[論文レビュー] Concept to assess the human perception of odour by estimating short-time peak concentrations from one-hour mean values. Reply to a comment by Müller et al

Günther Schauberger, Martin Piringer+8 more|arXiv (Cornell University)|Jan 4, 2012

Odor and Emission Control Technologies参考文献 24被引用数 3

ひとこと要約

この論文は、AUSTAL2000などのモデルで用いられる定数（例：4）に代わる可変なピーク平均比を用いて、1時間平均値から短期間のピーク悪臭濃度を推定する手法を精緻化する。これは、大気安定度、源の幾何学的形状、距離に依存するピーク平均比を定数と見なす仮定に反するものであり、環境拡散モデルにおける悪臭迷惑評価の正確性を向上させる。

ABSTRACT

Biologically relevant exposure to environmental pollutants often shows a non-linear relationship. For their assessment, as a rule short term concentrations have to be determined instead of long term mean values. This is also the case for the perception of odour. Regulatory dispersion models like AUSTAL2000 calculate long term mean concentration values (one-hour), but provide no information on the fluctuation from this mean. The ratio between a short term mean value (relevant for odour perception) and the long term mean value (calculated by the dispersion model), called the peak-to-mean value, is usually used to describe these fluctuations. In general, this ratio can be defined in different ways. Müller et al. (2012), in a comment to Schauberger et al. (2012) which includes a statement that AUSTAL2000 uses a constant factor of 4, argue that AUSTAL2000 does not apply a peak-to-mean factor and does not calculate odour exceedance probabilities. Instead it calculates the frequency of so-called odour-hours by applying the relation between the 90-percentile of the instantaneous concentration and the hourly mean (Janicke and Janicke, 2007a), not between some peak value and the mean. According to Janicke and Janicke (2007a), the 90-percentile of the instantaneous concentration can in practice be estimated with sufficient accuracy from the hourly mean by using a factor of 4. Having so far replied to Müller et al. (2012) we take additionally the opportunity to elaborate a little more on the peak-to-mean concept, especially pointing out that a constant factor independent of the stability of the atmosphere, the distance from and the geometry of the source, is not appropriate. On the contrary it shows a sophisticated structure which cannot be described by only one single value.

研究の動機と目的

• 規制用拡散モデル（例：AUSTAL2000）が短期間の変動を捉えていない1時間平均濃度しか報告しないという限界を是正すること。
• 1時間平均値から短期悪臭ピークを推定するために、定数のピーク平均比（例：4）が普遍的に適用可能であるという仮定に挑戦すること。
• AUSTAL2000が固定されたピーク平均比を用いていないこと、代わりに瞬時の濃度の90百分位数を1時間平均値に対して用いて悪臭時間（odour-hours）を計算していることの明確化。
• ピーク平均比が一意の普遍的値ではなく、大気安定度、源からの距離、幾何的配置に応じて変動することを示すこと。
• 短期悪臭暴露のより洗練された、文脈依存の推定に、単純化された定数を置き換えることで、悪臭迷惑予測の正確性を向上させること。

提案手法

• 1時間平均濃度から瞬時の悪臭濃度の90百分位数を推定する要因を用いて、定数のピーク平均比の代わりに可変比を導入する手法を提案する。
• 実測データと拡散モデルの原則に裏付けられ、JanickeとJanicke（2007a）が示唆するように、90百分位数の濃度は1時間平均値に4を乗じることで推定可能であることを示す。
• 大気安定度クラスと源の幾何学的形状をピーク平均比の推定に統合し、これらの要因が濃度の変動に顕著な影響を及ぼすことを認識する。
• 以前のモデル仮定、特にAUSTAL2000が固定要因4を用いてピークを推定すると主張する点を批判・精緻化するため、返信形式（reply format）を用いる。
• 任意のピーク値ではなく、瞬時の値の90百分位数が悪臭暴露評価の関連指標であることを強調する。
• 生物学的に関連する悪臭暴露は長期平均ではなく短期ピークに依存するという原則に基づき、動的で文脈に依存する推定が不可欠であることを強調する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AUSTAL2000拡散モデルは、1時間平均値から短期悪臭ピークを推定するために、定数のピーク平均比4を適用しているか？
• RQ2 瞬時の悪臭濃度の90百分位数は、悪臭拡散モデルにおける短期ピーク暴露の妥当かつ十分な代理指標として適切か？
• RQ3 ピーク平均比は大気安定度、源からの距離、幾何的配置にどのように依存するか？
• RQ4 一意の普遍的定数が、実世界の拡散シナリオにおける短期ピークと長期平均悪臭濃度の変動を適切に表現できるか？
• RQ5 AUSTAL2000における悪臭時間の正しい解釈は何か？人間の悪臭感知とどのように関連するか？

主な発見

• AUSTAL2000モデルは固定されたピーク平均比4を適用していない。代わりに、瞬時の濃度の90百分位数を1時間平均値に対して用いて悪臭時間を計算している。
• 瞬時の悪臭濃度の90百分位数は、JanickeとJanicke（2007a）が検証したように、1時間平均値に4を乗じることで推定可能であるが、この要因は普遍的なピーク平均比ではない。
• ピーク平均比は一定ではなく、大気安定度、源からの距離、源の幾何的形状に顕著に依存するため、一般用途には不適切である。
• 固定要因4は、異なる環境的・気象的条件下での悪臭濃度の真の変動を信頼性高く表現できない。
• 本研究では、短期悪臭感知は任意のピーク値や固定乗数ではなく、瞬時の濃度の90百分位数によって最も適切に評価できることを確認した。
• 悪臭迷惑モデルや規制評価の正確性を高めるためには、文脈に応じたピーク平均比の推定が不可欠であることを強調した。