ScholarGate
Avustaja
Process / pipelineAtmospheric transport modeling

Ilman leviämismallinnus

Ilman leviämismallinnus on kvantitatiivinen menetelmä, jolla ennustetaan teollisuuslähteistä, liikenteestä tai poltosta peräisin olevien ilmansaasteiden (pöly, kaasut, hiukkaset) pitoisuutta ja laskeumaa. Pasquill ja Gifford kehittivät tämän menetelmän empiirisesti 1960-luvulla ja formalisoivat sen Gaussin savupilvimalliksi. Nämä menetelmät ennustavat maanpinnan pitoisuutta lähteestä tuulenpuolella käyttäen tuulen nopeutta, stabiilisuusluokkaa, lähteen korkeutta ja meteorologisia tietoja. Ilman leviämismallit ovat välttämättömiä työkaluja säännösten noudattamisen, päästöjen lupaprosessien ja altistumisen arvioinnin kannalta.

Avaa sovelluksessa MethodMindTulossaVideoTulossaLataa diat

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Menetelmäkartta

Lähimenetelmien naapurusto — valitse solmu tutkiaksesi.

Lähteet

  1. Pasquill, F. (1974). Atmospheric Diffusion: The Dispersion of Windborne Material from Industrial and Other Sources (2nd ed.). Ellis Horwood Limited. ISBN: 978-0470657034
  2. Turner, D. B. (1994). Workbook of Atmospheric Dispersion Estimates (2nd ed.). US EPA Office of Air Quality Planning and Standards. link
  3. Seinfeld, J. H., & Pandis, S. N. (2016). Atmospheric Chemistry and Physics: From Air Pollution to Climate Change (3rd ed.). John Wiley & Sons. ISBN: 978-1118947401

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 3). Atmospheric Dispersion and Transport of Air Pollutants. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/environmental-engineering/air-dispersion-modeling

Mikä menetelmä?

Aseta tämä menetelmä lähimpien sukulaistensa rinnalle ja lue niitä yhdessä — kirjasto asettaa teokset pöydälle; valinta on sinun.

Vertaa rinnakkain

Tähän viittaavat

ScholarGateAir Dispersion Modeling (Atmospheric Dispersion and Transport of Air Pollutants). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/environmental-engineering/air-dispersion-modeling · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026