EURAD eurad.uni-koeln.de /

1. 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 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

3. В Гидрометцентре России созданы, в режиме регулярного счета функционируют модельные комплексыWRF/CHIMEREи COSMO-Ru7-ARTдля 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 воздуха в оперативную практику является тестирование ХТМ Сравнение: средняя за сутки, максимальная (утро, вечер) концентрация CO, NOх, О3 и PM10 (рис. в долях ПДК –усредненные по станциям отклонения) Используются: данные автоматизированных наблюдений на >30 станциях ГПБУ «Мосэкомониторинг» Москва РМ10 АСКЗА NО NO2 O3

5. 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. NO2max мкг м-3 Лето COmax мкг м-3 РМ10с.с. мкг м-3

6. 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-36-9% (за городом около15 %) CHIMERE– завышает COSMO-ART – занижает

7. 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 Пространственная и количественная неточность полей эмиссийзагрязнений при высокой неоднородности источников загрязнений и особенностей городского ландшафта Различие масштабоватмосферных процессов в городе и описываемых численными моделями в текущей конфигурации Ошибки модельного прогноза метеорологических характеристик ПРИЧИНЫ И ФАКТОРЫ МОДЕЛЬНЫХ ОШИБОК Эмиссии инвентаризация выбросов !!

8. 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. ∆Т ∆V Зима ∆Т Лето ∆V 7-9 ч 18-20 ч WRF: Прогноз – Измерение (Останкино)

9. Статистические характеристики модельных ошибок прогноза температурына 2,100,200,300 и 500 м (ОТБ) ∆ТWRF ∆ТCOSMO-Ru7 Зима Лето

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

11. 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 2007-2013: Типовой суточный ход Холодный период Региональный перенос РМ10 Локально NO2 Фотохимия: NO2, PM10, O3 Теплый период РМ10, NO2

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

13. 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 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: • 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. 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 Спасибо за внимание. Перспективы Расширение географии расчетов Освоение «городской» версии химической транспортной модели