Моделирование как метод решения проблемы потери данных в системах мониторинга загрязнения

Статья Ричарда Брауна из Национальной физической лаборатории Великобритании (NPL), опубликованная в журнале Environmental Science: Processes & Impacts, стала главной темой номера и была отмечена как «горячая статья» в блоге издания. Исследование посвящено проблеме потери данных в системах мониторинга загрязнения и тестирует метод моделирования, который может помочь её преодолеть.

Пробелы в наборах данных возникают из-за невозможности ежедневного мониторинга или сбоев оборудования. Особенно критичны такие пропуски для загрязнителей, концентрация которых зависит от времени года, например, бензо[а]пирена, который NPL отслеживает для Департамента окружающей среды, продовольствия и сельского хозяйства Великобритании (Defra). В работе изучались последствия потери данных за один месяц для расчёта среднегодовой концентрации этого вещества. Моделирование показало, что отсутствие данных за январь может привести к недооценке концентраций на целых 16%.

Согласно Директиве Европейской комиссии по качеству воздуха, отбор проб допустим раз в два-три месяца. Однако результаты проекта указывают, что для сезонных загрязнителей, подобных бензо[а]пирену, такая частота недостаточна для получения надёжных данных при использовании текущих методов моделирования пробелов. В статье предлагается новый, более быстрый и менее сложный метод моделирования, который точнее предсказывает недостающие данные. Его точность можно повысить, учитывая в модели такие факторы, как температура.

Эта работа внесёт вклад в дискуссию по пересмотру руководств и законодательства в области мониторинга качества воздуха и предоставит полезные инструменты для обеспечения надёжности собираемых данных.