Атмосфера должна быть чистой. Применение статистических методов при аттестации источников эмиссии и оценке качества атмосферного воздуха. Виктор Валентинович Назаркин

концентрации (τ₁ = 20 мин.) и суточной (τ₂=24 часа) меняется от 0,17 до 0,58. Таким образом, соотношение (2.2) рекомендуется для прогнозных оценок, если можно экспериментальным, а не из расчета рассеяния, путем оценить и рассчитать концентрацию, осредненную за некоторый период времени. Для больших периодов осреднения вместо (2.2.) рекомендовано соотношение:

      (2.3.)

      где – параметр вытянутости розы ветров,

      Р₀ =0,125

      Если подобные формулы и дают представление о соотношениях между соответствующими величинами, то в силу локальных причин не позволяют оценить возможные экстремальные значения концентрации. Они не дают ни каких рекомендаций и алгоритмов при определении входящих в них величин, то есть по организации соответствующего контроля [8,9]. Единственная рекомендация, которая приводится в упомянутых работах, состоит в том, что любые данные нуждаются в коррекции и время отбора проб (время осреднения) всегда должно учитываться и приводиться вместе с данными о концентрациях.

      Проблема осреднения по времени во многих случаях не учитывается при оценке санитарно-гигиенической обстановки из-за отсутствия соответствующих методических материалов. Эта проблема не учитывается при сравнении работы приборов и методик определения концентрации отдельных ингредиентов ЗВ в источниках выбросов и объектах окружающей среды. Известно, что одним из возможных путей решения проблемы осреднения является реализация методик статистической фильтрации и гармонического анализа экспериментальных данных, что может позволить получить оценки экстремальных значений концентрации, соответствующих необходимым временам осреднения, однако для этого необходима детальная информация о процессе Х(t), чтобы избежать маскировки частот.

      Метод гармонического анализа временных рядов состоит в представлении случайной функции в виде конечной суммы ряда Фурье, при этом случайная функция заменяется детерминированной, а для достижения достаточной точности (учета 95% реальной дисперсии) достаточно рассчитать 4 -5 членов разложения [ 11, 16 ].

      Наиболее существенные результаты применения дисперсионного анализа можно ожидать при интерпретации данных о распределении концентрации ЗВ на больших территориях, то есть оценка изменчивости концентрации ингредиента по району, на котором расположены несколько стационарных постов контроля [19]. Очевидно, что в общем случае концентрация каждого отдельного ингредиента ЗВ есть случайная функция X(x, t) точки пространства Х=(х₁, х₂, х₃) и времени (t). Перечисленные выше вопросы относились в основном к временной структуре концентрации ЗВ в точке контроля, однако правомерно поставить вопрос и о пространственной структуре. Одним из возможных способов оценки санитарно гигиенической обстановки является метод построения системы неслучайных ортогональных функций φ_к(х) таких , что отрезок ряда Фурье является наилучшей аппроксимацией случайной функции X(x, t) в смысле средней квадратичной погрешности, то есть система функций φ_к(х) такова, что приближенное равенство