calitatea aerului si ecologie

8/3/2019 Calitatea Aerului Si Ecologie

1/74

Curs : Ecologie si calitate a aerului

1

LECTIA 1 : Poluanti si surse de producere

Cuprins :

LECTIA 1 : Poluanti si surse de producere......................................................................................11CLASIFICAREA POLUANTILOR.....................................................................................................12UMIDITATEA AERULUI I BIOALERGENI ......................................................................................13PARTICULE SOLIDE SAU LICHIDE N SUSPENSIE IN AER(AEROSOLI).............................................24METALE GRELE ..........................................................................................................................25COMPUI GAZOI ........................................................................................................................25NORME IGIENICO-SANITARE INTERNAIONALE PRIVIND CONCENTRAIILE MAXIME ADMISEPENTRU DIVERI POLUANI INTERIORI ...........................................................................................66.LEGISLAIA NAIONAL PRIVIND CALITATEA AERULUI .............................................................7

1 Clasificarea poluantilor

Poluanii interiori pot fi grupai n patru mari categorii :- umiditatea aerului i bioalergeni,- particule solide sau lichide (aerosoli),- metale grele i- compui gazoi.

2 Umiditatea aerului i bioalergeni

Concentraia de vapori de H2O din aerul interior nu este, n sine, un poluant periculos pentrusntatea uman. dect n msura n care, prin depirea unor anumite limite (inferioar sausuperioar), ea favorizeaz anumite fenomene colaterale.

Pentru a nu deveni periculoas n mod indirect pentru sntatea uman, umiditatea relativ aaerului interior trebuie s fie cuprins ntre 40 si 70%. Sub limita inferioar de 40% se pot produce reacii de uscciune a mucoaselor i afeciuni cronice ale cilor respiratorii (rinite), ntimp ce valori importante conduc la bioalergenilor.

Sursele de degajare interioare de vapori de H2O sunt n principal : oamenii (prin respiraie,perspiraie i transpiraie) i activitile umane, cum ar fi : bi, gtit, splarea locuinei.

Bioalergenii (praf, acarieni, mucegaiuri, polen etc.) sunt frecvent ntlnii la interior n cantitivariabile. Dezvoltarea lor e favorizat de anumii ageni, precum : umiditate excesiva, apestagnante, defecte de igien a unor instalaii de ventilare etc., iar efectul lor nociv, tradus priniritaii ale mucoaselor, se regsete la populaiile cu risc crescut de mbolnviri (astmatici, batranietc.).

A-PDF Merger DEMO : Purchase from www.A-PDF.com to remove the watermark
http://www.a-pdf.com/http://www.a-pdf.com/


2/74


2

3 Particule solide sau lichide n suspensie in aer (aerosoli)

Aerosolii sunt particule solide sau lichide ce se pot afla n suspensie (plutire fr depunere) n aer.

Prezena lor n aerul atmosferic este cauzat de mai muli factori, dintre care cei eseniali sunt :traficul rutier, degajri de la centrale termice, eroziuni ale cldirilor sub aciunea vntului,prelucrri ale unor materiale de construcii.

Particulele de diametru mai mare de 75 m se depun rapid i sunt denumite pulberi, iar cele cudiametrul mai mic de 50 m pot rmne n aer sub form de aerosoli.

Aerosolii cu diametrul inferior de 10m inhalai constituie un pericol de contaminare pe calerespiratorie. Prezena lor n mediul interior este n principal legat de schimbul de aer exterior-interior i procesele de combustie datorate unor echipamente de ardere a combustibililor sautabagismului. Unele materiale izolante (precum azbestul), materiale de construcii, precum i

unele elemente de mobilier pot fi uneori surse de emisie a unor microfibre minerale.

4 Metale grele

Cele mai importante metale grele ce pot fi ntlnite n mediul interior sunt plumbul i arsenicul.Plumbul poate proveni din degradarea unor pnze de tablou vechi, dar poate fi transportat i dinexterior, unde poate exista n concentraii importante datorit emisiilor de la traficul rutier.Arsenicul intr n compoziia unor vopsele interioare pe baza de latex, iar n stare de vapori poatefi usor inhalat, cu efecte nocive asupra sntii (intoxicaii grave).

5 Compui gazoi

n domeniul de analiz a calitii aerului interior, poluanii cel mai des tratai sunt oxizii decarbon (CO2, CO etc.), oxizii de azot sau acizi azotai (NOx, HNO3 etc) dioxidul de sulf (SO2),radonul i Compuii Organici Volatili (COV). Cel mai periculos rmne fr ndoialmonooxidul de carbon (CO), care n combinaie cu hemoglobina din snge, formeazcarboxihemoglobina. Sursa lui de producere esenial este dat de arderea incomplet a unorcombustibili la interior, urmat de scpri necontrolate de la instalaia de ardere. O alta sursimportant a CO la interior este tabagismul.

Dioxidul de carbon (CO2) nu este un poluant periculos pentru sntate n concentraiile uzualntlnite la interior, n schimb este utilizat ca martorul cel mai fidel al prezenei umane. Surselesale de producere sunt n mod esenial oamenii (prin expiraie i tabagism).

Debitul de CO2 rezultat din expiraie depinde de metabolismul corpului uman i se exprim prinrelaia : G = 4*10-5 Q (l/s), n care Q este metabolismul specific al corpului uman (W/m 2), iar Aeste suprafaa corpului uman (egal cu 1,8 m2 n medie).


3/74


3

Aerul expirat conine CO2 n proporie de 4,4% din volum. Deoarece bioxidul de carbon nu poatefi filtrat, absorbit sau desorbit n interiorul nc perilor, msurarea concentraiei de CO2 aconstituit mult vreme singura modalitate de a evalua calitatea aerului interior.

Conform anumitor standarde, concentraia maxim admis de CO2 la interior este de 0,5%, dei

s-a artat ci la valori mai mici pot apare fenomene de disconfort (oboseal, dureri de cap).Dioxidul de sulf (SO2) este ntlnit n cantiti mult mai mari la exterior dect la interior.Aadar, mediul exterior este principala surs de poluare cu SO2 a mediului interior, prinintermediul debitului de aer de ventilare si infiltraiilor, ns acest gaz poate rezulta i din arderea(ntr-o instalaie de nclzire amplasat la interior) a combustibililor fosili cu coninut importantde sulf. Concentraia posibil de SO2 ntr-o ncpere astfel nclzit este evaluat la 20 mg/m3,mult mai mic dect cea prezent la exterior.

Radonul (Rn) este un gaz radioactiv ce provine din descompunerea radiului (ce se gsete ndiverse proporii n sol). La rndul su, radonul se poate dezintegra, producnd dou elementederivate (izotopi) cu perioade mici de njumtire : 222Rn i 220Rn care emit particule radioactive(particule alfa). Inhalat sub aceast form, radonul ptrunde n plmn i poate produce cancerulpulmonar.

ntr-o cldire, radonul penetreaz prin sol de jos n sus prin neetaneitile de construcie ce aparla legtura dintre prile inferioare (subsol tehnic, pivni) i superioare (parteri etaj) ale cldirii.De asemenea, radonul poate fi prezent n cantiti mici i n materialele de construcii.

Concentraia de Rn se msoar n picocurie/l (pCi/l) sau bequereli/m3 (1 pCi/l = 37 Bq/m3).Concentraia produselor de dezintegrare a Rn se msoar n uniti denumite WL (WorkingLevel). 1 WL este defimit ca fiind expunerea ntr-o atmosfer cu produse de dezintegrare a Rn,ntr-o proporie oarecare, astfel nct emisia total de particule alfa, pn la dezintegrare total,este de 1,3*105 MeV pe litru de aer : 1WL = 100 pCi/l. Efectul expunerii la Rn asupra sntiieste evaluat n WLM (Working Level Month), care este definit ca expunerea la 1WL timp de170h. Expunerea continu la 1WL timp de 1 an (8760h) corespunde la o expunere de 51 WLM.

Concentraia de Rn n cldiri depinde de poziia cldirii i de materialele de construcii utilizate.Studii fcute n SUA pe 403 case au condus la o valoare medie de 0,0066 WL pentru parteri0,0127WL pentru subsol. Alte studii, fcute n Marea Britanie, au condus la o concentraie mediede Rn n camera de zi cuprins ntre 0,0016 i 0,0471WL, valoarea sa depinznd de debitul de aerde ventilare al nc perii. Concentraia maxim admis luat n calcule pentru produsele dedezintegrare ale Rn este de 0,01WL. n Suedia, aceast limita este fixat la 70 Bq/m3 sau,echivalent, la 0,019WL.

Fumul de igarpoate fi privit sub dou aspecte : tabagism activ (inhalarea sa de ctre fumtori)i tabagism pasiv (inhalarea sa de ctre nefumtori). Efectele sale asupra nefumtorilor au fcutobiectul a numeroase studii epidemiologice, care au permis evidenierea ctorva efecte nociveasupra sntii : iritaia ochilor, afeciuni respiratorii i cardiace, cancer pulmonar. Aceste efectesunt datorate compuilor nocivi eliberai de fumul de igar, cum ar fi : acroleina, nicotina,gudronii i CO (monoxid de carbon).


4/74


4

Dioxidul de azot (NO2) este a priori recunoscut ca fiind mult mai toxic dect monooxidul deazot (NO), chiar dac cei doi compui gazoi sunt prezeni n atmosfer n proporii variabile ideseori apelai cu numele de oxizi de azot (NOx). Spre deosebire de SO2, acesti compui suntprezeni n concentraii importante la interior (200-1000 mg/m3), prezena lor datorndu-se n

general tabagismului i aparatelor de combustie funcionnd cu gaz.Toxicitatea NO2 n concentraii mari este dovedit tiinific, dar toxicitatea sa cronic nconcentraii medii sau mici este nc incert.

Ozonul (O3) este un gaz format n pturile inferioare ale atmosferei. El apare ca rezultat indirectal reaciilor chimice ntre Compui Organici Volatili (COV) i oxizi de azot (NOx) sub efectultemperaturii ambiante i radiaiei solare. Principalii vectori de producere a ozonului suntprodusele de combustie (vehicule cu motor, centrale termice etc.) i solvenii chimici. Recent, s-aartat c unele echipamente de birou (computere, imprimante, copiatoare) pot fi surse deproducere a ozonului.

Efectul nociv al O3 asupra sntii se manifest n general prin probleme respiratorii ce apar lapersoanele cu afeciuni cronice ale cilor respiratorii.

Compuii Organici Volatili (COV) reunesc mai mult de 250 de specii gazoase diferite avnd oconcentraie mai mare de 1 ppb (pri per bilion). Pentru a facilita analizele, se face frecvent apella noiunea de TCOV (cantitate Total de COV) ce consider ansamblul acestor specii ca oentitate unic. Sursele lor de producere pot fi multiple : debite de aer introduse din exterior,tabagism, sisteme de ardere a combustibililor, activiti de buctrie, echipamente de birouprecum imprimante i xerox.

Efectul lor asupra sntii se manifest n general prin dureri de cap, iritaii ale ochilor iuscciuni ale mucoaselor.

n prezent nu exist reglementri pentru nivelul maxim de TCOV din aer, dar se recomand ovaloare maxim de 0.5 mg/m3 in funcie de sursa poluant. Totui, din punct de vedereigienico-sanitar, fiecare COV ar trebui monitorizat i evaluat dup gradul su de toxicitate(miros), fcnd abstracie de concentraia TCOV-ului echivalent.

n tabelul 1 sunt redate emisiile (n kg pol/or) de TCOV, particule i ozon pentru dou tipuri deechipamente de birou: imprimante cu laser, copiatoare (xerox) si computer personal (PC).


5/74


5

Echipament/Proces Emisie de TCOV(mg/h)

Emisie particule(mg/h)

Emisie ozon(mg/h)

Imprimante cu laser 38,6(2,4-130)

1,6(


6/74


6

5 Norme igienico-sanitare internaionale privind concentraiile maxime admise pentrudiveri poluani interiori

Din punct de vedere al legislaiei igienico-sanitare, exist organizaii mondiale sau naionale (dinSUA, Marea Britanie, Frana) care statuteaz valori maxime (mediate pe o perioad de timp)

ale concentraiilor de poluani interiori (denumite n general concentraii maxime admise), cenu trebuie depite pentru a nu aduce prejudicii sntii umane. Dintre aceste organizaii, artrebui amintite cele mai importante : OMS (Organizaia Mondial a Sntii), ASHRAE(American Society of Heating and Refrigeration Engineers) i EPA (Environmental ProtectionAgency) Statele Unite, care statuteaz concentraii maxime admise pentru cldiri de locuit i ne-industriale, respectiv : OSHA (Occupational Safety and Health Administration), NIOSH(National Institute for Occupational Safety and Health) i ACGIH (American Conference ofGovernmental Industrial Hygienists) toate din SUA, care statuteaz concentraii maximeadmise pentru cldiri industriale.

Tabelul 3 prezint valorile limit de expunere la diferii poluani cu efecte necancerigene asuprasntii, recomandate de OMS. n cadrul acestor clasificri, OMS trateaz separat substaneledovedite ca fiind cancerigene. Orice expunere fiind periculoas n cazul acestor substane,organismul citat nu recomand un indice propriu zis de expunere, ci indic un risc igienico-sanitar potenial prin introducera unor uniti de risc. O unitate de risc este definit casurplusul de cancere provocate unei populaii expus permanent unei ambiane coninnd 1 g/m3din substana considerat. OMS este de asemenea singurul organism abilitat de a propune limitede concentraii bazate pe criterii senzoriale.

Poluant Concentraie limit medie(mg/m3)

Durata de expunere

Radon 100 Bq/m3 1 an

NO2 0,210,08 1 h24 hCO 100

603010

15 min30 min1 h8 h

SO2 0,50,35

10 min1 h

CO2 1800 1 hO3 0,15-0,2

0,1-0,121 h8 h

HCHO (Formaldehida) 0,1 30 minTabelul 3: Valori limita de concentraie preconizate de OMS pentru substante ne-cancerigene(1987)

Tabelul 4 rezum valorile maxime de concentraie preconizate de Standardul ASHRAE 62-1989 Ventilation for Acceptable Indoor Quality. Pentru poluanii din aer ale cror limite nu suntrepertoriate nici n Standardul ASHRAE, nici n alte standarde specifice ambianelor non-


7/74


7

industriale, ASHRAE recomand adoptarea valorilor ACGIH si divizarea lor cu 10, pentru luarean considerare a sensibilitii poteniale a populaiei.

Poluant Concentraie limitpentru expunerea de

lungdurat(mg/m3)

Concentratie limitpentru expunerea de

scurtdurat(mg/m3)

Concentraie limitpentruexpunerea continu

(mg/m

3

)

Particule 0,075 (1 an) 0,260 (24 h) -

NO2 0,1 (1 an) - -

CO 10 (8 h) 40 (1 h) -

SO2 0,08 (1 an) 0,365 (24 h) -

CO2 - - 1800

O3 - 0,235 (1 h) 0,1

Plumb 0,0015 (3 luni) - -

Radon - - 0,027 WL (*)

Tabelul 4: Valori limitde concentraie date de ASHRAE Standard 62 (1989a)

Dup cum se poate constata, majoritatea reglementrilor sau recomandrilor n materie deexpunere la poluani calific riscul igienico-sanitar prin propunerea unor valori maxime deconcentraii mediate n timp, la care indivizii nu trebuie expui. Utilizarea sistematic a acestorindici de expunere se explic prin faptul c, n absena unor date precise despre rspunsulcorpului uman la o doz inhalat de poluani, ei constituie o manier simpl de integrare aintensitii i duratei de expunere la un mediu poluat.

6. Legislaia naional privind calitatea aerului

Din punct de vedere legislativ, odat cu adoptarea Legii Mediului 137/95 s-au pus bazele uneiactiviti la scar naional de protejare a tuturor componentelor mediului nconjurtor (aer, ap,sol).

Normele i reglementrile n vigoare din Romnia cu privire la calitatea aerului se refer nprincipal la aerul atmosferic. Astfel, STAS 12574-87 stipuleaz concentraii maxime admisibile(medii n timp) n aerul din zone protejate pentru 28 de substane.

Acest standard nu se refer la calitatea aerului din atmosfera zonelor de munc. n acest caz,exist reglementri specifice, n funcie de ramura de industrie poluant. Ele nu se ncadreaz ndomeniul de interes al studiului de fa. Ar merita totui amintit STAS 462/93 care reglementeaz

(ca valori maxime acceptate de lege) emisiile de la diferite surse poluante din industrie.

n ara noastr nu exist reglementri pentru concentraii maxime admisibile n cldirilerezideniale i non-industriale. De cele mai multe ori, aceste valori sunt considerate identice cucele pentru aerul exterior (atmosferic), dei sursele de poluare interioare au o caracteristici odinamic mult diferit de cele exterioare. De aceea, este necesar o preocupare mai atent lanivelul organizaiilor guvernamentale de profil, n vederea elaborrii unor norme specifice riinoastre.


8/74


1

LECTIA 1 - completareIstoric indici de calitate a aerului

Cuprins

I.3 Controlul concentratiilor in poluanti si limitele admisibile 1I.3.1 Indici standardizati ded poluiare (PSI) 2I.3.2 Sandardul national de calitate a aerului ambiental (NAAQS) 3I.3.3 Calculul indicelui PSI 5


9/74


2


10/74


3


11/74


4


12/74


5


13/74


6


14/74

Curs : Ecologie si Calitate a Aerului

1

LECTIA 2 : Patru modele de predictie stochastica (auto-regresiva) aconcentratiei exterioare in ozon

(in constructie)

Cuprins :

LECTIA 2 : Patru modele de predictie stochastica (auto-regresiva) a concentratiei exterioare in

ozon ..................................................................................................................................................1

1. Regresie nelineara generala......................................................................................................1

2. Regresie nelineara aditiva ........................................................................................................23. Regresie prin clasificare si discriminare (CDR) ......................................................................2

4. Regresie cu arbori (CART) ......................................................................................................2

5. Logica vaga ..............................................................................................................................36. Site-uri internet referitoare la modele statistice .......................................................................3

1. Regresie nelineara generala

Este numita si metoda de previziune (predictie) neparametrica cu noduri.

Determinarea modelului consta in determinarea coeficientilor din cadrul functiei f in functie de

variabilele de intrare endogene si exogene si a valorii de iesire din model. Rezultatul, Zj este

defapt o medie ponderata a valorilor precedente, deci un fel de centul de greutate. Ponderile wksunt inter pretate ca niste indici de similitudile fata de zilele anterioare, caracterizate de

variabilele endogene si exogene.

Zj = f(Xj(1)

,, Xj(l)

) + j

Zj = k=1j-1 [ wkZk]

unde

j - indicele zileiXj(i) - variabile endogene sau exogene caracteristice unei zile.

Zj - maximum de ozon

j - eroare de predictiewk - pondere a zilelor precedente.


15/74


2

2. Regresie nelineara aditiva

Aceasta metoda se bazeaza pe ipoteza aditivitatii efectelor variabilelor explicative Xj.

Aceasta metoda reprezinta un compromis intre metodelul nelinear general prezentat mai sus simetoda aditiva (regresie lineaza). Avantajul metodei consta in faptul ca este flexibila, conduce laun model explicit si usor de interpretat mai apoi din punct de vedere fenomenologic.

Zj = i=1L [ f(i) (Xj(1))] + j

unde

F*X - efectul variabilei X

Determinarea modelului consta in determinarea functiilor f(i) .

3. Regresie prin clasificare si discriminare (CDR)

Aceasta metoda este extrem de folosita in domeniul previziunii nivelului de poluare.

Originalitatea consta in utilizarea profilelor de ozon pentru a construi clasificarea zilelor in locul

folosirii claselor de vreme rezultate in urma parametrilor meteorologici. Etapele de determinare a

acestor tipuri de modele sunt: (1) clasificarea zilelor in functie de profilele concentratiilorexterioare de ozon, (2) discriminarea in functie de compusii principali calculati in functie de

variabile masurabile, (3) clasarea zilelor in functie de probabilitatea de apartenenta la fiecare

clasa si (4) regresie lineara in cadrul fiecarei clase.

Zj = i=1nc Ci(Xj(1)

,, Xj(L)) k=1L [k,i Xj

(k)] + j

unde

Nc - numar necunoscut de clase

Ci - parametrii definite prin etape anterioare de clasificare si discriminare

k,i - parametrii de regresie corespunzatori fiecarei clase

4. Regresie cu arbori (CART)

Estimarea modelului de acest tip consta in doua faze:

(1)construirea numarului de clase Ci ce reprezinta dale explicite in spatiul variabilelorexplicative si

(2)estimarea lui ai ca medie a lui variabilei explicate (Zj) pentru fiecare clase in parte.


16/74


3

Zj = i=1nf [ Ci(Xj(1)

,, Xj(L)) k,i ] + j

undeNf - este un numar necunoscut de foi ale arborelui metodei.

5. Logica vaga

Predictia concentratiei exterioare in ozon in La Rochelle.

Variabile explicative:

- concentratie in ozon in zona orazului si imprejurimi din ziua anterioara- directia vintului

6. Site-uri internet referitoare la modele statistice

http://www.math.csusb.edu/faculty/stanton/m262/regress/regress.html - regresiehttp://www.statsoftinc.com/textbook/stmulreg.html#athe - regresie

http://www.ruf.rice.edu/~lane/stat_sim/reg_by_eye - regresie

http://www.robertniles.com/stats/stdev.shtml - variabile statistice


17/74


4


18/74


1

Lectia 3 : Indici de calitate a aerului interior

(in constructie)

Cuprins :

Lectia 3 : Indici de calitate a aerului interior ............................................................................. 1

1. Indice de calitate a aerului relativ la un poluant................................................................. 1

2. Indici de calitate a aerului relativ la mai multe specii de poluante .................................... 1

2.1 Aditivitatea efectelor.................................................................................................... 2

2.2 Compensarea efectelor ................................................................................................. 2

2.3 Lipsa interactivitatii efectelor....................................................................................... 3

1. Indice de calitate a aerului relativ la un poluant

Indicele de calitate a aerului ICAI este reprezentat chiar prin valoarea concentratiei in acea

specie de poluant.(ecuatia 1). Valoarea concentratiei interioare trebuie sa fie mai mica decit

valoarea admisibila stabilita de OMS (1987).

CiICAI = (1)

unde

Ci este concentratia in poluantul de tip i.

Indicele de calitate a aerului poate fi exprimat si ca o valoare relativa, rezultata din impartirea

concentratiei interioare la concentratia maxima admisibila:

CiICAI = /Co (2)

undeCi este concentratia in poluantul de tip i.

Co este concentratia maxima admisibila corespunzatoare aceluiasi poluant.

2. Indici de calitate a aerului relativ la mai multe specii de poluante

Dar cum in realitate intr-o anumita zona din spatiu nu se gaseste un singur poluant ci mai

multe specii poluante diferite, efectele acestora se vor insuma si vom avea mai muklti indici

de calitate a aerului cerespunzatori fiecarui specii poluante.


19/74


2

2.1 Aditivitatea efectelor

Molhave (1995) propune calculul indicelui de calitate a aerului ca functie aditiva a efectelor

(ecuatia 2) a rapoartelor dintre concentratiile in aceste specii de poluanti si valorile maxime

admisibile pentru fiecare specie in parte. Daca indicele ICAI este mai mare decit unitatea,

atunci melanjul de poluanti este considerat ca fiind periculos.

=i O

CAICi

CiI (3)

unde

Ci reprezinta concentratia in specie de poluant de tip i apartinind melanjului de poluanti, iar

CiO este concentratia maxima admisibila in poluantul de tip i.

Daca toti poluantii au acelasi prag limita CO atunci indicele de calitate a aerului devine

(ecuatia 3). Aceasta abordare conduce la rezultate bune in cazul a mai multor poluanti ce

produc acelasi efect asupra omului si provin dintr-o aceeasi familie de poluanti. Metoda este

folosita in mod curent pentru compusii organici volatici (COV) a caror concentratie rareoridepaseste valoarea de 50mg/m3, valoare care este deja de peste 100 ori mai mica decit pragul

admisibil.

=iO

CAI CiC

I1

(4)

Aceasta formula isi pierde aplicabilitatea atunci efectele nu sunt aditive. Ne putem imagina ca

doi poluanti aflati in contact sa genereze o reactie chimica al carei efect sa fie superior sumei

efectelor celor doi poluanti luati individual. Se poate de asemenea sa existe fenomenul invers,

adica acela de neutralizare a efectelor celor doi poluanti luati individual, dar pare sa fie mai

putin probabil (Cook, 1987). Alte metode de calcul a acestui indice sunt necesare.

2.2 Compensarea efectelor

Indicele ILIOP pregatit de Laboratorul de Igiena a Orasului Paris (LIOP) este un indicator

punctual apreciat de pe baza concentratiilor in CO (CCO in ppm), CO2 (CCO2 in ppm) si

numarul total de bacterii (NTB) (Creuzevault, 1993) prin intermediul relatiei:

100010005

2 NTBCCI COCOLIOP ++= (5)

Valorile de la numitor corespund concentratiilor a nu fi depasite de diferitele specii poluante.

Cele doua specii de poluanti considerate CO si CO2 rezulta in urma proceselor de ardere si a

gradului de ocupare a camerelor si gradul de perceptie a fumului. Valori de la numitor pot fi

de asemenea schimbate in functie de nivelul de calitate a aerului dorit in acea zona. O valoare

a indiceluiILIOP inferioara valorii de 3 indica o buna calitate a aerului.

Societatea de electricitate din Franta (EDF) a dezvoltat un alt indice destinat integrarii in

programul de clacul CLIM2000 (Lahellec si Gadeau, 1995). Acest indice tine seama de


20/74


3

concentratiile medii a patru specii poluante (CO, CO2, NO2 si formaldehyde) si de valorile

limita admisibile ce se gasesc la numitorul diferitelor rapoarte:

+++=

06.04.03045004

122

2000

HCHO

med

NO

med

CO

med

CO

med

CLIM

CCCCI (6)

Pentru a judeca nivelul de calitate al aerului, au fost definite urmatoarele reguli:

(1)daca 0


21/74


4


22/74

Curs : Ecologie si Calitatea aerului

1

Lectia 4 : Indici de calitate a aerului interior

(in constructie)

Cuprins :

Lectia 4 : Indici de calitate a aerului interior ...................................................................................1

1. Model fizic pentru transferul de poluanti atmosferici spre interiorul cladirilor.......................1

1.1 Model teoretic de predictie.................................................................................................11.2. Studiu experimental...........................................................................................................3

1.3. Comparatie intre rezultatul modelul teoretic cu valorile masurate experimental .............4

1.4. Concluzii ...........................................................................................................................72. Predictia nivelului de poluare intr-un apartament (Leaderer) ..................................................7

3. Modele zonale (Damian)..........................................................................................................7

1. Model fizic pentru transferul de poluanti atmosferici spre interiorul cladirilor

1.1 Model teoretic de predictie

Consideram cazul cel mai complex al unei incaperi cu recirculare a aerului interior, cu

introducere de aer nou din exterior si aer infiltrat (Figura 1). Atit instalatia de recirculare a aeruluiinterior cit si cea de introducere a aerului exterior beneficiaza de filtre de poluant. Mobilierul,

echipamentele interioare si activitatea oamenilor reprezinta potentiale surse de poluant de

influenta carora se tine seama prin debitul S. Sunt luate de asemenea in considerare pierderile depoluant in interiorul incaperii prin debitul R.

Figura 1 : Schema modelului teoretic

q2Co

q0Co

Fo

S R

Concentratie Ci

Volum V

F1

(q1+qo+q2)Ci

q1Ci

q1Ci


23/74


2

unde:

q1 m3/s Debit de aer recirculat ;

q0 m3/s Debit de aer nou ;

q2 m3/s Debit de aer infiltrat ;

F0

-

Procentaj de poluant retinut de filtrul de aer nou ;F1 - Procentaj de poluant retinut de filtrul de aer recirculat ;

Ci kg/m3 Concentratia interioara in poluant ;

Co kg/m3 Concentratia exterioara in poluant ;

S kg/s Debit de poluant al surselor interne ;

R kg/s Debit de poluant al pierderilor interne ;

V m3 Volumul camerei ;

Cantitatea de poluant care se acumuleaza in incapere reprezinta diferenta intre aporturile si

perderile de poluant, astfel ecuatia de bilant ce guverneaza fenomenul este :

(1)

Pentru a simplifica forma ecuatiei obtinute apelam la adimensionalizarea parametrilor actuali prinintermediul relatiilor (2). Astfel prin intermediul notatiilor (3) si a ipotezei ca sursele interne sunt

constante in timp se obtine ecuatia de bilant adimensionala (4).

(2)

(3)

(4)

Astfel ecuatia de bilant este o ecuatie diferentiala in care singurul parametru de intrare variabil

este concentratia exterioara. Analiza ulterioara se indreapta catre variatia in timp a concentratieiinterioare in poluant in functie de cea a concentratiei exterioare.

Fie o variatie sinusoidala de amplitudineA a concentratiei exterioare (5) in jurul unei valori medii

mo de pulsatie si fara defazaj initial. Astfel tinind cont de variatia oscilatorie in timp a

concentratiei de iesire, solutia analitica ecuatiei de bilant (4) se obtine sub forma (6). Considerind

notatia = arctg(/), concentratia interioara in poluant se poate exprima sub forma (7)asemanatoare cu cea a variatiei concentratiei exterioare punindu-se in evidenta amortizarea si

defazarea variatiei concentratiei interioare fata de cea a concentratiei de la exterior.

PoluantPoluanti PierderiAporturi

dtdCV =

( )( ) ( )

++=

=+=++=

=======

oi

i

o

o

refrefooref

o

ref

i

i

d

d

FF

V

tq

CC

R

q

q

q

q

C

C

C

C

;1;1

;q

S;

q;;;;

1

oo

210

[ ] ( )[ ]

( ) ( ) ( ) RCqqqSCqFCqFCqdt

dCV

RCqqqSCqCqCqdt

dCV

ioiOoo

i

iooFsortantFosortanto

i

+++++=

++++++=

210211

21011

11


24/74


3

(5)

(6)

(7)

Ecuatia diferentiala lineara permite tehnic aplicarea principiului superpozitiei efectelor, solutia

obtinuta (7) regrupeaza trei termeni cu semnificatii diferite. Primul termen este o constanta ce se

datoreaza surselor interne constante in timp si a valorii medii a oscilatiei concentratiei exterioare.

Al treilea termen, numit si componenta libera, reprezinta solutia ecuatiei omogene si este

caracteristic regimului tranzitoriu al concentratiei interioare, de la conditia initiala io

la ceafinala. Al doilea termen se numeste componenta fortata si reprezinta solutia particulara a ecuatieidiferentiale, impunind concentratiei interioiare o variatie asemanatoare cu cea de la exterior.

1.2. Studiu experimental

Copiii sunt cei mai sensibili la poluant; in consecinta multe studii sunt indreptate catre protectia

copiilor. Masuratorile noastre au fost realizate intr-o sala de clasa a scolii primare Marcelin

Berthlot situata in apropierea marii, in La Rochelle, Franta intre 28 Aprilie 1999 si 13 Mai 1999,

si au constat in masurarea simultana a concentratiilor interioare si exterioare in NO, NO2 si O3.Dimensiunile salii sunt : 5m x 4m x 3m, iar punctul de prelevare a concentratiilor interioare este

situat in mijlocul clasei la 0.5m sub plafonul fals (Figura 2).

Figura 2 : Schema a salii de clasa studiate

( )

( )

=+

=

+

+++++=

+

+

+

+

+++

+=

+=

arcctg

eAA

AAe

A

A

om

i

om

i

om

i

om

i

omo

o

:defazaj;:amortizare

sin

)cos()sin(

sin

22

22

2222220

EXTERIOR

Ferestre

Hol

Hol

Hol

Xerox

Aparate de

masura

CameraCamera

INTERIOR

interioaraPunct prelevare

Usa


25/74


4

Analizoarele de NOx/NO/NO2 sunt de tipul AC31M (Environnement SA) bazindu-se pe principiulchimiluminescenta, iar cele de O3 sunt de tipul O3 41M (Environnment SA) bazindu-se pe

principiul fotometriei UV. Pasul de timp intre doua prelevari consecutive este 15 minute.

Simultan cu masurarea concentratiilor in poluanti au fost masurate temperatura si umiditateainterioara cu captori TinyTag cu memorie interna. In vederea unei tratari mai amanuntite a

fenomenului, au fost inregistrate de asemenea numarul de elevi din clasa la fiecare moment detimp, durata intervalelor de deschidere a ferestrelor si numarul de fotocopii realizate la un anumitmoment de timp.

Figura 3 : Variatia concentratiei exterioare, interioare in NO2, a numarului de

elevi, si a numarului de fotocopii

Concentratia in NO la interior a oscilat intre 1 si 2 g/m3, astfel nu am putut trage nici o

concluzie privind raportul I/O sau transferul de poluant exterior/interior. Din potrivaconcentratiile exterioare si interioare in NO2 si O3 au permis observarea unui defazaj intre

concentatia de la exterior si cea de la interior (Figura 3). Diminuarii concentratiei exterioare in

NO2 din 3 Mai 1999 de la 17:00H ii corespunde o diminuare a concentratiei interioare de la17:30H. In timpul deschiderii ferestrei (10:00-15:00H pe date de 3/5/99, 10:00-15:00 pe data de

4/5/99) concentratia interioara in NO2 se apropie de valorile celei exterioare, astfel raportul I/O

apropiindu-se de 1. Variiatiile concentratiei exterioare in NO2 de durata mai mica de 30 minutenu influenteaza concentratia la interior (19:15H pe data de 3/5/99, 00:30H pe data de 4/5/99).

1.3. Comparatie intre rezultatul modelul teoretic cu valorile masurate experimental

Scopul acestui capitol este de a studia aplicabilitatea modelului teoretic in cazul concret al salii de

clasa in care s-au realizat masuratorile si de a pune in evidenta importanta fenomenelor neglijate

in acest model.

O prima etapa este cea de descriere a salii, adica de identificare a coeficientiilor ecuatiei

modelului corespunzatori salii studiate: cele doua filtre Fo si F1, cele trei debite de aer q0, q1 si q2,

pierderile R si sursele S interne de poluant. Sala de clasa studiata nu este ventilata mecanic, deci


26/74


5

am considerat ca valorile Fo si F1 sunt nule. Considerind ca o recirculare a aerului este posibilaprin intermediul holului si al camerei adiacente in care au fost amplasate aparatele de masura, am

luat in considerare un raport de recirculare de 1, (Shair si Heitner,1974). Am luat in considerare

un debit de aer intrat prin intermediul ferestrei de 0.5ach, dat fiind deschiderea foarte mica aferestrei si valorile rezultate experimental ale lui Trepte, (1988) (1.2-1.5ach pentru calm eolian) si

EPA, (1988) (0.9ach). Negasind referinte privind sursele interne in NO, NO2 si O3 la interiorulsalilor de clasa am considerat ca fiind nule. Referitor la pierderile interioare de poluant referinteleindica valori de 1.5-2.5m3/m2h, (Mueller et al., 1973) si 2m3/m2h (Shair si Heitner, 1974). Am

ales pentru pierderile de poluant la interiorul salii de clasa o valoare de 2m 3/m2h.

Coeficientii ecuatiei de bilant fiind cunoscuti, rezolvarea analitica a ecuatiei nu poate fi aplicata

pentru seriile de date masurate deoarece variatia concentratiei exterioare nu este de forma

sinusoidala. Dat fiind variatia aleatoare a concentratiei exterioare, apelam la o metoda numericade rezolvare a ecuatiei de bilant. Metoda coeficientiilor E si F (Iordache, 1995) a fost folosita

pentru a exprima concentratia interioara la un anumit moment de timp in functie de valoarea sa

anterioara si de valoarea actuala si anterioara a concentratiei exterioare. Metoda presupune ovariatie lineara a concentratiei exterioare in interiorul unui pas de timp. Astfel solutia unei ecuatii

diferentiale de tipul (8) se scrie sub forma (9) tinind seama de notatiile (10):

(8)

(9)

(10)

Astfel calculata concentratia in poluant la interiorul salii de clasa, vaorile ei au fost comparate cucele masurate (Figura 4). Se observa ca variatia concentratiei interioare in O3 urmareste variatia

celei de la exterior, fiind defazata si amortizata fata de aceasta. Valorile concentratiei interioare

calculate cu ajutorul modelului fizic, prezentat in prima parte a articolului, sunt de acelasi ordinde marime cu cele masurate experimental si reprezenta o buna predictie a concentratiei interioare

in O3.

Din punct de vedere al defazajului concentratiei interioare in O3 fata de concentratia exterioara seobserva ca valorile masurate experimental ale concentratiei interioare sunt mai defazate decit cele

calculate cu modelul teoretic (ex: pasi de timp 215, 225, 240, 250, 280, 370, 410). Variatia

concentratiei interioare este asemanatoare cu cea de la exterior, aratind astfel ca principala sursade poluare provine de la exterior, deci dintre toti factorii care influenteaza valoarea concentratiei

interioare cea mai puternica influenta o are mediul exterior, deci nivelul de poluare la exterior si

pozitia in mediul urban. Eroarea modelului teoretic, adica diferenta intre valorile calculate simasurate ale concentratiei interioare, atesta existenta unor surse interne in poluant si a altor

fenomene ce nu au fost luate in considerare in componenta ecuatiei de bilant.

( ) ( )[ ] ( )

E

EFeE

Ea

czFzEF

a

byEy

cxzbxyadx

xdy

xa

iiii

ln

1;

11

)()()(

11

==

+++=

++=

++


27/74


6

Pas de timp. (Durata intre doi pasi de timp consecutivi este de 15 minute)

Figura 4 : Comparatie intre rezultatul modelului fizic si valorile masurate ale

concentratiei interioare in O3.

Pas de timp. (Durata intre doi pasi de timp consecutivi este de 15 minute)

Figura 5 : Comparatie intre rezultatul modelului fizic si valorile masurate ale

concentratiei interioare in NO2.

Comparatii asemanatoare au fost realizate si pentru speciile poluante: NO si NO 2 (Figura 5). Ca

principala observatie se remarca ordinul de marime diferit, intre concentratia interioara calculata(acelasi pentru toti poluantii) si valorile sale masurate, punandu-se astfel in evidenta atit existenta

fenomenelor de reactivitate chimica, de adsorbtie si resorbtie ale speciei poluante la suprafetele

fixe, cat si sursele interne diferite pentru fiecare specie poluanta.

Modelul teoretic general utilizat in aceasta etapa a studiului nu prezinta interes datorita predictiei

slabe pentru cazul unui anume poluant si in anumite conditii ale mediului interior si celui exterior

fatadei camerei studiate. Modelul fizic actual prezinta doua tipuri de aspecte care nu au fost luatein considerare: "fenomene fizice" si "fenomene accidentale". Fenomenele fizice neglijate si care

exercita o puternica influenta asupra valorii concentratiei interioare in poluant sunt: adsorbtia pe

suprafetele peretilor, reactiile chimice in interiorul camerei si difuzia de poluant in interiorulperetilor. Printre fenomenele accidentale al caror efect nu a fost introdus in modelul teoretic

Concentratie

(g/m3)

O3 Ext.

O3 Int. Calculat

O3 Int. Masurat

C

oncentratie(g/m3)

NO2 Ext.

NO2 Int. Masurat

NO2 Int. Calculat


28/74


7

precizam: aparitia sau disparitia soarelui, deschiderea usii si a ferestrelor, surse internemomentane de poluant si ocupatia camerei.

Factorii ce intervin in cadrul fenomenelor mai sus enumerate sunt clasabili in doua categorii:factori exteriori cladirii (depind de mediul exterior) si factori interiori (depind de tipul cladirii, de

materialele de constructii, de procedurile de curatire ale camerei).

1.4. Concluzii

Studiul de fata consta in analiza comparativa a rezultatelor unui model fizic de predictie aconcentratiei in NO, NO2 si O3 la interiorul spatiilor de locuit cu valori masurate experimental.

Acest prim studiu arata pe de o parte aplicabilitatea modelelor teoretice in problema predictiei

concentratiei interioare in poluant, iar pe de cealalta parte pune in evidenta importantareactivitatii chimice ale diferitelor specii poluante in interiorul incaperii, a adsorbtiei si resorbtiei

poluantului pe suprafetele peretelui, si influenta mare a fenomenelor accidentale si de scurtadurata.

2. Predictia nivelului de poluare intr-un apartament (Leaderer)

3. Modele zonale (Damian)

4. Modele CFD


29/74


8


30/74


1

LECTIA 5: metode de calcul a nivelului de poluare

Cuprins :

LECTIA 5: metode de calcul a nivelului de poluare........................................................................1

1. Regresie simpla lineara ............................................................................................................1

2. Estimatorul celor mai mici patrate (LSE) ................................................................................53. Modele de regresie nelineare....................................................................................................8

4. Regresie multipla......................................................................................................................9

5. Regresii multifaza ..................................................................................................................106. Modele de tip logica vaga (fuzzy logic).................................................................................12

1. Regresie simpla lineara

Vrem sa putem prezice valoarea concentratiei intr-un anumit poluant in functie de valoare

temperaturii aerului, a.i. daca ni se comunica o predictie a valorii temperaturii de miine sa putem

prezice si valoarea concentratiei in poluant.

Pentru a determina acest mic model matematic ce leaga concentratia de temperatura vom efectuaciteva masuratori. Sa presupunem un set de valori masurate simultan pentru temperatura si

concentratie in poluant. Notam cu xm valorile masurate ale temperaturii si cu ym valorile

masurate ale concentratiei in poluant simultan cu cele ale temperaturii. (vezi valorile din tabel sireprezentarea lor grafica).

Cautam un model de predictie simpla, un model ce leaga variabila de iesire din model (y) de omaniera lineara de variabila de intrare in model (x):

y = a * x + b

undea si b sunt coeficientii modelului.

Ceea ce ne dorim sa aflat este medelul matematic ce leaga cei doi parametrii (y si x), adica sa

aflat cei doi coeficienti ai modelului (a si b).

Sa presupunem pentru inceput ca cei doi coeficient sunt egali cu 1 (vezi tabel). Oare am prezice

bine valoarea concentratiei folosind acest model ? Valorile prezise ale lui y se calculeaza cu

relatia:


31/74


2

yp = 1 * x + 1

Atunci modul de variatie al lui y (concentratia) in functie de x (temperatura) este reprezentat infigura alaturata ca o dreapta (dreapta rosie) aflata sub valorile masurate pentru concentratie. Deci

acest model, caracterizat de coeficientii a=1 si b=1, nu este bun deoarece nu preziv corectvaloarea concentratiei (y).

Cit este de bun sau de prost acest model ? Parametrul ce caracterizeaza acest model, adicaapropierea lui de valorile masurate, valori reale, este data de variabila RMSE (root mean square

error), adica deviatia standard. Relatia de calcul al acestei variabile seamana foarte bine cu

denumirea ei:

( )=

=n

i

ymypn

RMSE1

21

unden este numarul de masuratori, in cazul nostru n=9.

Fig 1

Folosind aceasta formula am obtinut RMSE = 8.8.

Stim ca modelul cel bun, pe care il cautam este reprezentat de o dreapta ce trece printre puncte.

Putem aproxima dupa ochi ca intersectia acestei drepte, pe care o cautam noi, cu axa variabilei

a = 1 RMSE

b = 1 8,832

xm ym yp (ym-yp)2

1 10 2 64

2 12 3 81

3 14 4 100

4 10 5 25

5 15 6 81

6 16 7 81

7 18 8 100

8 20 9 121

9 17 10 49

ym = 1,100 xm + 9,167

0

5

10

15

20

25

0 2 4 6 8 10

ym yp

ym

-yp

Punct

initial


32/74


3

y este cam y=8. Deci sa punem valoarea coeficientului liber al modeluli b=8. Stim ca coeficientula al modelului reprezinta panta acestuia, adica panta dreptei. Tot dupa ochi sa punem a = 0.9.

Fig .

Iata ca modelul este mai bun de data aceasta (vezi figura). Dreapta este mai bine situata decit cea

precedenta, este pozitionata printre punctele de masura. Variabila RMSE este evident mai mica,2.79, adica eroarea de predictie este mai mica. Deci aproximarea facuta dupa ochi a fost destulde buna.

Dar parca tot nu este cea mai buna solutie, am putem sa modificam cei doi parametrii asa incit sa

prezicem si mai bine.

Variem a intre 0.9 si 1.2. Pentru fiecare valoare a lui a, variem b intre 8 si 10.

Tebelul de mai jos prezinta valoarile variabilei RMSE pentru fiecare cuplu de coeficienti a si b.

Observam ca eroarea cea mai mice (RMSE minim) este obtinut pentru cazul a=1.1 si b=9.167.

Iata ca acesti parametrii sunt exact cei gasiti de programul Microsoft Excel, care a rezolvat singurregresia.

a = 0,9 RMSEb = 8 2,790

xm ym yp (ym-yp)2

1 10 8,9 1,21

2 12 9,8 4,84

3 14 10,7 10,89

4 10 11,6 2,56

5 15 12,5 6,256 16 13,4 6,76

7 18 14,3 13,69

8 20 15,2 23,04

9 17 16,1 0,81

0

5

10

15

20

25

0 2 4 6 8 10

ym ypPunctinitial


33/74


4

Tabel 1.

(a)RMSE ()

0,9 0,95 1 1,05 1,075 1,1 1,125 1,15 1,175 1,2

8 2,789 2,577 2,38 2,201 2,12 2,045 1,977 1,918 1,867 1,825

8,5 2,422 2,231 2,061 1,918 1,858 1,807 1,766 1,735 1,716 1,707

9 2,109 1,952 1,825 1,735 1,706 1,688 1,681 1,686 1,703 1,732

9,167 2,002 1,88 1,772 1,703 1,686 1,680 1,686 1,703 1,732 1,772

9,25 1,982 1,848 1,75 1,693 1,681 1,682 1,694 1,717 1,752 1,796

9,5 1,879 1,773 1,707 1,686 1,694 1,712 1,742 1,783 1,833 1,892

(b)

10 1,765 1,726 1,732 1,783 1,824 1,875 1,935 2,003 2,078 2,16

Valorile RMSE din acest tabel se pot reprezenta si grafic (vezi figura).

Cum se rezolva problemele de regresie ? Cum gaseste calculatorul solutia, adica coeficeintii a sib pentru RMSE minim ?

Se foloseste o metoda de convergenta asemanatoare metodei Newton:

- In punctul de pornire al calculului (a=0.9 si b=0.8) se calculeaza tangenta la aceastasuprafata 2D (ca 2 tangente diferite dupa directiile celor doua axe, a si b).

- Se considera un pas de modificarea a coeficientului a si un pas de modificare a vectorului(a,b), adica un pas de modificare pentru a si un pas de modificare pentru b.

- Se modific a si b in functie de valoarea tangentei la suprafata.- Se modifica a si b in functie de valoarea tangentei si de pasul considerat.- Se obtine un nou punct, adica cuplu de valori (a,b).

- Se incepe o noua iteratie, prin modificarea pasului in functie de valoarea tangentei lasuprafata.

- Iteratiile se opresc atunci cind tangenta la suprafata este minima, adica 0, adica orizontala.De fapt, nu se ajunge la 0, ci se coboare sub o valoare extrem de mica, de exemplu 10-6.

Deci astfel se gasesc vaorile coeficientilor a si b ai modelului ce conduc la cea mai mica eroare

RMSE.


34/74


5

Fig 3.

2. Estimatorul celor mai mici patrate (LSE)

De ce cea mai buna predictie este are loc la RMSE minim ?

Am putea cauta predictia atunci cind media modulelor erorilor este minima (mean absolutedeviation):

=

=n

i

ymypn

MAD1

1

Se poate intradevar estima MAD, si se pot determina coeficientii a si b pentru MAD minim.

Totusi modelul (dreapta) obtinut(a) cu acesti coeficeintii este mai putin apropiata de norul depuncte de masura. De ce ?

Care este justificarea faptului ca parametreu ce trebuie folosit ca indicator este RMSE si nu unaltul. De ce trebuie sa adunam patrate ale erorilor si nu diferente ale erorilor ?

Iata explicatia.

0,

9

1

1,

075

1,

125

1,

175 8

9,

167

10

1 ,61 ,71 ,81 ,9

22 ,12 ,22 ,32 ,42 ,52 ,62 ,7

2 ,8

R M S E (s )

ab

1 ,6 -1 ,7 1 ,7 -1 ,8 1 ,8 -1 ,91 ,9 -2 2 -2 ,1 2 ,1 -2 ,22 ,2 -2 ,3 2 ,3 -2 ,4 2 ,4 -2 ,52 ,5 -2 ,6 2 ,6 -2 ,7 2 ,7 -2 ,8

0,

9

1

1,

075

1,

125

1,

175 8

9,

167

10

1 ,61 ,71 ,81 ,9

22 ,12 ,22 ,32 ,42 ,52 ,62 ,7

2 ,8

R M S E (s )

ab

1 ,6 -1 ,7 1 ,7 -1 ,8 1 ,8 -1 ,91 ,9 -2 2 -2 ,1 2 ,1 -2 ,22 ,2 -2 ,3 2 ,3 -2 ,4 2 ,4 -2 ,52 ,5 -2 ,6 2 ,6 -2 ,7 2 ,7 -2 ,8

1 ,6 -1 ,7 1 ,7 -1 ,8 1 ,8 -1 ,91 ,9 -2 2 -2 ,1 2 ,1 -2 ,22 ,2 -2 ,3 2 ,3 -2 ,4 2 ,4 -2 ,52 ,5 -2 ,6 2 ,6 -2 ,7 2 ,7 -2 ,8


35/74


6

Ne aflam intr-un spatiu de doua variabile (x,y). Noi pe acestea doua le-am masurat de 9 ori.Pentru o mai buna explicatie a rationamentului geometric, sa presupunem ca nu efectuat decit trei

masuratori in loc de 9. Iata ecuatiile celor trei masuratori:

Masuratoarea 1: y1 = a * x1 + b + err1;

Masuratoarea 2: y2 = a * x2 + b + err2;Masuratoarea 3: y3 = a * x3 + b + err3;

unde err1, err2 si err3 sunt erorile fiecarei masuratori.

Scrierea vectoriala este urmatoarea :

1 1 1 1

2 2 1 2

3 3 1 3

ym yp err

ym xm err

ym a xm b err

ym xm err

= +

= + +

uuur uur uuur

Trei masuratori diferite, corespund la trei cupluri diferite ale parametrilor x si y, dar valorilecoeficeintilor modelului sunt aceleasi, deoarece este vorba de un acelasi model care sa fie

aplicabil pentru mai multe masuratori.

Fiecare dintre aceste trei masuratori este independenta de cealalata, adica o masuratoare nu este

influentata de masuratoarea anterioara. De exemplu daca sonda de temperatura masoara acum

10gC, va putea sa masoare miine 20gC daca este cald afara. Nu are o inertie termica si nu va

indica 10.5gC in loc de 20gCcum ar trebui. O prima masuratoare nu influenteaza pe cea de-a

doua.

Aceasta independenta intre diferitele masuratori se traduce in limbaj matematic prin notiunea deortogonalitate, adica oriunde ar fi un punct care se plimba pe axa Ox valoarea sa dupa axa Oy

este tot nula, deci cei doi parametrii y si x ai acestiu punct imaginar sunt independente. Aceasta

independenta nu poate fi asigurata decit prin ortogonalitatea celor doua axe Ox si Oy. La fel si incaxul masuratorilor, oricit ar fi prima masuratoare nu o va influenta pe a doua masuratoare, ca

si cum cele doua masuratori reprezinta doua axe diferite perpendiculare una pe cealalta.

Sa revenim acum in cazul problemei noastre in care am considerat 3 masuratori, deci trei axediferite, perpendicilare fiecare dintre ele pe celelalte doua, deci un sistem de axe ortogonal, sau

cum se mai numeste, spatiu euclidian.

Conform scrierii vectoriale a masuratorilor, observam existenta a trei vectori :

Vectorul y masurat : ym ;

Vectorul y prezis : yp = a*xm+b*1, compus dintr-o combinatie lineara a 2 vectori : xm si 1, siVectorul eroare : err ;


36/74


7

Pe axa 1, corespunzatoare masurarii 1 avem egalitatea din ecuatia caracteristica primei masurari,

adica y1=ax1+b+err1, unde a =1. Similar pe celelalte doua axe. Se observa ca vectorul y formatdin valorile masurate ale lui y, ym=y1+y2+y3, nu este acelasi cu vectorul y prezis yp = axm+b,

unde xm=x1+x2+x3. Diferenta dintre cei doi vectori este tocmai vectorul eroare:

err = ym-yp = ym-(axm+b) .

Cind vectorul ax+b este cel mai apropiat de vectorul y ? Adica, cit trebuie sa fie a a.i. vect ax+b

sa fie cit mai apropiat de vectorul y? Adica, cit trebuie sa fie a a.i. err sa fie minima ? Adica cu cit

trebuie multiplicat xectorul x a.i. eroarea sa fie minima, caci coeficientul a este un multiplicatoral vectorului x.

Pai sa vedem care este formula errorii. Din fig anterioara distingem ca err este diagonala uneiprisme ale carei dimensiuni sunt err1, err2, err3, si deci formula erorii globale a modelului se

calculeaza conform teoremei lui Pitagora :

Masurare 1

Masurare3

O y1

err1

err1

y2

err2

ax2

Masurare2

err2

err3

b

err

errmini

ym

ax

ax1

ax3

err3y

3

Suprafata din spatiulmasurarilor ce conduce la

suprafata RMSE=fn(a,b)

din fig precedenta.


37/74


8

222 321 errerrerrerr ++=

Cine este err1?

err1 = ym1-(a xm1+b) = ym1-yp1

deci:

( ) ( ) ( )

( ) =++=++=

2

222222 332211321

ymyperr

ypymypymypymerrerrerrerr

Pina acum forma erorii err este radical dintr-o suma de patrate (Root Square Error RES), deci

o eroare in acest spatiu 3D (3 masurari diferite). Trebuie sa transformam aceasta valoare 3D intr-

o valoare reprezentativa pentru o singura masurare, adica pt. o singura axa. Dar cum erorile suntdiferite pentru fiecare masuratoare, noi vom incerca sa obtinem o valoare medie a erorii.

Ajungem astfel la chiar formula variabilei RMSE.

Sa recapitulam notiunile invatate:

- ce este o regresie lineara;- cum se estimeaza o regresie dupa ochi- RMSE este indicatorul folosit pentru gasirea celei mai bune regresii;

3. Modele de regresie nelineare

Pot exista si alte tipuri de regresii, de exemplu nelineare ?

Da iata in exemplu de mai jos, o regresie polinomiala de gradul 2,

y=ax2+bx+c.

Determinarea acestui tip de model insemna determinarea coeficientilor a, b si c ai modelului.

Programul Excel calculeaza acest fel de regresii. Mai calculeaza si regresii de tip exponential,

putere si logaritmic. Alt program care calculeaza curbe de regresie, destul de performant, CurveExpert, poate fi recuperat de pe internet. Totusi nici unul nici celalalt nu raspund corect in cazul

unor mai complicate unor functii ce combina doua sau mai multe tipuri de functii.

In acest caz recomandam folosirea programului Excel impreuna cu pachetul Solver in modul

urmator:

- se va introduce pe doua coloane baza de date de masura (xm si ym).;- se alege forma dorita a modelului;- se vor introduce valorile de plecare pentru coeficientii modelului in casute bine definite;- se calculeaza yp pe baza modelului ales;- se calculeaza (ym-yp)^2- se calculeaza RMSE;


38/74


9

- se porneste Solver-ul.- se vor cauta valoarea minima a lui RMSE prin modificarea coeficeintilor modelului.

Forma RMSE este cea a unei suprafete intr-un spatiu cu atitea axe citi coeficienti are modelul. Inexemplu prezentat pentru regresia lineara, suprafata prezenta o valoare de minim si regresia a tins

catre aceasta valoare. Dar se poate intimpla ca suprafata sa aiba mai multe zone de minim(tangenta 0), dar numai una sa fie minimul pe care sa il cauta. Aici intervine probleme mai

delicate de cautare a errori RMSE minime: probleme de definire a metodei de efectuare a pasilordintre doua irterarii, pasul maxim admisibil, directia, punctul de plecare (determinat decoeficientii modelului).

Fig.

Un alt program ce poate fi de folos, este si Matlab-ul. Acesta are un toolbox special pentru

calculul automat si semi-automat de regresii.

4. Regresie multipla

Am presupus ca, concentratia exterioara variaza funcite de un singur parametru, de temperatura.Dar in realitate concentratia exterioara ar putea varia si in functie de viteza vintului si eventual dedirectia acestuia. Un posibil model ce ne permite calculul concentratiei functie de acestiparametrii este :

C = a*t + b*vv + c*dv + d

unde

a = 0,57 RMSE

b = -4,76

c = 13,80

xm ym yp (ym-yp)2

1 10 9,6 0,146

2 12 6,6 29,35

3 14 4,7 86,59

4 10 4,0 36,55

5 15 4,4 113,2

6 16 5,9 101,7

7 18 8,6 87,97

8 20 12,5 56,68

9 17 17,5 0,221

7,5

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

0 2 4 6 8 10

ym

Regresie

Polinomiala Gr2

yp = + 0,5739 xm2

- 4,7575 xm+ 13,802


39/74


10

t, vv si dv parametrii de intrare in model independenti ce corespund temperaturii, vitezei sirespectiv directiei vintului;

C parametrul de iesire din model, dependent (de parametrii de intrare), ce corespunde

concentratiei in poluant;a,b,c,d coeficeintii modelului.

Acesta se numeste ca fiind un model de tip aditiv, pentru ca aduna efectul parametrului

temperatura (a*t) cu efectul parametrului viteza a vintului (b*vv) si cu efectul parametruluidirectie a vintului (c*dv). Este de asemenea un model linear, deoarele efectele fiecarui parametruin parte variaza linear in functie de parametru:

ddvcvvbtapnmdvcvvbtaC

pdvcdvh

n;b*vvg(vv)mtatf

dvhvvgtfC

effecteffectefectC dvvvt

+++=+++++=

+=

+=+=

++=

++=

***)(***

deci

*)(

;*)(

unde

)()()(

Pot exista modele mai complexe, de tipul aditive nelineare. De exemplu sa presupunem ca

concentratia nu variaza in functie de temperatura, ci de patratul temperaturii, dar variaza linearfunctie de ceilalti doi parametrii. In cazul acesta modelul s-ar scrie:

C = (a*t2 + b*t) + c*vv + d*dv + e,

Modelul fiind definit prin cei cinci coeficienti (a,b,c,d,e).

Cum se reprezinta grafic o regresie multipla lineara ? Daca este regresie multipla inseamna caavem mai multi parametrii de intrare. Sa presupunem ca avem 2 parametrii: t si vv. Fiecare dintre

acestia variaza dupa axa sa proprie ortogonala pe axa celuilalt. Rezultatul modelului C este

reprezentat pe o a treia aza perpendiculara pe cele ale parametrilor de intrare. Modelul estereprezentat de o suprafata 2D, un plan inclinat in acest spatiu 3D (3 paramertrii: 2 parametrii de

intrare si unul de iesire).

5. Regresii multifaza

Regresiile multifaza sunt regresii constituite din modele diferite corespunzatoare mai multor

domenii diferite a parametriilor de intrare. De exemplu pentru valori mici permeabilitatii fatadeiunei constructii penetrarea de particule de la exterior este definita sub forma hyperbolica, in timp

ce pentru permeabilitati ridicate, penetrarea de particule variaza de tip liniar.


40/74


11

>


41/74


12

Metoda trebuie imbunatatita in vederea unei mai bune aplicari pentru cazuri reale.

6. Modele de tip logica vaga (fuzzy logic)

Modelele de tip logica vaga vin sa suplineasca acest deficit, adica sa realizeze o imbinare perfectaintre diferitele domenii de definitie ale variabilei de intrare.

Cele trei modele diferite ramin aceleasi, numai ca valoarea prezisa a lui y contine in ea insasi si omica influenta a domeniului urmator. Cu cit x se apropie de demoniul urmator de definitie, cu atit

influenta modelului urmator creste, scazind influenta primului. La limita dintre cele doua domeniitrecerea de pe un model pe celalalt se face in mod continuu si lin (modificarile derivatelor de

gradele I, II, sunt continue).

MODELE VAGI - FUZZY LOGIC

y = x + 0,9 y = -0,9143x + 13,357 y = 0,5429x - 1,2857

-10

-8-6

-4

-2

0

2

4

6

8

10

1214

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

xFUNCTI

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

GRADE

APARTENENT

faza 1 faza 2 faza 3

Fig.

Acest lucru se realizeaza prin calculul lui y ca o medie ponderata a celor trei valori pe care le

poate lua acesta (y1, y2, y3).

321

332211

++++

=yyy

y

unde i este gradul de apartenenta a unui punct x la grupul i.

Trebuiesc determinate ponderile i. Pe scurt, sunt doua etapele:- Se stabilesc grupurile de puncte (teoria grupurilor (clustere)) bazata pe functia de

densitate;

- Se stabilesc gradele de apartenenta i a unui punct la fiecare dintre aceste grupuri pe bazadescrierii grupurilor ca functii gaussiene.


42/74


13

Acest algoritm se poate simula in excel precum in exemplul anterior, dar prin cunoasterea exacta

a tuturor notiunilor matematice, sau folosi un program de calcul matematic de tip matlab care are

definitintreg setul de operatii intr-o singura functie, sub forma unei unelte matematice.


43/74


14


44/74


1

LECTIA 6: Parametrii statistici

Cuprins :

LECTIA 6: Parametrii statistici........................................................................................................1

1. Medie........................................................................................................................................1

2. MAD (Mean Absolute Deviation)............................................................................................13. Varianta....................................................................................................................................1

4. Deviatia standard (STD)...........................................................................................................1

5. Covarianta ................................................................................................................................26. Coeficient de Corelatie.............................................................................................................3

1. Medie

x1, x2, x3, . xn

xmed =1/n * i(xi).

2. MAD (Mean Absolute Deviation)

MAD = 1/n * i(xi-xmed)2.

3. Varianta

Varianta indica cit de puternic variaza parametrul x fata de valoarea sa medie.

s2 = v = 1/n-1 * i(xi-xmed)2.

4. Deviatia standard (STD)

STD indica care este eroarea acesei variatii a parametrului x fata de valoarea sa medie.

( )

==i medi

xxn

s2

1

1


45/74


2

sau in cazul in care am masurat pentru parametrul x de mai multe ori valoarea xi, atunci formulalui STD se mai poate scrie si:

( ) )(

1

1 2ii medi

xpxx

n

s

==

unde

p(xi) este numarul de aparitii a lui xi din numarul total de masurari ale lui x. Sau altfel spusp(xi) este frecventa de aparitie a lui xi.

xi sunt valori masurate ale lui x, diferite intre ele.

5. Covarianta

Notiunea este aplicabila in cazul in care doi parametrii x si y variaza simultan. Dorim sa stim citde simultan variaza cei doi parametrii.

Presupunem ca atit factorii ecologici temperatura (x) si concentratia in poluant (y) sunt masurati

simultan. Formula de calcul a covariantei este rmatoarea:

cov = x,y = 1/n * i[(xi-xmed) * (yi-ymed)]

Variatia parametrului x este egala cu diferenta dintre valoarea sa instantanee si valoarea sa medie

(xi-xmed), similar variatia parametrului y este (yi-ymed).

Simulaneitatea celor doua variatii pentru o singura masuratoare (i) este reprezentata prin produsulcelor doua variatii (xi-xmed) * (yi-ymed).

Covarianta, ca masura ce caracterizeaza intreg setul de valori reprezinta suma produselor

corespunzatoare tuturor punctelor de masura (i).

In cele din urma rezultatul este mediat.

Dezavantajul covariantei consta in faptul ca combina unitatile de masura corespunzatoare celor

doi parametrii.


46/74


3

6. Coeficient de Corelatie

Au rolul de a neutraliza unitatile de masura ale celor doi parametrii. Formula de calcul este:

( )( )

( ) ( )

( )( )

( ) ( )

, ,

2 2, ,

2 2

1

* * 1 1*

*

i med i med i x y x y

x y x x y yi med i med i i

i med i med i

i med i med i i

x x y yn

x x y yn n

x x y y

x x y y

= = =

=

x yx-

xmedy- ymed

(x-xmed)*

(y-ymed)(x-xmed) 2 (y-ymed) 2

(gC) (mg/m3) (gC) (mg/m3) gC*(mg/m3) gC 2 (mg/m3) 21 8 -4 3,78 -15,11 16,0 14,3

2 6 -3 1,78 -5,33 9,0 3,2

3 7 -2 2,78 -5,56 4,0 7,7

4 5 -1 0,78 -0,78 1,0 0,6

5 4 0 -0,22 0,00 0,0 0,0

6 2 1 -2,22 -2,22 1,0 4,9

7 3 2 -1,22 -2,44 4,0 1,5

8 1 3 -3,22 -9,67 9,0 10,4

9 2 4 -2,22 -8,89 16,0 4,9

xmed ymed 1/n ()*() ()*() ()*()(gC) (mg/m3) (gC*(mg/m3)) gC 2 (mg/m3) 2

5 4,22222 -5,56 60,00 47,56

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

0 5 10x

y

xmed

ymed

1

x-xmed

y-ymed


47/74


4

Coeficeintul de corelatie este intotdeauna intre 1 si +1 :

1. Valori negative ale acestua simbolizeaza ca simultan cu cresterea unui parametru, celde-al doilea parametru scade;

2. Daca coefficientul de correlatie este pozitiv, simbolizeaza faptul ca avem o variatie acelor doi param in acelasi sens (cresc sau descresc simultan);

3. Daca coefficientul de correlatie este aproximatix nul, tunci inseamna ca cei doiparamertrii nu sunt corelati, adica :

Ori indiverent de variatia unui param al doilea ramina practic constant (punctele dingrafic sunt aliniate dupa o orizontala sau o verticala);

Ori, din potriva, punctele sunt dispersate si pe orizontala si pe verticala (situatierezultanta din combinatia unei alinieri verticale a punctelor si o aliniere orizontala);

x yx-

xmedy- ymed

(x-xmed)*

(y-ymed)(x-xmed)^2 (y-ymed)^2

(gC) (mg/m3) (gC) (mg/m3) gC*(mg/m3) gC^2 (mg/m3)^2

1 8 -4 3,78 -15,11 16,0 14,32 6 -3 1,78 -5,33 9,0 3,2

3 7 -2 2,78 -5,56 4,0 7,7

4 5 -1 0,78 -0,78 1,0 0,6

5 4 0 -0,22 0,00 0,0 0,0

6 2 1 -2,22 -2,22 1,0 4,9

7 3 2 -1,22 -2,44 4,0 1,5

8 1 3 -3,22 -9,67 9,0 10,4

9 2 4 -2,22 -8,89 16,0 4,9

xmed ymed ()*() ()*() ()*()(gC) (mg/m3) (gC*(mg/m3)) gC^2 (mg/m3)^2

5 4,22222 -50 60,00 47,56

sqrt( ()*()) sqrt( ()*())Coeficient Corelatie gC (mg/m3)

= -0,936 7,75 6,90


48/74


5


49/74


1

Lectia 7 : Monitorizare n timp real a nivelelor de poluare n O3i NO2

la interiorul i exteriorul cldirilor de locuit

Cuprins :

Lectia 7 : Monitorizare n timp real a nivelelor de poluare n O3i NO2 la interiorul i exteriorulcldirilor de locuit ............................................................................................................................1

1. Introducere ...............................................................................................................................12. Experimente .............................................................................................................................23. Rezultate...................................................................................................................................44. Concluzii ..................................................................................................................................6

1. Introducere

n ultimii ani s-au ridicat numeroase probleme legate de calitatea aerului n mediul urban peste totn lume, cu consecine importante asupra sntii oamenilor. Procedura actual de evaluare ariscului sanitar la care un individ este expus necesit cunoaterea cantitii totale de poluantinhalat de-a lungul unei zile. Aceasta implic cunoaterea cantitii de poluat de la interiorulfiecrui mediu n care s-a aflat individul, deci concentraiile de poluant ale acestor medii. Faptulc n mediul urban se petrece, n medie, 80-90% din zi la interiorul cldirilor (ASHRAEFundamentals Handbook, 1993; Simoni and al. 1998) atrage atenia asupra importanei nivelului

de poluare de la interior. Acesta din urm depinde n principal de nivelul de poluare de la exteriori aceast relaie, dei este cunoscut, a fost foarte puin studiat. Cercetrile din cadrul proiectului francez cu caracter naional PRIMEQUAL-PREDIT realizat n colaborare de ctreLEPTAB i ATMO (Agenia Regional de Calitate a Aerului) se inscriu direct n cadrul acestorpreocupri deoarece trateaz studiul relaiei dintre nivelele de poluare de la interiorul i exteriorulcldirilor n O3 (ozon), NO2 (bioxid de azot) i PM (particule n suspensie, praf) (Blondeau et al,2003; Iordache 2003).

Prima faz a proiectului const n stabilirea unei baze de date experimentale coninndnregistrrile n timp real, ale concentraiilor celor trei poluani menionai mai sus simultan laexteriorul i interiorul a opt coli din La Rochelle, Frana. A doua faz a proiectului a constat n

dezvoltarea unui model numeric de predicie a expunerii la interiorul slilor de clas, pornind dela cunoaterea nivelului de poluare atmosferic i de la permeabilitatea cldirilor, msurat n prealabil (Iordache et al. 2003). n acest articol vom prezenta pe scurt prima faz a acestui proiect, msurrile continue a nivelelor de poluare cu O3 i NO2 de la interiorul i exteriorulcldirilor.

n studiile de calitate a aerului interior regsim trei tipuri de cldiri : coli, birouri i locuine(Cavallo et al. 1993; Leaderer et al. 1984; Kildeso et al. 1998). Dou tipuri de msurri suntfrecvent utilizate : tehnici pasive de eantionare (GST, Grab-Sampling Technique) i


50/74


2

monitorizare n timp real (RTM, Real Time Monitoring). Prima metod const n prelevarea unorcantiti de aer din mediile respective, i analiza acestora n laborator, n timp ce a doua metodconst n analiza n timp real a cantitii de aer prelevate la fiecare pas de timp. Dei destul de precise, ieftine i uor de utilizat, toate tehnicile GTS sunt limitate din punct de vedere alaplicabilitii (Kishkovich et Joffe 1997), n timp ce tehnicile RTM furnizeaz date instantaneu

asupra calitii aerului i sunt mai avantajoase. Perioadele de msurri de o sptmn n regimRTM sunt suficiente pentru stabilirea factorilor ce influeneaz nivelul de poluare de la interior(Billik et al. 1989; Gebefuegi et al. 1993; Smedje et al. 1999), n timp ce pentru studiultransferului de poluant de la exterior la interiori nvarea de modele de predicie a nivelului depoluare de la interior sunt optime perioade de dou sptmni (Kukadia et al. 1996). Pasul detimp ntre dou msurri consecutive este de 5 min. (Kukadia et al. 1996 ; Cavallo et al. 1993)sau de 3 min (Berglund 1982). n ceea ce privete punctul de prelevare a aerului de la interior,alegerea acestuia este influenat de factori de ordin tehnic i social. Studii referitoare la termo-aeraulica interioar arat de o manier clar existena unui cmp neomogen de temperatur,vitez a aerului i concentraie n poluant (Muller et Renz 1998). Din aceleai considerente, prelevarea de eantioane nu trebuie s se efectueze n apropierea surselor de poluare (Koene1992). Cea mai mare parte a studiilor de poluare interioar se bazeaz pe ipoteza omogenitiiconcentraiei poluantului la interiorul unei camere (Sohn et Small 1999; Leaderer et al. 1984).innd cont de toate aceste aspecte, punctele de prelevare a aerului ntlnite n diferite studii suntla 0,5 m sub plafon (Iordache et al. 2000) sau lng pereii camerei (Lepelley 1998).

2. Experimente

n cadrul studiului nostru, dintre diferitele tipuri de cldiri ce puteau fi analizate, am optat pentrucoli primare, datorit faptului c copiii sunt cei mai sensibili la poluare. Am analizat ase colidin La Rochelle i alte doucoli n comunele din mprejurimi : coala din cartierul Laleu I n La Rochelle : cldire etan ; coala din cartierul Lafond n La Rochelle : cldire etan ; coala din cartierul Dor n La Rochelle : cldire etan ; coala din cartierul Valin n La Rochelle : cldire etan ; coala din cartierul Lavoisier n La Rochelle : cldire permeabil ; coala din comuna Saint-Xandre : cldirepermeabil ; coala din comuna Esnandes : cldire permeabil ; coala din cartierul Descartes n La Rochelle : cldire foarte permeabil.Pentru fiecare coal au fost realizate cte dou campanii de msurri n timp real de cte 15 zile pentru anotimpul de iarn i respectiv var. Standul experimental a fost construit n jurul

aparatelor de nregistrare a concentraiilor n O3i NO2. Msurrile concentraiei n O3 au fostrealizate cu un analizor O3 41M fabricat de ctre societatea francez Environnement SA. Utilizareaunui sngur analizor pentru nregistrrea att a concentraiilor nterioare ct i a celor exterioarepermite depirea problemelor de ncertitudne a derivei de etalonare a aparatelor care ar fi fostgenerat de dou aparate diferite. Eantioanele de aer nteriori exterior sunt prelevate cu ajutorultuburilor de teflon cu diametru de 6 mm, cunoscute ca find nerte dn punct de vederechimic. Pasul de timp ntre dou nregistrri consecutive este de 10 minute, dntre care primele 5minute pentru msurarea concentraiei de la nterior, iar urmtoarele 5 minute pentru msurareaconcentraiei de la exterior. De fapt, perioada efectiv de prelevare nu este dect de 3 minute,


51/74


3

deoarece perioada de golire a tuburilor de teflon i a analizorului de aerul prelevat anterior ct i perioada de stabilizare a temperaturii aparatului este de 2 minute. Msurarea concentraiilor nNO2 a fost realizat cu un analizor AC 31M, fabricat de aceeai societate, urmnd acelai prncipiu.Analizoarele au fost calibtrate i etalonate nante i dup fiecare campanie de experimente.Punctul de prelevare a aerului de la nterior se situeaz n majoritatea cazurilor la 0,5 m sub

plafon, iar puctul de prelevare a aerului exterior se situeaz n apropierea faadelor cldirilor.Coordonarea prelevrilor de aer nterior i exterior a fost realizat cu ajutorul unei centrale deachiziie de date de tip SA32 produsa de societatea AOIP, iar valorile concentra iilor au foststocate n timp real ntr-un calculator. Verificarea bunei funcionari a tuturor aparatelor i acoerenei nregistrrilor a fost realizat de la un calculator amplasat n cldirea laboratorului prinintermediul unui modem de tip GSM. Figura 1 prezint dulapul mobil n care au fost amplasateaparatele de msur.

Figura 1. Dulap mobil pentru amplasarea aparatelor

de msur


52/74


4

3. Rezultate

Graficele din Figurile 2-5 prezint evoluia n timp a concentraiilor interioare i exterioare de-a

lungul a patru sesiuni de msurri. Fr s fie alarmant din punct de vedere al riscului sanitar,valorile limit ale mediei orare n O3i NO2 constituie totui un nivel de poluare semnificativ.Rezultatele obinute pentru fiecare din cele opt coli permit situarea nivelului de poluare n O3masurat n La Rochelle printre valorile ridicate ale concentraiilor msurate n Frana.

Prima remarc ce poate fi formulat la prima citire a graficelor este relativ la diferena decomportament ntre O3 (Figurile 2 i 3) i NO2 (Figurile 4 i 5). Concentraiile n O3 rmn multmai sczute la interiorul cldirilor dect la exterior (Figura 2), n timp ce concentraiile interioaren NO2 urmresc destul de fidel evoluia concentraiilor exterioare (Figura 5). Din punct devedere fizic, aceasta tinde s demonstreze c transportul aeraulic nu guverneaz singur fluxul de poluant exterior ce penetreaz la interiorul cldirilor. Regsim deci efectul suprapus a altorfenomene fizice legate de cldire : reaciile fizice ntre poluani i perei sau reaciile chimicentre dou tipuri diferite de poluani.

A doua remarc privete raportul celor dou concentraii n O3 : raport de 0 pentru coala Lafond(Figura 3) i de pentru coala Descartes (Figura 2). n a doua perioad de timp a campaniei demsurri de la coala Lafond, o fereastr a slii de clas analizat a fost uitat deschis, ceea ceexplic comportamentul similar al concentraiei interioare cu cel intlnit la coala Descartes.Aceast dependen a raportului dintre nivelele de poluare interior i exterior n funcie depermeabilitatea cldirii nu apare n cazul oxizilor de azot.

Ultima remarc este relativ la vrfurile concentraiei interioare n NO2 de la coala Laleu1, cedepesc nivelele de poluare de la exterior (Figura 5). Valorile ridicate ale concentraiilorinterioare corespund perioadelor de funcionare a centralei termice a colii. Cazanul, amplasat lasubsol, n apropierea slii de clas analizate, este resimit ca o surs interioar de poluare.

Figure 2. Variatia concentraiei n O3 la coala Descartes n timpul msurrilor de var


53/74


5

Figure 3. Variatia concentraiei n O3 la coala Lafond n timpul msurrilor de var

Figure 4. Variatia concentraiei n NO2 la coala din St.Xandre n timpul msurrilor de iarn

Figure 5. Variatia concentraiei n NO2 la coala Laleu 1 n timpul msurrilor de iarn


54/74


6

n cadrul studiilor relative la relaia dintre nivelurile de poluare interiori exterior se obinuietetraducerea rezultatelor n termeni de raport a celor dou niveluri de poluare. Valorile acestorrapoarte (Figura 6) prezint nc o dat diferenta major ntre cele dou specii diferite de poluaniatmosferici : rapoarte mult mai sczute n cazul ozonului fa de cazul dioxidului de azot.

Valorile raportului de concentraii interioar/exterioar n O3 variaz n funcie de permeabilitateacladirilor : raportul variaz ntre 0.35 i 0.5 pentru cldirile foarte permeabile , ntre 0.15 i0.35 pentru cldirile permeabile i ntre 0 i 0.15 pentru cldirile etane . Aceastobservaie este extrem de important deoarece arat faptul ca ventilaia naturala necontrolat, cereprezint o caracteristic intrinsec a cldirii, influeneaz transferul de poluant de la exteriorctre interiorul cldirii i n cele din urm expunerea ocupanilor la poluarea n O3. n cazul poluantului NO2, valorile raportului de concentraii interioar/exterioar caracteristice suntaproximativ egale cu 0.9 indiferent de permeabilitatea cldiriilor. Valorile rapoartelor I/E alecampaniilor de msurri de la scolile Esnandes, Laleu i Dor, superioare unitaii, se datoreazfuncionrii centralei termice a cldirilor. Aceste cazuri nu sunt reprezentative pentru studiulrelaiei ntre cele dou niveluri de poluare.

Figura 6. Raportul concentraiilor medii interioare i exterioare n O3i NO2 nregistrate n scoli

n timpul unor campanii de msurri de dousptmni.

4. Concluzii

Opt coli din La Rochelle au fcut obiectul msurrilor n timp real a nivelelor de poluare interiori exterior n O3 (ozon) i NO2 (bioxid de azot). Concentraiile nregistrate nu depesc valorilerecomandate n normele internaionale ASHRAE sau OMS. Valorile concentraiei interioare nO3 reprezint un raport din valorile nregistrate la exterior, n timp ce, n cazul NO2, cele douniveluri de poluare sunt practic egale. Concentraia interioar n O3 este nul la interiorulcldirilor etane i se apropie de valoarea de la exterior pentru cldirile din ce n ce mai


55/74


7

permeabile. n cazul NO2, concentraia interioar reprezinta aproximativ 90% din valoarea de laexterior indiferent de permeabilitatea cladirilor la aer. Valoarea concentratiei interioare n NO2poate chiar depi valorile nregistrate la ext erior n timpul perioadelor de funcionare a centraleitermice locale, gazele de ardere fiind resimtite i la interiorul cladirilor ca o sursa interna depoluare.

Aceast baz de date, obinut n urma msurrilor, a fost ulterior utilizat pentru nvarea demodele de predicie a raportului ntre cele dou nivele de poluare interior/exterior, n funcie deconcentraia exterioar n poluant i de permeabilitatea cldirii.

Mulumiri

Acest proiect francez cu caracter naional a beneficiat de o finanare din partea ADEME (AgeniaMediului i a Managementului Energiei), Frana. Mulumim asociaiei ATMO, partenerul nostrun acest proiect, pentru ajutorul lor n faza experimental. Ajutorul lui Daniel Genin, MichelBurlot, Erwan Longuet, Jrme Bouilly, Doina Iordache, Andrei Damian, Anne-Lise Tiffonet iOlivier Poupard n timpul experimentelor trebuie de asemenea menionat.

Bibliografie

ASHRAE 1993. 1993 ASHRAE Fundamentals Handbook. Air contaminants, 11.1, American Society of Heating,Refrigerating and Air-Conditioning Engineers, Inc. Atlanta, USA

Berglund, B., Johansson, I., Lindvall, T. The influence of ventilation on indoor, outdoor air contaminants in anoffice building. Proceedings of the International Symposium on indoor air pollution, health and energyconservation Amherst Mass. USA 13-16 OctoberEnvironmental International Special Issue "Indoor Air

Pollution"1982, vol. 8, p. 395-399Billick I.H., Baker P.E. and Colome S.D. 1989. Simulation of indoor nitrogen dioxide concentrations,

Proceedings Gas Research Institute Conference, Gas Research Institute, Chicago, USABlondeau, P., Poupard, O., Iordache, V., Ghiaus, C., Allard, F., Genin, D., Caini, F., 2003. Etude de limpact de la

pollution atmosphrique sur lexposition des enfants en milieu scolaire Recherche de moyens de prdiction et de protection. Projet PRIMEQUAL-PREDIT, Laboratoir LEPTAB Universite de LaRochelle, France

Cavallo, D., Alcini, D., De Bortoli, M., Carrettoni, D., Carrer, P., Bersani, M. and Maroni, M. 1993. Chemicalcontamination of indoor air in schools and office buildings in Milan, Italy. Proceedings of the 6th

International Conference on Indoor Air Quality and Climate, Vol. 2, pp 45-50, Helsinki, FinlandGebefuegi, I.L., Calogirou, A., Grassmann, M., Loerinci, G. and Kettrup, A. 1994. Indoor-outdoor comparison on

VOCs : infiltration from outdoor air, Indoor Air International Journal, Proceedings of Indoor AirPollution, Switzerland

Iordache, V., 2003, Etude de limpact de la pollution atmosphrique sur lexposition des enfants en milieuscolaire Recherche de moyens de prdiction et de protection. PhD Thesis, University of La Rochelle,

FranceIordache, V., Blondeau, P., Ghiaus, C., Allard, F. 2000. Statistical prediction model of the outdoor/indoor air

pollutant transfer, RoomVent Proceedings, , Readings, UKIordache, V., Blondeau, P., Ghiaus, C., Allard, F. 2003. Permeabilitatea la aer a cladirilor, Revista Tehnica

Instalatiilor, vol. 6, p. 54-58Kildeso, J., Tornvig, L., Skov, P. and Schneider, T. 1998. An Intervention Study of the Effect of Improved

Cleaning Methods on the Concentration and Composition of Dust,Indoor Air Journal, Vol. 8, pp. 12-22Kishkovich, O.P. and Joffe, M.A. 1997. Real-Time Monitoring For Low-Level Pollution.ASHRAE Journal, Vol.

39, No. 11 (Nov.), pp 46-51Koene, M., 1992, Les missions d'ozone l'origine de problmes climatiques.JANUS, (10): 2-4Kukadia, V., Palmer, J., Littler, J., Woolliscroft, R., Watkins, R. and Ridley, I. 1996. Air pollution levels inside


56/74


8

buildings in urban areas : a pilot study,Proceedings of CIBSE/ASHRAE Joint National Conference, Vol. 1,pp 322-332, UK

Leaderer B.P., Zagranski R. T., Holford T.R., Berwick M. and Stolwijk J.A.J. 1984. Multivariate model forpredicting NOR levels in residences based upon sources and use Proceedings Indoor Air, Vo

calitatea aerului si ecologie

Documents