Im Bereich der Luftqualitätsvorhersage hängt die Präzision der Vorhersagen weitgehend von der Genauigkeit der Emissionsinventardaten ab. Herkömmliche Methoden, die oft nur einmal im Jahr oder seltener aktualisiert werden, stehen vor der Herausforderung, mit der dynamischen Natur der Luftschadstoffemissionen Schritt zu halten. Dieses Problem ist in China besonders wichtig, wo schnelle Veränderungen bei den Luftschadstoffen einen agileren Ansatz erfordern.
Eine aktuelle Studie des Instituts für Atmosphärenphysik befasst sich mit dieser Herausforderung und wurde in veröffentlicht Briefe zu Umweltwissenschaften und -technologie und als zusätzliches Cover der Zeitschrift vorgestellt, hat ein innovatives Emissionsaktualisierungsschema vorgeschlagen, das auf die Vorhersage der Luftqualität zugeschnitten ist.
Laut dem Erstautor Dr. Huangjian Wu liegt die Stärke des neuen Ansatzes darin, dass der neue Ansatz im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden den Rechenaufwand deutlich um beeindruckende 84 % reduziert, wodurch die Ensemble-basierte Emissionsinversion kostengünstig und praktisch wird zur betrieblichen Luftqualitätsvorhersage.
Co-Autor Prof. Xiao Tang erklärte das Wesentliche des Ansatzes: „Unsere Methodik baut auf dem ChemDAS-Datenassimilationssystem auf und macht einen bedeutenden Schritt nach vorne, indem sie Ensemblesimulationen und Prognosen entkoppelt, die für die Emissionsinversion erforderlich sind. Dies ermöglicht die tägliche Schätzung der Emissionen für große.“ Schadstoffe in städtischen Gebieten.
Dies wird von Dr. Lei Kong, einem weiteren Mitwirkenden der Studie, bestätigt: „Unsere Technik schätzt die Emissionen wichtiger Schadstoffe wie CO, SO2, NOx, VOCs sowie PM2,5- und PM10-Vorläufer, indem sie die beobachteten Konzentrationen von CO, SO2, NO2 assimiliert. O3, PM2,5 bzw. PM10.“
Die innovative Methode wurde bereits erfolgreich im China National Environmental Monitoring Center (CNEMC) implementiert, wo sie die Online-Invertierung und Aktualisierung von Emissionsinventaren für betriebliche Prognosen ermöglicht. „Unser Ansatz erhöht nicht nur die Prognosegenauigkeit, sondern ermöglicht auch eine zeitnahe Einschätzung von Veränderungen der atmosphärischen Schadstoffemissionen“, betont Prof. Zifa Wang, korrespondierende Autorin der Studie.
In Tests, die zwischen Januar und Februar 2022 durchgeführt wurden, führte die neue Methode zu einer bemerkenswerten Reduzierung der quadratischen Mittelfehler bei 7-Tage-PM2,5-Vorhersagen um 7,1 % und zu deutlich verbesserten Vorhersagen für Schadstoffe wie O3. Darüber hinaus zeigten die aktualisierten Emissionsdaten eine erhebliche Reduzierung der Stickoxidemissionen während der Olympischen Winterspiele 2022 in Peking, wobei Peking eine Reduzierung um 53,5 %, Zhangjiakou um 42,7 % und die Provinz Hebei um 48,6 % verzeichnete.
Dieser Ansatz könnte die Vorhersage der Luftqualität durch die Bereitstellung zeitnaher, genauer und kostengünstiger Emissionsaktualisierungen vorantreiben und so zum Ziel einer gesünderen Luft für alle beitragen.
Mehr Informationen:
Huangjian Wu et al., Luftqualitätsprognose mit umgekehrt aktualisierten Emissionen für China, Briefe zu Umweltwissenschaften und -technologie (2023). DOI: 10.1021/acs.estlett.3c00266