Таблица 27 Влияние на скоростта на вятъра върху превишенията на СДН за ФПЧ10

От представените по-горе данни е видно, че за разглеждания период, при благоприятни климатични условия, превишенията, регистрирани в пункт „АИС Раковски” са между 18 и 22 бр., т.е. основната част от превишенията на СДН (над 80%) се наблюдават при неблагоприятни ветрове (висока скорост на вятъра или тихо време) и по-специално тихо време. В повечето случаи дните с облачност 0 бала през зимните месеци (предпоставка за температурни инверсии) се припокриват с дните с тихо време.

В раздел 4, точка 4.6.3. са описани източниците на емисии, разположени в съседни общини. За Димитровград това е ЕК „Марица Изток”. Въпреки, че този пренос не е оценен чрез дисперсионно моделиране, такъв не би следвало да се изключва, имайки предвид промишлената натовареност на региона и специфичните климатични и орографски особености на Тракийската низина.

На територията на община Димитровград традиционно няма природни източници на емисии.

За моделната оценка е използван програмен продукт SELMAGIS версия 9.3.

SELMAGIS е система за моделиране и визуализация на атмосферното замърсяване. Програмният продукт позволява работа с различни дисперсионни модели. Базиран е на географската информационна система ArcGIS 9.1 - 9.3 и се използва като приложение към ArcMap.

SELMAGIS включва дисперсионния модел AUSTAL2000, който е официалният дисперсионен модел за атмосферно замърсяване на Германската федерална агенция по околна среда. Системата може да изчисли разпространението на вредните вещества от три вида източници:

Обособени, единични източници (или още точкови източници);

Линейни източници;

Площни източници.

За моделната оценка на замърсяването са включени данни за точкови, площни и линейни източници.

Съгласно изискване на МОСВ (писмо с Изх.№91-00-743/02.12.2010 г.) е необходимо да бъде изготвен модел за референтната 2007 г. и при възможност модел за състоянието към 2010 г.
6.6.1. Входни данни за моделирането

За дисперсионно моделиране със SELMAGIS са използвани следните входни данни за изчисляване на концентрациите на замърсители в атмосферния въздух:

Метеорологични данни

За дисперсионното моделиране със SELMAGIS се изисква специален файл с разпределението на честотата на локалните дисперсионни условия. Има възможност за използване на два вида файлове – AKTerm, в който метеорологичните условия са дадени по часове, и AKS в който данните са статистически (обобщени).

В настоящата моделна оценка е използван AKS метеорологичен файл, за периода 2007-2010 г., подготвен и предоставен от НИМХ.
Емисии от отопление

Емисиите от отоплението се изхвърлят чрез голям брой малки източници на голяма площ. Това са емисии от площни източници.

В прогнозния модел е заложена мярка „Провеждане на информационна кампания сред населението по отношение качеството на използваните горива и влиянието им върху качеството на атмосферния въздух, както и за енергийната ефективност на сградите и влиянието й върху консумацията на горива”. На база емисиите за 2010 г. са направени следните допускания:

Увеличава се делът на населението отопляващо се с електричество с 0,5%.

Намалява делът на използващите твърди и течни горива с по 0,25%.

Следва да се има предвид, че не е възможно да се прогнозира поведението на населението по отношение използваните горива.

Емисии от организирани източници

За определяне на емисиите от предприятията са използвани данни от резултати от контролни измервания и собствени периодични измервания, и годишни доклади на предприятията, получени от РИОСВ-Хасково, от където са взети и параметрите за изпускащите устройства и газовия поток.

В прогнозния модел за 2013 г. е заложа мярка „Изграждане на сероочистваща инсталация” на ТЕЦ Марица 3, както и спазване на нормите по комплексното разрешително на Неохим АД”.

Към тази група се разглеждат емисиите от общински пазари и сгуроотвалите на ТЕЦ Марица 3. Емисиите от сгуроотвалите са изчислени по формула на US EPA, отразяваща зависимостта на емисиите от скоростта на вятъра, съгласно примера в програмата на Община Перник. Емисиите от общински пазари са изчислени по методиката описана в Програма за оценка и управление на качеството на атмосферния въздух, намаляване на емисиите и достигане на установените норми за вредни вещества в района на гр. Димитровград за периода 2003-2010 г.

В прогнозния модел по отношение на общински пазари е използвана същата методика. Данните за емисиите от сгуроотвалите са осреднени от данните за периода 2007-2010 г. (наличните данни за скоростта на вятъра от НИМХ), като изчислението е направено по същия начин. Емисионните параметри са представени в следващата таблица. Тъй като сгуроотвал Горен бюк ще бъде закрит до края на 2011 г. той не е включен в прогнозния модел.
Емисии от транспорта

Програмният продукт изисква данни за интензивността на движение в рамките на денонощие. Източник на информация е представена от Областно пътно управление-Хасково справка за натоварването по републиканската пътна мрежа на територията на община Димитровград.

В посочената справка не са включени данни за интензивността на движение вътре в града, но тя е използвана като насока. От нея също е определен и делът на товарните автомобили. Избрани са по-големи улици, като имайки предвид данните от посочената справка, броя на населението и разположението, е направено допускане за интензивността на движение.
6.6.2. Стъпки в процеса на моделиране

Избор на рецепторна мрежа и рецепторни точки

Рецепторната мрежа се задава чрез очертаване на зоната, за която ще бъде извършвано изчислението. Мрежата обхваща района на гр. Димитровград.

Броят и разполагането на рецепторните точки, за които чрез моделиране ще се определя замърсяването на въздуха, могат да се фиксират на картата без ограничения. Тъй като с увеличаването на броя на рецепторните точки нараства значително и времето за изчисление рецепторната височина е зададена на 1,5 м. над земята.

Разстоянието между рецепторите в рецепторната мрежа е 40 м.

Рецепторната точка (в случая мониторингова точка) е разположена максимално близо до пункта за мониторинг АИС Раковски.

С цел определяне на замърсяването в отделните квартали на гр. Димитровград за всеки от тях е определена по една такава точка.
Подготовка на източниците

Използвани са три групи източници – площни, линейни и точкови. Първоначално за всеки вид се създава самостоятелен файл, върху който след това се нанасят данните за източниците. За целите на определяне на приноса на отделните сектори, за площните източници са създадени отделни файлове – за отопление и за неорганизирани източници – общински пазари и сгуроотвали.

Използваният дисперсионен модел позволява, както комплексна оценка на замърсяването от всички източници, така и оценки на разсейването по предварително създадени групи от източници. В конкретния случай бяха създадени три вида източници:

площни (отопление, източници на неорганизирани емисии);

транспорт (улична мрежа в гр. Димитровград);

точкови (промишлени предприятия, източници на организирани емисии).

Направено е моделиране по следните групи източници:

отопление (площен източник);

неорганизирани източници – включва общински пазари и сгуроотвалите (площен източник);

емисии от транспорт – включва част от уличната мрежа (линейни източници);

емисии от промишленост (точкови източници).

Направено е и общо моделиране за всичките източници за определяне на комплексното им влияние.

Всичките изчисления са за 2007, 2010 и 2013 г. (прогнозен).

Програмният продукт изчислява средногодишната концентрация и броя на превишенията на средноденонощната норма. Средноденонощни стойности на концентрациите могат да бъдат изчислени, ако метеорологичният файл е формат AKTerm. Настоящата оценка е извършена с метеорологичният файл с формат AKS (статистически), предоставен от НИМХ.
Отчитане на фоновото замърсяване

Системата за дисперсионно моделиране изчислява приноса на местните източници. Разликата между дела на концентрацията с локален произход и общата концентрация в района (според измерванията) може да се дефинира като фонова концентрация. Ако тази фонова концентрация е известна от измерванията на места, отстоящи на известно разстояние от проучвания район, тя може да бъде включена в изчислението. След това обобщените концентрации, включително фоновата, могат напр. да бъдат сравнени с данни от измерванията в района.

За района на Димитровград не са налични достоверни данни за фоновите концентрации. За целите на моделирането като базова информация са ползвани данните от КФС „Рожен”. Тъй като данните от този пункт не са представителни за района на Димитровград към тях е добавен и т.нар. регионален фон. Той отразява редица фактори, които не могат да бъдат отчетени в програмния продукт, както и разликата между реално отчетените и изчислените концентрации. На практика с моделирането се изчислява влиянието на антропогенните източници, за които има налични достоверни данни.

Заложените в модела средногодишни фонови концентрации (µg/m³ ) са както следва:

В прогнозния модел за 2014 г. са заложени стойностите за 2010 г., тъй като не е възможно да се предвиди в бъдеще какво ще е фоновото замърсяване.

Получените средногодишни концентрации се визуализират върху избраната карта под формата на цветни полета.

Изчисленията за неопределеността на резултатите от моделирането спрямо средногодишното ниво на ФПЧ₁₀ са направени за рецепторната точка, съответстваща на местоположението на АИС Раковски.

За 2007 г. изчислената средногодишна концентрация е 40,59 μg/m, а измерената в пункта – 60,02 μg/m. Неопределеността на този резултат спрямо СГН от 40 μg/m е в размер на 48,6 (табл. 28).

За 2010 г. изчислената средногодишна концентрация е 43,04 μg/m, а измерената в пункта – 48,98 μg/m. Неопределеността на този резултат спрямо СГН от 40 μg/m е в размер на 14,9 (табл. 28).

И за двете години неопределеността на дисперсионното моделиране на средногодишните стойности е под 50%, т.е. изпълнени са нормативните изисквания към качеството на данните за извършената оценка чрез дисперсионно моделиране.

Тъй като програмният продукт изчислява средногодишни концентрации, неопределеността на резултатите може да бъде определена спрямо средногодишната норма. По тази причина за серния диоксид не може да бъде определена неопределеността на резултатите.

При моделирането нивото на неопределеността зависи от сигурността на входните данни, а именно:

начина на получаване на метеорологичния файл – използван е статистически тип файл, при който точността на изчисленията е по-малка, отколкото при времевия тип файл;

липса представителни данни относно регионалните фонови концентрации;

липсата на представителни данни за интензивността на движение на МПС и за дела на тежкотоварни автомобили;

липсата на сигурни данни за количеството и вида на горивата за отопление в бита и броя на домакинствата, които ги използват в локален мащаб.
6.6.3. Оценка на КАВ по видове източници

За извършване на оценката по видове източници е направено самостоятелно изчисление по групи източници.

Резултатите от моделирането са представени в таблици 17 и 18, както и на карти 1, 2, 3, 4, 5 и 6 от Приложение №2 към настоящата програма.

Влиянието на отоплението върху качеството на въздуха в Димитровград по отношение на ФПЧ₁₀ и серен диоксид може да се оцени като умерено.

През отоплителния сезон е възможно да предизвика моментни високи концентрации, но те биха били резултат от специфични метеорологични условия.

В бъдеще се очаква влиянието на отоплението все повече да намалява, заради тенденцията за увеличаване дела на домакинствата, използващи електричество.

Резултатите от моделирането са представени в таблици 19 и 20, както и на карти от 7 до 12 от Приложение №2 към настоящата програма.

Изводи:

Влиянието на организираните източници върху качеството на атмосферния въздух в гр. Димитровград може да се определи като умерено.

Възможно е при специфични метеорологични условия и моментни промени в технологичните процеси да се предизвикат наднормени концентрации.

В бъдеще се очаква намаляване на емисиите на ФПЧ₁₀ и серен диоксид след реализиране на мерки от производствените предприятия.

Резултатите от моделирането са представени в таблици 21 и 22, както и на карти от 13 до 18 от Приложение №2 към настоящата програма.

Влиянието на площните източници, може да се оцени като умерено, тъй като поради ниската им височина основната част от замърсяването остава на територията на съответните обекти.

Резултатите от моделирането са представени в таблица 23, както и на карти 19 и 20 от Приложение №2 към настоящата програма.

Не са извеждани резултати по показател серен диоксид, тъй като се счита, че влиянието на транспорта върху концентрациите на този замърсител е незначително. От една страна източник на серен диоксид са единствено дизеловите двигатели, а от друга са наложени нормативни ограничения върху съдържанието на сяра в горивото.

Изводи:

При тази оценка са включени всички групи източници, като оценката е направена за 2007 г., 2010 г. и 2013 г. (прогнозна).

Резултатите от моделирането са представени в таблици 24 и 25, както и на карти от 21 до 26 от Приложение №2 към настоящата програма.

Представената картина следва да се разглежда като вероятна, т.е. като показателна върху каква част от територията на гр. Димитровград има вероятност за високи средногодишни концентрации. От представените карти е видно, че замърсяването се локализира основно на територията на промишлените обекти.

Следва също да се има предвид, че моделът не отчита редица фактори, които биха могли да окажат голямо въздействие върху измерените концентрации в даден момент (напр. специфични климатични условия), както и не отчита вторичното замърсяване на атмосферния въздух. В действителност вероятността реалната картината да е по-неблагоприятна е голяма.

Изводи:

Тъй като програмният продукт изчислява средногодишни концентрации, а за серния диоксид няма такава направеното моделиране може да даде обобщена представа за състоянието на атмосферния въздух по този показател.

Влиянието на отделните групи източници при формиране на приземните концентрации на ФПЧ₁₀ и серен диоксид, и по-конкретно на техния относителен дял, не може да се определи еднозначно, тъй като е различно за различните точки от изследваната територия.

Приносът на отделните сектори и фона към средногодишните концентрации в рецепторната точка (АИС ”Раковски”).

Таблица 28