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Previous issue date: 2007-02-23 / Currently, the search for analytical solutions for the dispersion problems is one of the
main research subjects in the pollutant dispersion modeling. These solutions become
important due to the intention to obtain dispersion models that generate reliable
results in a small computational time, which are of great interest for regulatory air
quality applications. Lagrangian particle models are an important and effective tool to
simulate the atmospheric dispersion of airborne pollutants. These models are based
on the Langevin equation, which is derived from the hypothesis that the velocity is
given by the combination between a deterministic term and a stochastic term. In this
work is presented a new Lagrangian particle model to simulate the pollutant
dispersion in low wind speed conditions. During low wind speed, the diffusion of a
pollutant in the planetary boundary layer (PBL) is indefinite and it has been observed
that the plume is subject to a great deal of horizontal undulations, which are called
plume meandering. The method proposed leads to a stochastic integral equation
whose solution has been obtained through the Method of Successive Approximations
or Picard s Iteration Method. The integral equation is written in terms of the real and
imaginary parts of the complex function before performing the multiplication of the
integrating factor, expressed by the Euler formula, inside and outside of the integral
solution. To take account the meandering effect, the Frenkiel s Eulerian
autocorrelation functions for low wind conditions is included naturally in the model.
The new approach has been evaluated through the comparison with experimental
data and other different dispersion models. Particularly, the results obtained by the model agree very well with the experimental data, indicating the model represents the
dispersion process correctly in low wind speed conditions. It is also possible to verify
that the new model results are better than ones obtained by the other models. The
analytical feature of the technique and the natural inclusion of the Frenkiel s Eulerian
autocorrelation function become the model more accurate than other models. / Atualmente, a busca por soluções analíticas para os problemas de dispersão é um
dos principais assuntos de pesquisa na modelagem da dispersão de poluentes.
Estas soluções tornam-se importantes devido à intenção de obter modelos de
dispersão que geram resultados confiáveis em um tempo computacional pequeno,
que são de grande interesse para aplicações no controle da qualidade do ar.
Modelos de partícula Lagrangeano são uma ferramenta importante e eficaz para
simular a dispersão atmosférica de poluentes do ar. Esses modelos são baseados
na equação de Langevin, que é derivada da hipótese que a velocidade é dada por
uma combinação entre um termo determinístico e um termo estocástico. Neste
trabalho é apresentado um novo modelo de partícula Lagrangeano para simular a
dispersão de poluentes em condições de velocidade de vento fraco. Durante a
velocidade de vento fraco, a difusão de um poluente na Camada Limite Planetária
(CLP) é indefinida e tem sido observado que a pluma está sujeita a grandes
ondulações horizontais, que são chamadas meandro do vento. O método proposto
leva a uma equação integral estocástica cuja solução é obtida através do Método
das Aproximações Sucessivas ou Método Iterativo de Picard. A equação integral é
escrita em termos das partes real e imaginária da função complexa antes de realizar
a multiplicação do fator integrante, expresso pela fórmula de Euler, dentro e fora da
solução integral. Para considerar o efeito do meandro, as funções de autocorrelação
Euleriana de Frenkiel para condições de vento fraco são incluídas naturalmente no modelo. A nova aproximação foi avaliada através da comparação com dados
experimentais e outros diferentes modelos de dispersão. Particularmente, os
resultados obtidos pelo modelo concordam muito bem com os dados experimentais,
indicando que o modelo representa o processo de dispersão corretamente em
condições de velocidade de vento fraco. Também é possível verificar que os
resultados do novo modelo são melhores do que os obtidos pelos outros modelos. A
característica analítica da técnica e a inclusão natural da função de autocorrelação
Euleriana de Frenkiel tornam o modelo mais exato que os outros modelos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpel.edu.br:123456789/2183 |
| Date | 23 February 2007 |
| Creators | Sallet, Marieli, Sallet, Marieli |
| Contributors | CPF:57246688072, http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4763793A0, Campos, Cláudia Rejane Jacondino de, Carvalho, Jonas da Costa |
| Publisher | Universidade Federal de Pelotas, Programa de Pós-Graduação em Meteorologia, UFPel, BR, Meteorologia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPEL, instname:Universidade Federal de Pelotas, instacron:UFPEL |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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