Indicadores de evaluación (a) CORR, (b) RMSE, y (c) MFE para experimentos de control (azul) y asimilación (rojo) en función del rango de pronóstico con respecto a los contaminantes PM2.5, PM10, SO2, NO2, CO, y O3, respectivamente, de arriba a abajo. Crédito:Science China Press
Los aerosoles son componentes importantes de la atmósfera y tienen un impacto adverso en la visibilidad atmosférica y la salud humana. que también afectan el clima a través del forzamiento radiativo directo y la interacción con las nubes y la precipitación. En años recientes, Los incidentes regionales de contaminación por aerosoles han ocurrido con frecuencia en China, por lo que mejorar la capacidad de alerta temprana de la contaminación del aire es de gran importancia y siempre ha sido una preocupación para los investigadores.
Como herramienta indispensable, Los modelos numéricos de la calidad del aire se han empleado ampliamente en el análisis y la predicción de la calidad del aire y para pronosticar las evoluciones espacio-temporales de los contaminantes atmosféricos. La tecnología de asimilación de datos (DA) puede combinar orgánicamente la información de observación y los campos de fondo del modelo para desarrollar un campo de análisis teóricamente óptimo, para mejorar la precisión de la predicción optimizando el campo inicial del modelo. En el presente, la mayor parte de los estudios de asimilación de contaminantes, sin embargo, centrado en la asimilación separada de contaminantes gaseosos o material particulado PM2.5 y PM10 masa total, pocos investigadores consideraron el mecanismo químico de los componentes múltiples de aerosoles en secciones de tamaño de partículas múltiples.
Recientemente, Maestro Wang Daichun, Dr. You Wei (autor correspondiente) y profesor asociado Zang Zengliang del Instituto de Meteorología y Oceanografía, Universidad Nacional de Tecnología de Defensa, China utilizó el algoritmo de asimilación variacional tridimensional para establecer un sistema de DA químico, que incluía componentes de aerosol como carbono elemental, carbón orgánico, sulfato, nitrato, cloruro, sal de sodio, sal de amonio, PM2.5 inorgánico y de partículas, PM10 además de contaminantes gaseosos como SO 2 , NO 2 , CO, O 3 concentraciones de masa como variables de control. Después, asimilación simultánea de observaciones de concentración de masa por hora de PM2.5, PM10, ASI QUE 2 , NO 2 , CO, y O 3 publicado por el Centro Nacional de Monitoreo Ambiental de China se realizó para evaluar este sistema. Los resultados muestran que este sistema de asimilación mejora significativamente los análisis y pronósticos tanto de las concentraciones de materia particulada como de la masa de contaminantes gaseosos. El estudio fue publicado en Ciencia China Ciencias de la Tierra bajo el título "Un sistema de asimilación de datos variacionales tridimensionales para un modelo de aerosol de tamaño resuelto:Implementación y aplicación para pronósticos de contaminantes gaseosos y de materia particulada en China".
Diferencias en los indicadores de evaluación CORR, RMSE, y MFE (de izquierda a derecha) para el experimento de Asimilación menos el de Control en todas las estaciones de observación con respecto a los contaminantes PM2.5, PM10, SO2, NO2, CO, y O3 (de arriba a abajo) Crédito:Science China Press
El estudio reveló beneficios variables de la asimilación de diferentes contaminantes. DA mejora significativamente PM2.5, PM10, y previsiones de CO que generen efectos positivos que duren más de 48 h. Los efectos positivos de DA en SO 2 y O 3 los pronósticos duran hasta 8 h, pero eso sigue siendo relativamente pobre para NO 2 pronósticos. Después del análisis, el efecto positivo de la DA en los pronósticos de contaminantes tiene cierta relación con el ciclo de vida de los contaminantes. En el caso de contaminantes de larga vida útil, Se puede esperar un rango de pronóstico más largo debido a DA que para contaminantes con una vida útil corta, como NO 2 y O 3 .
El estudio también mostró que la influencia de la asimilación varía en diferentes áreas. Es posible que los efectos positivos de DA en los pronósticos de PM2.5 y PM10 puedan durar más de 48 h en la mayoría de las regiones de China. En efecto, DA mejora significativamente SO 2 pronósticos dentro de las 48 h sobre el norte de China, y los beneficios de asimilación de CO mucho más prolongados (48 h) se encuentran en la mayoría de las regiones, excepto en el norte y el este de China y en toda la cuenca de Sichuan. Los datos muestran que DA puede mejorar O 3 pronósticos dentro de las 48 h en toda China con la excepción de las regiones suroeste y noroeste y O 3 Los beneficios de DA en el sur de China son más evidentes, mientras que desde una perspectiva de distribución espacial, NO 2 Los beneficios de la DA siguen siendo relativamente escasos.
Los resultados enriquecen el estudio de los contaminantes aerosoles y gaseosos. No solo tiene el valor de referencia para la monitorización, predicción, y control de contaminantes atmosféricos, pero también tiene la importancia científica importante para hacer frente a la contaminación del tiempo, la gestión, y predicción del medio ambiente atmosférico en China.
