ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ ЧИСЛЕННЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗА ПРОЦЕССОВ В АТМОСФЕРНОМ ПОГРАНИЧНОМ СЛОЕ И ЗАГРЯЗНЕНИЯ ПРИЗЕМНОГО ВОЗДУХА Кузнецова И.Н. 1, Шалыгина И.Ю.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Новые технологии и методы прогнозирования качества воздуха Кузнецова И. Н., Зарипов Р.Б., Нахаев М.И., Коновалов И.Б., Звягинцев А.М., Семутникова Е.Г.
Advertisements

Методические подходы к созданию системы локального расчетного мониторинга атмосферных биоаэрозолей Шварц Константин Григорьевич, д.ф.м.н, профессор. Кафедра.
УЧЕТ КЛИМАТИЧЕСКИХ ИЗМЕНЕНИЙ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ РАЗВИТИЯ ТЕПЛОСНАБЖЕНИЯ А.Г.ТЕРЕШИН НИЛ Глобальных проблем энергетики Московский энергетический институт.
ВНЕДРЕНИЕ НОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА СЕТИ МОНИТОРИНГА АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ ВНЕДРЕНИЕ НОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА СЕТИ МОНИТОРИНГА АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА.
Климат и погода Московского мегаполиса Выполнила: Кустова А. 11 класс.
Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации Отдел долгосрочных прогнозов погоды Валентина М. Хан, Дмитрий Б.Киктев, Владимир.
Мезосиноптическое уточнение особо сильных шквалов с помощью численного прогноза на примерах г. и г. Анализ прогнозов по численным моделям.
МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ Российский государственный гидрометеорологический университет.
Оценка изменений эмиссии метана в XXI веке с использованием результатов расчетов изменений климата с региональной моделью. С.Н.Денисов, И.И.Мохов, И.М.Школьник.
Погода
Моделирование образования озона в атмосфере города А.В.Старченко Томский государственный университет ENVIROMIS2004, Tomsk, July 2004.
О реализации государственной региональной политики в сфере охраны атмосферного воздуха на территории Мурманской области 28 ноября 2013 года Министр природных.
В октябре и ноябре 2012г Загрязнение объектов окружающей среды на территории Нижегородской области по данным наблюдений ФГБУ «Нижегородский ЦГМС-Р» в октябре.
Изменение снежного покрова Северной Евразии во взаимодействии с климатической системой Шмакин А.Б., Попова В.В., Турков Д.В., Сократов В.С. Институт географии.
Технология глобального сезонного метеорологического прогноза, основанная на модели общей циркуляции атмосферы (ГГО), и результаты совместных испытаний.
1 Сертификация выбросов ПГ: международный опыт и перспективы для России Г.В.Сафонов Высшая школа экономики 2 февраля 2006 г., ТПП, Москва.
Основные результаты, полученные в области экономической метеорологии (основные результаты по НИР , и 3.4.2) А.А. Коршунов, Е.В. Амельченко.
Выполнила: Захарова И. Е. Преподаватель: Задереев Е. С.
КЛИМАТ ЮЖНОГО УРАЛА Учитель географии и краеведения МОУ «МЛ 1» г. Магнитогорска Ахмадуллина Е.А
D:\IDLWorkspace\Default\LOGO\IKI2.tif
Транксрипт:

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, 2 Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова 3 «Мосэкомониторинг», Москва, 4 «Институт прикладной физики РАН», Нижний Новгород nnov.ru

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 / 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

О3 мах 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, NO х, О 3 и PM 10 с дискретностью 1 ч на 2-3 сутки вперед NO COSMO-Ru7-ART NO Разрешение около 10 км Эмиссии EMEP 0.5 х 0.5 Граничные условия для внешней области Граничные условия для внешней области «климат» Разрешение 7 км. Эмиссии TNO

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 АСКЗАNОNО O3 NO2 Сравнение: средняя за сутки, максимальная (утро, вечер) концентрация CO, NO х, О 3 и PM 10 (рис. в долях ПДК –усредненные по станциям отклонения)

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 РМ 10 с.с. мкг м-3 NO2 max мкг м-3CO max мкг м-3

Усредненные модельные ошибки прогноза О 3 (мах, ср.сут.). Весна. Лето., гг.) О 3 (мах) О 3 (мах 8 ч Повторяемость (Мосэкомониторинг, гг.) О 3 (мах)ПДК 1- 3 %, О 3 (мах 8 ч)100 мкг м % (за городом около 15 %) CHIMERE CHIMERE – завышает COSMO-ART COSMO-ART – занижает

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 ПРИЧИНЫ И ФАКТОРЫ МОДЕЛЬНЫХ ОШИБОК Эмиссии инвентаризация выбросов !!

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) ч 7-9 ч Лето ЗимаV V Т Т

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

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

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 : Зима 13% Весна 24% Лето 49% Осень 14% НМУ

NOНМУ NO мах при НМУ (7 эпизодов, апрель-август 2013 г.) CHIMERECOSMO-ART ИЗМЕРЕНИЯ

РМ 10 с.с. РМ 10 с.с. Июнь-август 2013 г. (21 эпизод) РМ 10 с.с РМ 10 с.с. Апрель-май 2013 г. (20 эпизодов) CHIMERE COSMO наблюдения

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 О 3 мах МПЗ рассчитывается независимо, используются данные третьей мезомасштабной модели атмосферы. Прогноз ХТМ О 3 мах сравнивается с результатами сын.-стат.метода МПЗ МПЗ (три типа, 11 подтипов) весь диапазон атмосферных процессов

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.

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