Дымка в небе может иметь множество причин. Мелкодисперсные частицы могли накопиться в течение периода спокойной, безветренной погоды. Дым от лесных пожаров мог преодолеть сотни или даже тысячи километров. Пыль, поднятая над Сахарой, может пересечь Средиземное море и достичь значительной части Европы. В жаркие солнечные дни концентрация приземного озона может расти, хотя он не поступает в атмосферу непосредственно из источников выбросов.
Все эти ситуации объединяет то, что вещества, содержащиеся в воздухе, тесно связаны с состоянием атмосферы.
После попадания загрязняющих веществ в атмосферу их дальнейшее поведение в значительной степени зависит от погоды. Они могут переноситься далеко от источника, оставаться сконцентрированными вблизи поверхности или рассеиваться на большей территории. Дождь может удалять из воздуха часть аэрозольных частиц, тогда как солнечное излучение и температура могут запускать химические реакции, в результате которых из веществ, уже присутствующих в атмосфере, образуются новые загрязнители.
Поэтому прогнозирование качества воздуха — это нечто большее, чем прогнозирование погоды. Модели также должны описывать, какие вещества содержатся в атмосфере, откуда они поступают, как вступают в химические реакции и куда их дальше перенесет атмосферная циркуляция.
От прогнозирования погоды к составу атмосферы
Численные модели прогнозирования погоды моделируют развитие состояния атмосферы. Модели качества воздуха идут дальше, воспроизводя также газы, аэрозоли и процессы, которые на них влияют.
Прогнозы качества воздуха, визуализированные meteoblue, основаны на данных Службы мониторинга атмосферы Copernicus (CAMS), которая сочетает атмосферные наблюдения и моделирование для прогнозирования загрязняющих веществ, аэрозолей и других составляющих атмосферы. Ансамблевое моделирование также используется для учета различий между отдельными прогнозами и оценки уровня неопределенности.
Модели качества воздуха учитывают выбросы, перенос, химические реакции, рассеивание и процессы удаления загрязняющих веществ из атмосферы. Проще говоря, они должны ответить на два вопроса: что содержится в атмосфере и что будет происходить с этими веществами дальше?
Откуда берется загрязнение воздуха?
Некоторые загрязняющие вещества попадают в атмосферу напрямую. Транспорт, промышленные процессы, производство энергии и отопление жилых домов являются источниками газов и частиц. Лесные пожары выбрасывают в атмосферу дым и значительное количество твердых частиц. Ветер может поднимать минеральную пыль с сухих поверхностей и порой переносить её через целые континенты.
Свой вклад вносят и природные процессы. Растительность выделяет органические соединения, вулканы — газы, пепел и другие аэрозольные частицы, морские брызги образуют аэрозоли, а растения в период цветения выделяют большое количество пыльцы.
Другие загрязняющие вещества имеют более сложное происхождение, поскольку образуются уже после попадания первичных веществ в атмосферу.
Хорошим примером является приземный озон. В отличие от загрязнителей, которые непосредственно попадают в воздух из выхлопной трубы автомобиля или дымохода, озон вблизи поверхности образуется в результате фотохимических реакций с участием веществ-предшественников, в частности оксидов азота и летучих органических соединений. Именно поэтому загрязнение озоном часто связано с тёплой и солнечной погодой. Карта озона meteoblue показывает его концентрацию вблизи поверхности. Этот тропосферный озон не следует путать со стратосферным озоновым слоем, который защищает Землю от вредного ультрафиолетового излучения.
Твердые частицы также могут иметь различное происхождение. PM10 и PM2,5 классифицируют частицы по их размеру, а не по конкретному химическому составу. К ним могут относиться частицы дыма, сажи, минеральной пыли, солей и других веществ. Дополнительные частицы могут также образовываться в результате химических реакций в атмосфере.
Такое сочетание прямых выбросов, природных источников и атмосферной химии является одной из причин, по которой прогнозирование качества воздуха остается столь сложной задачей для моделирования.
Погода определяет, что будет дальше
Знать объем выбросов загрязняющих веществ недостаточно. Одинаковые выбросы могут привести к совершенно разному качеству воздуха в зависимости от погодных условий.
Рассмотрим два в целом похожих дня в большом городе.
В первый день ветер слабый, а атмосфера у поверхности стабильна. Вертикальное перемешивание слабое, поэтому загрязняющие вещества скапливаются у поверхности. Если такие условия сохраняются, их концентрация может продолжать расти даже без существенного увеличения выбросов.
В другой день более сильный ветер и более глубокий слой перемешивания могут распределить те же самые загрязняющие вещества в значительно большем объеме воздуха. Прохождение атмосферного фронта может принести осадки, которые удаляют из атмосферы часть аэрозольных частиц и растворимых веществ.
Не менее важно направление ветра. Низкое качество воздуха в определенном месте не обязательно означает, что источник загрязнения находится именно там. Дым, пыль и другие загрязняющие вещества могут переноситься через государственные границы и на очень большие расстояния.
Одним из самых наглядных примеров является пустынная пыль. При благоприятной атмосферной циркуляции минеральные частицы, поднятые над Сахарой, могут переноситься на север через Средиземное море. При достаточно высокой концентрации пустынная пыль может стать заметной в виде дымки в небе.
Аналогичным образом переносится и дым от лесных пожаров. В зависимости от скорости и направления ветра, а также высоты, на которую дым попадает в атмосферу, пожар может влиять на качество воздуха вдали от очага горения.
Именно поэтому карта качества воздуха становится особенно информативной, если анализировать её вместе с метеорологическими картами. Шлейф повышенной концентрации твёрдых частиц показывает, где их содержание в воздухе высокое, тогда как поля ветра и общая синоптическая ситуация помогают понять, откуда пришла эта воздушная масса и куда она может переместиться дальше.
Начало прогноза: что сейчас содержится в атмосфере?
Чтобы спрогнозировать качество воздуха на завтра, модель сначала должна как можно точнее оценить текущее состояние атмосферы. Для этого используется ассимиляция данных.
Как и в численном прогнозировании погоды, данные наблюдений объединяются с модельной информацией для формирования картины текущего состояния атмосферы. Данные наблюдений поступают как с наземных станций мониторинга, так и со спутников, предоставляя информацию о газах и аэрозолях в различных пространственных масштабах.
Станции мониторинга обеспечивают прямые измерения в конкретных точках, тогда как спутники охватывают значительно большие территории. Системы прогнозирования объединяют эти наблюдения с атмосферными моделями, чтобы оценить текущее распределение загрязняющих веществ и спрогнозировать, как будут меняться их концентрации и как они будут перемещаться в течение следующих часов и дней.
Один прогноз — много показателей
Не существует единого показателя, который мог бы полностью описать качество воздуха. Различные карты дают ответы на разные вопросы.
Общий индекс качества воздуха (CAQI) даёт упрощённое представление о ситуации. Вместо отображения концентрации одного вещества он объединяет данные о нескольких важных загрязнителях в индекс, характеризующий общее фоновое качество воздуха. meteoblue использует фоновый CAQI, поскольку атмосферные модели не могут воспроизводить очень мелкомасштабные различия, наблюдаемые непосредственно вдоль отдельных дорог.
Однако для анализа конкретной ситуации часто гораздо информативнее рассматривать отдельные компоненты.
PM10 и PM2,5 показывают концентрацию твердых частиц. PM10 включает частицы диаметром менее 10 микрометров, а PM2,5 — более мелкую фракцию диаметром 2,5 микрометра или менее. Их источниками могут быть процессы горения, дым от лесных пожаров, пыль, а также частицы, образующиеся в результате атмосферных реакций.
Диоксид азота (NO₂) в значительной степени связан с процессами горения. В городах одним из основных источников NO₂ является автомобильный транспорт. В то же время он может образовываться и в результате природных процессов, в частности во время грозовой активности и лесных пожаров, а также участвует в атмосферных химических реакциях, связанных с образованием озона.
Диоксид серы (SO₂) связан прежде всего со сжиганием и переработкой топлива и материалов, содержащих серу. В атмосфере соединения серы могут подвергаться дальнейшим химическим превращениям, способствуя образованию твердых частиц и повышению кислотности атмосферных осадков.
Монооксид углерода (CO) образуется в результате неполного сгорания. Его источниками могут быть, в частности, пожары и сжигание ископаемого топлива. CO также участвует в химических процессах в атмосфере и опосредованно влияет на концентрации других газов, в частности озона и метана.
Озон (O₃) отличается от многих других загрязнителей тем, что его повышенные концентрации вблизи земной поверхности формируются преимущественно в результате фотохимических реакций, а не прямых выбросов. На образование и перенос приземного озона влияют температура, солнечное излучение, наличие веществ-предшественников и атмосферная циркуляция.
Пустынная пыль представляет собой еще один специфический источник аэрозолей. Поскольку пыль может переноситься на очень большие расстояния, просмотр прогноза на разных высотах помогает увидеть трехмерную структуру поступления пылевых масс.
Еще одним важным показателем является оптическая толщина аэрозоля (AOD). В отличие от PM2,5 и PM10, которые характеризуют концентрацию частиц вблизи поверхности Земли, AOD показывает, насколько сильно аэрозоли ослабляют прохождение света через весь столб атмосферы. Высокие значения AOD могут быть связаны с дымом от лесных пожаров, пустынной пылью или антропогенным загрязнением. Этот показатель помогает выявлять крупные скопления и шлейфы аэрозолей, однако он не отражает непосредственно концентрацию частиц в воздухе у поверхности Земли.
Атмосферное прогнозирование не ограничивается только загрязнением воздуха. Пыльца также переносится в атмосфере. Карты погоды meteoblue содержат слои с прогнозами концентрации пыльцы трав, амброзии, берёзы и оливы. Пыльца может переноситься воздушными потоками на значительные расстояния, а осадки способствуют её удалению из воздуха. Грозы могут осложнять ситуацию, поскольку сильный ветер сначала способен повышать концентрацию пыльцы в воздухе.
В совокупности эти слои помогают понять, что содержится в воздухе, откуда эти вещества могли поступить и как погодные условия влияют на их перемещение.
Почему локальное качество воздуха особенно сложно прогнозировать
Загрязнение воздуха может существенно различаться даже на небольших расстояниях. Станция мониторинга вблизи автотрассы может фиксировать значительно более высокую концентрацию NO₂, чем станция, расположенная всего в нескольких километрах в парковой зоне. На такие различия могут влиять ориентация улиц, высота зданий, интенсивность дорожного движения, промышленные источники и локальные ветровые условия.
Региональные атмосферные модели не способны воспроизвести все эти мелкомасштабные особенности. Они могут хорошо описывать эпизод загрязнения в пределах более крупного региона, тогда как концентрации вблизи шоссе, промышленного объекта или другого локального источника могут отличаться от модельных значений.
Метеорологические модели имеют аналогичное ограничение. Более высокое пространственное разрешение позволяет более детально отражать локальные условия, однако процессы, происходящие в масштабах, меньших чем размер ячейки модельной сетки, не всегда могут быть воспроизведены непосредственно.
Зачем использовать ансамблевый подход при прогнозировании качества воздуха?
Прогнозы качества воздуха связаны с несколькими источниками неопределенности. Объемы выбросов могут меняться, метеорологические прогнозы также имеют определенную неопределенность, а разные модели по-разному воспроизводят перенос загрязняющих веществ, поведение аэрозолей и химические процессы в атмосфере.
Ансамблевый подход, объединяющий несколько моделей, помогает учесть эти различия. Вместо одного прогноза можно сравнивать или комбинировать результаты нескольких моделей. Различия между ними также позволяют оценить уровень неопределенности прогноза.
Как и в прогнозировании погоды, ни одна модель не демонстрирует наилучших результатов для всех загрязняющих веществ, регионов и атмосферных условий. Если прогнозы моделей различаются, эти расхождения сами по себе являются полезной информацией и помогают оценить степень уверенности в прогнозе.
Атмосфера как единая система
Одна из особенностей прогнозирования качества воздуха заключается в том, что все эти показатели взаимосвязаны.
Например, прогноз повышенной концентрации PM2,5 следует анализировать вместе с направлением ветра, что помогает понять возможное происхождение и дальнейшее перемещение загрязнения. Данные об аэрозолях можно сопоставить с прогнозом пустынной пыли, чтобы выяснить, связано ли их повышение с наличием минеральных частиц. Концентрацию озона можно анализировать вместе с температурой, солнечным излучением и атмосферной циркуляцией, а прогноз пыльцы — с данными о ветре и осадках.
В атмосфере взаимодействуют процессы различного пространственного масштаба — от локальных выбросов на городских улицах до пыльных бурь над Северной Африкой и переноса дыма от лесных пожаров на сотни и даже тысячи километров.
Современные атмосферные модели учитывают эти взаимосвязи, объединяя метеорологические условия, выбросы, химические процессы, перенос загрязняющих веществ и данные наблюдений. В результате можно прогнозировать состав воздуха и его изменения в течение следующих часов и дней.
Хотите узнать больше об этой теме или поделиться собственными наблюдениями? Посетите форум сообщества meteoblue, где наши эксперты и участники сообщества продолжают обсуждение.
