А. М. Звягинцев , И. Н. Кузнецова , И. Ю. Шалыгина 2

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗА МАКСИМАЛЬНЫХ СУТОЧНЫХ КОНЦЕНТРАЦИЙ ПРИЗЕМНОГО ОЗОНА В МОСКВЕ

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 бóльшая 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]. 
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». 
1. 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 километрах от окружной автодороги) была предложена статистическая модель, связывающая временные изменения концентраций озона C(d) и метеорологических параметров Mi(d):

,							 (1)
,    (2)
,								 (3)

где 	C0(d), Mi0(d) – «нормы» (оценки многолетних средних) для озона и различных метеорологических параметров (температура  воздуха, параметры ветра и т.п.) в юлианский день d;
Mi(d) – данные наблюдений (или прогноза) различных метеорологических параметров в день d;
ki(d) – регрессионные коэффициенты для различных метеорологических параметров Mi, зависимые от дня d;
kA1(d) – авторегрессионный коэффициент первого порядка для дня d;
r1(d) – ряд остатка, среднее которого равно 0, а дисперсия существенно меньше, чем у ряда (C(d) - C0(d)).
 «Нормы» для озона (см. рисунок)   и метеорологических параметров могут быть записаны аналитически в виде сумм первых трех годовых гармоник. Для описания сезонной зависимости регрессионных коэффициентов ki(d) и авторегрессионного коэффициента kA1(d) достаточно использовать лишь годовые гармоники [4,6]. 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.

C’(d) = C0(d) – 0,2 + 0,28ΔC(d-1) + (1,73 – 1,13sin(2π d/365) –                2,20cos(2π d/365))XΔT(d) – 0,41XΔH(d) .							 (4)
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 табл. 1 приведены некоторые результаты прогнозирования концентраций приземного озона по формуле (4) на различных станциях ГПУ «Мосэкомониторинг» в сравнении с результатами «инерционного» прогноза.
Таблица 1
Показатели успешности инерционного и методического прогнозов концентраций приземного озона  в период апрель-сентябрь 2007 г.
Показатели успешности
прогнозов	Метод
прогноза	Наименования станций	
		Марьино	Зеленоград	Кутузовский пр.-1	Кутузовский пр.-2	МГУ	Лосиный остров	Ново-Косино	ул. Туристская	ул. Спиридоновка	
КК	Инерционный	0,76	0,75	0,6	0,59	0,6	0,68	0,71	0,72	0,69	
КК	Формула (4)	0,73	0,78	0,76	0,77	0,81	0,77	0,74	0,84	0,82	
СО	Инерционный	24,8	19,9	22,4	14,7	26,6	25,5	30	26,3	42,2	
СО	Формула (4)	20,7	18,1	17,4	16,4	17,2	18,7	26,5	17,5	22,5	

Примечание. КК – коэффициент корреляции,  СО – стандартное отклонение.
Из таблицы видно, что качество прогноза по формуле (4) на 8 из 9 станций превосходит качество 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 станциях в различные годы (табл. 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.
Таблица 2
Оправдываемость (%) и предупрежденность (%) прогноза опасных концентраций озона различными методами на различных станциях

Характеристики
качества прогноза превышений ПДК	Метод прогноза	Вестерланд (Германия), 2002-
2003 гг.	Вальдхоф (Германия), 2002-
2003 гг.	Дойсельбах (Германия), 2002-
2003 гг.	МГУ-ИФА РАН, 2002-
2005 гг.	
Оправдываемость	формулы (1-3)	100	100	100	100	
	 Инерционный
	25	67	67	50	
Предупрежденность	формулы (1-3)	75	83	85	100	
	 инерционный	75	67	89	38	

.
2. 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:
 ,		(5)
где 	li(d) – регрессионные коэффициенты для различных метеорологических  параметров Mi в юлианский день d (из физических соображений ясно и подтверждается фактическим материалом, что при n, например, не более 3, коэффициент li(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 сут.

3. 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 (табл. 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 сут на различных станциях города 85-95% , на вторые прогностические сут 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 сут 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.

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.

 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).

Таблица 3
Градации максимальных суточных концентраций приземного озона и соответствующие им  типы синоптических процессов. Теплый период

Градация,
мкг/м3	

Синоптические процессы	Сопутствующие явления	Код	
		относительная влажность(%)
в период
12-17 ч	осадки
днем	скорость ветра		
 Не более 30	Аномально низкий уровень концентрации	Теплый фронт на периферии циклона 	выше 80	моросящие	в ПСА 8-15 м/с	

0,1	
		Центр циклона с выраженной фронтальной зоной 	выше 90	от умеренных - до сильных 			
		Холодный фронт, тыловая часть фронтальной зоны в сутки прохождения холодного фронта	выше 80	дожди	в ПСА не меньше 
10 м/с, у земли - порывистый		
		Тыловой гребень, антициклон после прохождения холодного фронта (в следующие сутки)	55-70	слабые или без осадков 	в ПСА не меньше 8 м/с, порывы у земли 8-10 м/с 		
100-135	Аномально высокий
 уровень концентрации	(март- 1-ая половина апреля). 
Теплый сектор антициклона или циклона перед холодным фронтом	50-65	без осадков, малооблачно	в ПСА 10-15 м/с, 
у земли – порывистый
8-13 м/с	
0,6	
110-159		Теплый сектор антициклона или циклона, а также малоградиентное барическое поле в период устойчивой аномально теплой погоды. 	25-50	переменная облачность,
отдельные дожди, грозы	в ПСА - не более 
5 м/с, 
у земли - слабый
(преимущественно южной четверти)	
0,7	
160 и
более		Малоградиентное барическое поле, аномально теплая устойчивая погода длительностью не менее 1 сут, ночью и ранним утром - устойчивая стратификация ПСА (инверсия температуры) 	25-50	без осадков 	в ПСА - слабый 
(3 - 5 м/с)	
0,9	
160-250		Периферия антициклона, малоградиентное барическое поле с переносом воздушной массы в нижней атмосфере из района горящих лесных, торфяных пожаров. 	До 50 	без осадков 	в ПСА 3- 7 м/с и менее	
1,0	
30-110	Средний сезонный уровень (± 2СКО)				0,4	
             Примечание. ПСА – пограничный слой атмосферы, СКО – среднеквадратическое отклонение.