Фото: pixabay.com
Система, которую разрабатывают ученые, определяет источники загрязнений и моделирует перенос вредных веществ в атмосфере.
Чтобы предсказать, как в атмосфере будут распределяться загрязняющие примеси, а значит, каким окажется качество воздуха, необходимо учитывать всё, что оказывает воздействие на его состав. Источниками загрязнения могут быть, например, выбросы с предприятий и транспорта, свалки, пожары. Кроме того, в атмосфере под влиянием солнечного света и влажности, как в огромном химическом реакторе, происходят химические трансформации, в результате которых образуются новые вещества-загрязнители.
«Зачастую получить всю необходимую для построения прогнозов и оценок информацию невозможно. Мы не всегда точно знаем источники загрязнения, а также не всегда понятно, по какому пути пойдут химические трансформации. Поэтому приходится использовать данные мониторинга, которые имеют неполный характер: в них содержатся измерительные шумы, могут быть перерывы в наблюдениях», — говорит старший научный сотрудник Института вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, кандидат физико-математических наук Алексей Пененко.
Чтобы восполнить недостаток информации, в ИВМиМГ СО РАН используют специальные математические методы, называемые методами обратного моделирования. Они позволяют совместить данные, полученные с помощью мониторинга, с оценками источников загрязнений, и на этой основе получить картину уровня загрязнений.
Математики совместно с Институтом оптики атмосферы им. В. Е. Зуева СО РАН (Томск) и Сибирским региональным научно-исследовательским гидрометеорологическим институтом разработали систему IMDAF (Inverse Modeling and Data Assimilation Framework). Она определяет источники загрязнений по данным контактных и дистанционных измерений, а также моделирует перенос загрязнений от конкретных источников с учетом химических трансформаций. Эта система может работать в режиме реального времени.