Новый алгоритм повышает точность прогнозов загрязнения воздуха

Ученые из Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США разработали компьютерный алгоритм, который быстро и точно ассимилирует данные наблюдений в климатические модели для получения более надежных прогнозов качества воздуха. Метод, описанный в Journal of Geophysical Research, использует ансамблевый подход, запуская множество симуляций с немного различающимися начальными условиями, чтобы математически учесть неопределенности как в самих моделях, так и в поступающих наблюдательных данных.

Эта разработка имеет большое значение для регулирующих органов и городских властей, поскольку даже разница в одну-две части на миллион (ppm) в концентрации таких загрязнителей, как озон или угарный газ, может определять, выполнен ли норматив или требуются дополнительные дорогостоящие меры. Точный прогноз позволяет не только измерять, но и предсказывать возникновение "горячих точек" загрязнения для планирования стратегий контроля.

"Нам необходимо создавать более точные прогнозы по озону, угарному газу и другим следовым газам для задач качества воздуха, — сказал эколог Рао Котамарти. — Способ сделать это — ассимилировать данные, полученные сегодня, в прогноз на завтра". Ученый отметил, что ансамблевые методы дадут политикам дополнительный инструмент для принятия решений, снижая неопределенность прогнозов.

Хотя модель была протестирована на выбросах угарного газа, аналогичные алгоритмы могут быть применены для изучения концентраций углекислого газа (CO₂), других парниковых газов и аэрозолей в атмосфере. В рамках финансируемого NASA проекта ученые уже работают над разработкой методов ассимиляции данных для глобальных моделей химического транспорта, которые смогут включать спутниковые измерения.