PEMODELAN DISPERSI GAS DARI CEROBONG DENGAN MODEL GAUSSIAN

  • Alimuddin Hamzah Assegaf Pusat Penelitian dan Pengembangan Lingkungan Hidup (PUSLITBANG-LH), Universitas Hasanuddin, Kampus UNHAS Tamalanrea, Jl. Perintis km. 10, Makassar, 90245

Abstract

Abstract. Pada saat ini ketersediaan data meteorologi profile di Indonesia yang biasanya diukur dengan radiosonde terbatas pada bandara-bandara nasional dan internasional.  Sementara data tersebut diperlukan dalam pemodelan standar seperti AERMOD dan CALPUFF yang memerlukan preparasi data meteorologi yang rumit untuk mensimulasikan dispersi polutan dari cerobong pabrik/PLTU.  Ketika model standar tersebut tidak dapat digunakan karena keterbatasan data, maka dapat digantikan dengan model yang lebih sederhana, walaupun akurasinya lebih rendah. Pemodelan dispersi emisi gas berbasis Gaussian-Pasquil cocok digunakan di daerah terpencil karena kesederhanaannya dalam preparasi data meteorologi. Pada model semacam ini hanya data meteorologi permukaan yang diperlukan. Data meteorologi profile tidak diperlukan dalam perhitungan stabilitas atmosfir.   Makalah ini memaparkan konstruksi model Gaussian Plume berbasis stabilitas Pasquil . Model dirancang untuk mensimulasikan dispersi gas SO2 yang diemisikan oleh cerobong pabrik/PLTU. Reseptor dan cerobong disetup pada grid Cartesian yang posisinya merunut pada koordinat geografis. Terrain diasumsikan hampir flat dengan ketinggian maksimum 10% dari tinggi cerobong.  Data jam-jaman meteorologi permukaan yang diperlukan berupa kecepatan dan arah angin, temperatur dan stabilitas atmosfir. Hasil selanjutnya dapat digambarkan dalam kontur dari rata-rata periode/tahunan, rata-rata kondisi tertinggi (1 jam, 3 jam, 8 jam dan 24 jam).

Keywords: stabilitas Pasquil, dispersi polutan udara, model gaussian, PLTU

Downloads

Download data is not yet available.

References

US Environmental Protection Agency, (1998a): AERMOD: Revised Draft – User’s Guide for the AMS/EPA Regulatory Model – AERMOD. Office of Air Quality Planning and Standards, Research Triangle Park, NC.

G. A. Grell, J. Dudhia and D. R. Stauffer, 1994: A Description of the fifth generation Penn State/ NCAR mesoscale model (MM5), NCAR Tech Note, NCAR/TN-398+STR, 117.

Pasquill F. (1961). Estimation of the dispersion of windborne material. Meteorol. Mag. 90, 33–49

Gifford F.A. (1961). Use of routine meteorological observations for estimating atmospheric dispersion. Nuclear Safety 2, 47–51

Briggs G.A. (1975). Plume rise predictions. In Lectures on Air Pollution and Environmental Impact Analyses. American Meteorological Society, Boston, MA, pp. 59–111.

Beychok M.R. (2005). Fundamentals of Stack Gas Dispersion, 4th ed. Beychok, Newport Beach, CA.

De Visscher A. (2014). Air dispersion modeling:foundations and applications, John Wiley & Sons.

Lazaridis M. (2011). First Principle of Meteorology and Air

Pollution, Environmental Pollution 19.Springer.

Hanna S.R., Briggs, G.A. and Hosker, R.P. (1982). Handbook on Atmospheric diffusion. U.S. Department of Energy.

Turner D.B. (1994). Workbook of atmospheric dispersion estimates: an introduction to dispersion modeling, 2nd ed. CRC Press.

Published
2018-12-01
How to Cite
Assegaf, A. H. (2018) “PEMODELAN DISPERSI GAS DARI CEROBONG DENGAN MODEL GAUSSIAN”, Journal of Natural Resources and Environmental Management, 8(3), pp. 414-419. doi: 10.29244/jpsl.8.3.414-419.