ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ ЧИСЛЕННЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗА ПРОЦЕССОВ В АТМОСФЕРНОМ ПОГРАНИЧНОМ СЛОЕ И ЗАГРЯЗНЕНИЯ ПРИЗЕМНОГО ВОЗДУХА презентация

И ЗАГРЯЗНЕНИЯ ПРИЗЕМНОГО ВОЗДУХА

Кузнецова И.Н.1, Шалыгина И.Ю.1, Нахаев М.И.1, Зарипов Р.Б.1, Суркова Г.В.1,2, Ривин Г.С.1,2, Ревокатова А.П.1, Кирсанов А.А.1, Захарова П.В.3, Лезина Е.А.3, Коновалов И.Б.4
1 «Гидрометцентр России, Москва, muzamuza@muza@mecommuza@mecom.ru,
2 Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова galina_surkova@mail.ru
3 «Мосэкомониторинг», Москва,
4 «Институт прикладной физики РАН», Нижний Новгород konov@appl.sci-nnov.ru

численных моделей атмосферы с высоким пространственно-временным разрешением, что позволяет применять новые подходы для прогноза загрязнения воздуха

EURAD http://www.eurad.uni-koeln.de/

Современный мировой уровень прогнозирования качества воздуха определяют химические транспортные модели (ХТМ), описывающие сотни химических реакций. Международная кооперация по моделированию и внедрению ХТМ.

Портал химической погоды в Европе

функционируют модельные комплексы WRF/CHIMERE и COSMO-Ru7-ART для расчетов (центральные области ЕТР) полей CO, NOх, О3 и PM10 с дискретностью 1 ч на 2-3 сутки вперед

COSMO-Ru7-ART NO

Разрешение около 10 км
Эмиссии EMEP 0.5х0.5
Граничные условия для внешней области «климат»

Разрешение 7 км . Эмиссии TNO

практику является тестирование ХТМ

Используются: данные автоматизированных наблюдений на > 30 станциях ГПБУ «Мосэкомониторинг» Москва

РМ10

АСКЗА

NО

O3

NO2

Сравнение: средняя за сутки, максимальная (утро, вечер) концентрация CO, NOх, О3 и PM10
(рис. в долях ПДК –усредненные по станциям отклонения)

и пространственное распределение модельных ошибок на территории Московского мегаполиса

Делается вывод о целесообразности коррекции модельных прогнозов концентраций загрязняющих веществ в зависимости от типа атмосферных процессов.

Лето

РМ10с.с. мкг м-3

NO2max мкг м-3

COmax мкг м-3

гг.) О3(мах)≥ПДК 1- 3 %, О3 (мах8 ч)≥100 мкг м-3 6-9 % (за городом около 15 %)

CHIMERE – завышает

COSMO-ART – занижает

загрязнений и особенностей городского ландшафта

Различие масштабов атмосферных процессов в городе и описываемых численными моделями в текущей конфигурации

Ошибки модельного прогноза метеорологических характеристик

По результатам верификации модельных расчетов на данных АСКЗА «Мосэкомониторинг» установлено :

Систематические погрешности: занижение РМ10, СО, завышение О3, NO2,
Сравнимая со статистическими методами успешность модельных расчетов в диапазоне преобладающих погодных условий (проблемы НМУ),
Пространственная неоднородность погрешностей модельного прогноза

ПРИЧИНЫ И ФАКТОРЫ МОДЕЛЬНЫХ ОШИБОК

Эмиссии
инвентаризация выбросов !!

в пограничном слое, используемых при расчетах ХТМ

Сравнение V и Т WRF и COSMO-Ru7 с данными измерений вертикальных профилей метеопараметров на ТБ Останкино и ВММ в Обнинске.

WRF: Прогноз – Измерение (Останкино)

18-20 ч

7-9 ч

Лето

Зима

∆V

∆V

∆Т

∆Т

(ОТБ)

Зима

∆Т COSMO-Ru7

Лето

∆Т WRF

500 м (ОТБ)

Зима

∆V COSMO-Ru7

Лето

∆V WRF

НМУ. НМУ – редкое явление с характерными сезонными особенностями - внутрисуточной динамикой и определяющими эпизод воздушными загрязнителями

Региональный перенос РМ10
Локально NO2

Фотохимия:
NO2, PM10, O3

РМ10, NO2

Типовой суточный ход

Холодный период

Теплый период

2007-2013:

эпизодов)

CHIMERE

COSMO

наблюдения

рассеивания (очищения), основанного на учете комплекса термического и динамического переноса примеси, вымывания осадками

МПЗ рассчитывается независимо, используются данные третьей мезомасштабной модели атмосферы. Прогноз ХТМ О3мах сравнивается с результатами син.-стат.метода

МПЗ (три типа, 11 подтипов) весь диапазон атмосферных процессов

и транспортно-химических моделей
WRF/CHIMERE и COSMO-Ru7-ART.

Проведено многоплановое тестирование ХТМ, установлены систематические погрешности ХТМ. Выявлена пространственная неоднородность успешности модельного прогноза.

Признана целесообразность коррекции модельных прогнозов концентраций загрязняющих веществ в зависимости от типа атмосферных процессов, идентифицированных с применением метеорологического параметра загрязнения (МПЗ).

Одним из путей снижения модельных погрешностей является комплексирование прогнозов двух ХТМ.

городских территории
Развитие методов способов постобработки модельных расчетов концентраций для уменьшения погрешностей численного прогноза
Создание методической базы для оценки качества модельного прогноза загрязнения воздуха

Перспективы

Расширение географии расчетов
Освоение «городской» версии химической транспортной модели