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Modelos estocásticos para tratamento da dispersão de material particulado na atmosfera / Stochastic models for the treatment of dispersion in the atmosphereAlves, Claudia Marins 13 November 2006 (has links)
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Previous issue date: 2006-11-13 / Lagrangian stochastic models are a largely used tool in the study of passive substances dispersion inside the Atmospheric Boundary Layer.
Its application is related to the trajectory computation of thousands of particles, that numerically simulate the dispersion of suspense substances in the atmosphere. In this study, the basic concepts related to the Lagrangian stochastic modelling are presented and discussed together with its main characteristics and its computational implementation,
to the study of particles dispersion in the atmosphere. In a computational experiment, the obtained results are compared with observational data from the TRACT experiment, that took place in Europe in 1992.
The input data needed for the dispersion model are extracted from simulations with the numerical weather forecast model RAMS. Dispersion over Rio de Janeiro region is also tested in a second experiment. / Modelos Lagrangianos estocásticos constituem ferramenta muito utilizada no estudo da dispersão de substâncias passivas na Camada Limite Atmosférica.
Sua aplicação consiste em calcular a trajetória de milhares de partículas, que simulam numericamente a dispersão de uma substância em suspensão na atmosfera. Nesta tese, são apresentados e discutidos os conceitos básicos relacionados à Modelagem Lagrangiana Estocástica de Partículas, bem como suas principais características e sua implementação computacional, para o estudo da dispersão de partículas na atmosfera. Numa experimentação computacional, comparam-se os resultados obtidos com dados observacionais
provenientes do experimento TRACT, realizado na Europa em 1992.
Os dados de entrada necessários ao modelo de dispersão são extraídos de simulações do modelo de previsão numérica do tempo RAMS.
A dispersão sobre o Estado do Rio de Janeiro é também testada em um segundo experimento.
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Stochastic models for the treatment of dispersion in the atmosphere / Modelos estocásticos para tratamento da dispersão de material particulado na atmosferaClaudia Marins Alves 13 November 2006 (has links)
Lagrangian stochastic models are a largely used tool in the study of passive substances dispersion inside the Atmospheric Boundary Layer.
Its application is related to the trajectory computation of thousands of particles, that numerically simulate the dispersion of suspense substances in the atmosphere. In this study, the basic concepts related to the Lagrangian stochastic modelling are presented and discussed together with its main characteristics and its computational implementation,
to the study of particles dispersion in the atmosphere. In a computational experiment, the obtained results are compared with observational data from the TRACT experiment, that took place in Europe in 1992.
The input data needed for the dispersion model are extracted from simulations with the numerical weather forecast model RAMS. Dispersion over Rio de Janeiro region is also tested in a second experiment. / Modelos Lagrangianos estocásticos constituem ferramenta muito utilizada no estudo da dispersão de substâncias passivas na Camada Limite Atmosférica.
Sua aplicação consiste em calcular a trajetória de milhares de partículas, que simulam numericamente a dispersão de uma substância em suspensão na atmosfera. Nesta tese, são apresentados e discutidos os conceitos básicos relacionados à Modelagem Lagrangiana Estocástica de Partículas, bem como suas principais características e sua implementação computacional, para o estudo da dispersão de partículas na atmosfera. Numa experimentação computacional, comparam-se os resultados obtidos com dados observacionais
provenientes do experimento TRACT, realizado na Europa em 1992.
Os dados de entrada necessários ao modelo de dispersão são extraídos de simulações do modelo de previsão numérica do tempo RAMS.
A dispersão sobre o Estado do Rio de Janeiro é também testada em um segundo experimento.
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