Wymagania modeli dynamiki atmosfery i transportu skażeń w ...

Wymagania modeli dynamiki 

atmosfery i transportu skażeń 

w systemach zarządzania 

sytuacjami kryzysowymi 

Mieczysław Borysiewicz, 

Ilona Garanty, Anna Kozubal 

(CD MANHAZ, Instytut Energii Atomowej)

SPIS TREŚCI: 

1. Wymagania modeli dynamiki atmosfery i transportu 

skażeń w systemach zarządzania sytuacjami 

kryzysowymi 

2. Modelowanie dyspersji: zastosowanie do uwolnień 

C/B/N 

3. Informacje atmosferyczne w zarządzaniu sytuacjami 

kryzysowymi 

4. Bezpieczeństwo aglomeracji 

miejskiej 

a. Wymagania wobec modeli dla efektywnego 

zarządzania kryzysowego 

b. Przykładowe systemy wspomagania decyzji dla 

potrzeb bezpieczeństwa aglomeracji miejskiej 

26-30.09.2005, Warszawa Szkoła Tematyczna "Zarządzanie Zagrożeniami dla 

Zdrowia i Środowiska" 

2

Wymagania modeli dynamiki atmosfery i 

transportu skażeń w systemach zarządzania 


• Sytuacje kryzysowe związane z uwolnieniem 

substancji; chemicznych, biologicznych, 

radioaktywnych C/B/N dotyczą awarii 

technologicznych takich jak: 

• awarie stacjonarnych obiektów technicznych 

(instalacje chemiczne, petrochemiczne, rafinerie, 

obiekty jądrowe) 

• awarie rurociągów przesyłowych 

• katastrofy transportowe 

• akty terroru, z użyciem środków (chemicznych, 

biologicznych, radioaktywnych) 



3

Wymagania modeli dynamiki atmosfery i 

transportu skażeń w systemach zarządzania 


Obszerny zakres działań jest podzielony na stadia: 

• przygotowanie, 

• reagowanie, 

• likwidacja skutków 

Każde z tych stadiów ma charakterystyczne 

ograniczenia i wymagania w zakresie 

obserwacji i modelowania. 



4

PRZYGOTOWANIE 

• Narzędzia do modelowania transportu w atmosferze mogą być 

wykorzystane do określania czasu, miejsca, i wielkości 

potencjalnego uwolnienia. 

• Modelowanie dyspersji może przyczynić się w istotny sposób do: 

a) przygotowanych planów działań awaryjnych, 

b) zaprojektowania ulepszonego systemu monitorowania na 

przykład do określania wymagań dla lokalizacji urządzeń 

kontrolnych, rozmieszczenia, i rodzajów pomiarów czujnika, 

c) wspomagania działań w sytuacji kryzysowej. 

• Model transportu w atmosferze może być stosowany do 

podejmowania głównych decyzji dotyczących monitorowania 

źródeł uwolnień i rozmieszczenia personelu. 



5

REAGOWANIE 

• Po uwolnieniu do atmosfery substancji szkodliwej , następuje seria awaryjnych 

reakcji jednocześnie przez kilka nakładających się skal czasu. 

1. Pierwsza reakcja natychmiastowa(0-2 godziny), po zauważeniu awarii 

2. Wczesna reakcja (około 2-12 godziny) 

3. Ciągła reakcja (ponad 12 godzin) 

• Dla każdej grupy personelu z centrum działania kryzysowego potrzebne są 

różne dane pozyskane z urządzeń do śledzenia dyspersji w atmosferze do tych 

3 skal czasu. 

Reakcja na zdarzenia jest uwarunkowana od wiedzy: 

– o rodzaju uwolnionej substancji 

– na temat źródła substancji; na przykład, znane źródło uwolnienia może być 

zakład energii jądrowej, nieznane źródło (nieokreślona substancja 

biotoksyczna), albo prawie określone źródło (chemiczna eksplozja z widoczną 

chmurą, ale o mieszanym składzie). 



6

LIWIDACJA SKUTKÓW 

• Charakter zagrożenia zwykle zmienia się w 

funkcji czasu w związku z powodu ekspansji 

transportu. 

• Modele transportu w atmosferze powinny 

dostarczać dokładnej prognozy i oszacowań 

stężenia substancji niebezpiecznych w funkcji 

czasu. 

• Przy użyciu modeli transportu w atmosferze można 

spróbować przewidywać obszary geograficznie, na 

których dochodzi do kumulacji substancji 

niebezpiecznych i wzrostu ich stężenia. 



7

WYMAGANIA DLA 

EFEKTYWNEGO 

ZARZĄDZANIA 

KRYZYSOWEGO

Wybór odpowiedniego modelu dyspersji 

dla zadanego problemu zarządzania 

kryzysowego 

Wnioski z warsztatów dotyczących efektywnego 

zarządzania kryzysowego 

Wrzesień 5-6, 2001 

Crystal City, Virginia

Cztery przypadki: 

• uwolnienie sarinu 

• wybuch jądrowy 

• atak na elektrownię jądrową 

• uwolnienie anthrax 

Dwie fazy: 

• Reagowanie 

• Likwidacja skutków 



10

Reagowanie 

Wymagania dotyczące fazy reakcji kryzysowych dla 

czterech scenariuszy: 

Powierzchniowe 

zurbanizowanym, 

Wybuch jądrowy, 

uwolnienie Sarinu na terenie 

Katastrofy 

atomowych, i 

samolotów w pobliżu elektrowni 

Uwolnienie anthraxu. 



11

Uwolnienie sarinu 

Jest to problem wieloskalowy, a modelowanie jego dyspersji w czasie 

wymaga nie tylko modelu podstawowego (CDF) ale także innych 

modeli. // Oznaczenia: H-High (wysokie), L- Low (niskie), M-Medium (średnie) 

Kryterium 

Model charakteryzujący źródło. H 

Szkolenie personelu. H 

Model musi umożliwiać modelowanie rozlewiska z substancja źródłową i 

modelować różne powierzchnie rozlewisk, uwzględniając parowanie, itp. 

Model musi zawierać moduł pogodowy, a także uwzględniać wzajemne 

oddziaływanie geometrii i właściwości fizycznych powierzchni rozlewiska.. 

Model CFD z rozwiązywaniem przestrzennym problemów i czasem reakcji 60 

sekund lub mniej. 

Możliwość modelowania dyspersji do 10 km a pogody do 100 km. H 

Wymaga przeszkolonego personelu. M 



H 

H 

H 

Znaczenie 

12

Wybuch jądrowy 

Jest to problem o krótkiej skali czasowej, emitujący duże 

ilości substancji niebezpiecznych, rozgrywający się dość szybko ale 

mający ogromny wpływ na środowisko. Nacisk należy położyć na 

szybka i sprawna ewakuacje ludności. 

Kryterium 

Lokalizacja i charakterystyka źródła H 

Kierunek i prędkość wiatru. H 

Depozycja (uwzględniając wkłady cząstkowe). H 

Obecne i przewidywane opady oraz uwzględnienie rozprzestrzeniania się substancji 

niebezpiecznych przy pomocy procesów hydrologicznych. 

Szybkie modelowanie – prosty model i mało danych wejściowych. H 

Uwzględnienie zmienności wiatru. M 

Model powinien odpowiadać oczekiwaniom. M 

Uwzględnienie morfologii terenu. L 



Znaczenie 

H 

13

Atak na elektrownię jądrową 

Kryterium Znaczenie 

Może nie nastąpić natychmiastowe uwolnienie substancji radioaktywnych, co pozwala przewidzieć gdzie może 

nastąpić uwolnienie i w jakich ilościach. 

Model powinien przewidywać różne źródła i różne sposoby uwolnienia. H 

Zdarzenie może mieć szeroki zasięg i długi czas trwania dlatego model powinien być przystosowany do zmian 

skali na kontynentalna lub większą. 

Model powinien uwzględniać obecna oraz przewidywaną pogodę prawie nieprzerwanie. H 

Model powinien uwzględniać rozpad pierwiastków promieniotwórczych i mokrą/suchą depozycję. H 

Wymaga dobrego GIS’owego odwzorowania na mapę. H 

Wzrost pływalności/wybuchowości. M 

Wykorzystanie gruntów. M 

Uwzględnianie efektów wtórnych. L 

Kolejnym etapem jest uwzględnienie efektów wybrzeża/jeziora, problemów 

recyrkulacji, instalacja mezo-siatek dookoła elektrowni i wykorzystanie modelu dyspersji 

najbardziej zbliżonego do zaistniałych sytuacji. 



H 

H 

14

Uwolnienie Wąglika 


Charakterystyka źródła, np. wysokość i czas 

uwolnienia, wytrzymałość materiału, reakcje z UV. 

Model musi uwzględniać rozwiązania mezoskalowe i 

obejmować obszar do 100+ km. 

Wymaga dobrego GIS’owego odwzorowania mapy. H 

Model musi uwzględniać wiele skal czasowych.. H 

Musi mieć możliwość oszacowywania niepewności. H 

Model musi mieć możliwość ciągłego aktualizowania 

się i dokonywania ponownych analiz. 



H 

H 

H 

15

Ważne problemy dla 

fazy reagowania 

Ważne problemy dla wszystkich czterech scenariuszy to: 

Charakterystyka źródła, 

Wieloskalowość czasowa i przestrzenna, 

Wieloskalowe dane meteorologiczne, zarówno obserwowane jak 

i przewidywane, 

Podejście probabilistyczne (ilościowe oszacowanie niepewności) 

może być bardziej znaczące przy podejmowaniu decyzji niż 

ścisłe wyliczenia binarne, 

Wieloskalowość czasowa i przestrzenna może utrudniać prace 

modeli dyspersyjnych. Stosuje się więc nie jeden moduł 

dyspersji dla wszystkich skal czasowych, ale kilka mniejszych 

modeli dla poszczególnych skal. 



16

Likwidacja skutków 

Czas oceny nie jest tak znaczący jak pozostałe dwie 

fazy; 

Skomplikowane modelowanie jest używane do 

oszacowania wpływu tych czterech scenariuszy; 

Otrzymanie finalnej odpowiedzi może zając nawet lata, a 

reakcja na wydarzenia może być nawet podejmowana 

przez dwa miesiące; 

Takie kompleksowe modelowanie wymaga jak 

największej ilości danych pogodowych oraz o 

gospodarce komunalnej, równie ważnych jak 

charakterystyka źródła. 



17


Główne czynniki mające wpływ na modelowanie: 

Rekonstrukcja ataku; 

Odtworzenie zdarzenia; 

Wysoka dokładność; 

Kalibracja instrumentów pomiarowych; 

Specyficzne dane o systemie wodnym w czasie zdarzenia w 

odpowiedniej skali; 

Odpowiedź probabilistyczna; 

Wieloskalowość problemu; 

Niektóre typy uwolnionych źródeł wymagają wielu modeli; 



18


Efekty zdrowotne; 

Transport długo zasięgowy; 

Niektóre uwolnienia wymagają poprawek uwzględniających rozpad (np. materiały 

radioaktywne) 

Uwolnienia niewrażliwe na rozpad (np. wąglik). 

• Dla uwolnienia lub modelowania na obszarze miejskim konieczne jest posiadanie 

modelu uwzględniającego zjawiska zachodzące na obszarach zurbanizowanych. 

• Taki model wymaga danych wejściowych specyficznych dla obszarów miejskich, tj. 

parowanie, szorstkość powierzchni, geometrie terenu i kompleksowe dane 

meteorologiczne. 



19


– ranking problemów 

Uwolnienie sarinu na obszarze zurbanizowanym 


Źródło H 

Charakterystyka powierzchni/szorstkość H 

Mikrometeorologia H 

Turbulencja H 

Wysoka precyzja (DX, DZ = 1 m; Dt=60 s) H 

Powiązanie z geometrią obszaru H 

Zasięg H (10m -30 km) 

Przeszkolenie personelu H 



20


– ranking problemów c.d. 

Wybuch jądrowy 

Kryterium 

Charakterystyka wypadku H 

Lokalizacja źródła H 

Kierunek i prędkość wiatru H 

Rozmiar cząsteczek i depozycja H 

Opady H 

Krótki czas przebiegu H 

Proste dane wejściowe H 

Zmienność wiatru M 

Odtworzenie zdarzenia M 

Wzrost wybuchu M 

Stabilność M 

Precyzja M 

Morfologia budynków L 

Teren L 



21


– ranking problemów c.d. 

Atak na elektrownię atomową 


Wczesna charakterystyka źródła H 

Długi zasięg/długi czas H 

Mokra/sucha depozycja H 

Tren H 

Przejście pogody i PEL H 

Obserwowana i przewidywana pogoda (wieloskalowa) H 

Met (Mobilne zaplecze) H 

Produkty rozpadu i fuzji H 

Krótki czas przebiegu (3 h) H 

Mapowanie GIS H 

Wybuch, migracja w wodzie M 

Wykorzystanie gruntów/efekty graniczne L 

Efekty związane z budynkami L 



22


– ranking problemów 

Uwolnienie Wąglika 


Charakterystyka źródła (Lokalizacja/czas/właściwości) H 

Długi zasięg/długa skala czasowa H 

Depozycja (wykorzystanie gruntów/budynki) H 

Teren H 

Przejście pogody i PEL H 

Obserwowana i przewidywana pogoda H 

Met (Mobilne zaplecze) H 

Zasięg (100+ km) H 

Wieloskalowość czasowa H 

Pomiar niepewności H 

Ciągłe reanalizy H 

Krótki czas przebiegu (3 h) H 

Mapowanie GIS H 



23

OBSERWACJE 

• Możliwości i potrzeby obserwacji 

• Wymagania dotyczące pomiarów 

– identyfikacja chmury 

– wiatr-lokalne strumienie 

– głębokość i intensywność warstw turbulencji 

– opad i degradacja 

• Pomiary 

– in situ 

– zdalne 

– do szybkich przeciwdziałań 



24

Możliwości i potrzeby obserwacji 

• Dwa główne źródła wiedzy o 

rozprzestrzenianiu się chmury C/B/N 

to: 

–obserwacje 

–obliczenia w oparciu o dostępne 

modele 



25

Możliwości i potrzeby obserwacji c.d. 

• Śledzenie trajektorii substancji, tempa rozprzestrzeniania się oraz 

ewentualnych narażeń populacji ludzkiej. 

• Zlokalizowanie chmury uwolnionej substancji, a następnie 

określenie jej składu. 

• Identyfikacja substancji zawartych w chmurze oraz oszacowanie 

rozmiaru chmury wymaga informacji na temat źródła uwolnienia. 

• Przewidywanie kierunku propagacji chmury wymaga znajomości 

kierunku wiatru, silnie zależnego od lokalnych strumieni wiatru. 

• Pomiar współczynników turbulencji, żeby dokładnie określić zasięg 

chmury w kierunku pionowym i poziomym. Ilość uwolnionej 

substancji, jaka dotrze do powierzchni ziemi, jest określona przez 

poziom turbulencji, czas wystawienia chmury na suchy opad oraz 

w przypadku mokrego opadu ilość oraz rodzaj opadów 

atmosferycznych. 



26

Możliwości i potrzeby obserwacji c.d. 

• W zależności od rodzaju oraz dyspersji uwolnionej 

substancji C/B/N zmienia się znaczenie dokonywanych 

pomiarów i stosowanych modeli. W początkowej fazie, tuż 

po uwolnieniu, największe znaczenie mają pomiary. 

• Zaraz po uwolnieniu pierwsze przewidywania dyspersji chmury 

uwolnionej substancji bazują na ekstrapolacji miejscowych 

danych. 

• Ostatni etap prognozowania polega zwykle na zastosowaniu 

numerycznych modeli i technik przewidywania, bazujących na 

wcześniejszych pomiarach stężeń jak i parametrach 

meteorologicznych. W przypadku prognoz godzinnych, 

dziennych czy tygodniowych wykorzystywane są numeryczne 

modele długozasięgowe. 



27

Identyfikacja chmury 

• Identyfikacja oraz prognozowanie dyspersji chmury uwolnienia C/B/N 

jest bardzo ważne zarówno dla działań w czasie rzeczywistym jak i dla 

modeli prognozowania. 

• Pierwsze rozpoznanie składu chmury można przeprowadzić na 

podstawie analiz danych pomiarowych z miejsca uwolnienia lub 

obserwacji zachowania ludzi i zwierząt. 

• Po określeniu rodzaju uwolnionej substancji można rozpocząć analizę 

przy użyciu wielu technik trójwymiarowego śledzenia chmury. 

• W celu znalezienia nawet minimalnych ilości niektórych aerozoli czy 

gazów w odległości 10-20 km można używać lidarów, 

wykorzystujących promieniowanie widzialne, czy radarów bazujących 

na mikrofalach. 

• Istnieje kilka ruchomych centrów pomiarowych zawierających 

urządzenia takie jak lidar czy radar do pomiarów atmosferycznych. 

• Do badań trajektorii smugi w niższych warstwach atmosfery mogą być 

wykorzystywane helikoptery (oczywiście jeżeli nie ma dużej 

turbulencji). 



28

Wiatr – lokalne strumienie 

• Pomiary wielkości wiatru są potrzebne do śledzenia w czasie 

rzeczywistym uwolnionej substancji C/B/N oraz stanowią dane 

wejściowe do modeli dyspersji, prognozowania pogody czy modeli 

hybrydowych. 

• Najbardziej znaczące z punktu widzenia dyspersji są wiatry przyziemne 

oraz wiatry występujące w przyziemnej warstwie atmosfery w ciągu dnia, 

a także wiatry nocne wiejące na wysokości kilkuset metrów. 

• Ukształtowanie terenu może powodować lokalne zmiany w kierunku i 

prędkości wiatru, które z kolei mogą być tłumione przez obecność 

zabudowań. 

• Niestety dokładne zrozumienie zachowania lokalnych wiatrów na danym 

obszarze jest zadaniem bardzo skomplikowanym. Takie wczesne badania 

umożliwią później optymalizację ilości zbieranych danych oraz ułatwią 

interpretację otrzymanych danych pogodowych jak i wyjściowych z 

modeli. 

• Ważna jest jednak znajomość możliwych lokalnych wiatrów, jakie mogą 

powstać na danym terenie, ale także informacje o stopniu urbanizacji 

danego obszaru, przejściach frontów atmosferycznych, konwekcyjnych 

ruchach powietrza czy innych nietypowych zjawiskach pogodowych. 



29

Wiatr – lokalne strumienie 

• Śledzenie chmury substancji uwolnionej C/B/N w czasie rzeczywistym 

wymaga zastosowania narzędzi umożliwiających dobrą symulację 

lokalnych wiatrów, biorące pod uwagę ukształtowanie terenu i 

zabudowaniami. 

• Natomiast symulacja dyspersji chmury substancji niebezpiecznej 

prowadzona po kilku godzinach a nawet dniach, zależy już znacznie 

od warunków pogodowych, zwłaszcza wiatrów występujących na 

wyższych wysokościach, a także od ilości uwolnionej substancji, co 

ma duże znaczenie przy wyznaczaniu obszarów o dużym stopniu 

skażenia. 

• Aby dobrze mierzyć cyrkulacje powietrza siatka pomiarowa musi mieć 

dużo mniejszą skalę niż zjawiska zachodzące w atmosferze – aby 

zmierzyć (i dobrze zinterpretować) jakieś zjawisko, co najmniej trzy 

punkty pomiarowe powinny je zarejestrować; natomiast aby dokładnie 

określić kierunek cyrkulacji potrzebne jest już sześć stacji. 

• Cyrkulacje powietrza przy ładnej pogodzie są także wykrywane przez 

radar dopplerowski, oczywiście z uwzględnieniem współczynnika 

odbicia atmosfery, który uwzględnia obecność w atmosferze owadów, 

dużej wilgotności czy wahań temperatury. 



30

Głębokość i intensywność warstw turbulencji 

• Do dokładnego określenia transportu i dyspersji chmury uwolnionej substancji 

C/B/N, mieszania pionowego i poziomego chmury konieczna jest znajomość 

głębokości warstwy turbulencji oraz intensywność mieszania. 

• Wysokości i głębokości warstw turbulencji są wyraźnie widoczne w profilach 

współczynników odbicia od 900MHz dla radarów mierzących wiatry o zasięgu od 

150 metrów do kilku kilometrów. 

• Podobne informacje jak z radarowych systemów profilowania wiatru można 

uzyskać wykorzystując sodary. 

• Lidary dopplerowskie mogą zmierzyć warstwy mieszania do wysokości 10-15 

metrów i poziomo do odległości 10-20 kilometrów. 

• Jeżeli przewiduje się wystąpienie strefy mieszania w pobliżu lotniska do jej pomiaru 

można zastosować profile temperatury, używane do celów własnych linii 

lotniczych. 

• Uwolnienia C/B/N następują przeważnie na wysokości kilkuset metrów i ważne jest 

jak szybko substancje niebezpieczne dotrą do powierzchni ziemi oraz jak będzie 

przebiegać ich mieszanie w atmosferze. 

• W trakcie dnia, w najniższych stu metrach atmosfery występują gwałtowne procesy 

mieszania, jednak mieszanie może się zmniejszyć gdy następuje noc i zimniejsze 

powietrze napływa nad cieplejsze lub gdy mamy duże zachmurzenie. 



31

Głębokość i intensywność warstw turbulencji 

• Zalegająca nocą nad ciepłym powietrzem gruba warstwa zimnego powietrza 

może stworzyć nieprzepuszczalną warstwę i izolować powierzchnię ziemi od 

uwolnionej substancji niebezpiecznej, ale niestety fale zimnego lub silne 

podmuchy wiatru powietrza mogą w każdej chwili zainicjować proces 

mieszania pomiędzy warstwą turbulencyjną a powierzchnią. 

• Fronty zimne i załamujące się fale powietrza mogą być obserwowane przez 

zewnętrzne stacje pomiarowe czy lidary. 

• Dane temperaturowe i profile wiatru mogą być uzyskiwane przy pomocy 

systemów 

– MDCRS (System zbierania i raportowania danych meteorologicznych) , 

– UAV (Unmanned Aerial Vehicles – Bezzałogowy statek powietrzny), 

– RASS (Radio Acoustic Sounding System – Radioakustyczny System 

Nasłuchu) 

– czy z radiosond. 

• Najbardziej znaczące są pionowe profile wielkości pogodowych, gdyż 

wysokość uwolnienia ma krytyczne znaczenie dla określenia czasu dotarcia 

skażonej substancji do powierzchni ziemi. 



32

Opad i degradacja 

• Uwolnień substancji C/B/N nie można traktować tylko jako zagrożeń dla 

stanu atmosfery, gdyż po pewnym czasie niebezpieczne substancje mogą 

także dotrzeć do gleb i wód powierzchniowych i spowodować skażenie 

budynków, roślinności, zwierząt czy ludzi. 

• Dawka pochłonięta przez organizmy i środowisko może ulec zmianie w 

zależności od czasu opadu (minuty, godziny a nawet dni) oraz 

właściwości fizycznych i chemicznych uwolnionej substancji (czyli jak 

zmienia się jej toksyczność w kontakcie ze składnikami atmosfery). 

• Opad może nastąpić w wyniku kilku czynników: suchy opad (brak 

czynników zewnętrznych), mokry opad (deszcz, mgła) czy reakcje 

chemiczne z innymi substancjami. 

• Suchy opad zależy ściśle od ilości uwolnionej substancji i poziomu 

turbulencji. Substancje, które uległy suchemu opadowi mogą powodować 

drugorzędowe zagrożenia dla środowiska. 

• Mokry opad ma miejsce kiedy drobiny substancji niebezpiecznych są 

usuwane z atmosfery wraz z kropelkami deszczu, lub są „zbierane” przez 

chmurę ze wzgórz i górskich stoków. 

• Monitoring chmur jest prowadzony rutynowo, zarówno przez stacje 

meteorologiczne jak i przez satelity. 



33

KLUCZOWE WNIOSKI I ZALECENIA 

• Najbardziej podstawowymi problemami w zakresie śledzenia i 

przewidywania dyspersji niebezpiecznego środka są identyfikacja 

chmury, określenie niskopoziomowych wiatrów (aby śledzić 

trajektorię chmury), określenie głębokości i intensywności warstw 

turbulencyjnych przez które chmura się porusza (aby oszacować 

prędkość chmury) oraz określenie obszarów, w których możliwy jest 

rozpad środka wraz z suchym, lub mokrym opadem. 

• Wiele stacji jest słabo odsłoniętych i posiada ograniczoną kontrolę nad 

jakością przyrządów, a lokalizacja przyrządów nie koniecznie jest 

optymalna dla wdrożenia modelu, czy identyfikacji przepływów 

lokalnych. 

• Ponadto często ciężko jest uzyskać dane z wielu sieci obserwacyjnych, 

w szczególności w czasie rzeczywistym. Należy przeprowadzić 

szczegółową analizę możliwości oraz ograniczeń istniejących sieci 

obserwacyjnych, a następnie podjąć działania mające na celu 

ulepszenie samych sieci, jak i dostępu do nich, w szczególności w 

najsłabszych obszarach. 



34

KLUCZOWE WNIOSKI I ZALECENIA c.d 

• Systemy radarów dopplerowskich mogą być wykorzystywane dla 

szacowania wiatrów w warstwach granicznych, monitoringu opadów oraz 

śledzenia pewnych chmur C/B/N. 

• Radarowe akustyczne systemy wyznaczania profilu wiatru i fal 

akustycznych, mierzące odpowiednio poziome wariacje wiatru i 

temperatury w funkcji zmiany wysokości oraz umożliwiające 

identyfikację warstw turbulentnych, dostarczają informacji istotnych dla 

działań zaradczych w razie ataków C/B/N, a są przy tym względnie tanie i 

łatwe w konserwacji. 

• Ruchome platformy obserwacyjne mogą dostarczyć cennych informacji 

oraz spełniać rozmaite potrzeby w czasie pierwszych minut do godzin po 

niebezpiecznym uwolnieniu. 

• Bezzałogowe statki powietrzne mogą zostać wykorzystane do pomiaru 

profili wiatru i temperatury oraz do scharakteryzowania turbulencji w 

miejscach, do których inne platformy nie mająłatwego dostępu. 

• Ruchome lidary i radary mogą w niektórych kontekstach zostać 

wykorzystane dla śledzenia chmur oraz charakteryzacji pola wiatru. 

Jednakże przyrządy takie są obecnie dostępne jedynie do celów 

badawczych. 



35

Pomiary In Situ 

• W celu zbierania powierzchniowych danych in situ dotyczących wiatru, 

turbulencji, temperatury oraz wilgotności, korzysta się z wież meteorologicznych 

(zazwyczaj od 6 do 10 metrów wysokości). 

• Przez dziesięciolecia korzystano z mechanicznych wiatromierzy (z podwójnymi 

lotkami, lotkami ze śmigłem, itd.) a ich osiągi stale wzrastały z czasem. 

• W ciągu ostatnich kilku lat do powszechnego użycia weszły anemometry 

dźwiękowe, pokonując wcześniejsze ograniczenia, jak przetworniki wrażliwe na 

wodę, charakterystykę przyrządu i cena. 

• Temperaturę można mierzyć z akceptowalną dokładnością i precyzją dowolną z 

kilku istniejących metod (przy pomocy oporu, pojemności) przy zapewnieniu 

dobrej osłony od promieni słonecznych oraz odpowiedniej wentylacji. 

• Pionowy gradient temperatury wzdłuż wysokości wieży jest wielkością istotną dla 

określenia stabilności atmosfery i oszacowania turbulencji. 

• Wilgotność powietrza, lub stosunek mieszania pary wodnej jest trudniejsza do 

zmierzenia, jednakże da się tego dokonać z przyzwoitą dokładnością i precyzją. 

• Dwoma najpowszechniejszymi metodami są te używające czujników 

pojemnościowych o cienkich okładkach oraz przyrządów mierzących punkt 

osadzania rosy. 

• Choć jest to mniej powszechne, przy pomocy wieży meteorologicznych można też 

mierzyć przepływy ciepła oraz promieniowania oraz inne istotne zmienne 

meteorologiczne i chemiczne. 



36

Proponowane systemy obserwacji meteorologicznych 

zależnie od wymaganych zmiennych 

Zmienne 

dyspersyjne 

Transport 

Dyfuzja 

Stabilność 

Mokry opad 

Zmienne Meteorologiczne (nie 

wszystkie wymagane; zależne od 

algorytmu) 

Trójwymiarowe pola prędkości i 

kierunku wiatru 

Turbulencja; zmienność prędkości 

wiatru; kierunek wiatru 

Wariancja; stabilność; prędkość 

zmiany; wysokość mieszania; 

szorstkość powierzchni 

Gradient temperatury; przepływ 

ciepła; pokrywa chmur; 

nasłonecznienie, lub promieniowanie 

Netto 

Prędkość opadu; faza; rozkład 

wielkości 

Suchy opad Turbulencja; szorstkość powierzchni Patrz turbulencja 

Wzlot chmury 

Prędkość wiatru; profil temperatury; 

wysokość mieszania; stabilność 



Proponowane systemy pomiarowe 

Profile; dopplerowskie radary pogodowe; RAOB; 

mezosieci; samoloty; sondy na uwięzi; lidar 

dopplerowski 

Trójwymiarowe anemometry dźwiękowe; 

anemometry z lotkami, RAOB 

Profile; RASS; skanujący radiometr mikrofalowy 

(możliwe); sondy na uwięzi 

Wieże; przyrządy rejestrujące pułap chmur; RASS 

profilowania; samolotowe RAOB; sondy na 

uwięzi; przyrządy do pomiaru promieniowania 

netto; piranometry; pyrgeometry 

Radar pogodowy (polarymetryczny); radar dla 

chmur; systemy profilowania 

Systemy profilowania/RASS; RAOB; lidary; 

przyrządy rejestrujące pułap chmur; sondy na 

uwięzi; samoloty 

37

Pomiary Zdalne 

• Zwiększa się wykorzystanie technik zdalnych pomiarów przy uzyskiwaniu 

pionowych (i poziomych) profili w troposferze. 

• Radarowe systemy profilowania przesyłają krótkie pulsy energii o 

częstotliwości radiowej, rozpraszane przez niejednorodności atmosfery oraz 

przez hydrometeory, dając widmo przesunięć dopplerowskich. 

• Dostępnych jest wiele rodzajów radarowych systemów profilowania wiatru, 

mogących objąć wysokości od poziomu przy powierzchni Ziemi do niższej 

troposfery, lub stratosfery (zależnie od ich częstości radiowej). 

• Profilowanie najniższych 150 m warstwy granicznej jest istotne, w 

szczególności w okresach nocnych, gdy głębokość warstwy mieszanej może 

być mniejsza od 50 m. 

• Tak zwane minisodary (systemy profilowania korzystające z fal dźwiękowych 

zamiast radiowych) mogą zapewnić minimalny wymagany zasięg oraz 

rozdzielczość i stanowią przydatne dopełnienie dla radarowych systemów 

profilowania wiatru. 

• Radary i lidary meteorologiczne są dwoma dodatkowymi systemami zdalnych 

pomiarów przydatnymi do pomiarów wiatru oraz innych wielkości istotnych z 

punktu widzenia dyspersji i opadów. Wykorzystywane w pracy radary 

dopplerowskie działają na długościach fal 3, 5 i 10 cm; wszystkie długości 

mogą być wykorzystane do pomiaru radialnej składowej prędkości 

hydrometeorów, podczas gdy układy operujące na dłuższych falach mogą 

także mierzyć prędkości w czystym powietrzu w zakresie kilku kilometrów. 



38

Pomiary Zdalne 

• Podsumowując, systemy pomiaru profili pracujące na 

częstotliwościach radiowych, akustycznych i optycznych 

dostarczają niezbędnych pomiarów atmosferycznych dla 

wspierania modelowania dyspersji i opadów. 

• Każdy z nich może dostarczyć pionowych profili prędkości 

wiatru, jego kierunku oraz turbulencji (uzyskane z danych 

dotyczących szerokości widmowej), jak również jest w stanie 

oszacować głębokość zmieszanych warstw. 

• Dokładne badania porównawcze przeprowadzone np. przez 

Seiberta potwierdziły możliwość szacowania wysokości 

mieszania na podstawie porównania danych radarowych 

systemów profilowania, sodarów i lidarów z danymi zbieranymi 

in situ. 



39

Pomiary dla szybkich 

przeciwdziałań 

• W kontekście ataku terrorystycznego czas, miejsce i rodzaj uwolnienia nie są 

uprzednio znane i mogą ni być dokładnie poznane w ciągu kilku minut do 

godzin od chwili ataku. 

• Na skutek tego może wystąpić konieczność dopełnienia nieruchomych 

systemów obserwacji meteorologicznej używanych do charakteryzacji 

dyspersji w modelach numerycznych przez szybkodziałające ruchome 

urządzenia przeznaczone do obserwacji meteorologicznych. 

• Istnieje kilka obiecujących komercyjnych rozwiązań dla systemów ruchomych 

i możliwych do transportu. Są między nimi następujące koncepcje: 

a) dodanie do obecnie wykorzystywanych do odczytów temperatury, ciśnienia i 

wilgotności w niższych warstwach troposfery niskopułapowych sond 

rakietowych czujników mierzących wiatr i inne zjawiska 

b) systemy meteorologicznych balonów na uwięzi mogą zapewnić obserwacje o 

wysokiej rozdzielczości na ustalonym poziomie oraz zmierzyć profile w 

warstwie granicznej 

c) bezzałogowe statki powietrzne stanowią szybko rozwijającą się platformę 

powietrzną, która można przystosować do dokonywania wszystkich 

koniecznych pomiarów meteorologicznych jak również i pomiarów skażeń 

chemicznych, biologicznych i jądrowych. 



40

Obserwowane zjawiska oraz 

przyrządy przydatne dla działań 

zaradczych w razie uwolnienia 

C/B/N 



41

Obserwowane zjawiska oraz przyrządy przydatne dla działań 

zaradczych w razie uwolnienia C/B/N 

Obserwowane zjawisko Powód Przyrządy Zasięg 

Położenie chmury Określenie, lub 

prognozowanie 

społeczności, której 

dotyczy zagrożenia 

Skład chmury Oszacowanie uwolnienia 



Lidar skanujący Pionowo: 0 do 1-2 km 

Poziomo: do 10-20 km 

Radar skanujący (w 

czystym powietrzu) 

Pionowo: 0 do 1-2 km 

Poziomo: do 10-50 km, 

zależy od chmury 

Satelita optyczny, lub IR Optyczny tylko w 

dzień 

UAV Gdzie skierowane 

Lidar skanujący (stojący, 

lub ruchomy) 

Satelita IR N.D. 

Skanowanie in situ z UAV, 

lub czujnika podczepionego 

do helikoptera 



Gdzie skierowane 

42


zaradczych w razie uwolnienia C/B/N 

Wiatry niskopoziomowe 

Udokumentowanie 

transportu poziomego 

przez przepływy lokalne; 

dane wejściowe dla 

modelu 

Wiatr w obszarach 

krytycznych 



Liczne powierzchniowe sieci 2-10 m 

wież meteorologicznych 

Lidary skanujące Pionowo: 0 do 1-2 km 

Poziomo: ~0.1 do 10-50 km 

Systemy profilujące wiatr dla 

radaru pasma 900 MHz 

150 m do 3-5 km, 

rozdzielczość pionowa 60-75m 

Sodar dopplerowski 30-200 m przy rozdz. pionowej 

5 m 

MDCRS Powierzchniowo 12 km w 

pobliżu lotnisk 

Skanujące lidary 

dopplerowskie 

Obrazy z kamery wideo, 

kamery sieciowej, lub 

widoczne chmury, flagi itd. 

Optyczne czujniki wiatrów 

poprzecznych dla wiatrów 

wzdłuż uliczek (scyntylatory) 

UAV, ruchome skanujące 

radary dopplerowskie i lidary 

dopplerowskie 



Przy powierzchni 

W kanionach miejskich 

Gdzie skierowane 

43

Głębokość warstwy 

turbulencyjnej 


Możliwość dotknięcia 

ziemi przez chmurę 

zaradczych w razie uwolnienia C/B/N. 

Określenie warstwy przez 

którą chmura będzie 

się mieszać 

Identyfikacja zjawisk 

mieszania wstępujących 

do danego obszaru 

Określenie możliwości 

zajścia mieszania 

Wiatry powyżej 500 m Udokumentowanie 

transportu poziomego, dane 

wejściowe dla modelu 

Suchy opad Oszacowanie narażenia dla 

człowieka i środowiska oraz 

zmniejszenia się chmury 

Mokry opad Oszacowanie narażenia dla 

człowieka i środowiska oraz 

zmniejszenia się chmury 

Systemy profilujące wiatr 

dla radaru pasma 

900 MHz 



150 m do 3-5 km 

Sodary 30-200 m 

Lidary skanujące 0.1-2 km 

Sieci wież 

powierzchniowych 

2-10 m 

MDCRS Powierzchniowo 12 km 

Specjalne radiosondy Powierzchniowo 30 km 

RASS 150 m – 3 do 5 km 

Systemy profilujące wiatr 

dla radaru pasma 400 MHz 

Powierzchniowo 16 km przy 

rozdzielczości 300 – 900 m 

Radiosondy Powierzchniowo 12 km 

Satelita Tam, gdzie znaczniki 

Dane, lub modele użyte do 

oszacowania położenia 

chmury 

Radar, deszczomierz, 

satelity, mierniki 

strumieniowe 

44

Podsumowanie zagadnień dotyczących 

obserwacji 

• Lokalna topografia i zabudowane środowisko powodują tworzenie się 

lokalnych wzorów wiatru mogących przenosić skażenia w różnych 

kierunkach. Sieci obserwacyjne powinny móc odtwarzać te lokalne przepływy 

tak wiernie jak jest to możliwe. 

• Sieci te można ulepszać przez rutynowy monitoring danych oraz porównanie 

zaobserwowanych przepływów z symulacjami modeli skali lokalnej do 

regionalnej oraz przez modelowanie numeryczne, łącznie z 

eksperymentalnymi symulacjami sytemu obserwacyjnego. 

• Powinno się podjąć wysiłki w celu systematycznej charakteryzacji wzorów 

przepływu wiatru dla skali lokalnej (dla całego cyklu dobowego) w obszarach, 

które mogą być potencjalnymi celami terrorystycznymi w celu optymalizacji 

obserwacji prowadzonych z nieruchomych przyrządów. 

• Część zalecanych działań (tj. ulepszenie stałych sieci obserwacyjnych, 

optymalizacja rozmieszczenia stacji powierzchniowych oraz systemów 

wyznaczających profile wiatru, opracowanie oraz rozmieszczenie przenośnych 

lidarów skanujących, UAV i radarów) jest kosztowna. 

• Powinna być określone priorytety dla takich działań, w oparciu o określenie 

obszarów o największych zapotrzebowaniach (np. o największej gęstości 

zaludnienia, najbardziej złożonych przepływach, największym 

prawdopodobieństwie ataku terrorystycznego, najbardziej podatnych 

obiektach). 



45

MODELOWANIE DYSPERSJI 

UWOLNIEŃ C/B/N 

- Kategorie modeli dyspersji 

- Interpretacja i ocena danych wyjściowych z modeli 

dyspersji 

-Krótka historia badań dotyczących transportu i 

dyspersji 

- Przegląd systemów modelowania dyspersji C/B/N 

- Charakterystyka Źródła Zagrożeń 

- Charakterystyka Pola Wiatru 

- Skala przestrzenna dla różnych modeli dyspersji

Kategorie modeli dyspersji 

• Stosowane modele dyspersji atmosferycznej można ogólnie podzielić na 

kategorie pod kątem trzech wyróżniających je cech: 

(1) układów współrzędnych, 

(2) wykorzystywanie informacji o polu wiatru, 

(3) sposobu uśredniania obliczeń. 

• Wykorzystuje się dwa główne układy współrzędnych, Eulera i Lagrange’a. 

• Pole wiatru w modelu dyspersji jest, w niektórych przypadkach, 

definiowane jedynie przez pojedynczą wartość średniej prędkości wiatru na 

określonej wysokości, jak w najprostszych modelach chmury 

gaussowskiej. 

• Krokiem podnoszącym rozdzielczość jest włączenie zmiennych w czasie 

wiatrów mierzonych w kilku punktach danego obszaru. 

• Modele dyspersyjne o najwyższej rozdzielczości korzystają z 

trójwymiarowej sieci wiatrów obliczonej przy pomocy modelu 

meteorologicznego. 



47

Kategorie modeli dyspersji c.d. 

• Równania rządzące przepływem oraz dyspersją w 

niskich warstwach atmosfery posiadają turbulentne 

rozwiązania dla o wiele większego zakresu skal 

czasowych i przestrzennych, niż współczesne 

komputery są w stanie rozwiązać. 

• Przed rozwiązaniem ich numerycznie w modelach 

dyspersji należy ograniczyć zakres uzyskanych wirów. 

Robi się to przez grupowe, lub przestrzenne uśrednianie 

równań na których oparte są modele. 



48

Kategorie modeli dyspersji c.d. 

• Modele chmur gaussowskich dla ciągłych uwolnień są 

najstarszymi i najprostszymi przykładami modeli dyspersyjnych 

wykorzystujących wspólne uśrednianie. 

• Te modele wymagają minimum danych wejściowych (średnią 

prędkość i kierunek wiatru oraz informacje mówiące czy warunki 

wiatru i temperatury zezwalają na turbulencje, a przez to 

mieszanie, co zezwala na określenie wzrostu chmury 

gaussowskiej w kierunku wiatru). 

• Istnieją także modele gaussowskie dla uwolnień o skończonym 

czasie trwania (zwanych uwolnieniami natychmiastowymi), które 

mogą korzystać z wspólnie uśrednionego pola wiatru uzyskanego 

na podstawie obserwacji, lub obliczeń z równań dynamicznych. 

• W odróżnieniu od wspólnego uśredniania, uśrednianie 

przestrzenne ma całkiem inne skutki; daje zbiór równań 

opisujących mniej szczegółową wersję realizacji problemu. Pola 

rozwiązań zachowują swój turbulentny charakter przy skalach 

większych niż użyte do uśredniania przestrzennego. 



49

Interpretacja i ocena danych 

wyjściowych z modeli dyspersji 

• W przepływie turbulentnym skutki małych różnic w warunkach 

początkowych rosną w czasie. 

• Wobec tego dwa przepływy, o nominalnie tych samych warunkach 

początkowych stają się bardzo różne od siebie. 

• Zależność ta od warunków początkowych okazała się być tak czuła, że 

mało prawdopodobna jest wystarczająco dokładna znajomość 

warunków początkowych określonej realizacji przepływu 

turbulentnego aby móc zapewnić godną zaufania prognozę. 

• Wobec tego przy turbulentnej dyspersji zanieczyszczenia ze źródła, 

rodzaje stężeń w kierunku wiatru dla dwóch realizacji zdarzenia będą 

się różnić, przy czym różnica będzie wzrastać wraz z odległością od 

źródła. 

• Z tego powodu dane wyjściowe modelu dyspersji z uśrednianiem 

przestrzennym poprawnie należy interpretować nie jako prognozę 

dyspersji przy określonych warunkach, lecz raczej jako jeden z 

możliwych wyników przy danych warunkach. 



50


wyjściowych z modeli dyspersji c.d. 

• Dostępność pomiarów pola wiatru w funkcji czasu o dużej 

rozdzielczości (tj. o rozdzielczości przestrzennej lepszej, niż lokalna 

szerokość chmury pod wiatr i o rozdzielczości czasowej lepszej niż 

skala jej lokalnych zmian) mogła by zmienić tą sytuację. 

• Dane takie używane w modelu dyspersji z uśrednieniem 

przestrzennym mogłyby istotnie zmniejszyć różnice między 

realizacjami, która w chwili obecnej towarzyszy prognozowaniu 

dyspersji atmosferycznej przy krótkotrwałym uwolnieniu. Na dzień 

dzisiejszy takie pomiary nie są wykonalne, poza specjalnymi 

okolicznościami. 

• Radary i lidary posiadają wysoki potencjał na umożliwienie takich 

zastosowań w przyszłości, chociaż czas potrzebny do zebrania i 

przyswojenia danych pola wiatru w wysokiej rozdzielczości może w 

dalszym ciągu ograniczać stosowalność dla natychmiastowych działań 

zaradczych. 



51


wyjściowych z modeli dyspersji c.d. 

• Modele z uśrednianiem przestrzennym także pozwalają na 

probabilistyczne prognozowanie stężeń. 

• Na przykład możliwe jest zmienianie warunków 

początkowych i brzegowych oraz opis fizyczny zjawisk na 

skali mniejszej od skali siatki w modelu dyspersyjnym w 

celu uzyskania grupy prognoz dla danego problemu 

dyspersyjnego. 

• Pozwala to na znalezienie szacunków przestrzennie 

wygładzonego i wspólnie uśrednionego pola dawki po 

uwolnieniu natychmiastowym, jak również szacunków 

prawdopodobieństwa, że dawka w dowolnym obszarze 

przekroczy dopuszczalne wartości progowe. 



52

KRÓTKA HISTORIA BADAŃ DOTYCZĄCYCH 

TRANSPORTU I DYSPERSJI 

• W ciągu ostatnich 50-60 lat rodzaje modeli transportu i dyspersji 

wyewoluowały od modeli analitycznych (Gaussowskich, podobieństw, K), czy 

nomogramów używanych w latach 1960. 

• W latach 1970. nacisk położono na komputerowe obliczenia z użyciem modeli 

gaussowskich, lub trójwymiarowych modeli siatkowych obejmujących 

dyfuzyjność wirów K. 

• W latach 1980. nastąpił rozwój modeli Lagrange`a oraz jednowymiarowych 

modeli płytowych zależnych od czasu; nastąpiło także ulepszenie 

trójwymiarowych modeli eulerowskich (ale o niewielu węzłach siatki). 

• Do modeli gaussowskich wdrożono teorię podobieństwa Monina-Obukhova i 

konwekcyjnego, a także usprawniono symulacje dużych wirów oraz fluktuacje 

stężeń. 

• W latach 1990. nastąpiły znaczne ulepszenia trójwymiarowych modeli 

eulerowskich połączonych z modelami numerycznego prognozowania pogody, 

a w modelach chmur gaussowskich i lagrange’owskich poprawiono algorytmy. 

• W latach 2000. jesteśmy świadkami zwiększenia badań przy pomocy modeli 

CFD w połączonych układach emisji-pogody-dyspersji-ekspozycji-ryzyka oraz 

poprawy algorytmów modeli chmury gaussowskiej dla opływania budynków 

oraz dla fluktuacji stężeń. 



53

KRÓTKA HISTORIA BADAŃ DOTYCZĄCYCH 

TRANSPORTU I DYSPERSJI c.d. 

• Zawsze istniały silne powiązania między modelami 

meteorologicznymi i modelami transportu i dyspersji. 

• Wczesne modele korzystały z jednego meteorologicznego stanowiska 

obserwacyjnego zapewniającego dane wejściowe (np. lokalnej wieży 

meteorologicznej). 

• W latach 1970. i 1980. pojawiły się diagnostyczne modele 

meteorologiczne, interpolujące między kilkoma miejscami obserwacji 

oraz dodające stałą zachowania masy. 

• W latach 1990. opracowano metody obsługi danych wyjściowych 

modeli NWP (Numerical Weather Prediction), chociaż siatka była 

rzadka i model NWP nie mógł pracować w czasie rzeczywistym. 

• W latach 2000. wzrosła rozdzielczość siatki modeli NWP, a także 

zwiększyła się szybkość komputerów co umożliwiło na opracowanie 

pracujących w czasie rzeczywistym modeli NWP połączonych z 

modelami dyspersji. 



54

Przegląd systemów modelowania 

dyspersji C/B/N - uwagi ogólne 

Modele mogą pomóc personelowi zarządzającymi sytuacją awaryjną 

podczas: 

I. etapu gotowości - prognozowania skutków scenariuszy uwolnień C/B/N 

II. etapu działań zaradczych -określania i zamknięcia obszaru zagrożonego 

oraz 

III. etapu likwidacji skutków. 

• Każdy z tych etapów wymaga różnych zdolności modelowania 

dyspersji. 

• Etap gotowości może obejmować zależne od miejsca dane 

meteorologiczne połączone z prognozami modelu dyspersji opartymi na 

prawdopodobieństwie i/lub symulacjach w tunelu aerodynamicznym dla 

typowych scenariuszy. 



55


dyspersji C/B/N - uwagi ogólne c.d. 

• Podczas etapu działań zaradczych modele dyspersji o krótkim 

czasie wykonania są niezbędne do zapewnienia odpowiedniemu 

personelowi danych dotyczących prognoz dla danego zdarzenia. 

• Podczas etapu likwidacji skutków wszelkie dostępne dane można 

wcielić do modelu dyspersji zaprojektowanego dla 

rekonstruowania rozkładu czasowo-przestrzennego stężenia 

chmury. 

• Modele dyspersji, w szczególności w etapach działań zaradczych 

oraz likwidacji skutków, potrzebują obserwacji meteorologicznych 

dla zainicjalizowania danych dotyczących lokalnego pola wiatru 

oraz skażeń, a także do szacowania charakterystyk źródła. 

• Powierzchniowe charakterystyki (np. topografia, roślinność, 

budynki) położonego w górę wiatru obszaru obejmującego strefę 

wpływu uwolnienia C/B/N także są ważnymi danymi wejściowymi 

dla modelu. 

• Aby model był przydatny podczas etapu działań zaradczych w 

razie zdarzeń C/B/N, dane wejściowe muszą być dostępne w czasie 

rzeczywistym, a model musi być wykonywalny w krótkim czasie. 



56


dyspersji C/B/N 

Charakterystyka Źródła Zagrożeń 

• Cechy źródła C/B/N (położenie, prędkość uwolnienia, czas, pływalność, pęd, 

toksyczność, trwałość itd.) są kluczowe dla określenia całkowitych skutków 

zdarzenia. 

• Potencjalna zmienność źródła wymaga, aby modele dyspersji obejmowały 

różne skale przestrzenne, od metrów do tysięcy kilometrów oraz brały pod 

uwagę reakcje chemiczne oraz fizykę osadzania się cząsteczek. 

• Jeżeli badanym obszarem jest nieznane źródło, wówczas zdalne przyrządy 

pracujące w czasie rzeczywistym mogą zebrać wystarczające dane dla 

inicjalizacji modelu dyspersji. 

• W przypadku nieznanego źródła w obszarze zawierającym mało przyrządów 

pracujących w czasie rzeczywistym odpowiednio wyszkolony personel 

wyposażony w przenośne detektory musi ustalić charakter źródła (szpitale oraz 

lokalne, lub regionalne centra zatruć mogą być w stanie zapewnić dodatkowe 

informacje przez identyfikację objawów) dla celów modelowania dyspersji. 

• Decyzje dotyczące toksyczności oraz trwałości źródła określą najbardziej 

odpowiedni rodzaj modelu transportu i dyspersji dla zdarzeń C/B/N. W 

oparciu o spodziewaną wielkość obszaru zagrożenia wdrożone zostaną 

znacznie różne metodologie transportu i dyspersji oraz wymagania dotyczące 

danych obserwacyjnych. 



57


dyspersji C/B/N 

Charakteryzacja Pola Wiatru 

• W zależności od wyrafinowania modelu dyspersji, dostępności 

danych czasu rzeczywistego oraz poziomej skali obszaru na 

jakim należy obliczyć dyspersję, pole wiatru może być 

zdefiniowane przy pomocy różnych metod. Obejmują one 

skorzystanie z: 

a) średniego wektora wiatru z szacunkiem stabilności 

atmosferycznej w pobliżu uwolnienia; 

b) przestrzennej tablicy wiatrów dostarczonej przez system 

analizy korzystający z ograniczeń na ciągłość masy oraz z 

c) przestrzennej tablicy wiatrów i innych parametrów 

meteorologicznych dostarczonej przez model obliczeniowej 

dynamiki płynów (CFD - Computational Fluid Dynamics) 

małej rozdzielczości, lub model mezoskalowy przyjmujący na 

wejściu obserwacje. 



58


dyspersji C/B/N c.d. 

• Wraz z zwiększaniem się dostępu do coraz szybszych 

komputerów, dostępne staną się symulacje modelowe wiatru i 

turbulencji w wysokiej rozdzielczości dla małych skal miejskich 

kanionów. 

• Te obserwacyjne dane dotyczące wiatru są przetwarzane przez 

modele dyspersji z charakterystyką lokalnej powierzchni 

(topografią, roślinnością, zabudowaniami) dla uzyskania 

szacunkowego czasowego i przestrzennego pola czasowego w 

obszarze zdarzeń C/B/N. 

• Model CFD (Computational Fluid Dynamics) może obliczyć 

niebezpieczne stężenia w każdym kroku (rozwiązanie 

sprzężone), lub może szukać tylko pola wiatru, które później 

jest wykorzystywane w lagrange’owskim modelu śledzenia 

(rozwiązanie niesprzężone). 



59

Skala przestrzenna dla różnych 

rodzajów modeli dyspersji 

Typowe skale przestrzenne dla kilku metod modelowania dyspersji są 

przedstawione na rysunku. Rysunek przedstawia także zależność między czasem 

przybycia chmury oraz odległością od źródła dla średnich prędkości wiatru 

równych 2 i 5 m/s. 



60



• Geograficzny zakres danych dotyczących wiatru 

użytych przy modelowaniu dyspersji powinien być 

kilkakrotnie większy niż spodziewana wielkość 

obszaru zagrożenia (tj. jeśli obiektem zainteresowań 

będzie obszar miejski, wówczas wymagane są dane 

dotyczące wiatru w pobliskim obszarze położonym w 

górę wiatru od obszaru miejskiego). 

• W przypadku miejskich zdarzeń C/B/N, chmura 

najprawdopodobniej przejdzie przez cały obszar 

miejski co wczesnych etapów działań zaradczych (tj. 

w ciągu godziny po uwolnieniu). 



61



• Systemy modelowania dyspersji stosowane w scenariuszach zdarzeń C/B/N można 

podzielić na: 

– przydatne przy szkoleniu i planowaniu przed zajściem zdarzenia, 

– natychmiastowo dostępne dla celów działań zaradczych 

– używane przy ocenie po zajściu zdarzenia oraz przy likwidacji skutków. 

• Modele dyspersji używane przy działaniach zaradczych oraz planowaniu dla zdarzeń 

C/B/N powinny dostarczać personelowi danych w powszechnym formacie 

mapowania skutków. 

• W szczególności, przy zadanym poziomie dawki (LOC – Level of concern – poziom 

stężenia) dla toksyny oraz ustalonym poziomie pewności prognozy, model dyspersji 

powinien zwracać kontur przestrzenny określający obszar zagrożenia. 

• Na przykład, jeśli poziom pewności był ustawiony na 99%, wystąpienie progu 

stężenia dawki miałoby miejsce poza zaznaczonym obszarem tylko raz na sto 

niezależnych uwolnień. W celu określenia obszaru zagrożeń w tym formacie 

wymagane są pewne szacunki przestrzennego rozkładu stężeń PDF (Probability 

Distribution Function). 

• Modele, które nie są w stanie podać poziomów pewności dla obszarów 

niebezpieczeństwa mają ograniczoną przydatność do zarządzania w razie awarii; 

bardziej są przydatne przy modelowaniu ciągłych uwolnień zanieczyszczeń. 



62



• Modele CFD-LES (Large-eddy simulation technique used in CFD) oraz symulacje 

laboratoryjne z wykorzystaniem dyspersji w mieście są jedynymi obecnie 

dostępnymi narzędziami mogącymi tworzyć PDF stężeń, lub dawek w kierunku 

zgodnym z kierunkiem wiatru dla przejściowych uwolnień C/B/N. 

• Zarówno w podejściu z użyciem tunelu aerodynamicznego jak i LES może zajść 

konieczność przeprowadzenia wielu niezależnych symulacji obejmujących różne 

kierunki oraz prędkości wiatru dla uwzględnienia skal ruchu większych niż obecne 

w domenie modelu. 

• Symulacje laboratoryjne są istotnymi narzędziami dla tworzenia baz danych 

scenariuszy C/B/N zależnych od miejsca oraz dla opracowania oraz oceny modeli 

dyspersji w mieście o szybkim czasie reakcji i modeli dyspersji opartych o CFD. 

• Symulacje laboratoryjne zapewniają lepszą rozdzielczość dla ruchów turbulentnych 

w środowisku miejskim, niż obecne modele CFD. 

• Modele CFD mają potencjał prognozowania zdarzeń dyspersyjnych w warunkach 

przepływu trudno osiągalnych w laboratorium, jak niskie prędkości wiatru oraz 

przepływy dominujące termicznie. 

• Podejścia CFD-LES także mogłyby potencjalnie być wykorzystane do określenia 

miejsca w obszarze miejskim w którym najbardziej prawdopodobny jest ciężki 

opad chmury substancji niebezpiecznych. 

• Modele CFD współpracują bardziej interaktywnie z systemami danych 

meteorologicznych, nawet mimo faktu, że często występują czasy wykonywania 

obliczeń rzędu kilku dni. 



63



Potrzeba Poprawy Wiedzy i Modelowania Zjawisk Meteorologicznych w Miastach 

• Wiatry przenoszące w mieście substancje C/B/N są wypadkową wielu ruchów o 

skalach od kontynentalnej do lokalnej (dla poszczególnych miejskich struktur). 

• Ruchy te są definiowane przez systemu realizowane w skali synoptycznej i 

mezoskalowej. 

• W celu zapewnienia dokładnych meteorologicznych danych wejściowych do modeli 

dyspersji należy zapewnić w nich reprezentację każdej z tych skal, na drodze 

obserwacji, lub modeli symulacyjnych. 

• Na przykład jedna niezakłócona obserwacja wiatru w kierunku wiatru od zespołu 

miejskiego może wystarczyć dla określenie ogólnego kierunku ruchu chmury. 

• Kilka niezakłóconych obserwacji trójwymiarowych wiatrów oraz stabilności w 

kierunku wiatru może dostarczyć wystarczających danych wejściowych do modelu 

określającego dynamiczny wpływ na średni przepływ powietrza dla budynków oraz 

lokalnego ukształtowania terenu. 

• Dla transportu na większe odległości konieczne jest przedstawianie złożonych 

czasowych i przestrzennych zmian warunków meteorologicznych. 

• Do tych zadań potrzebne są modele ogólnometeorologiczne. Modele powinny móc 

zapewnić szczegółową, fizycznie spójną analizę aktualnych miejskich warunków 

meteorologicznych oraz być w stanie prognozować przyszłe warunki meteorologiczne, 

w idealnej sytuacji przez tak długo, jak długo chmura jest niebezpieczna. 



64



• Proste próby porównań modeli między sobą mogą służyć do walidacji 

modeli, które zostały zaprojektowane pod kątem warunków ustalonych 

przez dane porównanie, lecz lepsze osiągi nie oznaczają tu równie dobrych 

wyników w przypadku innych, bardziej arbitralnych warunków. 

• Konieczne są dokładnie zaprojektowane badania porównawcze 

pozwalające na ilościowa ocenę modeli w jednakowych, kontrolowanych 

warunkach. 

• Konieczne jest określenie procedur, aby doświadczenia oraz modele o 

istotnie różniących się formatach wyjściowych (np. doświadczenia polowe 

dające pojedynczą realizację oraz dane wyjściowe modelu, które są 

uśrednianymi statystykami) mogły być prawidłowo ocenione. 

• Po dzień dzisiejszy nigdy nie przeprowadzano porównań o tak 

rygorystycznych zasadach, co wymaga szczególnej uwagi przy ich 

projektowaniu. 

• Prawidłową ocenę wspomogłaby pełna dokumentacja stosowalności, 

typowych czasów ustawiania i wykonywania, form danych wyjściowych 

(np. wspólne, lub przestrzenne uśrednianie) analitycznych metod użytych 

dla rozpatrywania adwekcji i wzrostu chmury dla modelu przy różnych 

skalach ruchu i innych istotnych współczynnikach. 



65

Podsumowanie zagadnień dla modelownia 

• Modele dyspersji wykorzystywane dla planowania awaryjnego oraz działań 

zaradczych powinny podawać szacunki pewności nieprzekroczenia ustalonych 

stężeń poza przewidzianymi granicami obszarów zagrożenia. Konieczne jest 

więc podawanie przez modele jakiejś miary możliwej zmienności dla danej 

sytuacji. 

• Podczas etapów gotowości, działań zaradczych oraz likwidacji skutków zdarzeń 

C/B/N wymagane są różne metodologie modelowania dyspersji. 

• Dla etapu działań zaradczych dokładność można zmniejszyć w celu 

przyspieszenia pracy modelu, ale model dyspersji wciąż musi podawać szacunki 

poziomów pewności. 

• Aby efektywnie korzystać z prognoz modelu dyspersji we wczesnej fazie działań 

zaradczych, pole wiatru oraz inne warunki na miejscu uwolnienia muszą być 

dostępne prawie w czasie rzeczywistym; krótki czas pracy modelu jest 

niezbędny. 

• Wybór najodpowiedniejszego modelu dla każdego ze scenariuszy może zależeć 

od ilości, toksyczności i trwałości substancji niebezpiecznej; wobec tego 

kluczowe jest, aby identyfikacja źródła była najszybsza jak to tylko możliwe. 



66

Podsumowanie zagadnień dla modelownia c.d. 

• Niedopasowanie prognoz i obserwacji dotyczących stężeń w czasie i przestrzeni 

(co często ma miejsce w przypadku ciągłych źródeł przy zastosowaniach do jakości 

powietrza) jest niepożądane przy ocenie pracy modeli dyspersji przy uwolnieniach 

jednorazowych. 

• Należy opracować techniki ocen oparte na bardziej zaawansowanych metodach 

probabilistycznych. Istniejące modele dyspersji powinny określać rodzaj 

uśredniania (wspólny, po czasie i przestrzeni) zarówno przy formułowaniu pola 

wiatru jak i dla dyspersji. 

• Niezawodność istniejących i przyszłych systemów modelowania powinna zostać 

sprawdzona pod kątem zgodności z pomiarami w terenie oraz w laboratorium dla 

potencjalnych scenariuszy C/B/N. 

• Jeżeli przewidziane poziomy pewności nie będą akceptowalne, wyniki modeli 

należy poprawić na podstawie danych doświadczalnych aby nie narażać na 

niebezpieczeństwo personelu. 

• Zwiększenie gęstości pomiarów wiatru w obszarze chmury potencjalnie zmniejszy 

niepewność, zmniejszając w ten sposób zagrożenie bez zmniejszania pewności. 



67

Wymagania Osób Podejmujących Działania Zaradcze Jako 

Pierwsze w Zakresie Informacji Naukowych i Technicznych 

• Informacje naukowe odgrywają rolę przy podejmowaniu licznych decyzji 

przez osoby podejmujące działania zaradcze jako pierwsze w przeciągu od 

kilku minut do godzin po zdarzeniu. 

• Decyzje te dotyczą m.in.: 

a) bezpieczeństwa społeczeństwa – ewakuacja czy ochronę na miejscu; wczesne 

ostrzeganie ludności znajdującej się na kierunku wiania wiatru; określanie 

rodzaju wymaganych służb bezpieczeństwa publicznego oraz rodzaju sprzętu 

ochronnego dla osób podejmujących działania zaradcze jako pierwsze 

b) szpitali – określenie odpowiedniego rodzaju sprzętu ochronnego dla personelu; 

określenie charakterystycznych objawów oraz rodzajów odkażania oraz 

leczenia na jakie należy być gotowym 

c) transportu – określenie dróg na których należy zatrzymać ruch; określenie 

dróg i stacji na których konieczne jest przejście odkażenia przed 

kontynuowaniem działania 

d) terenów zabudowanych – określenie działań mających na celu ochronę 

odpływów burzowych, kanalizacji, piwnic itd. 

e) środowiska – ocena możliwego wpływu na drogi wodne, zoo, parki, ogródki 

przydomowe (np. na bezpieczeństwo upraw). 



68

Wymagania Osób Podejmujących Działania Zaradcze Jako 

Pierwsze w Zakresie Informacji Naukowych i Technicznych 

• W przypadku atmosferycznego uwolnienia niebezpiecznego środka, 

informacje wymagane przez osoby podejmujące działania zaradcze jako 

pierwsze mogą dotyczyć: 

a) wielkości, czasu i miejsca uwolnienia; określenia ruchu i wysokości 

chmury; położenia wewnątrz chmury „gorących” obszarów 

b) wpływu ukształtowania terenu, roślinności, budynków itd. na dyspersję i 

opad środka 

c) medycznych informacji – ryzyka narażenia (LD50 i TLV), objawów i 

sposobu leczenia; wpływu na inne choroby (astmę, odmę) 

d) weterynarii – możliwego wpływu na zwierzęta domowe, zwierzęta dzikie 

oraz organizmów przenoszących choroby. 

• Modelowanie i obserwacje atmosferyczne modą dostarczyć kluczowych 

informacji osobom podejmującym działania zaradcze w przypadkach 

różnych zdarzeń, których przykładami są: 

a) terroryzm – uwolnienie substancji jądrowych, radiologicznych, 

chemicznych i biologicznych z powietrza 

b) dym z pożarów lasów i terenów niezamieszkanych 

c) awarie przemysłowe oraz uwolnienia niebezpiecznych substancji (np. 

Bhopal). 



69

Bezpieczeństwo aglomeracji 

miejskiej 

• Charakterystyka problemów bezpieczeństwa 

• Przykładowe systemy wspomagania decyzji dla 

potrzeb bezpieczeństwa aglomeracji miejskiej 

A. Projekt Bezpieczeństwa Aglomeracji wykonany przez 

Los Alamos National Laboratory 

B. System JACE-CATS stworzony w National Ground 

Intelligence Center (NGIC) 

C. Projekt wieloskalowego prognozowania trasportu 

substancji atmosferze: CBNP

Bezpieczeństwo aglomeracji 

• System aglomeracji jest złożony z szerokiego łańcucha podsystemów: transportu, 

budowy, energii, systemu komunikacji, transportu podpowierzchniowego i 

powierzchniowego wody, transportu powietrza, geologii, ekosystemu, odpadów 

stałych, dystrybucji pożywienia i wody, stref ekonomicznych, i demografii. 

•Składniki modelu bezpieczeństwa aglomeracji powinny być połączone, 

odznaczać się wysoką wiarygodnością modeli fizycznych, interakcjami między 

ekonomią a czynnikami fizycznymi tak żeby osoba podejmująca decyzję mogła 

odpowiedzieć na pytania dotyczące bezpieczeństwa miasta. 

• Fizyka podsystemów powinna być modelowana szczegółowo przy użyciu modeli 

na terenie laboratorium. Wyzwaniem tych badań jest fizyka wzajemnych 

oddziaływań modeli. 

• W rzeczywistości podsystemy są połączone, otrzymuje się wówczas produkty ich 

zbiorowych interakcji. Ta część struktury wymaga zaawansowanych wyników 

informatycznych (HPC) osobno od każdego podsystemu. 



71

(A) 

PROJEKT BEZPIECZEŃSTWA 

AGLOMERACJI MIEJSKIEJ 

wykonany przez 

LOS ALAMOS NATIONAL 

LABORATORY 



72

Schemat zaproponowanego systemu 

do oceniania bezpieczeństwa miasta 



73

Bezpieczeństwo aglomeracji – 

Podatność i Zrównoważony Rozwój 

• Należy pamiętać, że elementy infrastruktury w miastach są 

połączone i istnieją nieliniowe sprzężenia zwrotne 

• Konieczne jest określenie podatności: dane zdarzenie 

(naturalne lub technologiczne) wpływające na elementy 

infrastruktury (np. wzrost emisji zanieczyszczeń do wody 

lub powietrza) 

• Zapewnienie Zrównoważonego Rozwoju: wymaga 

rozumienia efektów planowania decyzji dotyczących 

miejskiej infrastruktury (np. trzęsienia ziemi mające 

wpływ na rozmieszczenie komunikacji) 



74

Połączone modele: 

atmosferyczny i hydrologiczny 

Przy pomocy połączonych modeli można śledzić 

globalne zmiany w wodach podpowierzchniowych. 



75

Uwolnienie lotnych 

substancji toksycznych 



76

System wymiany między 

powietrzem, a wodą 

Ścieżki rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń za pomocą 

systemów transportu w wodzie i powietrzu. 



77

Zniszczenia powodowane 

naturalnymi katastrofami 

Przykładowo trzęsienie ziemi może spowodować zniszczenia 

dotyczące transportu, komunikacji, systemów wodnych i 

energetycznych. 



78



79



80

Do systemu modelowania należą 

dwa modele: 

• HOTMAC (Mezoskalowy moduł 

meteorologiczny) 

• RAPTAD (model dyspersji)



82



83



84

(B) 

System JACE-CATS 

dwie główne składowe: 

1. JACE (Joint Assessment of 

Catastrophic Events -Wspólna 

ocena katastrofalnych zdarzeń) 

2. CATS (Consequences 

Assesment Tool Set)

Joint Assessment of 

Catastrophic Events (JACE) 

Wspólna ocena katastrofalnych zdarzeń 

(JACE) jest systemem bazującym na Web- 

base pozwalającym na symulacje i dojście 

do zasobów adekwatnych do zdarzeń 

zapobiegających terroryzmowi czy 

rozprzestrzenianiu się. 



86

Joint Assessment of Catastrophic 

Events (JACE) cd. 

JACE zajmuje się wypadkami związanymi z rozmieszczeniem 

broni masowego rażenia (WMD) i materiałów wybuchowych. 

Użytkownik ma dostęp do JACE przez Internet lub bezpieczny 

SIPRNET: 

• wybór rodzaju zasobów, łącznie z zagrożeniem i 

konsekwencjami z Grupy oceny konsekwencji (CATS), 

• otrzymywanie interaktywnych prezentacji rezultatów przez 

ArcIMS i inne narzędzia graficzne. 

JACE jest produktem federalnego rządowego konsorcjum 

prowadzonego przez National Ground Intelligence Center 

(NGIC). 

JACE pracuje z CATS. 



87



Informacje dostarczane przez JACE: 

• „Wirtualny Ekspert" wspomaganie decyzji; 

• Baza charakterystyk środków chemicznych i broni; 

• Baza danych infrastruktury państwowej; 

• Komercjalna baza danych; 

• Wywiad. 

Opisy miejsca: 

• Opisanie powierzchni w 3D; 

• Komputerowy rozkład budynków; 

• US ośrodki nuklearne i zakłady chemiczne; 

• Inne lokalizacje – interesujące dla uzytkownika. 



88



Zarządzanie awaryjne: 

• Oszacowanie strat; 

• Lokalne wsparcie; 

• Inne wsparcie; 

• Następstwa; 

• Logistyka; 

• Strategia podejmowania decyzji. 



89

Moduł CATS 

CATS: 

Agencja Obrony Przed Zagrożeniami i Federalna Agencja 

Zarządzania Kryzysowego stworzyła CATS do wspomagania 

szkoleń kryzysowych, ćwiczeń, planów awaryjnych, planowania 

logistycznego i do obliczeń potrzeb humanitarnych i obrony 

przeciw wojskowej; 

Interfejs Geograficznego Systemu Informatycznego umożliwia 

użytkownikowi kombinacje i manipulację informacjami na wielu 

poziomach jako różne warianty informacji wizualnych i map do 

oceny ilości osób, nieruchomości czy infrastruktury; 

Bezpośrednio przyjazny użytkownikowi interfejs oraz 

zdefiniowane scenariusze, CATS może być używany bez 

względu na poziom zaawansowania użytkownika i dostępu do 

informacji. 



90

Moduł CATS cd. 

Obecny zestaw aplikacji do technicznych obliczeń ryzyka 

dostępny w CATS to: 

Natychmiastowe Szacowanie Ryzyka – Uruchomienie rożnych 

modeli zależnych od typu ryzyka Obszar Ryzyka – Użytkownik 

– zadaje powierzchnię geograficzną, nie wymaganą w żadnym 

modelu Dużego wybuchu - Blast model zniszczeń na otwartej 

przestrzeni; 

ERG2000 Obszar Ryzyka - 2000 Przewodnik Zarządzania 

Kryzysowego (ERG2000) protokół, który definiuje limity 

toksyczności dla niebezpiecznych materiałów przemysłowych; 

ATP-45 Obszar Ryzyka – protokół NATO dotyczący limitów 

broni masowego rażenia; 



91



dostępny w CATS to (cont.): 

D2PC Ryzyko Chemiczne – Federalny System Zarządzania 

Informacjami Kryzysowymi (Army) prostoliniowy kod 

rozkładu Gaussa; 

D2PC generuje także obszary ryzyka jak ATP-45 lub 

ERG2000, zależne od typu ryzyka; 

Lokalizacja Obszaru Zagrożonej Atmosfery (ALOHA) – 

Agencja Ochrony Środowiska, Państwowa Administracja 

Oceanograficzna i Atmosferyczna oraz Państwowa Rada 

Bezpieczeństwa stosuje rozkład Gaussa wraz z dodanymi 

buforami powierzchniowymi; 



92



dostępny w CATS to (cont.): 

Pełny System Oceny Ryzyka (CHAS) - zawiera 

Transport Promieniowania w Atmosferze (ATR6) i 

modele NewFall początkowego oraz końcowego ryzyka 

promieniowania z broni nuklearnej, odpowiednio, 

Agencja Obrony przed Bronia Specjalną - modele 

Manual 1 dla ryzyka wybuchu oraz VLSTRACK 2.1, 

skomplikowany model gaussowski dla propagacji 

ryzyka chemicznego i biologicznego. Note: A CHAS 

generuje takżeATP-45; 



93

Moduł HPAC 

Zestaw do technicznych obliczeń ryzyka 

dostępny w CATS to HPAC: 

HPAC – Ocena i Przewidywanie Ryzyka to 

skomplikowany model gaussowski, specjalnie 

uwzględniający niepewność propagacji przy 

wybuchach nuklearnych, biologicznych i 

chemicznych. 



94

Hazard Prediction and Assessment 

System HPAC: 

Capability (HPAC) 

Operacja Pustynna Burza ukazała potrzebę 

zautomatyzowania narzędzie do przewidywania 

ryzyka i zagrożeń. Podczas tej kampanii, 

przewidywanie dodatkowych efektów 

potencjalnego użycia broni masowego ryzyka 

były niewydolne i niejasne. 

Niedostatki te ma usunąć system HPAC, 

aktualnie wykorzystywany w CATS 



95


Capability (HPAC) cd. 

Przewidywania były prowadzone przez przesyłanie 

wniosków do analizy z przeprowadzanych działań do 

Agencji Obrony Przeciwnuklearnej (poprzednia organizacja 

to Agencja Obrony i Redukcji Zagrożeń -DTRA). 

Wyniki analityczne wysyłane są wówczas sent z powrotem 

na obszar działań; 

To doświadczenie natychmiast wykorzystywane jest do 

ochrony przed zagrożeniami i konsekwencjami, używane są 

wszelkie dostępne narzędzia; 



96


Własności HPAC: 


System Oceny i Przewidywania Ryzyka jest 

wyprzedzający, licznikiem ilości rozprzestrzeniania się 

narzędzi dodatkowych zabezpieczeń dostępnych przez 

licencje rządową,, powiązany z rządem i ośrodkami 

akademickimi. 

Pozwala to na dokładne przewidywanie efektów 

uwolnienia materiałów niebezpiecznych w atmosferze i 

ich wpływ na społeczność cywilna i wojskową. 



97



Własności HPAC (Cont.): 

W modelach nuklearnych, biologicznych, 

chemicznych, radiologicznych i wybuchów dodatkowe 

efekty pochodzą z użycia broni konwencjonalnej – 

zniszczenia budynków, składów itp. 

System HPAC przewiduje zatem to ryzyko i 

zagrożenia, które są związane z bronią jądrową, 

wypadkami reaktorowymi, uwolnieniami substancji z 

broni biologicznej, chemicznej itp. 



98




Istotne przewidywanie ryzyka i zagrożeń realnych 

dla świata wymaga dokładnej prognozy danych 

pogodowych na obszarze zagrożenia. System 

HPAC pozwala użytkownikowi na łatwy dostęp do 

prognoz pogody i danych dot. rzeczywistej pogody 

(obserwacje) aby móc użyć różnych wariantów 

DTRA Systemu Danych Meteorologicznych. 



99




System HPAC także wykorzystuje zagnieżdżone 

historyczne dane klimatologiczne i pogodowe, do 

analizowania wypadków poza czasem rzeczywistym 

związanych z wiarygodnymi danymi pogodowymi. 

Dane dotyczące jednokilometrowej powierzchni terenu 

i drugoplanowy model wiatru pozwala na obliczenia 

lokalnego pola wiatru dla zadanego obszaru. 

W DTRA są także dostępne inne źródła pogody. 



100




System HPAC może także pomóc odpowiedzieć na 

pytanie, “Jak dobre jest przewidywanie?” dzięki 

dostępnym obliczeniom prawdopodobieństw. 

Oszacowane własności zagrożonego obszaru wpływają 

na niepewność przewidywanej pogody i efektów 

turbulencyjnych dotyczących trajektorii smug, co 

wpływa na obliczenia ryzyka dla obszaru i stopień 

wiarygodności przewidywań. 

System HPAC jest głównie modelem osobistej bazy 

komputerowej, jest on także dostępny z poziomu UNIX. 



101



Ostatnie serie poprawek do HPAC 4.0.X (sierpień 2001 

- maj 2003): 

Interfejs z graficzną bazą map; 

Architektura rozproszona typu klient-serwer; 

Przyspieszony dostęp i rozwinięta sieć serwisu 

pogodowego; 

Chemiczne, biologiczne funkcje wiarygodnych 

algorytmów; 

Nowe skróty dla lepszej oceny zagrożenia i ryzyka; 

Lepsze algorytmy szacujące i uaktualnione bazy 

danych populacji. 



102



Ostatnie serie poprawek do HPAC 4.0.X (sierpień 2001 

-maj2003)(Cont.): 

Zasoby internetowe; 

Instrukcje obsługi baz informacyjnych www; 

Pomoc do serwisu www, zintegrowany system pomocy 

HPAC, podręcznik użytkownika i Nuklearny, 

Biologiczny, Chemiczny (NBC) wstępniak; 

Model broni radiacyjnej; 

Zaktualizowany model broni nuklearnej; 

Zaktualizowany NBC – raportowanie, planowanie i 

sporządzanie map. 



103



Oczekiwane rozszerzenie HPAC: 

Początkowe modele pól wiatru w mieście; 

Zintegrowane aplikacje internetowe; 

Model udogodnień przemysłowych i model transportu 

przemysłowego; 

Serwer danych klimatologicznych i meteorologicznych; 

Prawdopodobieństwo pogody w czasie rzeczywistym. 



104

Plany rozwoju budowy 

prototypu CATS-JACE 

Możliwość zdefiniowania własnej mieszaniny; 

Automatyczne tworzenie domyślnych scenariuszy; 

Wybór wielu kombinacji zagrożeń dla raportu o 

skutkach; 

Ulepszona klasyfikacja zagrożeń; 

Uproszczony sposób odpowiedzi na komendy; 

Skutki zagrożeń silnie wybuchowych odpowiednio ludzi 

i materiałów. 



105


prototypu CATS-JACE cd. 

Aktualizacja narzędzi zagrożeń przemysłowymi 

materiałami toksycznymi z North American Emergency 

Response Guidebook stworzonego przez Emergency 

Response Guidebook 2000, produkt Department of 

Transportation zgodny ze standardami NATO. 

Wybór rodzaju skutków dla zagrożeń nuklearnych za 

pomocą systemu menu. 

Dane o zagrożeniach dostępne poprzez system menu z 

plików o formacie: prj, avs, ovl. 

Nadążanie za komercyjnymi technologiami. 



106


prototypu CATS-JACE cd. 

Spełnienie wymagań zgodnie z założona strategią. 

Konsolidacja funkcjonalności CATS- JACE. 

Architektura rozproszona – użytkownik wybiera 

pomiędzy pojedynczym stanowiskiem a siecią klientserwer. 

Integracja z bezpiecznymi zasobami sieci. 

Zintegrowany z HPAC wersja 4.0.1B (wydany w maju 

2002). 



107

(C) 

Modelowanie wieloskalowe 

Projekt wieloskalowego prognozowania 

transportu substancji w atmosferze : CBNP 

Przykład zastosowania nowoczesnych technik modelowania 

i przetwarzania komputerowego na potrzeby systemów 

prognozowania transportu i dyspersji w aglomeracji 

miejskiej 



108

Modelowanie wieloskalowe 

Problemy przepływu powietrza i dyspersji w aplikacjach CBNP 

wymagają trzech skal przestrzennych: 

• Jednej dla budowy niewielkiej skali (kilka kilometrów, minut). 

Indywidualne projekty są rozwiązywane ściśle. 

• Budowa wielu skal (dziesiątki kilometrów, kilka godzin). 

Grupy projektów są reprezentowane, ale nie przez pojedyncze 

budynki. 

• Skala miejska (> 100 kilometrów, wielogodzinna). Budowa 

nie jest oczywista i musi zostać sparametryzowana; 

Dostosowane modele z właściwą skalą, zależną od procesów 

fizycznych, są używane dla każdej skali. Dane są wymieniane i 

transponowane między skalami. 



109

Skale stosowanych modeli 



110

Efekty w aglomeracji 



111

Wieloskalowe modelowanie DOE CBNP 

BC = Boundary Conditions, IC = Initial Conditions 



112

Wykorzystane modele 

Skala kilku budynków-FEMCB/MP(zadana w LLNL). 

Typowe rozwiązanie oczka siatki dla aplikacji 

CBNP wynosi: 1 m -10 m; 

Skala wielu budynków - HIGRAD (zadane w LANL). 


CBNP wynosi: 10 m -100 m; 

Skala miejska, regionalna-COAMPS (zadana w NRL). 


CBNP wynosi: > 1 km; 



113

Integracja modeli wieloskalowych 



114

Model dla wielu budynków 

(HIGRAD) 

Obliczenia dynamiki 

meteorologicznym; 

płynu (CFD) są zakodowane w strukturze 

Skończone 

terenowych; 

różnice pochodzą z dopasowywania współczynników 

2-gie w kolejności są przestrzeń i czas (MPDATA schemat adwekcji); 

Obliczenia ASCI's duże, równoległe płaszczyzny & klastery Beowulf; 

Dostępne modele fizyczne: 

• Neutralne (chem-bio) czynniki; 

• Pełen model promieniowania; 

• Ogrzewanie i ochładzanie powierzchni; 

• Mikrofizyka opadu atmosferycznego; 

• LES model turbulencji (Smagorinsky). 



115

Model dla wielu budynków 

(HIGRAD) cd. 



116

Model dla pojedynczych budynków 

(FEM3CB/MP) 

Obliczenia dynamiki płynu(CFD) oparte są na 

wynikach końcowych; 

System elastycznej siatki łącznie ze zmienną 

skalą, zniekształcone siatki i dokładnie 

sparametryzowany teren; 

Zdolność brania pod uwagę poszczególnych 

budynków lub zabudowań w różnych 

rozwiązaniach; 

Obliczenia przy pomocy ASCI's prowadzone na 

wielu płaszczyznach; 



117


(FEM3CB/MP) cd. 

Dostępne modele fizyczne: 

• Neutralne czynniki chem-bio, lub chemiczne 

czynniki cięższe od powietrza 

• Fizyka aerozoli 

• Ogrzewanie i ochładzanie powierzchni; 

• Trzy parametryzacje (skale); 

• Średnia Reynolds’a (RANS) i Modele turbulencji: 

Large Eddy Simulation (LES); 

• Pierwszy podprogram dotyczący UV; 



118





119





120

Wymagania modeli dynamiki atmosfery i transportu skażeń w ...

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?