Статистические методы прогноза максимальных суточных концентраций приземного озона в Москве

Общие сведения

Приземный озон (далее просто – озон) является одним из 5 компонентов, определяющих, согласно критериям Всемирной организации здравоохранения, качество атмосферного воздуха в населенных пунктах. В Северной Америке и Европе бОльшая часть неудовлетворительных оценок качества воздуха связана с превышением предельно допустимых концентраций (ПДК) озона, меньшая – взвешенных частиц (пыли) и лишь очень небольшая часть – окислов азота (NO и NO₂), углерода (CO) и серы (SO₂). Такие превышения обусловлены интенсивной фотохимической генерацией озона под действием солнечного облучения при наличии в воздухе его предшественников - окислов азота, летучих углеводородов и монооксида углерода, причем возникающая концентрация озона не только нелинейно, но и немонотонно зависит от концентраций предшественников. В московском регионе многочисленные эпизоды превышения ПДК озона стали регистрироваться с конца 90 гг. XX века. Наибольшие уровни приземного озона в московском регионе были отмечены в 2002 г. Они вполне сравнимы с наблюдавшимися в Западной Европе. В значительной степени эти уровни были связаны с обширными лесными и торфяными пожарами [2]. В другие годы высокие концентрации озона в приземном воздухе наблюдались в теплый сезон в периоды неблагоприятных метеорологических условий [3].


Методы прогноза концентрации приземного озона

В развитых странах концентрации озона прогнозируют с помощью статистических моделей. Также используются транспортно-фотохимические модели, которые в перспективе должны прийти на смену существующим методам прогноза.

В настоящей работе описан впервые разработанный для г. Москвы статистический метод ожидаемых максимальных уровней озона на прогнозируемый период - сутки (под максимальным уровнем озона понимаются максимальные средние за 1 ч концентрации озона мкг/м³).

Метод основан на учете наличия статистических связей озона с различными метеорологическими параметрами, проверен по данным автоматизированных станций контроля загрязнений атмосферы ГПУ «Мосэкомониторинг» и одобрен Центральной методической комиссией по гидрометеорологическим и гелиогеофизическим прогнозам (ЦМКП) в апреле 2007 г.

Для того чтобы метод прогноза мог рассматриваться годным для применения, необходимо, чтобы его качество заметно превосходило качество как климатического, так и инерционного «псевдопрогнозов» [8]. Поэтому разработать успешный метод можно, взяв за основу инерционный и улучшив его за счет применения известных связей между озоном и метеорологическими параметрами [4,10].

Содержание озона в приземном слое определяется соотношением скоростей переноса воздушных масс (горизонтального и вертикального), фотохимической генерации, а также фотохимического и химического разрушения [11]. Поскольку во всей свободной тропосфере концентрации озона в единицах отношения смеси практически всегда возрастают с ростом высоты, оставаясь при этом ниже ПДК [5], опасные уровни озона образуются в пограничном слое в результате его фотохимической генерации. В средних широтах Северного полушария это случается обычно в период с апреля по сентябрь. Концентрации озона при этом обычно зависят от скоростей поступления в атмосферу его предшественников. На территории России концентрации предшественников озона в атмосфере обычно меньшие, чем в Западной Европе и Северной Америке, что в значительной мере обусловлено более холодным климатом и меньшей плотностью населения, количеством автотранспорта и промышленных предприятий. Это приводит к возрастанию влияния в формировании концентраций озона метеорологических факторов.

Из метеорологических факторов на концентрацию озона сильнее всего влияет температура воздуха [4,10,11]. Вместе с ветром она во многом определяет скорость химических реакций. Связь концентраций озона со скоростью ветра нелинейная: содержание озона у земли может увеличиваться за счет притока тропосферного озона при больших скоростях переноса в пограничном слое, но концентрации приземного озона могут резко возрастать и при слабых ветрах, достигая экстремально высоких значений при штиле, благодаря фотохимической генерации озона в загрязненном воздухе [4]. Слабее, но статистически ощутимо концентрация озона зависит и от влажности воздуха: увеличение количества влажного аэрозоля способствует быстрому разрушению озона.

Ниже рассматриваются несколько подходов и методов прогнозирования максимальной за сутки концентрации приземного озона, разработанных и апробированных на материалах наблюдений московского мегаполиса на сети Росгидромета и муниципальной автоматизированной сети контроля загрязнения атмосферы (АСКЗА) ГПУ «Мосэкомониторинг».


I. Статистическая модель
В работах [4,6] для условий мало возмущенной мегаполисом местности (станция Долгопрудный - примерно в 25 км от центра г. Москвы и в нескольких км от окружной автодороги) была предложена статистическая модель, связывающая временные изменения концентраций озона C(d) и метеорологических параметров M_i (d) :



где


«Нормы» для озона (рис.1) и метеорологических параметров могут быть записаны аналитически в виде сумм первых трех годовых гармоник. Для описания сезонной зависимости регрессионных коэффициентов k_i (d) и авторегрессионного коэффициента k_A1 (d) достаточно использовать лишь годовые гармоники [4,6].




Рис.1 Временные изменения максимальной суточной концентрации озона по данным наблюдений на станции МГУ - ГПУ «Мосэкомониторинг» (1), нормы (2) и прогноза по уравнению 4 (3); предельно допустимая концентрация (4).


В частности, для прогноза максимальной суточной концентрации озона с апреля по сентябрь по данным наблюдений на станции Института физики атмосферы (ИФА) РАН - МГУ в период 2002-2005 гг. и метеорологических параметров, зарегистрированных на станции ВДНХ, получена формула (4),



учитывающая всего 3 характеристики:

- аномалию максимальной суточной концентрации озона в предыдущий день;
- величину аномалии максимальной температуры воздуха на день прогноза;
- величину аномалии относительной влажности на день прогноза.


Успешность предложенного метода прогнозирования концентраций приземного озона была протестирована. Для этого использованы наблюдения на автоматических станциях контроля за загрязнением ГПУ «Мосэкомониторинг» в период апрель-сентябрь 2007 г. Качество прогноза для станции МГУ - ГПУ «Мосэкомониторинг» проиллюстрировано на рисунке для августа 2007 г. – месяца, когда на ряде московских станций и в г. Долгопрудном [7] наблюдались концентрации приземного озона, близкие к предельно допустимым. Видно, что на станции МГУ прогнозы близки к данным наблюдений.

В таблице 1 приведены некоторые результаты прогнозирования концентраций приземного озона по формуле (4) на различных станциях ГПУ «Мосэкомониторинг» в сравнении с результатами «инерционного» прогноза.


Для подтверждения успешности прогноза по формулам (1)-(3) для концентраций озона близких или превышающих ПДК, также были вычислены показатели оправдываемости и предупрежденности опасных концентраций озона на станции МГУ – ИФА РАН и трех зарубежных станций в различные годы (таблица 2). Прогноз признавался успешным, если его отклонение от результата наблюдения не превышало 32 мкг м^-3 (что составляет 20 % от ПДК; для измерений такого типа ГОСТ [1] допускает применение средств измерений с погрешностью не более 25 %). Видно, что показатели статистического прогноза превосходят соответствующие показатели инерционного прогноза почти во всех случаях. В частности, случаев не оправдавшихся прогнозов ни на одной из станций не отмечено.


II. Эмпирический метод
Кроме статистической модели прогноза, представленной уравнениями (1)-(3), предлагается метод прогнозирования с помощью уравнения, имеющего простой физический смысл – междусуточное приращение концентрации озона за n дней линейно связано с изменениями метеорологических параметров за тот же срок:


где

l_i (d) – регрессионные коэффициенты для различных метеорологических параметров M_i в юлианский день d (из физических соображений ясно и подтверждается фактическим материалом, что при n, например, не более 3, коэффициент l_i (d) не зависит от n);
r₂(d,n) – ряд остатка с такими характеристиками, как и r₁(d) [4].

При прогнозировании на 1 сут уравнение (5) дает худшие результаты, чем прогноз по уравнениям (1)–(3), но его целесообразно применять для прогнозирования концентраций озона на 2-3 суток.


III. Синоптико-статистический метод
Синоптико-статистический метод прогноза максимальных суточных концентраций озона [9] разрабатывался по данным наблюдений на сети муниципального мониторинга в г. Москве ГПУ «Мосэкомониторинг». Были использованы данные станций, расположенных в городских районах с различной техногенной нагрузкой. Метод основан на регрессионной связи максимальной суточной концентрации озона с максимальной концентрацией в предшествующие сутки и с метеорологическими предикторами, наибольший вклад среди которых имеет комплексный показатель метеорологических условий (КПМУ). По существу этот предиктор идентифицирует возможность формирования аномальных уровней озона в приземном воздухе за счет специфических атмосферных процессов. Весь спектр погодных условий разделен на несколько типов, которым присваивается количественный индекс со значениями от 0,1 до 1 (таблица 3). Близкие к сезону уровни приземного озона описываются индексом КПМУ=0,4.

Первый тип (КПМУ = 0,1) описывает метеорологические условия не по сезону с низким содержанием озона в приземном воздухе. Другой тип (КПМУ = 0,6) описывает метеоусловия, при которых происходит обогащение приземного воздуха озоном за счет интенсивного перемешивания с вышележащими слоями; концентрации озона превышают средний сезонный уровень, но остаются ниже предельно допустимых значений.

Два типа описывают метеорологические условия, благоприятные для активной фотохимической генерации озона в приземном слое, и возможно повышение концентраций до предельно допустимых значений и их превышение. В отдельный тип выделены ситуации, когда повышение концентраций озона обусловлено адвекцией загрязнения и озона из районов природных и антропогенных пожаров. По наблюдениям в московском регионе именно в таких условиях наблюдались самые высокие концентрации приземного озона, и таким ситуациям присвоен самый высокий индекс (КПМУ = 1).

Синоптико-статистический метод прогноза максимальных суточных концентраций приземного озона разрабатывался для трех типов городских территорий – фоновые, примагистральные и смешанного типа. Для апробации метода использовались данные наблюдений на сети «Мосэкомониторинга» и на станции ИФА РАН (на территории метеорологической обсерватории МГУ). В период испытания методики было составлено и оценено от 90 до 330 прогнозов. Получены следующие результаты:
- средняя оправдываемость прогнозов максимальных суточных концентраций приземного озона в холодный период близка к оправдываемости инерционного прогноза;
- оправдываемость методических прогнозов в теплый период превышает примерно на 10 % оправдываемость инерционного прогноза и составляет на первые сутки на различных станциях города 85-95% , на вторые прогностические сутки 75-90%.


Выводы

1. Разработаны синоптико-статистические методы прогноза максимальных суточных концентраций приземного озона, основанные на текущих измерениях его уровней и прогнозе метеорологических характеристик и КПМУ.
2. Разработанные методы дают статистически достоверно лучшие результаты прогноза, чем «климатический» и «инерционный» методы. По сравнению с «инерционным» прогнозом описанные методы снижают дисперсию ошибки прогноза в 1,5- 2 раза.
3. Наиболее значимыми предикторами для прогнозов максимальных суточных концентраций приземного озона на 1-2 суток вперед в Москве являются дата прогноза (юлианский день года), прогнозируемые температура, относительная влажность, индекс «КПМУ», а также уровни приземного озона, наблюдаемые в предшествующие сутки.
4. Полученные прогностические уравнения отражают большую часть влияющих на содержание озона в приземном воздухе факторов, но из-за меняющего газового состава в городах регрессионные коэффициенты необходимо уточнять на выборке, расширенной последующими наблюдениями как минимум за 1,5-2 года.
5. Разработанная классификация метеорологических процессов (КПМУ) при временном отсутствии наблюдений за концентрациями приземного озона может служить основой для оценки возможности формирования высоких уровней озона в городах с высокой антропогенной нагрузкой.
6. КПМУ также может быть использована для оценки влияния адвекции озона и его предшественников в периоды аномально сухой и теплой погоды при наличии в ближайших регионах многочисленных очагов природных пожаров.


Рекомендации о внедрении

Учитывая положительные результаты испытаний, Центральная методическая комиссия по гидрометеорологическим прогнозам Росгидромета в своем решении от 24 апреля 2007 г. рекомендовала методику прогноза максимальных концентраций приземного озона в г. Москве заблаговременностью 48 ч (на первые и вторые сутки) к внедрению в оперативную прогностическую практику ГПУ «Мосэкомониторинг».
Комиссия считает целесообразным выполнить работы по усовершенствованию статистического метода на основе расширенной базы с результатами производственной эксплуатации методики в течении 1,5-2 лет.


Список литературы

1. ГОСТ 12.1.005-06. Воздух рабочей зоны.- 2006.
2. Звягинцев А.М., Беликов И.Б., Егоров В.И. и др. Положительные аномалии приземного озона в июле-августе 2002 г. в Москве и ее окрестностях// Известия РАН. Физика атмосферы и океана-2004.- Т. 40.- № 1.- С. 75-86.
3. Звягинцев А.М., Иванова Н.С., Крученицкий Г.М. и др. Содержание озона над территорией Российской Федерации в третьем квартале 2006 г. // Метеорология и гидрология.- 2006.- № 11.- С. 117-121.
4. Звягинцев А.М., Крученицкий Г.М. Об эмпирической модели приземной концентрации озона вблизи Москвы (г. Долгопрудный)//Известия РАН. Физика атмосферы и океана.-1996.-Т. 32.- № 1.-С.96-100.
5. Звягинцев А.М. Аномалии приземного озона в Европе//Известия РАН. Физика атмосферы и океана.- 2004.- Т. 40.- № 3.- С. 387-396.
6. Звягинцев А.М., Кузнецова И.Н. Изменчивость приземного озона в окрестностях Москвы: результаты десятилетних регулярных наблюдений//Известия РАН. Физика атмосферы и океана.- 2002.-Т. 38.- № 4.- С. 486-495.
7. Звягинцев А.М., Иванова Н.С., Крученицкий Г.М., Кузнецова И.Н., Лезина Е.А. Содержание озона над территорией Российской федерации в 2007 г.// Метеорология и гидрология. 2008.- № 2.-С.120-125.
8. РД 52.27.284-91. МУ. Проведение производственных (оперативных) испытаний новых и усовершенствованных методов гидрометеорологических и гелиофизических прогнозов. – М.: Госкомгидромет, 1991, 150 с.
9. Шалыгина И.Ю., Кузнецова И.Н., Нахаев М.И. и др. О прогнозировании приземного озона в большом городе (на примере Москвы)// Оптика атмосферы и океана.-2007.- Т. 20.- № 7.- С. 651-658.
10. Clark T.L., Karl T.R. Application of prognostic meteorological variables to forecasts of daily maximum one-hour ozone concentrations in the northeastern United States// J. Appl. Meteorol .-1982.- V.21.- № 11.- P. 1662-1671.
11. Jacob D.J. Introduction to Atmospheric Chemistry// Princeton: Princeton University Press.-1999.- 266 p.


Авторы

А.М. Звягинцев, И.Н. Кузнецова, И.Ю. Шалыгина

Звягинцев Анатолий Михайлович, ГУ «Центральная аэрологическая обсерватория»,
azvyagintsev@cao-rhms.ru, (495) 408-61-41

Кузнецова Ирина Николаевна, ГУ «Гидрометцентр России»,
muza@mecom.ru, (499) 255-98-04

Шалыгина Ирина Юрьевна, ГУ «Гидрометцентр России,
shalygina@mecom.ru, (499) 255-98-04