Студенти-екологи часто стикаються з викликом використання моделювання забруднення повітряному просторі до того, як вони здобудуть навички програмування. У нашому науково-орієнтованому стартапі YourAirTest ми створили рішення для університетів, яке допомагає вирішити цю проблему - Гауссовську модель шлейфа YAT.
Модель Гауссового шлейфу є найпоширенішою моделлю забруднення повітря. Вона заснована на досить простій формулі, яка описує тривимірне поле концентрації забруднення, яке створюється точковим джерелом за стаціонарних метеорологічних умов та умов викидів.
Ця модель використовується для прогнозування шляхів та концентрацій забруднюючих речовин у повітрі при їх перенесенні та поширенні в атмосфері після викиду. Ці моделі можуть застосовуватися для забезпечення готовності до надзвичайних ситуацій, а також для операцій з реагування та відновлення.
Команда YourAirTest розробила автоматизований сервіс з моделлю викидів, яка називається Gaussian plume model YAT. Ця модель проста в використанні і не вимагає знань у галузі програмування та математики.
Ми отримали запит від кількох університетів на розробку системи навчання студентів-екологів моделювати викиди. Університети хотіли, щоб система була простою в використанні і не вимагала знань у галузі програмування.
Ми розробили форму на нашому веб-сайті, де користувачі можуть вказати основні параметри, такі як координати труб, їх висоти, дату і час, а також іншу важливу інформацію. Після цього наш сервіс автоматично обробляє дані і протягом години надсилає листа з файлом, який можна відкрити в програмі QGIS для подальшого аналізу та налаштування параметрів моделювання викидів.
Форма
Ми передали свою систему навчання декільком університетам. Студенти, які використовували систему, дали позитивні відгуки. Вони відзначили, що система проста в використанні і дозволяє їм швидко і легко моделювати викиди.
Сервіс гауссовського модельювання шлейфа YAT - дозволив нам побачити, яким чином наукові методи можуть бути доступні студентам і вчителям у сфері екології. Наш сервіс допоміг спростити процес навчання моделювання забруднення повітряного середовища. Ми закликаємо всіх зацікавлених спробувати наш сервіс у своєму навчанні та подальшому дослідженні.
Прогнозне моделювання
Для сценаріїв аварій на АЕС
У світі, де готовність має першорядне значення, YourAiTest взяв на себе завдання спрогнозувати та оцінити вплив потенційних аварій на 5 атомних електростанціях в Україні
Незабаром...
Мапа АЕСWRF-YAT Meteo
Метеорологічні дослідження та прогнозування погоди
У сфері прогнозування погоди та атмосферних досліджень точність та інновації мають першорядне значення. У цьому тематичному дослідженні розглядається розробка та впровадження WRF-YAT Meteo, новаторського проекту з дослідження та прогнозування погоди
Незабаром...
