Россия
Россия
УДК 504.3.054 Загрязнение атмосферы. Загрязнение воздуха
УДК 338.14 Экономический ущерб
На фоне расширения номенклатуры и модернизации инструментального контроля автомобильных загрязнителей атмосферы, осуществляемого в рамках беспрецедентного ужесточения норм на выбросы в странах Европейского Союза Euro 7, обосновывается разработка и внедрение в Санкт-Петербурге интеллектуальных цифровых систем онлайн мониторинга качества атмосферного воздуха и модельного прогнозирования локальных сверхнормативных превышений концентраций NO2 в жилых застройках, примыкающих к городским автомагистралям. Прогнозы выполняются по оригинальным математическим моделям с использованием информации о структуре, интенсивности автотранспортных потоков и коэффициентов выбросов вредных (загрязняющих) веществ для пяти учетных групп автомобилей: легковых, микроавтобусов и автофургонов, грузового коммерческого, тяжелого грузового транспорта и автобусов. Система мониторинга внедрена на региональном уровне.
урбанизация, автомобили, отработавшие газы, токсичность, потенциал парниковых газов, население, цифровой мониторинг
1. Lozhkina O.V., Malchikov K.B. Comparative analysis of pollutant content in exhaust gases of passenger cars operating with different types of fuel // Сервис безопасности в России: опыт, проблемы, перспективы. Пожарная и экологическая безопасность зданий в России и ЕАЭС. 2023. P. 21–23. EDN AJAZIK.
2. Корпач А.А., Левковский А.А. Обзор действующих и перспективных требований по ограничению выбросов вредных веществ с отработавшими газами двигателей легковых автомобилей // Автотракторостроение и автомобильный транспорт: сб. науч. трудов: в 2-х т. Минск: Белорусский нац. техн. ун-т, 2021. Т. 1. С. 153–156. EDN WJNGQF.
3. Towards zero pollution vehicles by advanced fuels and exhaust aftertreatment technologies / S. Saarikoski [et al.] // Environmental Pollution. 2024. Vol. 347. P. 123665. DOI:https://doi.org/10.1016/j.envpol.2024.123665. EDN RIFUYA.
4. Measurement of Gaseous Exhaust Emissions of Light-Duty Vehicles in Preparation for Euro 7: A Comparison of Portable and Laboratory Instrumentation / V. Valverde [et al.] // Energies 2023. № 16. P. 2561. DOI:https://doi.org/10.3390/en16062561.
5. Euro 7 proposal assessment of a Euro VI parallel hybrid electric bus / N. Gonzalez Fonseca [et al.] // Transportation Research Part D: Transport and Environment. 2024. Vol. 129. P. 104125. DOI:https://doi.org/10.1016/j.trd.2024.104125.
6. Гавкалюк Б.В., Ложкин В.Н. Обоснование чрезвычайно значимых характеристик конструктивной безопасности автотранспорта для городского населения // Проблемы управления рисками в техносфере. 2024. № 3 (71). С. 33–40. DOI:https://doi.org/10.61260/1998-8990-2024-3-33-40.
7. Применение комплекса AVL CRUISE M для моделирования работы двигателя в составе транспортного средства / А.С. Стряпунин [и др.] // Двигателестроение. 2023. № 4 (294). EDN: https://elibrary.ru/LBSLUM. DOI:https://doi.org/10.18698/jec.2023.4.16-23.
8. Сomputer-based calculation of atmospheric pollutant emissions by automobile transport at controlled crossings / G. Denisov [et al.] // MATEC Web Conf. The VI International Scientific and Practical Conference «Information Technologies and Management of Transport Systems» (ITMTS 2020). 2021. Vol. 334. P. 02032. DOI:https://doi.org/10.1051/matecconf/202133402032.
9. Air Pollution Modelling at an Urban Scale – Russian Experience and Problems /E.L. Genikhovich [et al.] // Water, Air, & Soil Pollution: Focus 2. 2002. P. 501–512.DOI:https://doi.org/10.1023/A:1021336829300.
10. Vasilyev A., Tarkhov D. Mathematical Models of Complex Systems on the Basis of Artificial Neural Networks // Nonlinear Phenomena in Complex Systems. 2014. Vol. 17. № 3. P. 327–335.
