2. EmpiricalMethods for Estimation

2. EmpiricalMethods for Estimation of y and z
It becomes necessary, under certain conditions, to estimate pollutant concentrations
on the basis of standard data, such as sunshine, cloud amount, and wind speed.
Pasquill and Gifford generated P–G curves for estimating y and z based on these
data (Gifford, 1961). P–G curves are presented in terms of stability classes A–F
(Turner, 1969) which are based on wind speed, insolation and cloud cover. Here
class A is the most unstable and class F is the most stable, with class B moderately
unstable and class E slightly stable. Class D is the neutral class assumed mostly
for overcast conditions. The P–G curves provide graphs of y and z as a function
of downwind distance for the different stability classes. It is important to mention
here that these curves are prepared from observations over smooth terrain, and
represent the average values over a few minutes.
It is difficult to use the graphical forms of y and z in mathematical modelling.
Therefore, regression formulae for these curves have been given in the following
form (EPA, 1977):

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2. EmpiricalMethods สำหรับการประเมินของ y และ z
นั้น จำเป็นภายใต้เงื่อนไขบางอย่าง การประเมินความเข้มข้นมลพิษ
ตามมาตรฐานข้อมูล เช่นซันไชน์ เมฆจำนวน และลมความเร็ว.
Pasquill และ Gifford P–G โค้งสำหรับประมาณ y และ z ตามเหล่านี้สร้าง
ข้อมูล (Gifford, 1961) เส้นโค้ง P–G จะนำเสนอในแง่ของเสถียรภาพคลา A–F
(Turner, 1969) ซึ่งจะขึ้นอยู่กับความเร็วลม insolation และเมฆปก ที่นี่
คลาส A จะเสถียรที่สุด และคลาส F เป็นสุดมั่นคง มีคลาส B ปานกลาง
เสถียร และคลาส E เล็กน้อยมีเสถียรภาพ คลาส D เป็นระดับกลางส่วนใหญ่สันนิษฐาน
สำหรับเงื่อนไขที่มืดครึ้ม เส้นโค้ง P–G ให้กราฟของ y และ z เป็นฟังก์ชัน
downwind ห้องเรียนความมั่นคงแตกต่างกัน จำเป็นต้องพูดถึง
นี่ซึ่งเส้นโค้งเหล่านี้ถูกจัดเตรียมสังเกตผ่านภูมิประเทศที่ราบรื่น และ
แสดงค่าเฉลี่ยผ่านไม่กี่นาที.
จึงยากที่จะใช้รูปแบบกราฟิกของ y และ z ในการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์.
ดังนั้น ได้รับสูตรถดถอยเส้นโค้งเหล่านี้ในลำดับต่อ
ฟอร์ม (EPA, 1977):

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2 EmpiricalMethods เพื่อการประมาณค่า? y? และ? ซี
มันจะกลายเป็นสิ่งที่จำเป็นภายใต้เงื่อนไขบางประการที่จะประเมินความเข้มข้นของสารมลพิษ
บนพื้นฐานของข้อมูลมาตรฐานเช่นแสงแดดปริมาณเมฆและความเร็วลม
Pasquill Gifford และสร้างเส้นโค้ง P-G สำหรับการประเมิน? y และ? ซีเหล่านี้อยู่บนพื้นฐานของ
ข้อมูล (Gifford, 1961) เส้นโค้ง P-G ถูกนำเสนอในแง่ของการเรียนเสถียรภาพ-F
(Turner, 1969) ซึ่งจะขึ้นอยู่กับความเร็วลมไข้แดดและเมฆปกคลุม นี่
คือความไม่แน่นอนมากที่สุดและระดับ F เป็นมีเสถียรภาพมากที่สุดกับชั้น B ชั้นปานกลาง
ไม่แน่นอนและชั้น E มั่นคงเล็กน้อย คลาส D เป็นชั้นกลางส่วนใหญ่สันนิษฐานว่า
สำหรับสภาพมืดครึ้ม เส้นโค้ง P-G ให้กราฟ? y? และ? ซีเป็นฟังก์ชัน
ของระยะทางล่องสำหรับชั้นเรียนที่แตกต่างกันมีความมั่นคง มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะกล่าวถึง
ที่นี่ว่าเส้นโค้งเหล่านี้มีความพร้อมจากการสังเกตภูมิประเทศที่ราบรื่นและ
เป็นตัวแทนของค่าเฉลี่ยในช่วงไม่กี่นาที
มันคือการใช้รูปแบบกราฟิกของยากและ y? ซีในการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์
ดังนั้นสูตรการถดถอย เส้นโค้งเหล่านี้ได้รับในต่อไปนี้
รูปแบบ (EPA, 1977):

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2 . empiricalmethods ประเมิน  Y และ Z
 มันจะกลายเป็นที่จำเป็น ภายใต้เงื่อนไขบางอย่างเพื่อประมาณความเข้มข้นของสารมลพิษ
บนพื้นฐานของข้อมูลมาตรฐาน เช่น แสงแดด ปริมาณเมฆ และความเร็วลม .
พาสควิลล์และกิฟฟอร์ดสร้าง P ( G โค้งประมาณ  Y และ Z ตามข้อมูลเหล่านี้ 
( กิฟฟอร์ด 1961 ) P - G เส้นโค้งจะนำเสนอในแง่ของความมั่นคงคลาส– f
( เทอร์เนอร์1969 ) ซึ่งจะขึ้นอยู่กับความเร็วลมและ insolation เมฆปก ที่นี่
ชั้นเป็นเสถียรที่สุดและชั้น F เป็นมีเสถียรภาพมากที่สุด กับคลาส B ปานกลาง
เสถียรและคลาส E ค่อนข้างมั่นคง ห้อง D เป็นชั้นเรียนกลางถือว่าส่วนใหญ่
สำหรับเงื่อนไขมืดครึ้ม P - G  เส้นโค้งให้กราฟของ y และ z
 เป็นฟังก์ชันของลมระยะทางสำหรับชั้นเรียนเสถียรภาพต่าง ๆมันเป็นสิ่งสำคัญที่จะกล่าวถึงที่นี่ว่าเส้นโค้ง
นี่เตรียมจากการสังเกตมากกว่าภูมิประเทศที่ราบเรียบ และแสดงค่าเฉลี่ยกว่า

ไม่กี่นาที มันเป็นเรื่องยากที่จะใช้รูปแบบกราฟิกของ  Y และ Z ในการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์  .
ดังนั้นขั้นตอนสูตรสำหรับเส้นโค้งเหล่านี้ได้รับใน
แบบฟอร์มต่อไปนี้ ( EPA , 1977 )