Himalayan Mountains seen from Space

過去数か月間、世界大気質チームは、大気質予測モデルのデモンストレーターの改善と同様に、いくつかの新しい大気質予測モデルの分析に取り組んできました。

この記事では、世界のグリッド人口 ( GPW ) に基づき、インド北部地域 (バングラデシュ、パキスタン、ネパールを含む) の大気質予測の分析に適用される最新の予測モデル デモンストレーターを紹介します。

北京地域の予報に関する前回の記事で風が大気質予測に不可欠な要素であることを実証したように、予報モデルと計算は依然として GFS 風予報に基づいています。

ただし、汚染源が河北地域の特定の場所に恣意的に配置されていた以前のシミュレーションとは異なり、このインド北部の予測に使用されたモデルは、コロンビア大学 CIESIN の世界のグリッド人口(別名GPW 2015 ) に基づいています。 ^[1] :

特定の地域に住む人の数が多いほど、人為的汚染が発生する可能性が高くなるという仮定があります。

重工業によって生成される汚染は、人口によって生成される汚染よりもはるかに高い可能性があるため、これは確かに 100% 正しい仮定ではありませんが、それについては次の記事で取り上げます。そこで、この記事では、人口密度と汚染濃度との相関関係を仮定して、風が汚染に与える影響を検証したいと考えています。

下の画像は、シミュレーションに使用された密度モデル (解像度 0.2°) を示しています。この格子状の地図上の各「ピクセル」、つまり点は汚染源とみなされます。緑色は汚染の発生量が非常に少ない低密度地域に使用され、濃い色は人口と発生した汚染の両方が高いゾーンを表します。

Population Density (persons per square meter)

下のアニメーションは、実際の^[2]風データに基づいたリアルタイムの集中度を示しています。色分けとそれに関連する濃度レベルは任意であり、追加の作業を行わずに AQI レベルに 1 対 1 で関連付けることはできません (また、関連付けるべきではありません)。重要なアイデアは、風の状態の予測に基づいて、汚染物質の濃度が高い、または非常に高い可能性が高いゾーンをプロットすることです。

それほど驚くことではないが、ニューデリーでは高レベルの汚染濃度が見られているが、本当に興味深いのは、ニューデリーの状況を北京と比較してみることである。北京では、文字通り、北部付近では人為的汚染がほとんどない。北風が吹くと、空気はすぐにきれいになります。しかし、ニューデリーの場合、北部の人口密度は依然としてかなり高いため、北部からすぐにきれいな空気を得る可能性ははるかに低くなります。言い換えれば、ニューデリーでは空気を浄化するために、はるかに大量の換気（または累積風力発電）が必要です。

2 番目の観察は、バングラデシュの状況です。上記のシミュレーションから、バングラデシュでは東と北の山が近いため、明らかに汚染が閉じ込められています。実際、ダッカに住んでいる人にとっては驚くべきことではありません。

(注: この記事が書かれてから数日後、ダッカの米国諮問機関は大気質データの公開を開始しました。このデータは次のリンクからご覧いただけます: city/bangladesh/dhaka/us-consulate )。

バングラデシュの大気質の詳細については、次のページを参照してください: country/bangladesh/ 。

結論として、この予測モデルはまだ完成にはほど遠いですが、少なくともインド北部の汚染濃度に対する風の影響、特にヒマラヤ山脈が大気汚染をどのように捕らえているかを示すことができるという利点があります。次のバージョンでは、観測から差し引くことができる既知の正のフラックスを考慮に入れて、汚染源の強化されたバージョンを導入します。