Experimental methods of plume dispersion in convective boundary layer using a composite turbulence water tank have been established through (ⅰ) manufacturing of water tank system, (ⅱ) providing of tracer whose volatility is relatively low, (ⅲ) development of software for image processing of dispersed particles in fluid, and (ⅳ) application of appropriate similarity law. Using these methods, the vertical dispersion coefficient $$\sigma$_2$ at long distances on mesoscale and the centerline height $Z_c$ of plumes have been measured. Measurement of $$\sigma$_2$ have been validated through comparison with CONDORS field experiments, and analysed with respect to the intensity of heat flux and mechanical turbulence as well as plume release height. Downwind distance where plume center height approaches to final level has also been analysed in respect of these three parameters.
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.
Six complex terrain dispersion models recommended by the U. S. Environmental Protection Agency were investigated using a hypothetical case in which a plume approaches complex terrain. The six models considered were Valley, CTSCREEN, COMPLEX 1, SHORTZ, RTDM, and CTDMPLUS, the latter four being closely studied. Highest concentrations were predicted for 48 receptors and plume behaviors were compared for stable and unstable meteorological conditions. Under stable conditions, ground-level concentrations were determined by the height of the plume centerline above the terrain. The concentrations estimated by SHORTZ and COMPLEX I were higher than those estimated by CTSCREEN, with CTDMPLUS predicting the lowest concentrations. In particular, the height of the lift midpoint, as well as the co.nterline of the plume, are important in the model calculation of CTDMPLUS. Under unstable conditions, the vertical dispersion plays a key role in determining ground -level concentrations. For this case, concentrations predicted by CTDMPLUS were the 'highest, whereas those predicted by SHORTZ were the lowest. Concentration distributions predicted by CTDMPLUS are quite similar to typical Gaussian distributions even on complex terrain, except for a slight shift of the plume centerline due to the of(tract of the geostrophic wind. In addition,24-hour average concentrations were estimated for comparison with results from the Valley model. Among the four models studied closely, CTDMPLUS predicted the lowest 24-hour average concentrations, but the concentrations estimated by Valley were lower than those estimated by CTDMPLUS.
Dispersion coefficient preprocessing schemes have been examined to improve plume dispersion model performance in complex coastal areas. The performances of various schemes for constructing the sigma correction order were evaluated through estimations of statistical measures, such as bias, gross error, R, FB, NMSE, within FAC2, MG, VG, IOA, UAPC and MRE. This was undertaken for the results of dispersion modeling, which applied each scheme. Environmental factors such as sampling time, surface roughness, plume rising, plume height and terrain rolling were considered in this study. Gaussian plume dispersion model was used to calculate 1 hr $SO_2$ concentration 4 km downwind from a power plant in Boryeung coastal area. Here, measured data for January to December of 2002 were obtained so that modelling results could be compared. To compare the performances between various schemes, integrated scores of statistical measures were obtained by giving weights for each measure and then summing each score. This was done because each statistical measure has its own function and criteria; as a result, no measure can be taken as a sole index indicative of the performance level for each modeling scheme. The best preprocessing scheme was discerned using the step-wise method. The most significant factor influencing the magnitude of real dispersion coefficients appeared to be sampling time. A second significant factor appeared to be surface roughness, with the rolling terrain being the least significant for elevated sources in a gently rolling terrain. The best sequence of correcting the sigma from P-G scheme was found to be the combination of (1) sampling time, (2) surface roughness, (3) plume rising, (4) plume height, and (5) terrain rolling.
A numerical simulation of plume from a stack into atmospheric cross flow is investigated using a two-dimension model. The simulation is based on the ${\kappa}{\sim}{\varepsilon}$ turbulence model and a finite volume method. In this paper, it mostly researches how the wind velocity affects the flue gas diffusion from an 80 m high stack. Wind velocity is one of the most important factors for flue gas diffusion. The plume shape size, the injection height, the NO pollutant distribution and the concentration at the near ground are presented with two kinds of wind velocities, 1 m/s and 5 m/s. It is found that large wind velocity is better for flue gas diffusion, it generates less downwash. Although the rise height is lower, the pollutant dilutes faster and more sufficient.
Tracer experiments were performed 4 times in December 1992 on the relatively flat terrain and nearby building area adjacent to the Taedok Science Town in Korea. Each experiment was continued for relatively short period of 1 or 2 hours with intermittent release of SF6 up to 2.07g/s at 10m height. Movement of tracer plume was tracked by a continuous tracer analyzer installed on an air monitoring van. Simulation with INPUFF was carried out to analyze and predict experiments. Measured profiles of tracer plume were narrow and sharp while predicted profiles by INPUFF were broad and slowly varied. Tracer plumes were detected at a short distance of 0.5 to 2.2 km mainly due to intermittent release and high value of lower detectable limit. Various experimental conditions were tested by INPUFF simulation in order to find desirable conditions. Higher wind speed and less variable wind direction could yield longer distance of plume tracking only when the lower detectable limit was sufficiently low. Distance of plume tracking was long and did not much depend on the lower detectable limit in stable atmospheric conditions.
Complex terrain which is rather typical topographic character in Korea would greatly influence the dispersion of air pollutant. In this study, we investigated how the complex terrain in the vicinity of the coal-fired plant affects the air dispersion modeling results by using several US EPA models: SCREEN, CTSCREEN, ISCLT3, ISCST3, and RTDM. Screening analysis was followed by long-term analysis, and the plume movement over the terrain was precisely tracked for selected cases. Screening analysis revealed that the highest concentration of sulfur dioxide occurs at the downwind distance of 1.3 km under the unstable conditions with weak winds. However, this highest level of $SO_2$ could be raised by 4 times even in the presence of a hill of 170 m at a distance of 2 to 3 km. Seasonal and annual average concentrations predicted with the ISCLT3, ISCST3, and RTDM models showed a rapid incrase of $SO_2$ levels in front of the high mountains which are located more than 15 km away fromt the source. The highest concentrations predicted with ISCST3 were significantly higher than those with ISCLT3 and RTDM mainly because ISCST3 chooses simple-terrain model calculations for receptors between stack height and plume height. Although the highest levels under the stable conditions were usually found in the areas beyond 15 km or more, their absolute values were not so high due to enough dispersion effects between the source and the receptors.
The particle depolarization ratios were retrieved from the observation with a multi-wavelength Raman lidar at Gwangju, Korea ($35.11^{\circ}N$, $126.54^{\circ}E$). The measurements were carried out on 24 February and 9 March 2004. Using the particle depolarization ratios, the non-dust aerosol particles were distinguished from the Asian dust plume, and the proportion of the non-dust particle to total dust plume was retrieved. The calculated proportion of the non-dust particle was used for the retrieval of backscatter coefficients at 355, 532, and 1064 nm and extinction coefficients at 355 and 532 nm of non-dust particles in the dust plume. Microphysical parameters of non-dust particles including single-scattering albedo at 532 nm were retrieved using retrieved optical values. The retrieved single-scattering albedo of non-dust particles was 0.92~0.95 below 1 km height and 0.82~0.91 above 1 km height on 24 February 2004 and $0.81{\pm}0.03$ on 9 March 2004.
An analysis for particle settling effects via of plume centerline tilted exponentially under the influence of panicle settling velocity is carried out for particle of $30{\mu}m$ diameter with $1g/cm^3$ density and 0.02m/s settling velocity corresponding to its particle characteristic according to various wind speeds, atmospheric stabilities. Characteristic analysis of surface concentration distribution simulated by Lagrangian model also are carried out under the influence of plume centerline tilted exponentially at 10m stack height emitted 200 particles per second. This study reveals that plume centerline at the nearby source is sharply tilted exponentially under the condition of stable, weakly wind speed, therefore the lower concentration at the nearby source, the higher concentration at the downwind distance far away from source than actual one is brought out, if not apply the effect of plume centerline tilted exponentially to diffusion Model.
The sensitivity analysis of two short-term models (ISCST3, INPUFF2.5) is performed to improve the model accuracy. It appears that the sensitivities on the changes of wind speed, stack height and stack inner diameter in the near distance from source, stability and mixing height in the remote distance form source, are significant. Also the gas exit velocity, stack inner diameter, gas temperature and air temperature which affect the plume rise have some effects on the concentration values of each model within the downwind distance where final plume rise is determined. And in modeling for the atmospheric dispersion of point pollutant source INPUFF2.5 can calculate amount, trajectory of puff and concentration versus time at each receptors. So, it is compatible to analyze distribution of point pollutants concentration at modeling area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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