Методи прогнозу метеорологічних умов забруднення

Альтернативний прогноз метеорологічних умов забруднення. Короткостроковий прогноз метеорологічних умов забруднення (МУЗ) за альтернативним методом потребує отримання критичних значень метеорологічних параметрів, що характеризують умови вертикального змішення і горизонтального переносу в момент накопичення шкідливих домішок та типи синоптичних ситуацій, при яких спостерігається високе забруднення. При виявленні цих типів необхідно враховувати наявність туманів, опадів тощо.

Критичні значення Н_ТД і для окремого регіону можна отримати за допомогою статистичної обробки інформації (табл. 8.2). Якщо три (або два) параметри вказують на можливість накопичення (розсіювання) домішок, то ці умови і треба прогнозувати. Якщо прогнозист має дані, що характеризують фонове забруднення повітря, то якість прогнозу підвищується.

Прогноз метеорологічних умов забруднення за комплексними показниками. Комплексний показник умов забруднення К_МУЗ1 характеризує можливість виникнення високих забруднень. К_МУЗ1 обчислюється за значенням комплексу предикторів, число яких може бути різним.

 

Таблиця 8.2 – Синоптичні умови і критичні значення параметрів граничного шару, що характеризують умови накопичення та розсіювання шкідливих домішок над ЕТР і Україною

 

Типи синоптичних ситуацій	НТД, м	, м× с-1	Vз, м× с-1 (при НТД = 0)
Накопичення домішок: - малорухомі антициклони і гребені при V ≤ 4 м× с-1; - розмите поле підвищеного тиску; - перенос повітряних часток біля поверхні землі і на поверхні 925 гПа з південно-східної частини ЕТР; - улоговина з теплим фронтом, південно-східний вітер при наявності шару змішення нижче 700 гПа; - повітря помірних широт, що тривалий час зберігається над районом прогнозу.	≤ 700 ≤ 6 ≤ 4   Незалежно від швидкості вітру
Розсіювання домішок - циклони, що поглиблюються, улоговини і хвильові збурення при відсутності південно-східного переносу; - швидкорухомі антициклони і гребені; - периферії малорухомих антициклонів і гребенів, при V ≥ 5 м× с-1, але без вітру південно-східних напрямків; - свіжа повітряна маса; - опади 2…3 мм і більше за 12 год.	> 700 > 7 > 5

Найпростіший розрахунок К_МУЗ1 здійснюється за формулою (8.5):

 

К_МУЗ1 = К_Ц + К_Н+ , (8.5 )

 

де К_Ц – тип синоптичної ситуації (табл. 8.1); К_Н – параметр, що залежить від товщини шару Н_ТД; - параметр, що залежить від середньої швидкості у шарі змішення, або при Н_ТД = 0 – прогностичний вітер біля поверхні землі. Параметри К_Ц, К_Н та завдаються умовними числами від 3 до 10. Параметри К_Н та - знаходяться за допомогою
табл. 8.3.

 

Таблиця 8.3 – Значення предикторів Н_ТД і та числові характеристики параметрів К_Н і

 

НТД,	, м× с-1	КН,
м	гПа
≤ 300 ≥ 1000	≤ 30 ≥ 100	0…3 ≥ 10

 

При складанні прогнозу МУЗ за цією схемою використовується той же аеросиноптичний матеріал, що і при альтернативному прогнозі. Слід зважити, що забруднення формується не відразу після утворення сприятливих умов. Спочатку домішки накопичуються, але рівень забруднення становиться критичним не раніше ніж через 36 год. Тому в схемі прогнозу за К_МУЗ1 враховуються тривалість сприятливих до забруднення умов.

Формула (8.5) надає можливість розраховувати комплексний показник К_МУЗ1 без вагового внеску предикторів К_Ц, К_Н та . Встановлено, що найбільший внесок в забруднення привносить тип синоптичної циркуляції (К_Ц). Тому використовується інший комплексний показник К_МУЗ2, що розраховується за регресійними формулами, які залежать від сезону, часу доби та вагового внеску предикторів.

 

В тепле півріччя (IV - IX)

 

вночі К_МУЗ2 = 33, 26 – 1, 70 К_Ц - 0, 28 К_Н - 0, 35 , (8.6)

 

вдень К_МУЗ2 = 32, 49 – 1, 80 К_Ц - 0, 33 К_Н - 0, 39 . (8.7)

 

В холодне півріччя (X - III)

 

вночі К_МУЗ2 = 35, 58 – 1, 54 К_Ц - 0, 02 К_Н - 1, 32 , (8.8)

 

вдень К_МУЗ2 = 32, 72 – 1, 77 К_Ц - 0, 10 К_Н - 0, 36 . (8.9)

 

При уточненні прогнозу на поточну добу доцільно враховувати крім К_Ц, К_Н та також діагностичне значення К_Ц, що визначається за вихіднимиданими (за приземною синоптичною картою). В цьому випадку замість (8.7) і (8.9) використовують формули:

в тепле півріччя (IV - IX)

 

К_МУЗ2 = (32, 49 – 1, 80 К_Ц - 0, 33 К_Н - 0, 39 )_пр + 1, 70 (К_Ц)_ф, (8.10)

 

в холодне півріччя (X - III)

 

К_МУЗ2 = (32, 72 – 1, 77 К_Ц - 0, 10 К_Н - 0, 36 )_пр + 1, 50 (К_Ц)_ф, (8.11)

 

де індекси «пр» та «ф» - прогностичне та фактичне значення відповідної характеристики.

Отримані значення К_МУЗ2 прямо залежать від імовірності забруднення атмосфери. Чим більше К_МУЗ2, тим імовірніше забруднення. Наприклад, для Москви при К_МУЗ2 ≥ 30 створюються умови високого забруднення.

За допомогою табл. 8.4…8.6 можна обрати формулювання прогнозу забруднення.

Можливі два формулювання прогнозів – МУВЗ і МУВЗ н/о. Якщо у схемі прогнозу не враховується тривалість існування метеорологічних умов, то їх оцінка може бути альтернативною.

 

Таблиця 8.4 – Термінологія прогнозів МУЗ за комплексними показниками К_МУЗ1 (без врахування вагових внесків предикторів)і К_МУЗ2 (з урахуванням вагових внесків предикторів) при використанні трьох предикторів

 

Формулювання прогнозу	Значення КМУЗ
Очікуються метеорологічні умови високого забруднення (МУВЗ)   Очікуються короткочасні метеорологічні умови високого забруднення (МУВЗ кр)   Метеорологічні умови високого забруднення не очікуються (МУВЗ н/о)	На строк прогнозу і в попередні 12 і 24 год: КМУЗ1 = 9…13 при прогнозі на ніч; КМУЗ1 = 9…16 при прогнозі на день; КМУЗ2 ≥ 30   На строк прогнозу і в попередні 12 год: КМУЗ1 = 9…13 при прогнозі на ніч; КМУЗ1 = 9…16 при прогнозі на день; КМУЗ2 ≥ 30   На строк прогнозу і в попередні 12 і 24 год: Значення КМУЗ1 в табл. 8.5; КМУЗ2 < 30

 

Таблиця 8.5 – Комбінації значень К_МУЗ1, при яких метеорологічні умови високого забруднення не очікуються

 

На строк прогнозу, год	В попередні прогнозу 12 год	В попередні прогнозу 24 год
Прогнози на ніч
14…30 14…30 14…30 14…30 9…13 9…13	17…30 9…16 17…30 9…16 17…39 17…30	14…30 9…13 9…13 14…30 9…13 14…30
Прогнози на день
17…30 17…30 17…30 17…30 9…16 9…16	14…30 9…13 14…30 9…13 14…30 14…30	17…30 9…16 9…16 17…30 9…16 17…30

Таблиця 8.6 – Оцінка справджуваності прогнозів МУЗ

 

Формулювання прогнозу	Справджуваність (%) прогнозів МУЗ
Спостерігалося
Очікуються метеорологічні умови високого забруднення   Очікуються короткочасні метеорологічні умови високого забруднення   Метеорологічні умови високого забруднення не очікуються	МУВЗ   МУВЗ кр   МУВЗ н/о	МУВЗ кр   МУВЗ кр н/о   МУВЗ кр	МУВЗ н/о     -   МУВЗ кр

 

Прогноз забруднення у місті в цілому з використанням методу послідовної графічної регресії. Реальна залежність між прогностичними характеристиками забруднення та їх предикторами має нелінійний характер. Тому, наприклад, для прогнозу інтегрального показника забруднення повітря Р доцільно використовувати метод послідовної графічної регресії. Цей метод можна розробляти у два етапи:

- побудова графіків залежності показника Р від двох метеорологічних факторів, обраних предикторами;

- об’єднання отриманих залежностей.

Таким чином встановлюється залежність забруднення повітря від усіх розглянутих предикторів.

Наприклад, обираємо чотири предиктори: V₀ - швидкість вітру біля землі; DT - різниця температур біля землі та на рівні 925 гПа; DН₈₅₀ – градієнт геопотенціалу на рівні 850 гПа; – характеристика вихідного забруднення повітря.

Величина параметру Р, яку треба прогнозувати, може бути виражена як функція вказаних предикторів:

 

. (8.12)

При практичній розробці схеми за попередні роки вивчається характер зв’язків між параметром Р у конкретному місті та окремими предикторами або їх комплексами. На цій підставі обираються найбільш значимі предиктори.

Графічні залежності, що розраховані за матеріалами 30 міст різних країн СНД з використанням вищевказаних предикторів, представлені на рис. 8.3.

У випадку виявлення зв’язку характеристик забруднення з іншими предикторами доцільно їх застосування.

При складанні прогнозу Р у містах України використовують кореляційні графіки окремо для випадків приземної і піднесеної інверсій та їх відсутності в нижньому однокілометровому шарі атмосфери. Аналогічні графіки побудовані для теплого півріччя (рис. 8.4).

	DТ, °С		а)		б)		F1, %		в)

V0, м× с-1

30 40 50

20 10 0

0 %

-24

-16

-8

P′

F2, %

DН850, гПа

Рис. 8.3 - Графіки для прогнозу повторюваності (%) випадків підвищеного забруднення повітря.

 

0, 2 0, 3 0, 4 0, 4 0, 3

V500пр, м× с-1

Р( 0-850, V500пр)

V500, м× с-1

0, 3

0, 1

0, 2

0, 1

0, 2

0, 3

0, 4

0, 4

0, 3

0, 2

0, 1

0, 2

0, 1 0, 2 0, 3 0, 4 0, 4 0, 3

0, 3

Рис. 8.4- Графіки для прогнозу параметра Р в холодне півріччя привідсутності інверсій в нижньому 1-км шарі атмосфери.

 

Графіки для прогнозу забруднення атмосфери з використанням інших предикторів розроблені для України та різних регіонів СНД (Санкт-Петербург, Середня Азія, Урал, Іркутська область та ін.).

Прогноз забруднення у місті в цілому за методом розпізнавання образів. При використанні методу розпізнавання образів результати спостережень за ступенем забруднення повітря і метеорологічні характеристики розподіляють на групи, що відповідають різним рівням забруднення. З цією метою значення характеристик окремого комплексу (ситуації) Х₁, Х₂, …, Х _N розглядаються як координати точки Х в N -мірному просторі. Дані про концентрацію домішок і відповідні до неї ситуації групуються таким чином, щоб відрізнити три групи значень концентрацій:

І - великих (P > 0, 35);

ІІ – середніх (0, 20 ≤ P ≤ 0, 35);

ІІІ - слабких (P ≤ 0, 20).

Для кожної групи, що складається з М _j ситуацій, визначається центр ваги і -тої характеристики Х _і та середня дисперсія . Наприклад, для І групи:

 

. (8.13)

 

Далі конкретний комплекс характеристик, що розглядається як набір предикторів, використовується для визначення групи, до якої можна віднести ситуацію прогнозу.

Для кожної конкретної ситуації, що характеризується в фазовому просторі точкою Y з координатами Y₁, Y₂, …, Y_N, розраховується відстань r до центра ваги, наприклад групи І:

 

. (8.14)

 

Аналогічно знаходиться відстань до групи ІІ і ІІІ, тобто r_ІІ і r_ІІІ. Ситуація Y відноситься до тієї групи, відстань до якої мінімальна.

Підготовчий етап роботи (навчання) складається з групування даних і ситуацій, а також з отримання характеристик «груп-образів».

Прогнозом є визначення групи-образу з мінімальною відстанню до очікуваної ситуації.

Завершальний етап – перевірка прогнозу визначається як «іспит». Даний метод розроблений для декількох міст України (Київ, Одеса), СНД (Москва, Чита, Красноярськ) та Європи (Антверпен), однак в оперативній практиці використовується мало, хоч і дає високу справджуваність (73…87% в Антверпені).

Наприклад для Одеси обрані наступні найбільш інформативні предиктори:

- середній вертикальний градієнт температури у шарі 1000…850 гПа - ;

- середня швидкість вітру у шарі 1000…850 - ;

- характеристика забруднення за попередню добу – ;

- швидкість вітру біля землі - ;

- лапласіан геопотенціалу на рівні 850 гПа - ;

- сума лапласіанів від 1000 до 500 гПа - .

Для прогнозу ступеню забруднення на кінець ночі та першу половину дня для Одеси використовують такі рівняння:

 

(8.15)

 

(8.16)

 

(8.17)

 

Клас забруднення прогнозується за мінімальними значеннями r.

Контрольні запитання

1. З чого складається вплив вітру на забруднення атмосфери?

2. Як впливають опади на забруднення атмосфери?

3. За якими засобами розраховують товщину шару змішення Н_ТД?

4. Яким чином визначається тип синоптичної ситуації?

5. Як розрахувати середню швидкість вітру у шарі змішення?

6. Яким чином враховується синоптична циркуляція в альтернативному прогнозі МУЗ?

7. Як розрахувати К_МУЗ за комплексними показниками?

8. Які предиктори потрібні для застосування послідовної графічної регресії?

9. За якими формулами обчислюється клас забруднення повітря у місті за методом розпізнавання образів?

 

Вихідні матеріали

1. Дані температурно-вітрового зондування атмосфери.

2. Фактичні приземні і висотні (925, 850, 700 і 500 гПа) синоптичні карти.

3. Прогностичні приземні та висотні синоптичні карти на 24 і 36 год.

4. Дані про рівень попереднього забруднення повітря;

5. Аерологічна діаграма.

 

Завдання

1. Розкодувати дані температурно-вітрового зондування атмосфери та побудувати криву стратифікації температури.

2. Скласти огляд синоптичних процесів і оцінити можливість формування високих рівнів забруднення повітря.

3. Виконати альтернативний прогноз МУЗ.

4. Спрогнозувати МУЗ на 12 та 24 год за допомогою комплексних показників.

5. Визначити повторюваність підвищеного забруднення у місті на поточну добу з використанням методу послідовної графічної регресії.

6. Виконати прогноз забруднення за методом розпізнавання образів.

7. Скласти загальний висновок про умови формування високих рівнів забруднення повітря в пункті дослідження.

 

Методичні вказівки

1. Дані температурно-вітрового зондування атмосфери розкодувати за допомогою коду КН-04 і записати в формі табл. 1.3.

2. Побудувати криві стратифікації та стану на аерологічній діаграмі.

3. Скласти огляд синоптичних процесів і зробити висновок про їх сприятливість до забруднення атмосфери.

4. Визначити тип синоптичної ситуації та обрати відповідний параметр К_Ц за допомогою табл. 8.1.

5. Визначити товщину шару змішення Н_ТД.

6. Визначити середню швидкість вітру в шарі змішення V_ТД.

7. Здійснити альтернативний прогноз МУЗ і заповнити табл. 8.7.

8. Здійснити прогноз МУЗ за комплексними показниками і заповнить табл. 8.8.

9. Зробити висновок про забруднення атмосфери за табл.8.7 і 8.8.

10. Визначити повторюваність підвищеного забруднення повітря у місті на поточну добу за методом послідовної графічної регресії та заповнити табл. 8.9

11. Визначити клас забруднення атмосфери за методом розпізнавання образів за допомогою формул (8.15) – (8.17) і заповнити табл. 8.10.

12. Аналізуючи отримані результати всіх методів, зробити заключний висновок про очікуваний рівень забруднення атмосфери з завчасністю 12 та 24 год.

 

Звітні матеріали

1. Заповнена табл. 8.6 з розкодованими даними температурно-вітрового зондування атмосфери.

2. Аерологічна діаграма.

3. Короткий огляд синоптичних процесів з висновком про сприятливість метеорологічних умов накопиченню шкідливих домішок.

4. Відповідь на вказані викладачем контрольні запитання.

5. Заповнені табл. 8.7…8.10.

6. Підсумковий висновок про очікуваний рівень забруднення атмос-фери з завчасністю 12 та 24 год.

 

Таблиця 8.7 - Альтернативний прогноз метеорологічних умов забруднення

 

Дата

Син. умови

НТД, м

Нтах, м

, м× с-1

Vтах, м× с-1

, °С/100м

Т00, °С

Т21, °С

Ттах, °С

Ттin, °С

КЦ

КН

К

Прогноз

факт.

прог.

 

Таблиця 8.8 - Прогноз метеорологічних умов забруднення за комплексними показниками

 

Дата

, м× с-1

Нтах, м

DР з, гПа

DН925, м

DТ тр, °С

Т925, °С

, °С/100м

Vтах, м× с-1

КЦ

КН

К

КМУЗ 1

КМУЗ 2

Прогноз

 

Таблиця 8.9 - Прогноз метеорологічних умов забруднення за методом послідовної графічної регресії

 

Дата

V0, м× с-1

DТ, °С

DН850, м

DТ0-850, °С

V500, м× с-1

V500 пр, м× с-1

, °С/100м

F1

F2

P

Прогноз

 

Таблиця 8.10 - Прогноз метеорологічних умов забруднення за методом розпізнавання образів

 

Дата		, °С/100 м	, м	DН850, м	V0, м× с-1	, м× с-1				Прогноз