Odour impact criteria, i.e. a combi

Odour impact criteria, i.e. a combination of an odour concentration
threshold value and a tolerated exceedence probability, are
used in many countries to determine separation distances between
odour sources and residential areas to avoid odour nuisance. A
selection of different national odour impact criteria is summarized
for European countries, for U.S. states, Australia and NewZealand in
Sommer-Quabach et al. (2014) and Piringer and Schauberger
(2013). A discussion whether the different national odour impact
criteria to protect the same land use would result in similar separation
distances is found in Sommer-Quabach et al. (2014). The
peak-to-mean factor used to account for the short-term reception
of odour by the human nose varies from country to country and can
take on values between 1 and 10. All countries except Austria use
either 1 (no peak-to-mean effect) or a constant value. In Austria, the
peak-to-mean factor is assumed to be stability-dependent and to
decrease with increasing distance from the source, caused by turbulent
mixing. Consequently, the decrease is strongest for unstable
stratification and is less pronounced the more stable the stratification
is estimated. A discussion of this concept against constant
peak-to-mean factors is available from Schauberger et al. (2012).
They demonstrate that the peak-to-mean factor depends on several
parameters, like stability of the atmosphere, intermittency, travel
time, or distance from the source. The assumption of a constant
peak-to-mean factor can therefore only be used as a very rough
estimate.
As a result of the Austrian peak-to-mean approach outlined in
Section 2.2, peak-to-mean attenuation curves are obtained, either
on the basis of assumptions available from the literature (Robins,
1979, Fig. 3) or on the basis of the Obukhov stability parameter
OSP, estimated from three-axis ultrasonic anemometer data (Fig. 4).
The former curves are site-independent, whereas with the latter,
site-specific and model-specific attenuation curves are obtained.
The approach, originally developed for the Austrian Odour
Dispersion Model AODM, has been applied in the present investigation
also to the Lagrangian particle diffusion model LASAT, in a
post-processing mode. The conversion of values of the OSP to stability
classes is done with schemes which are either adopted for
Reuter/Turner stability classes used in Austria (Table 1a) or for Klug/
Manier stability classes used in Germany (Table 1b). The schemes
use different limit values for this conversion. An average value of
the standard deviations over wind speed can then be determined
for each stability class like in Table 3. The resulting attenuation
curves do not deviate much, as is demonstrated here for Reuter/
Turner classes (Fig. 4a) used with AODM and Klug/Manier classes
(Fig. 4b) used with LASAT. Reuter/Turner as well as Klug/Manier
stability classes can be determined independently from OSP via
conventional methods (cloud parameters, radiation balance, or
vertical temperature gradient, all in combination with wind speed;
for an overview, see Piringer et al.'s Chapter 4.6 (2004). Such a
conventional method e the radiation balance in combination with
wind speed e was used to determine separation distances with the
Robins (1979) approach.
A comparison between the Robins (1979) peak-to-mean factors
with those determined from ultrasonic anemometer data leads to
more remarkable differences between attenuation curves (compare
Fig. 3 with Fig. 4), especially for unstable stratification. The differences
for neutral and stable conditions are small. The dependence
of the peak-to-mean ratios from su/u, sv/u and sw/u is quite
complex (Piringer et al., 2014). Higher su/u and sv/u compared to
Robins (1979) increase, a higher sw/u compared to Robins (1979)
decreases peak-to-mean ratios determined from ultrasonic
anemometer data. As both is the case for the Kittsee data, larger
peak-to-mean ratios result for unstable conditions when using ultrasonic
anemometer data compared to the Robins (1979)
approach.
For the determination of separation distances which comprise a
considerable range (Figs. 5e10), the largest peak-to-mean ratios in
this range of distances are most important. From a visual inspection
of Fig. 3, neutral conditions are most relevant beyond 100 m. From
Fig. 4a, the largest peak-to-mean ratios between 100 and 300 m
occur for classes 3 to 5. The class 6 curve is most relevant beyond
500m. Fig. 4b considers neutral and stable classes most relevant for
high peak-to-mean ratios (apart from the factor 4 which is discussed
later). Maximum separation distances depend on the frequency
of the occurrence of these stability classes for each 10 wind
direction sector and on the average wind speed. All peak-to-mean
ratios of the Robins (1979) approach assume the value of 1 before
500 m (Fig. 3); this is the reason why this approach, for Kittsee,
delivers the smallest separation distances, both with AODM and
LASAT (Fig. 5). Maximum peak-to-mean ratios determined from
ultrasonic anemometer measurements are above 1 up to 1 km
distance, LASAT delivering slightly larger values for stable conditions,
AODM for slightly unstable conditions (Fig. 4).
In addition to the peak-to-mean attenuation curves, the frequency
of occurrence of stability classes influences the separation
distances. The Reuter (1970) scheme used in the AODM delivers
about twice as many unstable situations for Kittsee compared to
the Klug-Manier scheme (TA-Luft, 2002), whereas the latter calculates
much more neutral and stable cases (Fig. 2). Thus, the large
separation distances for NW wind calculated by LASAT are

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

หลักเกณฑ์ผลกระทบกลิ่น เช่นการรวมกันของความเข้มข้นของกลิ่นค่าขีดจำกัดและความน่าเป็น exceedence เผื่อไว้ใช้ในหลายประเทศเพื่อกำหนดระยะทางแยกระหว่างกลิ่นแหล่งและพื้นที่อยู่อาศัยเพื่อหลีกเลี่ยงการรบกวนกลิ่น Aสรุปเลือกเกณฑ์ผลกระทบต่อกลิ่นต่างชาติสำหรับประเทศในยุโรป สหรัฐอเมริกา ออสเตรเลียและ NewZealand ในสำหรับฤดู Quabach et al. (2014) และ Piringer และ Schauberger(2013) การสนทนาว่า กลิ่นชาติต่าง ๆ ส่งผลกระทบเงื่อนไขเพื่อป้องกันการใช้ที่ดินเดียวกันจะส่งผลคล้ายแยกระยะทางจะพบในฤดู Quabach et al. (2014) ที่ปัจจัยสูงสุดหมายถึงใช้บัญชีรับระยะสั้นของกลิ่นด้วยจมูกมนุษย์จากประเทศที่แตกต่างกัน และสามารถมีค่าระหว่าง 1 ถึง 10 ใช้ทุกประเทศยกเว้นประเทศออสเตรีย1 (ไม่มีผลสูงสุดค่าเฉลี่ย) หรือค่าคง ประเทศออสเตรียปัจจัยสูงสุดค่าเฉลี่ยคาดว่าจะขึ้นอยู่กับความมั่นคงและลด ด้วยการเพิ่มระยะห่างจากแหล่งที่มา เกิดจากการปั่นป่วนผสม ดังนั้น ลดลงจะแข็งแกร่งสำหรับเสถียรสาระและน้อยออกเสียงคอกเพิ่มเติมสาระที่คือประมาณ การสนทนาของแนวคิดนี้กับค่าคงปัจจัยสูงสุดค่าเฉลี่ยได้จาก Schauberger et al. (2012)พวกเขาแสดงให้เห็นว่า ตัวคูณสูงสุดค่าเฉลี่ยขึ้นอยู่กับหลายพารามิเตอร์ เช่นเสถียรภาพของบรรยากาศ intermittency เดินทางเวลา หรือระยะห่างจากแหล่งที่มา สมมติฐานของค่าคงปัจจัยสูงสุดค่าเฉลี่ยจึงใช้เฉพาะเป็นหยาบมากการประเมินจากอธิบายในแนวทางสูงสุดหมายถึงออสเตรีย2.2 ส่วน เส้นโค้งอ่อนสูงสุดค่าเฉลี่ยจะได้รับ อย่างใดอย่างหนึ่งตามสมมติฐานจากวรรณคดี (Robins1979, fig. 3) หรือโดย ใช้พารามิเตอร์ Obukhov มั่นคงOSP ประเมินจากข้อมูลสามแกน anemometer อัลตราโซนิก (Fig. 4)เส้นโค้งเดิมเป็นเว็บไซต์อิสระ ในขณะที่ มีหลังเส้นโค้งอ่อน เฉพาะรุ่น และเฉพาะไซต์จะได้รับวิธี เดิมพัฒนากลิ่นออสเตรียกระจายตัวแบบ AODM มีการใช้ในปัจจุบันนอกจากนี้ การแพร่อนุภาค Lagrangian รุ่น LASAT ในการโหมดการประมวลผล การแปลงค่าของ OSP มั่นคงเรียนเสร็จ มีแผนงานที่จะนำมาใช้เพื่อชั้นเสถียรภาพ Reuter/ช่าง กลึงที่ใช้ ในออสเตรีย (ตาราง 1a) หรือ Klug /ชั้นเสถียรภาพ manier ใช้ในเยอรมนี (ตาราง 1b) แผนงานการใช้ค่าขีดจำกัดแตกต่างกันสำหรับการแปลงนี้ ค่าเฉลี่ยของแล้วจะกำหนดส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานมากกว่าความเร็วลมสำหรับแต่ละความมั่นคงระดับเช่นในตาราง 3 มีความยาวได้โค้งผิดเพี้ยนไม่มาก เป็นสาธิตที่นี่สำหรับ Reuter /เรียนเทอร์เนอร์ (Fig. 4a) ใช้กับคลา AODM และ Klug/Manier(Fig. 4b) ใช้กับ LASAT Reuter/เทอร์เนอร์ เป็น Klug/Manierสามารถกำหนดประเภทความมั่นคงเป็นอิสระจาก OSP ผ่านวิธีธรรมดา (cloud พารามิเตอร์ รังสีดุล หรือไล่ระดับอุณหภูมิแนวตั้ง ในชุดที่มีความเร็วลมภาพ ดู 4.6 บท Piringer et al. (2004) ดังกล่าวเป็นอีวิธีทั่วไปรังสีที่สมดุลร่วมกับe ความเร็วลมถูกใช้เพื่อกำหนดว่าระยะทางแยกด้วยการRobins (1979) วิธีการการเปรียบเทียบระหว่างปัจจัยสูงสุดค่าเฉลี่ย Robins (1979)กับกำหนดจาก anemometer อัลตราโซนิก ข้อมูลเป้าหมายความแตกต่างโดดเด่นมากขึ้นระหว่างเส้นโค้งอ่อน (เปรียบเทียบFig. 3 กับ Fig. 4), โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสาระที่ไม่เสถียร ความแตกต่างในสภาพเป็นกลาง และมีเสถียรภาพมีขนาดเล็ก การพึ่งพาอัตราส่วนสูงสุดค่าเฉลี่ยจาก su/u, ญา/u และ sw/u เป็นค่อนข้างคอมเพล็กซ์ (Piringer et al., 2014) สูงกว่า su/u และ ญา/u เมื่อเทียบกับRobins (1979) เพิ่มขึ้น ความสูง sw/u เทียบกับ Robins (1979)ลดสูงสุดหมายถึงอัตราส่วนที่กำหนดจากอัลตราโซนิกข้อมูล anemometer ทั้งสองเป็นกรณีสำหรับข้อมูล Kittsee ใหญ่อัตราส่วนสูงสุดหมายถึงทำในสภาพที่ไม่เสถียรเมื่อใช้อัลตราโซนิกanemometer ข้อมูลเปรียบเทียบกับ Robins (1979)แนวทางการสำหรับกำหนดระยะทางแยกซึ่งประกอบด้วยการช่วงมาก (Figs. 5e10) อัตราส่วนสูงสุดเฉลี่ยที่ใหญ่ที่สุดในระยะทางช่วงนี้มีความสำคัญมากที่สุด จากการตรวจสอบภาพFig. 3 กลางเงื่อนไขเกี่ยวข้องมากที่สุดเกินกว่า 100 เมตรจากFig. 4a อัตราส่วนสูงสุดค่าเฉลี่ยมากที่สุดระหว่าง 100 และ 300 เมตรเกิดขึ้นในชั้นเรียน 3-5 คลาส 6 โค้งจะเกี่ยวข้องมากที่สุดนอกเหนือจาก500 เมตร Fig. 4b พิจารณาชั้นกลาง และมีเสถียรภาพมากที่สุดเกี่ยวข้องกับสูงสุดค่าเฉลี่ยอัตราส่วนที่สูง (นอกเหนือจากปัจจัย 4 ที่กล่าวถึงในภายหลัง) ระยะทางแยกสูงสุดขึ้นอยู่กับความถี่ของการเกิดขึ้นของคลาสความมั่นคงเหล่านี้สำหรับแต่ละลม 10ภาคทิศทาง และความเร็วลมเฉลี่ย ทั้งหมดสูงสุดการค่าเฉลี่ยอัตราส่วนของวิธีการ (1979) Robins สมมติค่าของ 1 ก่อน500 เมตร (Fig. 3); นี่คือเหตุผลที่ทำไมนี้วิธี สำหรับ Kittseeให้ระยะทางแยกเล็กที่สุด ด้วย AODM และLASAT (Fig. 5) อัตราส่วนสูงสุดค่าเฉลี่ยสูงสุดที่กำหนดจากอัลตราโซนิก anemometer วัดมีถึง 1 km 1ส่งค่าใหญ่กว่าเล็กน้อยในสภาพที่มั่นคง LASAT ระยะAODM สำหรับเงื่อนไขเล็กน้อยเสถียร (Fig. 4)นอกจากมีความยาวสูงสุดหมายถึงเส้นโค้ง ความถี่ของการเกิดขึ้นของคลาสความมั่นคงมีผลต่อการแยกระยะทาง Reuter (1970) โครงร่างที่ใช้ในการ AODM ให้เกี่ยวกับสถานการณ์ที่เสถียรสองเป็นจำนวนมากสำหรับเปรียบเทียบกับ KittseeKlug Manier โครงร่าง (TA-Luft, 2002), ในขณะที่จะคำนวณเป็นกลาง และมีเสถียรภาพมากขึ้นกรณี (Fig. 2) ดังนั้น ใหญ่ระยะทางแยกสำหรับ NW ลมคำนวณ โดย LASAT

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เกณฑ์ที่ส่งผลกระทบต่อกลิ่นคือการรวมกันของความเข้มข้นของกลิ่น
ค่าเกณฑ์และความน่าจะเป็น exceedence ทนจะ
นำมาใช้ในหลายประเทศเพื่อตรวจสอบระยะทางที่ห่างระหว่าง
แหล่งที่มาของกลิ่นและพื้นที่ที่อยู่อาศัยที่จะหลีกเลี่ยงความรำคาญกลิ่น
เลือกเกณฑ์ผลกระทบกลิ่นที่แตกต่างกันในระดับชาติโดยสรุป
สำหรับประเทศในยุโรปสำหรับสหรัฐอเมริกาออสเตรเลียและนิวซีแลนด์ใน
ซอมเมอร์-Quabach et al, (2014) และ Piringer และ Schauberger
(2013) การอภิปรายผลกระทบที่แตกต่างกันไม่ว่าจะเป็นกลิ่นแห่งชาติ
หลักเกณฑ์ในการป้องกันการใช้ประโยชน์ที่ดินเดียวกันจะส่งผลให้เกิดการแยกที่คล้ายกัน
ในระยะทางที่พบในซอมเมอร์-Quabach et al, (2014)
ปัจจัยสูงสุดต่อการเฉลี่ยที่ใช้ในการบัญชีสำหรับการรับระยะสั้น
ของกลิ่นจากจมูกของมนุษย์ที่แตกต่างกันไปในแต่ละประเทศและสามารถ
ใช้เวลาในการค่าระหว่างวันที่ 1 และ 10 ทุกประเทศยกเว้นออสเตรียใช้
อย่างใดอย่างหนึ่ง 1 (ไม่มีจุดสูงสุด-to- หมายถึงผล) หรือค่าคงที่ ในประเทศออสเตรีย
ปัจจัยสูงสุดต่อการเฉลี่ยจะถือว่ามีความมั่นคงขึ้นอยู่กับและ
ลดลงตามระยะทางที่เพิ่มขึ้นมาจากแหล่งที่เกิดจากการป่วน
ผสม ดังนั้นการลดลงจะมีมากที่สุดสำหรับความไม่แน่นอน
การแบ่งชั้นและเป็นที่เด่นชัดน้อยลงมีเสถียรภาพมากขึ้นแบ่งชั้น
เป็นที่คาดกัน การอภิปรายของแนวคิดนี้อย่างต่อเนื่องกับ
ปัจจัยสูงสุดต่อการเฉลี่ยที่สามารถใช้ได้จาก Schauberger et al, (2012).
พวกเขาแสดงให้เห็นว่าปัจจัยสูงสุดต่อการเฉลี่ยขึ้นอยู่กับหลาย
พารามิเตอร์เช่นความมั่นคงของบรรยากาศ intermittency เดินทาง
เวลาหรือระยะทางจากแหล่งที่มา สมมติฐานของค่าคงที่
ปัจจัยสูงสุดต่อการเฉลี่ยจึงสามารถนำมาใช้เป็นเพียงที่ขรุขระมาก
ประมาณการ.
ในฐานะที่เป็นผลมาจากยอดเขาวิธีการเฉลี่ยออสเตรียที่ระบุไว้ใน
มาตรา 2.2 สูงสุดต่อการโค้งหมายถึงการลดทอนจะได้รับอย่างใดอย่างหนึ่ง
บนพื้นฐานของสมมติฐานที่มีอยู่จากวรรณกรรม (ร็อบบินส์
1979 รูปที่. 3) หรือบนพื้นฐานของความมั่นคงพารามิเตอร์ Obukhov
OSP ประมาณจากสามแกนข้อมูลเครื่องวัดความเร็วลมอัลตราโซนิก (รูปที่. 4).
โค้งอดีตเว็บไซต์อิสระ ในขณะที่มีหลัง
เว็บไซต์ที่เฉพาะเจาะจงและเส้นโค้งการลดทอนเฉพาะรุ่นจะได้รับ.
วิธีการพัฒนามาสำหรับกลิ่นออสเตรีย
กระจายรุ่น AODM ได้ถูกนำมาใช้ในการตรวจสอบปัจจุบัน
ยังแพร่กระจายของอนุภาคลากรองจ์ LASAT รูปแบบใน
การโพสต์ โหมด -processing การแปลงค่าของ OSP เพื่อความมั่นคง
ชั้นเรียนจะทำกับแผนการที่จะนำไปใช้ทั้ง
รอยเตอร์ / เทอร์เนอเรียนเสถียรภาพใช้ในออสเตรีย (ตารางที่ 1a) หรือ Klug /
Manier เรียนความมั่นคงที่ใช้ในประเทศเยอรมนี (ตารางที่ 1 ข) รูปแบบการ
ใช้ค่าขีด จำกัด ที่แตกต่างกันสำหรับการแปลงนี้ ค่าเฉลี่ยของ
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเหนือความเร็วลมจากนั้นจะสามารถกำหนด
สำหรับการเรียนในแต่ละความมั่นคงเหมือนในตารางที่ 3 การลดทอนผล
โค้งไม่ได้เบี่ยงเบนมากเป็นที่แสดงให้เห็นที่นี่เพื่อรอยเตอร์ /
เรียนอร์เนอร์ (รูป. 4a) ใช้กับ AODM และ Klug / คลาส Manier
(รูป. 4b) ใช้กับ LASAT รอยเตอร์ / เทอร์เนอเช่นเดียวกับ Klug / Manier
เรียนความมั่นคงสามารถกำหนดเป็นอิสระจาก OSP ผ่าน
วิธีการเดิม (พารามิเตอร์เมฆ, ความสมดุลของการฉายรังสีหรือ
อุณหภูมิลาดแนวตั้งทั้งหมดในการรวมกันกับความเร็วลม
สำหรับภาพรวมให้ดู Piringer et al, ของ. บทที่ 4.6 (2004). ดังกล่าว
วิธีการทั่วไป e สมดุลรังสีในการรวมกันกับ
ความเร็วลมจถูกใช้ในการกำหนดระยะทางที่แยกกับ
ร็อบบินส์ (1979) วิธีการ.
การเปรียบเทียบระหว่างร็อบบินส์ (1979) สูงสุดถึงหมายถึงปัจจัย
กับผู้ที่ กำหนดจากข้อมูลเครื่องวัดความเร็วลมล้ำนำไปสู่
​​ความแตกต่างที่โดดเด่นมากขึ้นระหว่างเส้นโค้งการลดทอน (เปรียบเทียบ
รูปที่. 3 รูปที่. 4) โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการแบ่งชั้นไม่แน่นอน. ความแตกต่าง
สำหรับเงื่อนไขที่เป็นกลางและมีเสถียรภาพที่มีขนาดเล็ก. การพึ่งพาอาศัยกัน
ของอัตราส่วนสูงสุดไปจากค่าเฉลี่ย su / u, เอส / u sw และ / u ค่อนข้าง
ซับซ้อน (Piringer et al., 2014). สูง su / u และ SV / u เมื่อเทียบกับ
ร็อบบินส์ (1979) เพิ่มสูงขึ้น sw / u เมื่อเทียบกับร็อบบินส์ (1979)
ลดสูงสุดถึงค่าเฉลี่ยอัตราส่วนล้ำกำหนดจาก
ข้อมูลเครื่องวัดความเร็วลม ขณะที่ทั้งสองเป็นกรณีสำหรับข้อมูล Kittsee ขนาดใหญ่
ส่งผลให้อัตราส่วนสูงสุดต่อการเฉลี่ยสำหรับเงื่อนไขที่ไม่แน่นอนเมื่อมีการใช้อัลตราโซนิก
ข้อมูลเครื่องวัดความเร็วลมเมื่อเทียบกับร็อบบินส์ (1979)
วิธี.
สำหรับความมุ่งมั่นของระยะทางแยกซึ่งประกอบด้วย
หลากหลายมาก (มะเดื่อ. 5e10 ) ที่ใหญ่ที่สุดอัตราส่วนสูงสุดต่อการเฉลี่ยใน
ช่วงของระยะทางนี้มีความสำคัญมากที่สุด จากการตรวจสอบภาพ
ของรูป 3 เงื่อนไขที่เป็นกลางมีความเกี่ยวข้องมากที่สุดเกิน 100 เมตร จาก
รูป 4a ที่ใหญ่ที่สุดในอัตราส่วนสูงสุดต่อการเฉลี่ยระหว่าง 100 และ 300 เมตร
เกิดขึ้นสำหรับการเรียน 3 ถึง 5 ชั้น 6 เป็นเส้นโค้งที่เกี่ยวข้องมากที่สุดเกิน
500 เมตร มะเดื่อ 4b พิจารณาในชั้นเรียนที่เป็นกลางและมีเสถียรภาพมากที่สุดที่เกี่ยวข้องกับ
อัตราส่วนสูงสุดต่อการเฉลี่ยสูง (นอกเหนือจากปัจจัย 4 ซึ่งจะกล่าวถึง
ในภายหลัง) ระยะทางแยกสูงสุดขึ้นอยู่กับความถี่
ของการเกิดขึ้นของการเรียนความมั่นคงเหล่านี้สำหรับแต่ละ 10? ลม
ทิศทางภาคและความเร็วลมเฉลี่ย ทั้งหมดสูงสุดต่อการหมายถึง
อัตราส่วนของร็อบบินส์ (1979) วิธีการสมมติค่า 1 ก่อน
500 เมตร (รูปที่ 3.); นี่คือเหตุผลว่าทำไมวิธีการนี้สำหรับ Kittsee,
ให้มีขนาดเล็กที่สุดในระยะทางแยกทั้งที่มีและ AODM
LASAT (รูปที่. 5) สูงสุดสูงสุดต่อการกำหนดอัตราส่วนค่าเฉลี่ยจาก
การวัดอัลตราโซนิกเครื่องวัดความเร็วลมสูงกว่า 1 ถึง 1 กม.
ระยะทาง LASAT ส่งมอบค่าขนาดใหญ่กว่าเล็กน้อยสำหรับเงื่อนไขมั่นคง
AODM สำหรับเงื่อนไขที่ไม่แน่นอนเล็กน้อย (รูปที่. 4).
นอกจากนี้ยังมีจุดสูงสุดที่จะหมายถึง เส้นโค้งการลดทอนความถี่
ของการเกิดขึ้นของการเรียนที่มีอิทธิพลต่อความมั่นคงแยก
ระยะทาง รอยเตอร์ (1970) โครงการที่ใช้ในการ AODM ให้
ประมาณสองสถานการณ์ที่ไม่แน่นอนเป็นจำนวนมากสำหรับ Kittsee เมื่อเทียบกับ
โครงการ Klug-Manier (TA-ลัฟท์, 2002) ในขณะที่หลังคำนวณ
อื่น ๆ อีกมากมายที่เป็นกลางและกรณีที่มีเสถียรภาพ (รูปที่. 2) ดังนั้นขนาดใหญ่
ระยะทางแยกลม NW คำนวณโดย LASAT มี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เกณฑ์ผลกระทบกลิ่น เช่น การรวมกันของความเข้มข้นของกลิ่นและยอมรับค่า

exceedence ความน่าจะเป็น มีใช้ในหลายประเทศเพื่อตรวจสอบระยะทางแยกระหว่าง
แหล่งที่อยู่อาศัยเพื่อหลีกเลี่ยงกลิ่น และกลิ่นรบกวน a
เลือกกลิ่นผลกระทบเกณฑ์แห่งชาติต่าง ๆสรุปได้
สำหรับประเทศในยุโรป , สหรัฐอเมริกา , ออสเตรเลียและนิวซีแลนด์ใน
ซอมเมอร์ quabach et al . ( 2014 ) และ piringer และ schauberger
( 2013 ) การอภิปรายว่า ต่างชาติกลิ่นผลกระทบ
เกณฑ์เพื่อป้องกันการใช้ที่ดินเดียวกันจะส่งผลให้ระยะทางแยก
คล้ายที่พบใน ซอมเมอร์ quabach et al . ( 2014 )
ยอดหมายความว่าปัจจัยใช้บัญชีระยะสั้นรับ
กลิ่นจากจมูกของมนุษย์ที่แตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ และสามารถ
ใช้ค่าระหว่าง 1 และ 10 ทุกประเทศยกเว้นออสเตรียใช้
1 ( ไม่มียอดหมายความว่าผล ) หรือคงค่า ออสเตรีย ,
ยอดหมายความว่าปัจจัยจะถือว่ามีเสถียรภาพ และเพิ่ม

ลดระยะห่างจากแหล่งเกิดจาก
ผสมป่วน ดังนั้นการลดลงที่แข็งแกร่งสำหรับเสถียร
การออกเสียงและน้อยมีเสถียรภาพมากขึ้นการแบ่งชั้น
คือประมาณ การอภิปรายของแนวคิดนี้กับยอดคงที่
หมายถึงปัจจัยที่สามารถใช้ได้จาก schauberger et al . ( 2012 ) .
พวกเขาแสดงให้เห็นว่า ยอด หมายความว่าปัจจัยขึ้นอยู่กับตัวแปรหลาย
เช่นเสถียรภาพของบรรยากาศ intermittency เวลาเดินทาง
หรือระยะทางจากแหล่งที่มา แบบคงที่
สูงสุดหมายถึงปัจจัยสามารถเท่านั้นจึงสามารถใช้เป็นประมาณการหยาบมาก
.
เป็นผลจากยอดออสเตรียหมายถึงวิธีการที่ระบุไว้ใน
ส่วน 2.2 ยอดหมายถึงการลดทอนโค้งได้เหมือนกัน
บนพื้นฐานของสมมติฐานที่สามารถใช้ได้จากวรรณกรรม ( โรบินส์ ,
1979 , รูปที่ 3 ) หรือใน พื้นฐานของโอบูคอฟเสถียรภาพพารามิเตอร์
OSP โดยประมาณจากข้อมูลบนความถี่เครื่องวัดความเร็วลม ( ฟิค4 ) .
โค้งเดิมเว็บไซต์อิสระ ส่วนหลัง เฉพาะรุ่นที่เฉพาะเจาะจงเส้นโค้งการ

จะรับ แนวทางพัฒนาเดิมสำหรับออสเตรียกลิ่น
แบบจำลองการกระจาย aodm ได้ถูกใช้ในการตรวจสอบปัจจุบัน
ยังลากรางเจียนอนุภาคกระจายแบบ lasat
การประมวลผลในโหมด การแปลงค่าของ OSP เพื่อความมั่นคง
เรียนเสร็จกับแบบที่ให้ใช้สำหรับ
Reuter / เทอร์เนอร์เสถียรภาพคลาสที่ใช้ใน ออสเตรีย ( ตารางที่ 1 ) หรือ คลัก /
ด้วยวิธีที่ใช้ในเยอรมัน ( ตารางความมั่นคงชั้น 1B ) โครงร่าง
ใช้วงเงินค่าต่าง ๆสำหรับการแปลงนี้ ค่าเฉลี่ย ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานมากกว่าความเร็วลม

จากนั้นจะสามารถกำหนดแต่ละชั้นชอบในความมั่นคง โต๊ะ 3 ทำให้เกิดการลดทอน
เส้นโค้งที่ไม่เบี่ยงเบนมาก เป็นการแสดงที่นี่สำหรับ Reuter /
เรียน เทอร์เนอร์ ( รูปที่ 4 ) ใช้กับ aodm คลัก / และด้วยวิธีเรียน
( รูปที่ 4B ) ใช้กับ lasat . รอยเตอร์ / เทอร์เนอร์ ตลอดจน คลัก
/ ด้วยวิธีเรียนความมั่นคงสามารถกำหนดได้อย่างอิสระจาก OSP ผ่าน
วิธีปกติ ( พารามิเตอร์ , เมฆรังสีสมดุลหรือ
แนวตั้งอุณหภูมิลาด , ทั้งหมดในการรวมกันกับความเร็วลม
;สำหรับภาพรวม ดู piringer et al . บท 4.6 ( 2004 ) เช่น
ตามปกติ E รังสีสมดุลร่วมกับ
ความเร็วลมและใช้กำหนดระยะทางแยกด้วย

โรบินส์ ( 1979 ) วิธีการ เปรียบเทียบระหว่าง โรบินส์ ( 1979 ) สูงสุดหมายถึงปัจจัย
กับผู้ที่พิจารณาจากข้อมูลไปสู่
เครื่องวัดความเร็วลมอัลตราโซนิกความแตกต่างที่โดดเด่นระหว่างเชิงเส้นโค้ง ( เปรียบเทียบ
รูปที่ 3 กับรูปที่ 4 ) โดยเฉพาะการไม่เสถียร . ความแตกต่าง
สำหรับเป็นกลางและมั่นคงเงื่อนไขเล็ก ๆ การพึ่งพา
ของยอดหมายถึงอัตราส่วนจาก SU / u , SV / U และ SW / U
ค่อนข้างซับซ้อน ( piringer et al . , 2010 ) สูงกว่าซู / U และ SV / u เมื่อเทียบกับ
โรบินส์ ( 1979 ) เพิ่มสูงขึ้นเมื่อเทียบกับโรบิน SW / U
( 1979 )หมายถึงอัตราส่วนลดสูงสุด คำนวณจากข้อมูลเครื่องวัดความเร็วลมด้วย

เป็นทั้งสองกรณีข้อมูล kittsee , Peak ขนาดใหญ่
หมายถึงผลต่อสภาวะไม่มั่นคงเมื่อใช้ข้อมูลเครื่องวัดความถี่
เมื่อเทียบกับโรบินส์ ( 1979 )

เพื่อกำหนดแนวทาง การแยกระยะทางซึ่งประกอบด้วย
ช่วงมาก ( Figs 5e10 ) ยอดเขาที่ใหญ่ที่สุดใน
หมายถึงอัตราส่วนนี้ช่วงของระยะทางจะสำคัญที่สุด จากการตรวจสอบภาพจากรูปที่ 3
สภาพเป็นกลางที่เกี่ยวข้องมากที่สุดเกินกว่า 100 เมตร จากรูปที่ 4
, สูงสุดที่ใหญ่ที่สุดหมายถึงอัตราส่วนระหว่าง 100 และ 300 M
เกิดขึ้นสำหรับคลาส 3 ถึง 5 ชั้น 6 โค้งเป็นส่วนใหญ่ที่เกี่ยวข้องนอกเหนือจาก
500 เมตร ภาพที่ 4B พิจารณาเป็นกลางและมั่นคงเรียนส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับ
ยอดเขาสูงหมายถึงอัตราส่วน ( นอกเหนือจากปัจจัย 4 ซึ่งกล่าวถึง
ทีหลัง ) ระยะทางแยกสูงสุดขึ้นอยู่กับความถี่ของการเกิดเสถียรภาพ
ชั้นเรียนเหล่านี้สำหรับแต่ละ 10 
ทิศทางลมและความเร็วลมเฉลี่ยภาค . ทั้งหมดสูงสุดหมายถึง
อัตราส่วนของโรบินส์ ( 1979 ) วิธีการสมมติค่าของ 1 ก่อน
500 เมตร ( รูปที่ 3 ) ; นี้คือเหตุผลที่วิธีการนี้ kittsee
,ให้น้อยที่สุด ระยะทางแยก ทั้ง aodm และ
lasat ( ภาพที่ 5 ) หมายถึงอัตราส่วนสูงสุด คำนวณจากการวัดเครื่องวัดความถี่สูงกว่า 1

ถึง 1 กิโลเมตร ระยะทางที่ lasat ส่งค่าขนาดใหญ่สำหรับเงื่อนไขที่มั่นคง
aodm สภาวะเสถียรเล็กน้อย ( รูปที่ 4 ) .
นอกจากยอดหมายถึงการลดทอนความถี่
โค้งเกิดเรียนเสถียรภาพอิทธิพลแยก
ระยะทาง โดยรอยเตอร์ ( 1970 ) โครงการที่ใช้ใน aodm ส่ง
ประมาณสองเท่าเมื่อเทียบกับหลายสถานการณ์ไม่แน่นอน kittsee
คลักด้วยวิธีโครงการ ( ท่าอากาศ , 2002 ) ในขณะที่หลังคำนวณ
มาก เป็นกลาง และมีเสถียรภาพมากขึ้นกรณี ( รูปที่ 2 ) ดังนั้น ขนาดใหญ่
แยกระยะทางสำหรับ NW ลมคำนวณโดย lasat เป็น