Слайд 1 - Методический кабинет Гидрометцентра России

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.scinnov.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
Современный мировой уровень прогнозирования
качества
воздуха
определяют
химические
транспортные модели (ХТМ), описывающие сотни
химических реакций. Международная кооперация
по моделированию и внедрению ХТМ.
EURAD http://www.eurad.uni-koeln.de/
Портал химической погоды в Европе
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
Разрешение около 10 км
Эмиссии EMEP 0.5х0.5
Граничные условия для внешней области «климат»
COSMO-Ru7-ART NO
Разрешение 7 км .
Эмиссии TNO
27/08/2012, 18-hours forecast of NO, ppm
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
АСКЗА
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
(0.10)
(0.20)
Сравнение: средняя за сутки,
максимальная (утро, вечер) концентрация
CO, NOх, О3 и PM10
(рис. в долях ПДК –усредненные по
станциям отклонения)
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
Набл
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
РМ10
O3
1
BIAS_Сhim
NО
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
BIAS_Сosm
NO2
RMS_Chim
RMS_Cosm
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
200
150
100
50
0
-50
Медиана
25%-75%
Размах без выбр.
Шаболовка ул.
Казакова ул.
Марьинский парк
Зеленоград мр 6
Зеленоград мр 11
Зеленоград мр 16
МАДИ
Бирюлево
Кутузовский
Кутузовский 2
МГУ
Бутлерова
Косино
Вернадского пр.
Чаянова
Толбухина
Вешняки
Долгопрудная
Полярная ул.
Черемушки
Туристская
Спиридоновка ул.
Останкино
Звенигород
Кожухово
Пл. Гагарина
Хамовники
р.Чура
Н. Масловка
Гурьевский пр.
Кожуховский пр.
-100
РМ10с.с. мкг м-3
Делается вывод о целесообразности коррекции
модельных прогнозов концентраций
загрязняющих веществ в зависимости от типа
атмосферных процессов.
Усредненные модельные ошибки прогноза
O3
DaysО3 (мах,
Char
Obs
Calc
BIAS
ABS
ср.сут.).
Весна.
Лето.RMS
COSMO
04-05
592
Max
74
45
-29
43
592
Mean
42
19
-22
30
592
8H
63
35
-28
41
06-07
598
Max
69 , 2008-2012
57
27
Повторяемость
(Мосэкомониторинг
гг.)-12 О3(мах)≥ПДК
598мкг м-3
Mean
35 городом
24 около-11
О3 (мах8 ч)≥100
6-9 % (за
15 %) 20
598
8H
58
45
-13
26
O3
CHIMERE
04-05
06-07
Days
592
592
592
598
598
598
Char
Max
Mean
8H
Max
Mean
8H
37
28
35
213
117
21
Obs
74
42
63
69
35
58
Calc
87
59
79
93
59
85
BIAS
13
17
16
24
24
27
RMS
35
28
35
33
30
35
ABS
29
24
30
28
27
30
Obs
74
42
63
69
35
58
Calc
45
19
35
57
24
45
BIAS
-29
-22
-28
-12
-11
-13
RMS
43
30
41
27
20
26
ABS
37
28
35
21
17
21
CHIMERE – завышает
COSMO-ART – занижает
O3
COSMO
04-05
06-07
Days
592
592
592
598
598
598
Char
Max
Mean
8H
Max
Mean
8H
%,
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
Эмиссии
инвентаризация выбросов !!
Ошибки модельного прогноза
метеорологических характеристик
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.
?T, °С
0
-2
-4
-6
0
2
31 янв
30 янв
29 янв
28 янв
27 янв
26 янв
25 янв
24 янв
23 янв
22 янв
21 янв
WRF: Прогноз – Измерение (Останкино)
22 авг
500 м
22 авг
21 авг
200 м
20 авг
20 авг
19 авг
19 авг
18 авг
18 авг
17 авг
2м
17 авг
-8
16 авг
18-20 ч
-6
16 авг
500 м
14 авг
200 м
22 авг
20 авг
19 авг
18 авг
17 авг
16 авг
15 авг
10 м
21 авг
-8
15 авг
-4
15 авг
-6
14 авг
-2
14 авг
20 янв
0
-4
13 авг
-2
500 м
7-9 ч
13 авг
?T, °С
4
13 авг
∆Т
6
2
-10
19 янв
8
200 м
21 авг
Лето
18 янв
31 янв
30 янв
∆V
-8
17 янв
2м
500 м
29 янв
28 янв
27 янв
200 м
26 янв
25 янв
24 янв
23 янв
22 янв
21 янв
20 янв
19 янв
18 янв
10 м
4
?V, м/с
4
2
17 янв
6
∆Т
6
Зима
∆V
?V, м/с
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
-10
-12
-14
8
Статистические характеристики модельных ошибок
прогноза температуры на 2,100,200,300 и 500 м (ОТБ)
∆Т WRF
∆Т
Зима
Лето
COSMO-Ru7
Статистические характеристики модельных ошибок (∆V)
прогноза скорости ветра на 10,100,200,300 и 500 м (ОТБ)
∆V WRF
∆V COSMO-Ru7
Зима
COSMO
уровень
r (n=360)
Лето
10
100
200
300
500
0,50 0,69
0,49
0,47
0,77
Повышенные требования к точности модельного прогноза
метеопараметров и концентраций – при НМУ.
20072013:
Зима
13%
Весна
24%
НМУ
Лето
49%
Осень
14%
концентрации (мкг/м3)
НМУ – редкое явление с характерными сезонными особенностями - внутрисуточной
динамикой и определяющими эпизод воздушными загрязнителями
Типовой суточный ход
0.09
0.08
0.07
0.06
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0.00
Холодный период
1
3
5
7
Локально – за счет городских
эмиссий: CO NO2
Региональный перенос РМ10
Локально NO2
Фотохимия:
NO2, PM10, O3
концентрации (мкг/м3))
О3
0.09
0.08
0.07
0.06
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0.00
1
РМ10, NO2
3
5
7
О3
9
11 13 15 17 19 21 23
NO
NO2
1.00
0.90
0.80
0.70
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00
час
СО
1.00
0.90
0.80
0.70
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
Теплый период
0.00
9 11 13 15 17 19 21 23 час
NO
NO2
СО
Зеленоград мр 6
Шаболовка ул.
200,0
Бирюлево
400,0
Гурьевский проезд
Бирюлево
Гурьевский пр,
Бутлерова
600,0
Бутлерова
Марьинский парк
Вернадского пр.
Черемушки
р.Чура
МГУ
ожуховский проезд
CHIMERE
Кожухово
Марьинский парк
Вернадского пр.
Черемушки
р.Чура
МГУ
Кожуховский пр,
Шаболовка ул.
Cosmo
Косино
Вешняки
Толбухина
Звенигород
Казакова ул.
Спиридоновка ул.
0,0
Чаянова
100,0
МАДИ
200,0
Останкино
300,0
Туристская
400,0
Полярная ул.
500,0
Долгопрудная
600,0
Зеленоград мр 16
800,0
1200,0
Зеленоград мр 11
1000,0
Кожухово
Косино
Вешняки
Толбухина
Звенигород
Казакова ул.
Спиридоновка ул.
Чаянова
МАДИ
Останкино
0,0
Зеленоград мр 6
Бирюлево
Гурьевский проезд
Бутлерова
Марьинский парк
Вернадского пр.
Черемушки
р.Чура
МГУ
Кожуховский проезд
Шаболовка ул.
Кожухово
Косино
Туристская
Полярная ул.
Chim
Вешняки
Толбухина
Звенигород
Казакова ул.
700,0
Спиридоновка ул.
Долгопрудная
Зеленоград мр 16
Зеленоград мр 11
800,0
Чаянова
МАДИ
Останкино
Туристская
Полярная ул.
900,0
Долгопрудная
1000,0
Зеленоград мр 6
1100,0
Зеленоград мр 16
1200,0
Зеленоград мр 11
1000,0
NOмах при НМУ (7 эпизодов, апрель-август 2013 г.)
ИЗМЕРЕНИЯ
9.4
10.4
16.4
17.4
9.5
10.5
30.5
31.5
4.7
9.8
18.8
19.8
20.8
800,0
COSMO-ART
600,0
9 апр 13
10 апр 13
17 апр 13
400,0
16 апр 13
9 май 13
10 май 13
200,0
30 май 13
31 май 13
4 июл 13
9 авг 13
18
0,0авг 13
COSMO
Марьино
МГУ
Шаболовка
Кожухово
Косино
Спирид-ка
Спирид-ка
Спирид-ка
Останкино
Марьино
МГУ
Шаболовка
Кожухово
Косино
Спирид-ка
Останкино
МГУ
МГУ
Марьино
Марьино
Шаболовка
Кожухово
МГУ
Марьино
Шаболовка
Кожухово
Шаболовка
Косино
Спирид-ка
Спирид-ка
Кожухово
Косино
Останкино
ОстанкиноКосино
200
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
Зеленоград
200
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
Спирид-ка
Зеленоград
200
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
Зеленоград
Марьино
МГУ
Шаболовка
Кожухово
200
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
Зеленоград
Марьино
МГУ
Шаболовка
Кожухово
Косино
Останкино
Останкино
Косино
Зеленоград
200
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
Зеленоград
200
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
Останкино
наблюдения
200
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
Зеленоград
CHIMERE
РМ10с.с. Апрель-май 2013 г.
(20 эпизодов)
РМ10с.с. Июнь-август 2013 г.
(21 эпизод)
4.6
24.6
25.6
26.6
27.6
28.6
29.6
3.7
4.7
5.7
6.7
7.7
12.7
13.7
9.8
17.8
18.8
19.8
20.8
21.8
23.8
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
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.
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
Спасибо за внимание.