Cải tiến phương pháp tính toán tham số khí động lực học phục vụ cho bài toán lan truyền ô nhiễm không khí

16 TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂNSố tháng 02 - 2013
NGHIÊN CỨU & TRAO ĐỔI
Người đọc phản biện: TS. Dương HồngSơn
CẢI TIẾN PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN THAM SỐ 
KHÍ ĐỘNG LỰC HỌC PHỤC VỤ CHO BÀI TOÁN 
LAN TRUYỀN Ô NHIỄM KHÔNG KHÍ
PGS. TS Nguyễn Kỳ Phùng, Nguyễn Thị Huỳnh Trâm
Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Tp. Hồ Chí Minh
Các điều kiện khí tượng, như gió và các đặc trưng rối, là một trong những yếu tố quan trọng nhấtquyết định sự phân bố chất ô nhiễm không khí. Mô phỏng bài toán ô nhiễm không khí cho kết quảtốt hay không phụ thuộc rất nhiều vào phương pháp tính toán hệ số rối. Zhao(2002)[27] đã đề
nghị phương pháp tính toán hệ số rối tức thời trong điều kiện tổng quát. Tuy nhiên, thông số H, thông lượng
nhiệt, một thông số quan trọng của phương pháp này lại không được đo đạc tại các trạm khí tượng tại Việt Nam.
Do đó, nhóm tác giả đề nghị một phương pháp cải tiến phương pháp Zhao để có thể áp dụng phương pháp này
tại Việt Nam.
1. Giới thiệu
Tính toán hệ số rối là một trong những bước
quan trọng trong việc mô hình hoá bài toán lan
truyền ô nhiễm không khí. Với phương pháp của
Pasquill-Gifford (1976)[10], hệ số rối ( ) được
tính dựa vào cấp độ ổn định khí quyển. Phương
pháp này được Paolo Zannetti (1990)[20], D.Bruce
Turner(1994) [5], Noel De Nevers(1995)[19], Rod
Barratt (2001)[23] áp dụng lý thuyết này trong quá
trình nghiên cứu. Ưu điểm của phương pháp này là
dễ tính. Tuy nhiên, phương pháp này lại chỉ tính
toán được trong khoảng cách từ 100 m đến 10.000
m. Và cách xác định độ ổn định cũng chỉ mang tính
tương đối.
Một phương pháp khác được đề nghị để tính
toán hệ số rối dựa vào các thông số khí động lực
học (u*, L, d, z0) và tham số rối .
Gryning et al (1987)[11] đã đưa ra công thức tính
các tham số rối trong điều kiện khí quyển không ổn
định dựa vào mô hình của Brost at al(1982)[9]. Sau
đó phương pháp này cũng được Irwin và Paumier
(1990)[15] kiểm tra lại. Bên cạnh đó Nieuwstadt
(1984)[18] cũng đưa ra cách tính các tham số rối
trong điều kiện khí quyển ổn định và phương pháp
này cũng được Gryning et al (1987)[11] sử dụng.
Irwin(1983)[12] đã nghiên cứu đưa ra cách tính
hệ số rối theo phương ngang dựa vào tham số
rối ngang . Venkatram et all.(1984)[8] đã đưa ra
công thức tính hệ số khuếch tán rối đứng dựa
vào tham số rối . Phương pháp này tuy tính toán
phức tạp nhưng có thể được áp dụng để tính toán
hệ số rối tại một thời điểm mà không cần quá nhiều
thông số đầu vào. A. VenKatram (1980)[6] đã đưa ra
công thức tính độ dài Monio-Obukhov theo vận tốc
ma sát u*. Tuy nhiên, công trình mới chỉ dừng lại ở
việc tính toán trong trường hợp khí quyển ổn định.
K.J.Schaudt (1997)[15] đã đưa ra một phương pháp
tính vận tốc ma sát(u*), độ cao thay thế d, độ gồ
ghề z0 chỉ dựa vào vận tốc gió u1, u2, u3 được đo ở 3
độ cao z1, z2, z3 theo phương pháp lặp. Tuy nhiên,
công trình này cũng chỉ mới dừng lại ở mức tính
toán các thông số này trong trường hợp ổn định.
Wenguang G. ZHAO et al (2002)[27] đã đưa ra một
phương pháp có thể tính toán các tham số khí
động lực học trong trường hợp khí quyển ổn định
lẫn trong trường hợp khí quyển không ổn định. Tuy
nhiên, phương pháp này ngoài các thông số đầu
vào là vận tốc gió u1, u2 và nhiệt độ T(z1), T(z2) được
đo ở 2 độ cao z1, z2 còn yêu cầu thêm 1 thông số
đầu vào thông lượng nhiệt nhạy (H). Do đó,
phương pháp này gặp một khó khăn khi không
phải ở trạm khí tượng thủy văn nào cũng đo đạc
thông số H này, nhất là ở tại Việt Nam hiện nay.
Nhóm tác giả đã tiến hành nghiên cứu cải tiến
phương pháp của Zhao để có thể áp dụng phương
pháp này tại Việt Nam.
2. Phương pháp tính
a. Tính toán các thông số trong trường hợp khí
quyển ổn định
,y zV V 






,v wV V 






zV 






vV 




zV 







wV 

17TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂNSố tháng 02 - 2013
NGHIÊN CỨU & TRAO ĐỔI
Tính các tham số khí động lực học trong điều
kiện ổn định
Schaudt(1997)[15] đưa ra một phương pháp
tính độ cao thay thế d(m), độ nhám bề mặt z0(m) và
vận tốc ma sát u*(m/s) và nhiệt độ đặc trưng T*(K),
chiều dài Monin-Obukhov L(m) trong điều kiện khí
quyển ổn định. Mục tiêu của phương pháp này đưa
ra cách tính các tham số trên sao cho phù hợp với
số đo thực tế bằng cách dựa vào phương pháp tính
sai số.
Phương trình profile vận tốc gió trong điều kiện
ổn định như sau:
Trong đó k = 0,41 là hằng số Karman và u(z) là
vận tốc gió ở độ cao z. Sự hiện diện của tham số log-
arit trong công thức này sẽ gây ra sai số trong việc
tính toán d và z0.
Phương trình (1) có thể được áp dụng để tính
toán vận tốc gió ở ba độ cao khác nhau. Khi đó giá
trị d có thể được tính theo công thức như sau:
Trong đó ui( m/s), uj(m/s), uk (m/s) là vận tốc
gió ở ba độ cao zi (m), zj (m), zk (m) và i # j# k# i.
Áp dụng phương pháp lặp Newton cho phương
trình (2) để tìm ra giá trị d.
Với mỗi giá trị d vừa tìm được thay vào phương
trình sau đây để tìm ra giá trị u* và z0.
Kết luận: Với 6 thông số đầu vào là ui (m/s), uj
(m/s), uk (m/s) là vận tốc gió ở ba độ cao zi (m), zj
(m), zk (m), tác giả có thể xác định được ba tham số
trong trường hợp khí quyển ổn định dựa vào 3
phương trình (2), (3) và (4).
Phương pháp kiểm tra độ chính xác của các giá trị
Để chọn được cặp giá trị phù hợp, mỗi giá trị d,
u* và z0 vừa tìm được theo công thức (2), (3) và (4)
sẽ được đánh giá độ chính xác thông qua sai số X2
và độ phù hợp Q (Press et all, 1986, chương 14,
phần 2)[22] như sau:
Trong đó P là hàm gamma khuyết và có giá trị
từ 0 đến 1. Giá trị Q càng tiến đến 1 thì độ phù hợp
của các giá trị tính toán càng cao. Nều Q > 0,1 thì
độ phù hợp là có thể chấp nhận được. Tuy nhiên
Schaut (1997) cũng khuyến cáo rằng tốt nhất nên
chọn cặp giá trị có Q > 0,85.
Tính độ dài Monin_Obukhov trong trường hợp
khí quyển ổn định
A. Venkatram (1980)[6] đã tiến hành thu thập dữ
liệu và đưa ra công thức tính độ dài
Monin_Obukhov trong trường hợp khí quyển ổn
định dựa theo vận tốc ma s ... ện ổn
định mà không cần phải có dữ liệu của H.
Do đó tác giả sử dụng phương pháp của Schaut
để tính ra được hai thông số u*, d trong trường hợp
khí quyển ổn định. Sau đó tác giả sử dụng phương
pháp của A. Venkaram (1980)[6] để tính được độ dài
L dựa theo vận tốc ma sát u* để tính được độ dài L
trong trường hợp khí quyển ổn định.
Dựa vào công thức (15) tác giả tính ra được nhiệt
độ đặc trưng T* trong trường hợp khí quyển ổn
định. Sau đó dùng hai tham số u*, T* để tính thông
lượng nhiệt nhạy H trong trường hợp khí quyển ổn
định
Với 4 thông số u*, d, L, H trong trường hợp khí
quyển ổn định vừa tìm được, tác giả sử dụng như là
dữ liệu đầu vào cho phương pháp của Zhao(2002)
[14] để tính toán ra các thông số u*, d, L, ,T* trong
trường hợp tổng quát.
Bảng 1. So sánh các thuật toán
 Thuật toán Schaudt 
(1997) 
Thuật toán Zhao(2002) Thuật toán do tác giả đề 
nghị 
Thông số đầu 
vào 
1u (m/s), 1z (m) 
2u (m/s), 2z (m) 3u
(m/s) 3z (m) 
1u (m/s), 1z (m), 1T (m) 
2u (m/s), 2z (m), 2T (m) 
H 
1u (m/s), 1z (m), 1T (m) 
2u (m/s), 2z (m), 2T (m) 3u
(m/s) 3z (m), 3T (m) 
Thông số đầu ra d, u*,,z0 d, u*, L,z0, T* d, u*, L,z0, T* 
Phạm vi áp dụng Trường hợp khí quyển 
ổn định 
Trường hợp tổng quát Trường hợp tổng quát
Ưu điểm - Thông số đầu vào 
đơn giản 
- Đưa ra phương pháp 
kiểm tra độ chính xác 
của bộ dữ liệu đầu vào 
- Tính toán trong trường hợp 
tổng quát 
- Tính toán trong trường 
hợp tổng quát. 
- Dữ liệu đầu vào đơn 
giản và có thể đo đạc 
được tại Việt Nam 
Nhược điểm khi 
áp dụng tại Việt 
Nam 
-Chỉ tính trong trường 
hợp khí quyển ổn định 
-Thông số H không được 
đo đạc tại các trạm khí 
tượng tại Việt Nam 
Độ phức tạp của 
thuật toán 
O(n) O(n2) O(n2) 
3. Thử nghiệm
Tác giả tiến hành thu thập dữ liệu khí tượng dựa
theo các thông số được đo đạc hàng ngày tại trạm
khí tượng Tân Sơn Hòa, Thành phố Hồ Chí Minh.
Dữ liệu thu thập liên tục trong ba ngày 19, 20,
21/11/2007. Mỗi ngày tiến hành đo đạc tại bốn thời
điểm là 1h, 7h, 13h, 19h.
Tại mỗi thời điểm sẽ tiến hành đo vận tốc gió u1,
u2, u3, u4 tại 4 độ cao z1, z2, z3, z4. Nhiệt độ không
khí sẽ tiến hành đo ở 5 vi trí z1, z2, z3, z4 và tại mặt
đất tương ứng T1, T2, T3, T4,Ts.
Bên cạnh đó, tại mỗi thời điểm tiến hành đo đạc
áp suất không khí Pa(mb) và áp suất hơi nước (ePa).
Tác giả tiến hành tính toán các hệ số khí động
lực học dựa theo dữ liệu khí tượng đã thu thập
được.
Với mỗi bộ số liệu vận tốc gió u1, u2, u3, u4 tại 4
độ cao z1, z2, z3, z4. Tác giả tiến hành tính toán các
hệ số u*, d, z0 trong điều kiện khí quyển ổn định để
tạo thành bộ số liệu đầu vào cho việc tính toán u*,
20 TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂNSố tháng 02 - 2013
NGHIÊN CỨU & TRAO ĐỔI
d, L, T*, z0 trong trường hợp tổng quát.
Để tính được các tham số này, tác giả chia ra 4
bộ số liệu khác nhau từ bộ số liệu trên để đảm bảo
sự ngẫu nhiên của số liệu trong việc tính toán. 4 bộ
số liệu được chia như sau:
- Bộ 1 sẽ được tính với vận tốc gió u1, u2, u3, tại
3 độ cao z1, z2, z3;
- Bộ 2 sẽ được tính với vận tốc gió u1, u2, u4, tại
3 độ cao z1, z2, z4;
- Bộ 3 sẽ được tính với vận tốc gió u1, u3, u4, tại
3 độ cao z1, z3, z4;
- Bộ 4 sẽ được tính với vận tốc gió u3, u3, u4, tại
3 độ cao z2, z3, z4.
Với mỗi bộ này sẽ tính toán sai số và độ phù
hợp Q và chỉ giữ lại một bộ có Q lớn nhất trong bốn
bộ này để làm đầu vào cho bước lặp thứ hai.
Giả sử ta chọn được bộ 3 sẽ được tính với vận
tốc gió u1, u3, u4, tại 3 độ cao z1, z3, z4 sau bước
tính toán trên. Tác giả tiến hành tính toán cho bước
lặp thứ hai.
Tại bước lặp thứ hai, tác giả tiếp tục chia bộ số
liệu vừa được chọn làm 3 bộ dữ liệu để đảm bảo sự
ngẫu nhiên của số liệu trong việc tính toán. Ba bộ số
liệu như sau:
- Bộ 1 sẽ được tính với vận tốc gió u1, u3, tại 2 độ
cao z1, z3;
- Bộ 2 sẽ được tính với vận tốc gió u1, u4, tại 2 độ
cao z1, z4;
- Bộ 3 sẽ được tính với vận tốc gió u3, u4, tại 3 độ
cao z3, z4.
Với mỗi bộ số liệu này, tác giả tiến hành tính
toán các tham số u*, d, L, T*, z0 trong trường hợp
tổng quát. Và trong ba bộ này, tác giả sẽ chỉ giữ lại
một bộ dựa vào sự ổn định của giá trị d.
Với bộ dữ liệu này, tác giả tiến hành tính toán
các tham số rối . Sau đó tiến hành tính hệ số rối
theo thời gian.
Kết quả tính toán cho thấy phương pháp này
cho ra kết quả giá trị Q rất tốt. Giá trị của Q toàn bộ
đều lớn hơn 0,999 trong khi Schaut (1997) chỉ đề
nghị Q > 0,85.
Với bảng số liệu này, nhóm tác giả tiến hành
chọn một bộ giá trị có giá trị Q lớn nhất trong bốn
bộ được chọn tính để làm dữ liệu đầu vào cho lần
lặp thứ 2.
Kết quả của lần lặp thứ 2, nhóm tác giả nhận
thấy sau khi thực hiện lần lặp này, giá trị d_out (kí
hiệu giá trị d sau khi lặp) không khác so với giá trị
d_in (ký hiệu giá trị d trước khi lặp), chứng tỏ giá trị
d_in được đưa vào khá tốt.
Tại mỗi thời điểm nhóm tác giả tiến hành chọn
một bộ giá trị d, u*, L với tiêu chí giá trị u* gần nhất
so với giá trị trung bình của u* của ba bộ số liệu
tính để tiến hành tính các tham số rối và hệ số rối,
phục vụ cho việc tính toán bài toán lan truyền ô
nhiễm không khí.
4. Kết quả
Bảng 2. Dữ liệu khí tượng thu thập tại trạm Tân Sơn Hòa (ngày 19, 20, 21/2007)
Date Time z1(m) z2(m) z3(m) z4(m) u1(m/s) u2(m/s) u3(m/s) u4(m/s) u10(m/s) T1(oC) T2(oC) T3(oC) T4(oC) Ts(oC) P(mb) e(hPa)
19_11_2007 1 1.5 3 5 10 0.15 0.48 0.72 0.98 0.98 26.4 26.3 26.1 26 26.5 1014 300 
19_11_2007 7 1.5 3 5 10 0.4 0.65 0.82 0.97 0.97 25.6 25.5 25.4 25.3 25.7 1016 292 
19_11_2007 13 1.5 3 5 10 0.63 0.84 0.99 1.01 1.01 28.8 28.7 28.6 28.5 28.9 1013 287 
19_11_2007 19 1.5 3 5 10 0.57 0.78 0.87 0.99 0.99 25 24.9 24.8 24.7 25.1 1014.8 321 
20_11_2007 1 1.5 3 5 10 0.5 0.74 0.91 1 1 26.3 26.2 26.1 26 26.4 1017 299 
20_11_2007 7 1.5 3 5 10 0.53 0.72 0.85 0.97 0.97 24.1 24 23.8 23.2 24.2 1020.2 289 
20_11_2007 13 1.5 3 5 10 0.26 0.6 0.85 1.04 1.04 32.3 31 30.5 29.4 32.4 1016 293 
20_11_2007 19 1.5 3 5 10 0.56 0.89 1.01 1.09 1.09 28.3 28.2 28.1 28 28.4 1019 292 
21_11_2007 1 1.5 3 5 10 0.46 0.71 0.85 0.97 0.97 25 24.9 24.8 24.7 25.1 1019 292 
21_11_2007 7 1.5 3 5 10 0.56 1.01 1.04 1.06 1.06 23.6 23.5 23.2 23 23.7 1020 282 
21_11_2007 13 1.5 3 5 10 0.42 0.79 0.94 0.99 0.99 32 31.3 31.2 31 32.1 1019 264 
21_11_2007 19 1.5 3 5 10 0.68 0.88 1 1.02 1.02 29.5 29.4 29.3 29.2 30 1018.5 262 
 Chú thích :
Date: Ngày đo đạc
Time: Giờ đo đạc
u1(m/s), u2(m/s), u3(m/s), u4(m/s): Vân tốc gió đo tại
độ cao z1(m), z2(m), z3(m), z4(m) tương ứng
u10(m/s): Vận tốc gió đo tại độ cao 10m
T1(0C), T 2(0C), T 3(0C), T 4(0C): nhiệt độ đo tại độ cao
z1(m), z2(m), z3(m), z4(m) tương ứng
TS(0C): Nhiệt độ tại mặt đất
P(mb): Áp suất không khí
e(hPa): Độ ẩm không khí
21TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂNSố tháng 02 - 2013
NGHIÊN CỨU & TRAO ĐỔI
Bảng 3. Bảng dữ liệu tính toán tham số khí động lực học trong điều kiện ổn định
Date Time z1(m) z2(m) z3(m) u1(m/s) u2(m/s) u3(m/s) t1(oC) t2(oC) t3(oC) d u_fric z0 Chi_square Q 
19_11_2007 1 1.5 5 10 0.15 0.72 0.98 26.4 26.1 26 0.712477 0.137911 0.504189 6.78E-17 0.999999993
19_11_2007 7 1.5 5 10 0.4 0.82 0.97 25.6 25.4 25.3 1.11739 0.074312 0.042103 3.86E-16 0.999999984
19_11_2007 13 1.5 3 10 0.63 0.84 1.01 28.8 28.7 28.5 1.264183 0.043132 0.000591 1.18E-14 0.999999913
19_11_2007 19 1.5 3 10 0.57 0.78 0.99 25 24.9 24.7 1.090909 0.055893 0.006251 2.15E-15 0.999999963
20_11_2007 1 1.5 3 10 0.5 0.74 1 26.3 26.2 26 1.001822 0.070841 0.027581 6.50E-19 0.999999999
20_11_2007 7 1.5 3 10 0.53 0.72 0.97 24.1 24 23.2 0.710034 0.073193 0.040575 1.47E-15 0.999999969
20_11_2007 13 1.5 5 10 0.26 0.85 1.04 32.3 30.5 29.4 1.224974 0.092353 0.086713 2.23E-14 0.999999881
20_11_2007 19 3 5 10 0.89 1.01 1.09 28.2 28.1 28 2.530588 0.029634 0.000002 6.23E-18 0.999999998
21_11_2007 1 1.5 5 10 0.46 0.85 0.97 25 24.8 24.7 1.263634 0.057925 0.00911 2.28E-15 0.999999962
21_11_2007 7 3 5 10 1.01 1.04 1.06 23.5 23.2 23 2.530588 0.007409 2.49E-25 6.23E-18 0.999999998
21_11_2007 13 3 5 10 0.79 0.94 0.99 31.3 31.2 31 2.949564 0.016599 1.69E-10 1.21E-14 0.999999912
21_11_2007 19 1.5 3 10 0.68 0.88 1.02 29.5 29.4 29.2 1.344066 0.034706 0.000051 2.66E-17 0.999999996
Bảng 4. Kết quả tính các tham số khí động lực học trong trường hợp tổng quát
Date Time z1(m) z2(m) L d u_fric z0 h uV vV 
19_11_2007 1 5 10 -110.751 0.712477 0.162356 0.61006 1485.313 3.835106 0.444445
19_11_2007 7 5 10 -86.1963 1.11739 0.089467 0.077989 818.4861 1.969034 0.111111
19_11_2007 13 3 10 -56.4461 1.264183 0.052196 0.002124 477.5192 1.123497 0.111111
19_11_2007 19 3 10 -58.8928 1.090909 0.067741 0.01519 619.727 1.521585 0.111111
20_11_2007 1 3 10 -62.6863 1.001822 0.085457 0.051341 781.801 1.987779 0.111111
20_11_2007 7 3 10 -24.9181 0.710034 0.103368 0.100925 945.6609 3.128797 0.444445
20_11_2007 13 5 10 -18.881 1.224974 0.143764 0.210793 1315.221 5.130664 0.444445
20_11_2007 19 5 10 -72.0111 2.530588 0.035122 0.000017 321.3128 0.6773 0.111111
21_11_2007 1 5 10 -81.5194 1.263634 0.07 0.022092 640.3953 1.485936 0.111111
21_11_2007 7 5 10 -42.3621 2.530588 0.009444 5.06E-20 86.40025 0.164121 0.111111
21_11_2007 13 5 10 -41.9467 2.949564 0.020818 1.59E-08 190.4491 0.402531 0.111111
21_11_2007 19 3 10 -54.9419 1.344066 0.042003 0.000277 384.2624 0.872943 0.111111
5. Kết luận
Với phương pháp nhóm tác giả đề nghị, nhóm
tác giả đã đưa ra được một phương pháp tính toán
hệ số rối tức thời để phục vụ cho việc mô hình hoá
bài toán lan truyền chất ô nhiễm không khí.
Phương pháp có thể được áp dụng để tính toán
khi hiện nay tại một số trạm khí tượng tại Việt Nam
chưa đủ điều kiện về các phương tiện khoa học kỹ
thuật để đo đạc thông số thông lượng nhiệt.
Tài liệu tham khảo
Tiếng Việt
1. Nguyễn Kỳ Phùng và nhóm nghiên cứu(2004),Xây dựng bộ dữ liệu phục vụ bài toán ô nhiễm không khí
do giao thông gây ra- Sở khoa học và công nghệ TpHCM 2004.
2. Nguyễn Kỳ Phùng và nhóm nghiên cứu(2006), Nghiên cứu xây dựng WEBGIS quản lý ô nhiễm không khí
khu công nghiệp- Sở khoa học và công nghệ TpHCM 2006.
3. Nguyễn Kỳ Phùng, Nguyễn Thị Huỳnh Trâm(2002), Mô hình hóa quá trình khuếch tán chất ô nhiễm không
khí do nguồn điểm cao gây ra. Hội nghị khoa học trường ĐHKHTN 2002.
4. Nguyễn Kỳ Phùng, Nguyễn Thị Huỳnh Trâm(2004), Tính toán quá trình khuếch tán chất ô nhiễm không
khí do giao thông gây ra Hội nghị khoa học trường ĐHKHTN 2004.
5. Nguyễn Thị Huỳnh Trâm(2006), Xác định trường vận tốc gió và hệ số rối phục vụ bài toán lan truyền ONKK.
Đề tài cấp trường năm 2006.
Tiếng Anh
6. A.Venkatram(1980),“Estimating the Monin-Obukhov Length in the stable boundary layer for dispersion cal-
culation”, Boundary-Layer Meteorology 19,pp 481-485.
7. A.VenKatram, D. Strimaitis and D. Dicristofaro (1984), “A semiempirical model to estimate vertical dis-
persion of elevated releases in the stable boundary layer”, Atmospheric Enviroment Vol. 18.No. 5. pp.923-928.
8. Brost, R.A., Wyngaard, J.C. and Lenscow,D. (1982) “Marine stratocumulus layers. Part II: Turbulence budg-
22 TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂNSố tháng 02 - 2013
NGHIÊN CỨU & TRAO ĐỔI
ets”, Journal of the Atmospheric Sciences 39, pp 818-836.
9. D.Bruce Turner(1994), Workbook of atmospheric dispersion estimates – An Introduction to Dispersion
Modeling, Second Edition, Lewis Publishers.
10. Gryning, S.E., Holtslag, A.A.M., Irwin, J.S., and Sivertsen, B (1987), “Applied dispersion modelling based
on meteorological scaling parameters”, Atmospheric Enviroment 21,pp 79-89.
11. Irwin, J.S (1983), “Estimating plume dispersion – acomparison of several sigma schemes”, Journal of Ap-
plied Meteorology 22, pp 92-114.
12. Irwin, J.S. and Paumier, J.O (1990), “Characterizing the dispersive state of convective boundary layers for
applied dispersion modeling”, Boundary-Layer Meteorology 53, pp 267-296.
13. Karsten Hinrichsen(1984), “Comparison of four analytical dispersion model for near- surface releases
above a grass surface”, Atmospheric Enviroment Vol. 20.No. 1. pp.29-40, 1986.
14. K.J.Schaudt (1997), “A new method for estimating roughness parameters and evaluating the quality of
observations”, Journal of Applied meteorology, 37, 470-476.
15. Leiv Havard Slordal, Sam-Erik Walker and Sverre Solberg The Urban Air Dispersion Model EPISODE ap-
plied in AirQUIS2003 Technical Description.
16. Mark Z.Jacobson (1999), Fundamentals of atmospheric modeling, Cambridge University Press, United
States of America.
17. Nieuwstadt, F.T.M.(1984), “The Turbulent Structure of the Stable, Nocturnal Boundary Layer”, Journal of
the Atmospheric Sciences., 41,2202-2216.
18. Noel De Nevers(1995), Air pollution control engineering McGraw-Hill. Inc., NewYork.
19. Paolo Zannetti (1990), Air pollution modeling - Theories, Computational Methods and Available Soft-
ware, Van Nostrand Reinhold, New York.
20. P.J.Comer and D.H. Slater(1982), An application of a multiple point source atmospheric dispersion model.
Atmospheric Enviroment Vol. 17. No.1,pp.4349,1983.
21. Press, W. H.,B. P. Flannery, S. A. Teukolsky, and W. T. Vetterling (1986), Numerical Recipes, Cambridge Uni-
versity Press, pp 818.
22. Rod Barratt (2001), Atmospheric Dispersion Modelling – An introduction to practical applications, Earth-
scan Publications Ltd London.
23. Roland R.Draxler(1979), “An improved gaussian model for long-term average air concentration esti-
mates”, Atmospheric Enviroment Vol. 14. pp.597-601.
24. Sam-Erik Walker, Leiv H.Slordal, Cristina Guerreiro, Frederick Gram and Knut E.Gronskei(1999), “Air pol-
lution exposure monitoring and estimation Part II: Model evaluation and population exposure", J.Environ.Monit
1, pp 321-326.
25. Shih-Kung Kao(1958), “Turbulent transfer in the boundary layer of a stratified fluid”,Journal of meteor-
ology Vol 16, pp 497-503.
26. Wenguang G.ZHAO, Albert OLIOSO, Jean-Pierre LAGOUARGE, Jean-Marc BONNEFOND, Mark IRVINE,
Yann KERR,John McANENEY, Olivirer MARLOIE (2002), “Estimation of aerodynamic parameters under non-neu-
tral stability conditions from Alpilles measurement data”, Agronommie 22,pp 619-625.