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


The Presentation inside:

Slide 0

ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ ЧИСЛЕННЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗА ПРОЦЕССОВ В АТМОСФЕРНОМ ПОГРАНИЧНОМ СЛОЕ 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, [email protected], 2 Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова [email protected] 3 «Мосэкомониторинг», Москва, 4 «Институт прикладной физики РАН», Нижний Новгород [email protected]


Slide 1

Прогнозирование процессов в атмосферном пограничном слое сегодня обеспечено достаточно большим числом 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


Slide 2

WRF/CHIMERE: О3 мах В Гидрометцентре России созданы, в режиме регулярного счета 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


Slide 3

Важнейшим этапом на пути внедрения численных прогнозов загрязнения воздуха в оперативную 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)


Slide 4

Установлены характерные погрешности модельных прогнозов (WRF/ARW-CHIMERE и COSMO-Ru7-ART) для отдельных веществ 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


Slide 5

Усредненные модельные ошибки прогноза О3 (мах, ср.сут.). Весна. Лето. Повторяемость (Мосэкомониторинг, 2008-2012 гг.) О3(мах)?ПДК 1- 3 %, О3 (мах8 ч)?100 мкг м-3 6-9 % (за городом около 15 %) CHIMERE – завышает COSMO-ART – занижает


Slide 6

Пространственная и количественная неточность полей эмиссий загрязнений при высокой неоднородности источников 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 !!


Slide 7

Успешность модельного прогноза загрязнения существенно зависит от качества прогноза метеорологических величин 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


Slide 8

Статистические характеристики модельных ошибок прогноза температуры на 2,100,200,300 и 500 м (ОТБ) Зима ?Т COSMO-Ru7 Лето ?Т WRF


Slide 9

Статистические характеристики модельных ошибок (?V) прогноза скорости ветра на 10,100,200,300 и 500 м (ОТБ) Зима ?V COSMO-Ru7 Лето ?V WRF


Slide 10

Повышенные требования к точности модельного прогноза метеопараметров и концентраций – при НМУ. НМУ – редкое явление с характерными сезонными особенностями - внутрисуточной динамикой и определяющими эпизод воздушными загрязнителями Локально – за счет городских эмиссий: CO NO2 Региональный перенос РМ10 Локально NO2 Фотохимия: NO2, PM10, O3 РМ10, NO2 Типовой суточный ход Холодный период Теплый период 2007-2013:


Slide 11

NOмах при НМУ (7 эпизодов, апрель-август 2013 г.) CHIMERE COSMO-ART ИЗМЕРЕНИЯ


Slide 12

РМ10с.с. Июнь-август 2013 г. (21 эпизод) РМ10с.с. Апрель-май 2013 г. (20 эпизодов) CHIMERE COSMO наблюдения


Slide 13

Контроль качества ХТМ с использованием метеорологического параметра загрязнения (МПЗ), характеризующего интенсивность 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


Slide 14

Сегодня: Реализованы технологии оперативных расчетов полей концентраций ЗВ на основе мезомасштабных метеорологических 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.


Slide 15

Спасибо за внимание. Ближайшие задачи Развитие методов интерпретации модельных расчетов для типовых 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


×

HTML:





Ссылка: