SIMULATION OF AEROSOL DRY DEPOSITION UNDER CONDITIONS OF HETEROGENEITY LAND-USE CATEGORIES FOR THE ARCTIC REGIONS

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

Modeling of dry deposition of aerosol particles is presented based on a model that takes into account the influence of particle size and density, land-use categories and dynamic friction velocity in the Arctic regions of the Far North with heterogeneous land-use categories. The influence of modeling the heterogeneity land-use categories on the pollution of the earth's surface due to dry deposition has been studied; the results obtained using the model used have been compared with models with averaged deposition parameters and corrections to the rate of dry deposition. Estimates of conditional contamination of the earth's surface by radioactive aerosols with particles of 0.1, 1 and 10 microns in the Arctic regions of the Far North with heterogeneous land-use categories under real meteorological conditions in summer and winter were obtained.

Sobre autores

D. Pripachkin

Nuclear Safety Institute of the RAS; National Research Nuclear University Moscow Engineering Physics Institute

Email: dmrwer@mail.ru
Moscow, Russia; Moscow, Russia

V. Vysotsky

Nuclear Safety Institute of the RAS

Moscow, Russia

K. Rubinstein

Nuclear Safety Institute of the RAS

Moscow, Russia

R. Ignatov

Nuclear Safety Institute of the RAS

Moscow, Russia

I. Gubenko

Nuclear Safety Institute of the RAS

Moscow, Russia

S. Antipov

Nuclear Safety Institute of the RAS

Moscow, Russia

A. Budyka

National Research Nuclear University Moscow Engineering Physics Institute

Moscow, Russia

Bibliografia

  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.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–NãoComercial–SemDerivações 4.0 Internacional.

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».