Himalayan Mountains seen from Space

Trong những tháng qua, nhóm Chất lượng Không khí Thế giới đã nỗ lực phân tích một số mô hình dự báo Chất lượng Không khí mới, cũng như cải thiện trình diễn mô hình dự báo Chất lượng Không khí.

Bài viết này sẽ trình bày trình diễn mô hình dự báo mới nhất, dựa trên Dân số lưới của thế giới ( GPW ) và sẽ được áp dụng để phân tích dự báo Chất lượng không khí cho khu vực Bắc Ấn Độ (bao gồm Bangladesh, Pakistan và Nepal).

Mô hình dự báo và tính toán vẫn dựa trên Dự báo Gió GFS, như chúng tôi đã trình bày trong bài viết trước về dự báo ở khu vực Bắc Kinh rằng gió là thành phần thiết yếu để dự báo Chất lượng Không khí.

Tuy nhiên, không giống như mô phỏng trước đây trong đó các nguồn ô nhiễm được đặt tùy ý ở các vị trí cụ thể trong khu vực Hà Bắc, mô hình được sử dụng cho dự báo miền Bắc Ấn Độ này dựa trên Dân số thế giới theo lưới (còn gọi là GPW 2015 ) từ Đại học Columbia CIESIN ^[1] :

Giả định là số lượng người sống trong một khu vực nhất định càng cao thì khả năng ong bị ô nhiễm do con người tạo ra càng cao.

Đây thực sự không phải là giả định đúng 100% vì mức độ ô nhiễm do các ngành công nghiệp nặng tạo ra có thể cao hơn nhiều so với mức độ ô nhiễm do dân số tạo ra, nhưng đó là điều chúng tôi sẽ đề cập trong bài viết tiếp theo. Vì vậy, đối với bài viết này, điều cần thiết là xác minh tác động của gió đến tình trạng ô nhiễm theo giả định về mối tương quan giữa mật độ dân số và nồng độ ô nhiễm.

Hình ảnh bên dưới hiển thị mô hình mật độ (ở độ phân giải 0,2°) được sử dụng để mô phỏng. Mỗi "pixel" hoặc điểm trên bản đồ dạng lưới này được coi là một nguồn ô nhiễm. Màu xanh lá cây được sử dụng cho các khu vực có mật độ dân số thấp, tạo ra lượng ô nhiễm rất nhỏ, trong khi màu tối hơn đại diện cho các khu vực có cả dân số và ô nhiễm phát sinh cao hơn.

Population Density (persons per square meter)

Hình ảnh động bên dưới hiển thị nồng độ thời gian thực dựa trên dữ liệu gió ^[2] thực tế. Lưu ý rằng mã màu và các mức nồng độ liên quan là tùy ý - và không thể (và không nên) liên kết một-một với các mức AQI mà không cần làm thêm. Ý tưởng cơ bản là vẽ đồ thị các vùng có nhiều khả năng có nồng độ chất ô nhiễm cao hoặc rất cao dựa trên dự báo tình trạng gió.

Không có quá nhiều ngạc nhiên, New Delhi đang chứng kiến mức độ tập trung ô nhiễm cao, nhưng điều thực sự thú vị là so sánh tình hình ở New Delhi với Bắc Kinh: Ở Bắc Kinh, gần như không có ô nhiễm do con người gây ra ở vùng gần phía bắc, vì vậy, khi gió thổi từ phía bắc, không khí ngay lập tức được làm sạch. Nhưng đối với New Delhi, mật độ dân số ở phía bắc vẫn khá cao nên cơ hội nhận được không khí sạch ngay lập tức từ phía bắc thấp hơn nhiều. Nói cách khác, New Delhi yêu cầu lượng thông gió (hoặc năng lượng gió tích lũy) cao hơn nhiều để làm sạch không khí.

Quan sát thứ hai là tình hình ở Bangladesh: Từ mô phỏng trên, tình trạng ô nhiễm rõ ràng đang bị mắc kẹt ở Bangladesh do sự gần gũi của các ngọn núi ở phía Đông và phía Bắc. Đó thực sự không phải là điều ngạc nhiên đối với những ai đang sống ở Dhaka.

(Lưu ý: Vài ngày sau khi bài viết này được viết, Cơ quan tư vấn Hoa Kỳ tại Dhaka bắt đầu xuất bản Dữ liệu chất lượng không khí của họ, bạn có thể tìm thấy dữ liệu này từ liên kết này: city/bangladesh/dhaka/us-consulate ).

Để biết thêm thông tin về Chất lượng không khí ở Bangladesh, bạn có thể tham khảo trang này: country/bangladesh/ .

Tóm lại, mô hình dự báo này vẫn chưa hoàn thiện, nhưng ít nhất, nó có ưu điểm là cho thấy tác động của gió đến nồng độ ô nhiễm ở miền Bắc Ấn Độ, và đặc biệt là dãy núi Himalaya đang bẫy ô nhiễm không khí như thế nào. Trong phiên bản tiếp theo, chúng tôi sẽ giới thiệu phiên bản nâng cao cho các nguồn ô nhiễm, có tính đến dòng dương đã biết mà chúng tôi có thể khấu trừ khỏi các quan sát.