We developed a grid-based Gaussian plume model to evaluate tracer release data measured at Young Gwang nuclear site in 1996. Downwind distance was divided into every 10m from 0.1km to 20km, and crosswind distance was divided into every 10m centering released point from -5km to 5km. We determined dispersion factors, ${\sigma}_y\;and\;{\sigma}_z$ using Pasquill-Gifford method computed by atmospheric stability. Forecasting ability of the grid-based Gaussian plume model was better at the 3km away from the source than 8km. We confirmed that dispersion band must be modified if receptor is far away from the source, otherwise P-G method is not appropriate to compute diffusion distance and diffusion strength in case of growing distance. So, we developed an empirical equation using linear programming. An objective function was designed to minimize sum of the absolute value between observed and computed values. As a result of application of the modified dispersion equation, prediction ability was improved rather than P-G method.
Kang Sung-Dae;Kimura Fujio;Lee Hwa-Woon;Kim Yoo-Keun
Environmental Sciences Bulletin of The Korean Environmental Sciences Society
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v.1
no.1
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pp.35-43
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1997
Handling the emergency problems such as Chemobyl accident require real time prediction of pollutants dispersion. One-point real time sounding at pollutant source and simple model including turbulent-radiation process are very important to predict dispersion at real time. The stability categories obtained by one-dimensional numerical model (including PBL dynamics and radiative process) are good agreement with observational data (Golder, 1972). Therefore, the meteorological parameters (thermal, moisture and momentum fluxes; sensible and latent heat; Monin-Obukhov length and bulk Richardson number; vertical diffusion coefficient and TKE; mixing height) calculated by this model will be useful to understand the structure of stable boundary layer and to handling the emergency problems such as dangerous gasses accident. Especially, this simple model has strong merit for practical dispersion models which require turbulence process but does not takes long time to real predictions. According to the results of this model, the urban area has stronger vertical dispersion and weaker horizontal dispersion than rural area during daytime in summer season. The maximum stability class of urban area and rural area are 'A' and 'B' at 14 LST, respectively. After 20 LST, both urban and rural area have weak vertical dispersion, but they have strong horizontal dispersion. Generally, the urban area have larger radius of horizontal dispersion than rural area. Considering the resolution and time consuming problems of three dimensional grid model, one-dimensional model with one-point real sounding have strong merit for practical dispersion model.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.15
no.6
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pp.757-765
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1999
Lagrangian particle dispersion model(LPDM) is an effective tool to calculate the dispersion from a point source since it dose not induce numerical diffusion errors in solving the pollutant dispersion equation. Fictitious particles are released to the atmosphere from the emission source and they are then transported by the mean velocity and diffused by the turbulent eddy motion in the LPDM. The concentration distribution from the dispersed particles in the calculation domain are finally estimated by applying a particle count method or a Gaussian kernel method. The two methods for calculating concentration profiles were compared each other and tested against the analytic solution and the tracer experiment to find the strength and weakness of each method and to choose computationally time saving method for the LPDM. The calculated concentrations from the particle count method was heavily dependent on the number of the particles released at the emission source. It requires lots fo particle emission to reach the converged concentration field. And resulting concentrations were also dependent on the size of numerical grid. The concentration field by the Gaussian kernel method, however, converged with a low particle emission rate at the source and was in good agreement with the analytic solution and the tracer experiment. The results showed that Gaussian kernel method was more effective method to calculate the concentrations in the LPDM.
Various Eulerian-Lagrangian numerical models for the one-dimensional longitudinal dispersion equation are studied comparatively. In the model studied, the transport equation is decoupled into two component parts by the operator-splitting approach ; one part governing adveciton and the other dispersion. The advection equation has been solved using the method of characteristics following fluid particles along the characteristic line and the results are interpolated onto an Eulerian grid on which the dispersion equation is solved by Crank-Nicholson type finite difference method. In solving the advection equation, various interpolation schemes are tested. Among those, Hermite interpolation polynomials are superior to Lagrange interpolation polynomials in reducing dissipation and dispersion errors in the simulation.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.16
no.2
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pp.141-150
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2000
In order to genralize the vertical dispersion of plume at long distances on mesoscale over complex terrain dispersion coefficients data have been obtained systematically according to lapsed time after release by using a composite turbulence water tank that simulates convective boundary layer. Dispersion experiments have been carried out for various combined conditions of thermal turbulence intensity mechanical turbulence intensity and plume release height at slightly to moderately unstable conditions. Results of tracer dispersion experiments conducted using water tank camera and image processing system have been converted into atmospheric dispersion data through the application of similarity law. The equation $\sigma$z/Zi=aX/(b+c X2)0.5 where $\sigma$2; vertical dispersion coefficient zi : mixing height X : dimen-sionaless downwind distance was confirmed to be an appropriate and general equation for expressing $\sigma$2 variation with turbulence intensity and plume release height, The value of "a" was found to be principally affected by mechanical turbulence intensity and that of "b" by mechanical turbulence intensity and release height. It was confirmed that the magnitude of "c" varies with release height. Results of water tank experiments on the relationship of $\sigma$2 vs downwind distance x have been compared with actual atmospheric dispersion data such as CONDORS data and Bowne's nomogram Operating conditions of a composite turbulence water tank for simulating the field turbulence situations of CONDORS experiments and Bowne's $\sigma$2(x) nomogram for suburban area have also been investigated in terms of water temperature difference between convection water tank and bottom plate heating tank grid plate stroke mixing water depth length scale and velocity scale. Moreover the effect of mechanical turbulence intensity on vertical dispersion has been discussed in the light of release height and downwind distance. height and downwind distance.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.17
no.11
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pp.1060-1071
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2005
Passive gas dispersions over a 1/1000 scale terrain model at Eiffel type wind tunnel were reproduced by numerical simulation. Large eddy simulation was used to treat the sub-grid scale turbulences. The terrain features were represented by millions of point forces densely distributed over the solid surface using the virtual boundary method. The model simulations agreed very well with the experiments in a consistent fashion for all wind directions. The measured profiles of the wind speeds as well as the tracer gas concentrations were nicely simulated by the CFD model at most locations scattered over the model terrain. With scale factor adjusted and the thermal stratification effects incorporated, the CFD model was expected to provide reliable information on pollutant dispersions over the real complex terrains.
A two-dimensional stream tube dispersion model is developed to simulate accurately transverse dispersion processes of pollutants in natural channels. Two distinct features of the stream tube dispersion model derived herein are that it employs the transverse cumulative discharge as an independent variable replacing the transverse distance and that it is developed in a natural coordinate system which follows the general direction of the channel flow. In the model studied, Eulerian-Lagrangian method is used to solve the stream tube dispersion equation. The stream tube dispersion equation is decoupled into two components by the operator-splitting approach; one is governing advection and the other is governing dispersion. The advection equation has been solved using the method of characteristics and the results are interpolated onto Eulerian grid on which the dispersion equation is solved by centered difference method. In solving the advection equation, cubic spline interpolating polynomials is used. In the present study, the results of the application of this model to a natural channel are compared with a steady-state flow measurements. Simulation results are in good accordance with measured data.
Sample preparation is very important for crystal structure analysis of novel nanostructured materials in electron microscopy. Generally, a grid dispersion method has been used as transmission electron microscope (TEM) sampling method of nano-powder samples. However, it is difficult to obtain the cross-sectional information for the tabular-structured materials. In order to solve this problem, we have attempted a new sample preparation method using focused ion beam. Base on this approach, it was possible to successfully obtain the electron diffraction patterns and high-resolution TEM images of the cross-section of tabular structure. Finally, we were able to obtain three-dimensional crystallographic information of novel zeolite nano-crystal of the tabular morphology by applying the new sample preparation technique.
The two-dimensional Random-Walk model in which fluid and pollutant particles are tracked using statistical concept was developed to simulate dispersion processes in natural streams. The calibration of the model shows that the error decreases as the number of grid increases, and/or the number of particles in each grid increases. The proposed model is tested against the dispersion data collected in the Grand River, Canada. The simulation results show that the 2-D Random-Walk model describes two-dimensional mixing phenomena occurred in the irregular meandering stream very accurately.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.6
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pp.890-898
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2022
Dispersion of suspended sediment, caused by coastal and marine development, is a key item in assessing marine environmental impact as it adversely affects marine life by increasing the level of turbidity and decreasing the amount of sunlight in seawater. However, its estimation has not been reliable because of the absence of a standard for the data measurement and divergent approaches to the impact assessment. In this study, we examined the estimation models from 58 Marine Environmental Impact Statements (MEISs, 2012-2014) to identify the gaps in the assessment and devise ways of improving the estimation. We developed four index items-grid system; unit load, particle size, and settling velocit-to evaluate their reliability in the estimation. The mean reliability score of each index was overall low-25 for grid system, 60 for unit load, 34 for particle size, and 17 for settling velocity. To ensure high reliability, it is important to develop a standard guideline that defines precise measurement of suspended sediment for unit load and settling velocity by particle size, followed by a grid system with compatible size for modelling. This can improve the estimation and thus underlie coherent impact assessment of suspended sediment dispersion on marine environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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