Метод прогнозирования уровня загрязнения приземным озоном дает 48-часовую фору

Новая модель качества воздуха поможет синоптикам прогнозировать уровни приземного озона с заблаговременностью до 48 часов и с меньшими затратами ресурсов.

Метод под названием регрессия в самоорганизующейся карте (REGiS) взвешивает и объединяет статистические модели качества воздуха, сопоставляя их с прогнозируемыми погодными режимами для создания вероятностных прогнозов озона. В отличие от современных химико-транспортных моделей, REGiS может предсказывать уровни озона с заблаговременностью до 48 часов, не требуя значительных вычислительных мощностей. Метод разработал Николай Балашов, исследуя взаимосвязь между загрязнителями воздуха и метеорологическими переменными.

Поскольку уровни озона выше в густонаселенных районах, особенно на западном побережье США, модель помогает синоптикам и лицам, принимающим решения, заранее предупреждать жителей и продвигать методы смягчения последствий, такие как общественный транспорт. Новый инструмент позволяет оценивать различные сценарии загрязнения озоном и дает представление о том, какие погодные условия могут усугубить эпизоды загрязнения. Например, более высокие температуры у поверхности, сухие условия и более слабые скорости ветра обычно приводят к повышению уровня приземного озона.

«Если мы сможем предсказать уровень озона заранее, то возможно, мы сможем что-то сделать для борьбы с ним», — сказал Балашов. «Озону нужен солнечный свет, но для образования в атмосфере ему нужны и другие предшественники, например, химические вещества, содержащиеся в выхлопных газах автомобилей. Сокращение использования автомобилей в дни, когда погода способствует образованию нездоровых концентраций озона, снизит уровень выбросов, способствующих более высокому загрязнению озоном».

Приземный озон является одним из шести основных загрязнителей воздуха, и Агентство по охране окружающей среды США (EPA) недавно снизило максимальный среднесуточный 8-часовой порог с 75 до 70 частей на миллиард по объему (ppb). Это повысило потребность в точном вероятностном прогнозировании. Текущие модели дороги в эксплуатации и часто недоступны в развивающихся странах, тогда как REGiS, основанный на статистике и исторических данных о погоде и качестве воздуха, может работать и там. Метод был протестирован в долине Сан-Хоакин в Калифорнии и на северо-востоке Колорадо, а летом использовался в районе Филадельфии в качестве оперативного инструмента прогнозирования.