Загрязнение воздуха
<<  Загрязнение воздуха в помещении Результаты мониторинга загрязнения атмосферного воздуха на территории Мурманской области в зоне деятельности ОАО «Кольская ГМК»  >>
Опыт применения численных моделей для прогноза процессов в атмосферном
Опыт применения численных моделей для прогноза процессов в атмосферном
Прогнозирование процессов в атмосферном пограничном слое сегодня
Прогнозирование процессов в атмосферном пограничном слое сегодня
В Гидрометцентре России созданы, в режиме регулярного счета
В Гидрометцентре России созданы, в режиме регулярного счета
Важнейшим этапом на пути внедрения численных прогнозов загрязнения
Важнейшим этапом на пути внедрения численных прогнозов загрязнения
Установлены характерные погрешности модельных прогнозов
Установлены характерные погрешности модельных прогнозов
Усредненные модельные ошибки прогноза О3 (мах, ср
Усредненные модельные ошибки прогноза О3 (мах, ср
По результатам верификации модельных расчетов на данных АСКЗА
По результатам верификации модельных расчетов на данных АСКЗА
Успешность модельного прогноза загрязнения существенно зависит от
Успешность модельного прогноза загрязнения существенно зависит от
Статистические характеристики модельных ошибок прогноза температуры на
Статистические характеристики модельных ошибок прогноза температуры на
Статистические характеристики модельных ошибок (
Статистические характеристики модельных ошибок (
Повышенные требования к точности модельного прогноза метеопараметров и
Повышенные требования к точности модельного прогноза метеопараметров и
NOмах при НМУ (7 эпизодов, апрель-август 2013 г.)
NOмах при НМУ (7 эпизодов, апрель-август 2013 г.)
РМ10с
РМ10с
Контроль качества ХТМ с использованием метеорологического параметра
Контроль качества ХТМ с использованием метеорологического параметра
Сегодня:
Сегодня:
Спасибо за внимание
Спасибо за внимание

Презентация: «Опыт применения численных моделей для прогноза процессов в атмосферном пограничном слое и загрязнения приземного воздуха». Автор: muza. Файл: «Опыт применения численных моделей для прогноза процессов в атмосферном пограничном слое и загрязнения приземного воздуха.ppt». Размер zip-архива: 5928 КБ.

Опыт применения численных моделей для прогноза процессов в атмосферном пограничном слое и загрязнения приземного воздуха

содержание презентации «Опыт применения численных моделей для прогноза процессов в атмосферном пограничном слое и загрязнения приземного воздуха.ppt»
СлайдТекст
1 Опыт применения численных моделей для прогноза процессов в атмосферном

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, muza@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

2 Прогнозирование процессов в атмосферном пограничном слое сегодня

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

Портал химической погоды в Европе

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.

3 В Гидрометцентре России созданы, в режиме регулярного счета

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

WRF/CHIMERE: О3 мах

COSMO-Ru7-ART NO

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

Разрешение 7 км . Эмиссии TNO

4 Важнейшим этапом на пути внедрения численных прогнозов загрязнения

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

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

Рм10

Аскза

NO2

O3

5 Установлены характерные погрешности модельных прогнозов

Установлены характерные погрешности модельных прогнозов

(WRF/ARW-CHIMERE и COSMO-Ru7-ART) для отдельных веществ и пространственное распределение модельных ошибок на территории Московского мегаполиса

No2max мкг м-3

Лето

Comax мкг м-3

РМ10с.с. мкг м-3

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

6 Усредненные модельные ошибки прогноза О3 (мах, ср

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

7 По результатам верификации модельных расчетов на данных АСКЗА

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

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

Эмиссии инвентаризация выбросов !!

8 Успешность модельного прогноза загрязнения существенно зависит от

Успешность модельного прогноза загрязнения существенно зависит от

качества прогноза метеорологических величин в пограничном слое, используемых при расчетах ХТМ

WRF: Прогноз – Измерение (Останкино)

?V

?V

7-9 ч

18-20 ч

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

Зима

Лето

9 Статистические характеристики модельных ошибок прогноза температуры на

Статистические характеристики модельных ошибок прогноза температуры на

2,100,200,300 и 500 м (ОТБ)

?Т wrf

?Т cosmo-ru7

Зима

Лето

10 Статистические характеристики модельных ошибок (

Статистические характеристики модельных ошибок (

V) прогноза скорости ветра на 10,100,200,300 и 500 м (ОТБ)

?V WRF

?V COSMO-Ru7

Зима

Лето

11 Повышенные требования к точности модельного прогноза метеопараметров и

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

2007-2013:

Типовой суточный ход

Холодный период

Локально – за счет городских эмиссий: CO NO2

Региональный перенос РМ10 Локально NO2

Фотохимия: NO2, PM10, O3

Теплый период

Рм10, no2

12 NOмах при НМУ (7 эпизодов, апрель-август 2013 г.)

NOмах при НМУ (7 эпизодов, апрель-август 2013 г.)

Измерения

CHIMERE

COSMO-ART

13 РМ10с

РМ10с

с. Апрель-май 2013 г. (20 эпизодов)

РМ10с.с. Июнь-август 2013 г. (21 эпизод)

Наблюдения

CHIMERE

COSMO

14 Контроль качества ХТМ с использованием метеорологического параметра

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 (три типа, 11 подтипов) весь диапазон атмосферных процессов

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

15 Сегодня:

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.

16 Спасибо за внимание

Спасибо за внимание

Ближайшие задачи

Перспективы

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

Расширение географии расчетов Освоение «городской» версии химической транспортной модели

«Опыт применения численных моделей для прогноза процессов в атмосферном пограничном слое и загрязнения приземного воздуха»
http://900igr.net/prezentacija/ekologija/opyt-primenenija-chislennykh-modelej-dlja-prognoza-protsessov-v-atmosfernom-pogranichnom-sloe-i-zagrjaznenija-prizemnogo-vozdukha-95719.html
cсылка на страницу

Загрязнение воздуха

13 презентаций о загрязнении воздуха
Урок

Экология

30 тем
Слайды
900igr.net > Презентации по экологии > Загрязнение воздуха > Опыт применения численных моделей для прогноза процессов в атмосферном пограничном слое и загрязнения приземного воздуха