЭ, Моделирование Распространения Радионуклидов в окружающей среде. М.: Наука, 2008. С. 41–103.
  3. Гусев Н.Г., Беляев В.А. Радиоактивные выбросы в биосфере: Справочник. М.: Энергоатомиздат, 1991. 256 с.
  4. Методические указания по расчету радиационной обстановки в окружающей среде и ожидаемого облучения населения при кратковременных выбросах радиоактивных веществ в атмосферу (Тех. док. МПА-98). М.: Минатом России, 1998. 126 с.
  5. Рекомендуемые методы оценки и прогнозирования радиационных последствий аварий на объектах ядерного топливного цикла. Руководство по безопасности при использовании атомной энергии. М.: НТЦ ЯРБ, 2017. 40 с.
  6. AERMOD: description of model formulation. EPA454/R-03-004, 2004. 151 p. https://www.researchgate.net/publication/248740314
  7. Gering F., Muller H. Deposition calculation in RODOS PV 4.0. RODOS (WG3)—TN (99)22, 1999. 217 p.
  8. Korsakissok I., Mathieu A., Didier D. Atmospheric dispersion and ground deposition induced by the Fukushima Nuclear Power Plant accident: A local-scale simulation and sensitivity study // Atmospheric Environment. 2013. 70. P. 267–279.
  9. Maryon R.H., Smith F.B., Conway B.J., Goddard D.M. The UK Nuclear Accident Model // Progress in Nuclear Energy. 1991. V. 26. № 2. P. 85–104.
  10. NCEP GDAS/FNL 0.25 Degree Global Tropospheric Analyses and Forecast Grids https://rda.ucar.edu/datasets/ds083.3/
  11. Pripachkin D.A., Vysotsky V.L., Budyka A.K. Influence of modeling conditions on the estimation of the dry deposition velocity of aerosols on highly inhomogeneous surfaces // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2024. V. 60. № 2. P. 150–157.
  12. Sarkisov A.A., Vysotskii V.L. The nuclear accident aboard a nuclear submarine in Chazhma bay: event reconstruction and analysis of the consequences // Herald of the Russian Academy of Sciences. 2018. V. 88. № 4. P. 254–271.
  13. Seinfeld J.H., Pandis S.N. Atmospheric Chemistry and Physics: From Air Pollution to Climate Change. 3rd Edition. Hoboken.: John Wiley & Sons, 2016. 1152 p.
  14. Skamarock W.C., Klemp J.B., Dudhia J. et al. Description of the Advanced Research WRF Version 3. NCAR Technical Note NCAR/TN-475+STR. 2008. 520 p.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».