The $textsc{k}$-$\varepsilon$ algebraic stress model (KEASM) was applied to atmospheric dispersion simulation using the Lagrangian particle dispersion model and was compared with the most popular turbulence closure model in the field of atmospheric simulation, the Mellor-Yamada (MY) model. KEASM has been rarely applied to atmospheric simulation, but it includes the pressure redistribution effect of buoyancy due to heat and momentum fluxes. On the other hand, such effect is excluded from MY model. In the simulation study, the difference in the two turbulence models was reflected to both the turbulent velocity and the Lagrangian time scale. There was little difference in the vertical diffusion coefficient $\sigma$$_{z}$. However, the horizontal diffusion coefficient or calculated by KEASM was larger than that by MY model, coincided with the Pasquill-Gifford (PG) chart. The applicability of KEASM to atmospheric simulations was demonstrated by the simulations.s.
To simulate dispersion of atmospheric pollutants in urban areas, representative meteorological fields were calculated by classifying various meteorological data based on surface wind direction/speed and atmospheric stability obtained from the 5-year (2015~2019) record of ERA5 reanalysis data. Wind direction and speed were divided into 16 and 4 categories, respectively. Pasquill-Gifford (P-G) method is used to classify atmospheric stability into 3 categories for surface meteorological fields and Bulk Richardson number is used to classify atmospheric stability into 3 categories for vertical profiles. The atmospheric profiles of temperature, humidity, wind speed, and potential temperature for a given point (Seoul in this study) were grouped into the 192 (16 × 4 × 3) categories for each season. The classified atmospheric profiles represent the similarity of the group relatively well. These profiles can serve as input data for atmospheric dispersion modeling under various wind and stability conditions, providing more accurate and improved results. This approach ensures that vertical profiles accurately reflect the properties of surface data, enhancing correlation and reliability in simulation outcomes.
Many atmospheric dispersion models have been based on the Gaussian distribution concept of plume spread. In application of Gaussian plume dispersion models, vertical dispersion coefficient 3 has been known as a sensitive variable. Vertical diffusivity K2 (=Oz2/2t) tends to increase with surface roughness, and the value of K3 in urban area is larger than that in rural area due to heat emission as well as increased roughness. Though Pasquill proposed a modification scheme for qz vs x system of Pasquill-Gifford under consideration of roughness effect in 1976, there appears not to be realistic reexamination on the modification scheme. In this study literature review on the effect of terrain or roughness on venical plume dispersion has been carried out in order to improve the prediction results of atmospheric pollution concentration. Again a few research objectives on vertical atmospheric dispersion in complex terrain were Proposed.
본 연구는 격자형 가우시안 플룸모형을 Matlab언어를 이용하여 구축한 후, 영광원자력시설의 부지에서 시행된 추적자 확산실험자료를 이용하여 예측력을 평가하였다. 풍하방향으로는 20km까지 10m간격으로 격자를 구분하였으며, 풍하방향에 수직인 지표방향은 방출점을 중심으로 상하 5km를 각각 10m 간격으로 구분하여 $1,990{\times}1,000{\times}1$의 격자망으로 구성하였다. 실험당시의 대기안정도는 P-G방법에 의해 B등급으로 나타났으며 이를 이용하여 각 격자의 농도예측을 수행하였다. 반경 3km의 A-line의 경우가 반경 8km근방의 B-line에 비해 격자형 가우시안 모형의 예측력이 뛰어난 것으로 나타났으며, 방출점에서 거리가 멀어질수록 P-G방법에 의한 확산폭의 산정은 모형의 예측력을 떨어뜨리는 것으로 나타났다. 모형의 예측력을 향상시키기 위하여 P-G 방법에 의한 확산폭인 sigma y 및 sigma z를 선형계획법을 이용하여 수정하였다. 수정된 확산인자를 적용한 결과 3km와 8km 모두 모형의 예측력이 향상됨을 확인할 수 있었다. 향후 추적자 확산실험 데이터의 축적을 통해 기상조건에 따른 확산인자에 대한 경험식을 개발한다면 격자형 가우시안 모델이 원자력시설에서의 대기질 환경영향평가에 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 기대된다.
가우시안 모델의 부정확성의 중요한 요인중의 하나는 수평확산폭($\sigma$$_{y}$)과 연직확산폭($\sigma$$_{z}$)이다. (이와김,1992) 가우시안 모델에서 사용되는 확산폭 산출방법인 Pasquill-Gifford Scheme은 미국 Nebraska 주 O'neill 부근 풀로 덮힌 평탄한 지형에서 확산 실험을 수행한 Prairie grass project의 결과로 연기의 확산폭은 각 안정도 계급(A-F)별로 거리의 함수로 나타낸 식을 이용하고 있다.(중략)략)
Gaussian dispersion model is the most widely used tool for the ground level air pollution simulation. Though in spite of the convenience there are important problems on the Pasquill- Gifford' stability classification scheme which was used to define the turbulent state of the atmosphere or to describe the dispersion capabilities of the atmosphere which was each covers a broad range of stability conditions, and that they were very site specific, and the vertical dispersion calculation formula on the case of the unstable atmospheric condition. This paper was carried out to revise the Gaussian dispension model for the purposed of increase the modeling performance and propose the revised model, which was composed of the turbulent characteristics in the unstable atmospheric conditions. The proposed models in this study were composed of the profile method, Monin-Obukhove length, the probability density function model and the lateral dispersion function which was composed of the turbulent parameters, $u_*$(friction velocity), $w_*$(convective velocity scale), $T_L$(lagrangian time scale) for the model specific. There were very good performance results compare with the tracer experiment result on the case of the short distance (<1415m) from the source, but increase the simulation error(%) to stand off the source in the all models. In conclusion, the revised Gaussian dispersion model using the turbulent characteristics may be a good contribution for the development of the air pollution simulation model.
The Pasquill-Gifford stability category is a very important scheme of the Gaussian type dispersion model defined the complex turbulence state of the atmosphere by A grade(very unstable) to F grade(very stable). But there has been made a point out that this stability category might decrease the predictability of the model because it was each covers a broad range of stability conditions, and that they were very site specific. The APSM (Air Pollution Simulation Model) was composed of the turbulent parameters, i.e. friction velocity(${\mu}$$\_$*/), convective velocity scale($\omega$$\_$*/) and Monin-Obukhov length scale(L) for the purpose of the performance increasing on the case of the unstable atmospheric conditions. And the PDF (Probability Density Function)model was used to express the vertical dispersion characteristics and the profile method was used to calculate the turbulent characteristics. And the performance assessment was validated between APSM and EPA regulatory models(TEM, ISCST), tracer experiment results. There were very good performance results simulated by APSM than that of TEM, ISCST in the short distance (<1415 m) from the source, but increase the simulation error(%) to stand off the source in others. And there were differences in comparison with the lateral dispersion coefficient($\sigma$$\_$y/) which was represent the horizontal dispersion characteristics of a air pollutant in the atmosphere. So the different calculation method of $\sigma$$\_$y/ which was extrapolated from a different tracer experiment data might decrease the simulation performance capability. In conclusion, the air pollution simulation model showed a good capability of predict the air pollution which was composed of the turbulent parameters compared with the results of TEM and ISCST for the unstable atmospheric conditions.
가우시안 플륨모델(Gaussian plume model)을 사용한 대기확산의 예측에서 확산계수는 결과에 중요한 영향을 미치는 변수이다. 확산계수의 평가방법은 다양하며, 본 연구에서는 미국 원자력규제위원회(U. S. NRC) 권고 규제지침, 캐나다 원자력안전위원회(CNSC) 권고 규제지침, 확률론적 사고결말해석코드 MACCS와 MACCS2에서 권고 또는 적용하는 방법을 고찰하였다. U. S. NRC에서 권고하는 부지적합성 평가를 위한 가상사고시 대기확산모델을 기반으로 확산계수의 평가방법이 대기확산인자에 미치는 영향을 분석하였다. 확산계수는 Pasquill-Gifford 곡선을 기반으로 각기 다른 연구자들에 의해 얻어진 곡선의 피팅식(curve fitting equations)을 적용 또는 권고하고 있음을 확인하였다. 수평확산계수는 모든 규제지침과 코드에서 플륨의 사행효과를 반영하여 보정하고 있으나 그 적용 방법에 있어서는 차이를 나타냈다. 수직확산계수는 U. S. NRC 권고 규제지침을 제외하고 표면거칠기를 반영하여 보정하고 있다. 특정 표면거칠기에 대해 확산계수의 적용방법에 따라 대기확산인자는 최대 약 4배의 차이를 나타냈다. 표면거칠기는 대기확산인자에 중요한 영향을 나타냈으며, 동일 적용방법에 대해 표면거칠기에 따라 대기확산인자는 약 2~3배의 차이를 나타냈다.
미국 9.11 사고 이후 테러는 과거에 비하여 다중이용시설 공격을 통한 불특정 다수의 공격이 증가하고 있다. 연이은 런던 폭탄테러, 파키스탄의 자폭 등은 사람들의 공포심 및 사회적 불안감을 증가시켰다. 최근 국내에서 다양한 국제행사가 개최되고 있어, 방사능테러 위협에 대비한 방사성물질의 국가 안보 의식이 증대되고 있다. 본 논문에서는 HotSpot Code를 사용하여 서로 상이한 기상조건에 따른 결과를 비교하였다. 국내에서 발생 가능한 테러 시나리오 작성 후, RDD(Radiological Dispersal Device) 및 더티밤에 사용될 가능성이 높은 선원을 조사하였다. 기상조건은 Pasquill-Gifford 안정도 등급에 따라 가장 안정된 조건의 F, 가장 불안정한 조건의 A를 선택하여 비교하였다. 시뮬레이션을 통한 A, F 등급 결괏값은 방사선학적 영향에 의해 시민들이 급성 영향으로 사망하는 경우는 없다고 판단하였다. 또한, 풍속 및 기상 안정도에 따라 방사능의 도달 정도가 서로 다르며, 기상 조건에 따라 방사능 희석정도가 서로 다름을 확인할 수 있다. 분석결과는 방사능테러 발생 시 초동 대응에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.
TCM has been used for many environmental impact assessments in Korea. But there was reported that an error was found in area source calculation of original TCM and modified. In this study, TUM(TCM-urban mode) and TRM(TCM-rural mode) were developed for urban and rural area by modification of original TCM. McElroy-Pooler dispersion parameter was used for area and point source in TUM, Pasquill-Gifford parameter was used for area and point source in TRM. And Irwin's vertical wind speed profile exponents were used for TUM and TRM. Then predicted value by TUM, TRM and a value from the same area and point data by CDM2, ISCLT3 were compared. And it was found that predicted value from point source by TUM, TRM was very similar to a value by CDM2, ISCLT3, and predicted value from area source by TRM was similar to a value by CDM2, ISCLT3. But predicted value from area: source by TUM was an half lower than a value by CDM2, ISCLT3.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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