Авг 18 2006

КРАТКОСРОЧНЫЙ ПРОГНОЗ КОНЦЕНТРАЦИЙ ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЕЩЕСТВ В АТМОСФЕРЕ

Опубликовано в 18:25 в категории Одесский регион

КРАТКОСРОЧНЫЙ ПРОГНОЗ КОНЦЕНТРАЦИЙ
ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЕЩЕСТВ В АТМОСФЕРЕ

В.Н.Хохлов1, А.В.Глушков1, В.Н.Рыбин2, А.М.Хуторной2, Ю.Я.Бунякова1

1Одесский государственный экологический университет

2Южный научный центр НАН и МОН

Большая часть моделей, использующихся в настоящее время для оценки состояния (а так же, прогноза) уровня загрязнения атмосферы, является или детерминистическими моделями, или основана на простых статистических регрессиях. Успешность этих моделей, однако, ограничивается как их неспособностью описать нелинейные характеристики загрязняющих веществ, так и недостаточным пониманием вовлеченных физических и химических процессов.

В современной теории прогнозов временной ряд рассматривается как реализация случайного процесса, когда случайность является результатом сложного движения с многими независимыми степенями свободы. Альтернативой случайности является хаос, который имеет место в очень простых детерминистических системах. Хотя хаос устанавливает фундаментальное ограничение на долгосрочный прогноз, он может использоваться для краткосрочного прогноза: данные, выглядящие случайными, могут содержать в себе простые детерминистические взаимосвязи, имеющие только несколько степеней свободы. Такой подход с успехом использовался при анализе многих гидрометеорологических характеристик [1], в том числе временных рядов составляющих атмосферного воздуха [2].

Динамика изменений концентраций различных газов (в том числе и парниковых) в атмосфере вызывает интерес, по крайней мере, по двум причинам. Во-первых, имеется экологический аспект, связанный со значительной загрязненностью воздуха в промышленных центрах. Во-вторых, в моделях краткосрочного прогноза погоды учитываются процессы фотохимии (в модели Arpège-Aladin такой модуль учитывает 168 реакций между 56 составляющими атмосферного воздуха и 51 реакцию фотодиссоциации). Внедрение этих процессов в прогностические системы увеличивает машинное время, требуемое для прогнозирования. Поэтому в последнее время существует тенденция к замене физических параметризаций методиками, не требующими знаний о физике или химии, обусловливающих процесс, что существенно уменьшает время расчета. Относительно концентраций отдельных вредных веществ в атмосфере, имеется множество физико-химических механизмов, определяющих динамику их изменений и действующих в широком диапазоне временных и пространственных масштабов, что и определяет сложность эволюции системы.

В настоящем исследовании делается попытка краткосрочного прогнозирования концентраций загрязняющих веществ в атмосфере двух крупных промышленных районов – Одессы и Гданьского региона. Не останавливаясь на методике, приведем лишь оценки некоторых характеристик успешности прогноза в указанных регионах (табл. 1 и 2).

Отметим, что дискретность наблюдений в Гданьском регионе составляет 1 час, тогда как в Одессе одни сутки минимум. Теоретически, длина временного ряда среднесуточных концентраций диоксида серы, двуокиси азота и пыли за период с 1976 по 2002 год должна составлять 9862 значений, что является вполне достаточным для адекватного восстановления аттрактора в случае, если наблюдается хаотический режим. Однако для такого временного ряда характерно большое количество недостающих данных, а восстановление отсутствующих значений методами теории хаоса не представляется возможным.

Таблица 1

Коэффициент корреляции (r) между фактическим и прогностическим
рядами и среднеквадратическая ошибка прогноза (σ) для прогноза
различной заблаговременности NO2 и SO2 на постах Гданьского региона
для 900 случайно выбранных точек ряда

NO2

SO2

6 ч.

12 ч.

18 ч.

24 ч.

6 ч.

12 ч.

18 ч.

24 ч.

Пост 6 (Сопот)

r

0,99

0,99

0,98

0,98

0,97

0,96

0,96

0,95

σ

3,71

3,89

4,34

5,01

1,15

1,63

2,05

2,83

Пост 9 (Гдыня)

r

0,99

0,99

0,98

0,98

0,98

0,97

0,96

0,95

σ

3,57

3,90

4,29

4,97

1,11

1,68

2,07

2,82

Таблица 2

Коэффициент корреляции (r) между фактическим и прогностическим
рядами и среднеквадратическая ошибка прогноза (σ) для прогноза
различной заблаговременности пыли на посту №18 г. Одессы

Период осреднения и прогноз

сутки

неделя

15 суток

месяц

r

0,72

0,69

0,76

0,80

σ

0,10

0,09

0,12

0,10

Более того, некоторое количество отсутствующих значений присутствует также и во временном ряду средних за неделю величин концентраций, длина которого составляет 1408 значений. Лишь временные ряды средних значений за половину месяца и месяц могут считаться полностью непрерывными, однако длина этих рядов (648 и 324 соответственно) не является вполне достаточной для восстановления аттрактора. Представленные здесь результаты для временного ряда пыли на посту 18 в Одессе с осреднением в одни сутки, неделю, половину месяца и месяц являются наиболее адекватными, а в самом ряду количество периодов с отсутствующими данными, а также их продолжительность, являются наименьшими.

Проведенный анализ показал, что в большинстве временных рядов концентраций вредных веществ в г. Одессе присутствует хаотический режим, а это значит, что к ним можно применить и метод краткосрочного прогноза, основанный на положениях теории хаоса. Однако плохое качество этих данных не позволяет осуществить более менее качественный прогноз, как это показано на примере Гданьского региона. С нашей точки зрения, использование современной автоматической измерительной аппаратуры позволит не только получить адекватную информацию о состоянии воздушного бассейна в Одессе, но и достаточно успешно его спрогнозировать на 1-2 суток. При этом достоинством предложенной методики является то, что кроме временных рядов концентраций, другая информация не нужна.

1. Sivakumar B. Chaos theory in geophysics: past, present and future // Chaos, Solitons & Fractals. – 2004. – Vol. 19. – P. 441-462.

2. Glushkov A.V., Bunyakova Yu.Ya., Khokhlov V.N., Prepelitsa G.P., Tsenenko I.A. Sensing air pollution field structure in the industrial city\’s atmosphere: stochasticity and effects of chaos // Sensor Electronics and Microsystem Technologies. – 2005. – №. 1. – P. 80-84.

Нет пока ответов

Комментарии закрыты.