Тестирование качества воздуха необходимо упростить для снижения опасных выбросов

Новые методы тестирования и моделирования качества воздуха следует рассмотреть, чтобы помочь политикам точнее понимать, как выбросы влияют на уровень загрязнения воздуха. К такому выводу пришли авторы обзора, опубликованного в Journal of the Air & Waste Management Association. Они утверждают, что современные системы моделирования качества воздуха, используемые в США, должны находить баланс между достаточной химической детализацией и излишней спекулятивностью, чтобы давать точные результаты для улучшения качества воздуха.

Образование загрязнителей воздуха от автотранспорта, промышленных предприятий и выбросов ископаемого топлива определяется сложными химическими реакциями. Для точного моделирования системы решают наборы уравнений, математически описывающих физические и химические процессы. Как объясняет ведущий автор профессор Уильям Стоквелл из Техасского университета в Эль-Пасо, точное моделирование требует актуальных и точных описаний химических процессов для меняющейся атмосферы и новых опасных загрязнителей.

Исследователи сравнили современные и более ранние методики описания атмосферных химических реакций, используемые в трёхмерных моделях для моделирования озона, взвешенных частиц и кислотных концентраций. Согласно обзору, ранний подход (1970–2000 гг.) был «снизу вверх»: реакции добавлялись в математическое описание по одной, каждая тестировалась в лаборатории, а результаты моделирования сравнивались с экспериментальными. Современный же подход «сверху вниз» предполагает сначала создание чрезвычайно сложных математических описаний реакций до тестирования, с последующим их упрощением для модели.

Учёные были удивлены и обеспокоены тем, что подход «сверху вниз» стал широко пропагандироваться в ущерб подходу «снизу вверх». Стоквелл утверждает, что начало разработки с очень большого числа плохо проверенных в лаборатории реакций может добавить ненужную неопределённость, что, в свою очередь, может снизить эффективность модели.

Вместо этого исследователи предлагают комбинировать оба подхода: добавлять реакции или небольшие группы реакций (снизу вверх), затем тестировать их против более сложных описаний (сверху вниз) и в итоге упрощать для ввода в модель. Также рекомендуется уделять больше внимания альтернативным методам, таким как использование информатики и систем моделирования, которые лучше характеризуют неопределённость в своих симуляциях.