Математичне моделювання та просторовий аналіз емісії парникових газів у житловому секторі

Abstract

Дисертація присвячена розробленню математичних моделей для здійснення просторового аналізу емісій парникових газів у житловому секторі, які дають можливість враховувати енергетичні потреби населення, зокрема на опалювання житлових приміщень, підігрів води та приготування їжі, а також враховувати регіональні відмінності, кліматичні умови та дані про стан житлового фонду. Розроблено геоінформаційну технологію моделювання та просторового аналізу емісії парникових газів у житловому секторі, яка використовує бази геопросторових даних та дає можливість будувати просторові кадастри емісій у цьому секторі. Здійснено обчислювальні експерименти, отримано цифрові карти та відповідні набори геопросторових даних, які містять інформацію про джерела та кількісні оцінки емісій двоокису вуглецю, метану та закису азоту у житловому секторі України та Польщі. Оцінено невизначеність результатів інвентаризації парникових газів у житловому секторі з врахуванням невизначеностей статистичних даних, нетто теплотворних значень палив та коефіцієнтів емісії парникових газів. Диссертация посвящена разработке математических моделей для осуществления пространственного анализа эмиссий парниковых газов в жилищном секторе, которые дают возможность учитывать энергетические потребности населения, в частности потребности на отопление жилых помещений, подогрев воды и приготовления пищи, а также учитывать региональные различия, климатические условия и данные о состоянии жилищного фонда. Разработана геоинформационная технология моделирования и пространственного анализа эмиссии парниковых газов в жилищном секторе, которая использует базы геопространственных данных и дает возможность строить пространственные кадастры эмиссий парниковых газов в этом секторе. Осуществлены вычислительные эксперименты, получены цифровые карты и соответствующие наборы геопространственных данных, которые содержат информацию об источниках и количественных оценках эмиссий двуокиси углерода, метана и закиси азота в жилищном секторе Украины и Польши. Оценено неопределенность результатов инвентаризации парниковых газов в жилищном секторе с учетом неопределенностей статистических данных, нетто теплотворных значений топлива и коэффициентов эмиссии парниковых газов. This thesis addresses the development of mathematical models for spatial analysis of greenhouse gas (GHG) emissions in the residential sector, which make it possible to take into account energy demand of the households for cooking, water and space heating as well as regional differences in usage of fossil fuels, climate and living conditions of the households. The developed approach, mathematical models and GIS technology for analysis of greenhouse gas emissions in the residential sector take into account amount of heating degree-days, the specifics of statistical data and amount of fossil fuels that are consumed by the households, its net calorific values, and emission coefficients, and enable to develop the spatial cadasters of emissions. The geospatial datasets of greenhouse gas emission distribution are constructed for Ukraine and Poland using the tools of GIS software, developed approaches and created mathematical models. The total results are obtained in the form of regular Grid-model with the resolution of 2 km. Based on constructed geospatial datasets of emission distribution in the residential sector, and comparison of the results obtained for Poland and Ukraine, it was identified that the main energy source to meet the household needs in Poland is coal, and in Ukraine – natural gas. Based on elaborated mathematical model of emission processes in the residential sector, and conducted numerical experiments the digital maps and geospatial datasets with data about emission sources and greenhouse gas emissions of carbon dioxide, methane, and nitrous oxide are obtained. Taking into account types of the fossil fuels used and its characteristics, the analysis of uncertainty of the results of spatial inventory of greenhouse gas emissions in the residential sector in Ukraine and Poland has been done, using Monte-Carlo methods.