1. IntroductionIn many air pollutio

1. Introduction
In many air pollution problems, it is essential to determine the concentration of
pollutants downwind from a continuous source. The use of Gaussian dispersion
algorithms require the estimation of horizontal and vertical growth of the plumes
for predicting the Ground Level Concentration (GLC). The horizontal and vertical
growth of plumes are generally expressed in terms of standard deviations of concentrations
in lateral (y) and vertical (z) directions, i.e., y and z respectively and
parmeterise the dispersion due to atmospheric turbulence. The values of standard
deviations grow with the diffusion time and their rates of growth depend mainly
on meteorological variables such as Richardson number and wind characteristics.
These relationships may be based on empirical results, or can be inferred from
Taylor’s diffusion theorem (Taylor, 1921). In summary the dispersion coefficients
could be parameterised and classified broadly in the following two categories:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

1. แนะนำ
ในในอากาศมลพิษ มันเป็นสิ่งสำคัญในการกำหนดความเข้มข้นของ
สารมลพิษ downwind จากแหล่งอย่างต่อเนื่อง การใช้ Gaussian เธน
อัลกอริทึมต้องประเมินการเจริญเติบโตแนวนอน และแนวตั้งของเบิ้ลพลูม
สำหรับการคาดการณ์ระดับพื้นดินเข้มข้น (GLC) แนวนอนและแนวตั้ง
เจริญเติบโตของเบิ้ลพลูมโดยทั่วไปจะแสดงในรูปของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของความเข้มข้น
ด้านข้าง (y) และทิศทางแนวตั้ง (z) เช่น y และ z ตามลำดับ และ
parmeterise กระจายตัวเนื่องจากความปั่นป่วนของอากาศ ค่ามาตรฐาน
เบี่ยงเบนเติบโต ด้วยเวลาแพร่ และอัตราการเจริญเติบโตขึ้นส่วนใหญ่
บนตัวแปรอุตุนิยมวิทยาเช่นริชาร์ดสันเลขและลมลักษณะ.
ความสัมพันธ์เหล่านี้อาจจะสร้างผลรวม หรือสามารถสรุปจาก
ทฤษฎีบทแพร่ของเทย์เลอร์ (Taylor, 1921) สรุปสัมประสิทธิ์เธน
สามารถ parameterised และประเภททั่วไปในสองประเภทดังต่อไปนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

1 ความรู้เบื้องต้น
ในปัญหามลพิษทางอากาศจำนวนมากก็เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อตรวจสอบความเข้มข้นของ
สารมลพิษล่องจากแหล่งที่มาอย่างต่อเนื่อง การใช้งานของการกระจายเสียน
ขั้นตอนวิธีการต้องใช้การประมาณค่าของการเจริญเติบโตในแนวนอนและแนวตั้งของขนนก
การทำนายความเข้มข้นระดับพื้นดิน (GLC) แนวนอนและแนว
การเจริญเติบโตของขนนกโดยทั่วไปจะแสดงในแง่ของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของความเข้มข้น
ในด้านข้าง (y) และแนวตั้ง (z) ทิศทางคือ? y? และ? ซีตามลำดับและ
การกระจายตัว parmeterise เนื่องจากความปั่นป่วนของบรรยากาศ ค่ามาตรฐานของ
การเบี่ยงเบนเติบโตไปพร้อมกับเวลาการแพร่กระจายและอัตราการเจริญเติบโตของพวกเขาส่วนใหญ่ขึ้นอยู่
กับตัวแปรทางอุตุนิยมวิทยาเช่นจำนวนริชาร์ดและลมลักษณะ
ความสัมพันธ์เหล่านี้อาจจะขึ้นอยู่กับผลการทดลองหรือสามารถสรุปจาก
ทฤษฎีบทเทย์เลอร์แพร่ (เทย์เลอร์, 1921) . ในการสรุปค่าสัมประสิทธิ์การกระจายตัว
สามารถ parameterised และแบ่งกว้างในสองประเภทดังต่อไปนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

1 . บทนำ
ในปัญหามลพิษทางอากาศมาก มันเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อตรวจสอบความเข้มข้นของมลพิษจากแหล่ง
ลมต่อเนื่อง การใช้ขั้นตอนวิธีการกระจาย
) ต้องประมาณแนวนอนและการเจริญเติบโตในแนวตั้งของขนนก
ทำนายพื้นระดับความเข้มข้น ( glc ) แนวนอนและแนวตั้ง
การเจริญเติบโตของขนนกโดยทั่วไปจะแสดงในแง่ของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของความเข้มข้น
ในด้านข้าง ( Y ) และแนวดิ่ง ( Z ) เส้นทาง ได้แก่  Y และ Z )
parmeterise  และการแพร่กระจายเนื่องจากความปั่นป่วนของบรรยากาศ ค่าของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
เติบโตกับการแพร่กระจายเวลาและอัตราการเติบโตขึ้นอยู่กับส่วนใหญ่
ตัวแปรทางอุตุนิยมวิทยา เช่น ริชาร์ดสัน จำนวนและลักษณะของลม
ความสัมพันธ์เหล่านี้อาจจะขึ้นอยู่กับผลเชิงประจักษ์ หรือสามารถ inferred จากการแพร่กระจายของเทเลอร์ ( Taylor
ทฤษฎีบท 1921 ) ในการสรุปค่าสัมประสิทธิ์การกระจายตัว
อาจจะ parameterised แบ่งกว้างในต่อไปนี้เป็นสองประเภท :