Himalayan Mountains seen from Space
Durante os últimos meses, a equipa da Qualidade do Ar Mundial tem trabalhado na análise de vários novos modelos de previsão da Qualidade do Ar, bem como na melhoria do demonstrador do modelo de previsão da Qualidade do Ar.
Este artigo apresentará o mais recente demonstrador do modelo de previsão, que se baseia no Gridded Population of the World ( GPW ), e que será aplicado para analisar a previsão da Qualidade do Ar para a região do Norte da Índia (incluindo Bangladesh, Paquistão e Nepal).
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O modelo de previsão e cálculo ainda é baseado no GFS Wind Forecast, como demonstramos no artigo anterior sobre a previsão na região de Pequim de que o vento é um componente essencial para a previsão da Qualidade do Ar.
No entanto, ao contrário da simulação anterior, onde as fontes de poluição estavam arbitrariamente localizadas em locais específicos na região de Hebei, o modelo utilizado para esta previsão do Norte da Índia baseia-se na População em Grade do Mundo (também conhecida como GPW 2015 ) da Universidade de Columbia CIESIN. [1] :
A suposição é que quanto maior o número de pessoas que vivem em uma determinada área, maior a chance de geração de poluição antropogênica .
Na verdade, não é uma suposição 100% correta, uma vez que a poluição gerada pelas indústrias pesadas pode ser muito superior à poluição gerada pela população, mas isso é algo que abordaremos no nosso próximo artigo. Assim, para este artigo, o que se pretende é verificar o impacto do vento na poluição sob o pressuposto de uma correlação entre a densidade populacional e a concentração da poluição.
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A imagem abaixo mostra o modelo de densidade (com resolução de 0,2°) usado para a simulação. Cada “pixel”, ou ponto neste mapa quadriculado, é considerado uma fonte de poluição. A cor verde é usada para regiões de baixa densidade, que geram uma quantidade muito pequena de poluição, enquanto as cores mais escuras representam zonas onde a poluição populacional e gerada é maior.
Population Density (persons per square meter)
A animação abaixo mostra a concentração em tempo real com base em dados reais de vento [2] . Observe que o código de cores e os níveis de concentração associados são arbitrários - e não podem (e não devem) ser associados individualmente aos níveis de AQI sem trabalho adicional. A ideia essencial é traçar as zonas com maior probabilidade de ter concentrações de poluentes elevadas ou muito elevadas com base na previsão das condições do vento.
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Sem muita surpresa, Nova Deli está a registar um elevado nível de concentração de poluição, mas o que é realmente interessante é comparar a situação em Nova Deli com a de Pequim: Em Pequim, não há literalmente quase nenhuma poluição antropogénica no norte próximo, por isso, quando o vento sopra do norte, o ar fica imediatamente limpo. Mas para Nova Deli a densidade populacional no Norte ainda é bastante elevada, pelo que a probabilidade de obter ar limpo imediato do Norte é muito menor. Em outras palavras, Nova Delhi requer uma quantidade muito maior de ventilação (ou energia eólica acumulada) para limpar o ar.
A segunda observação é a situação no Bangladesh: a partir da simulação acima, a poluição está obviamente a ficar presa no Bangladesh pela proximidade das montanhas no Leste e no Norte. Na verdade, isso não é uma surpresa para quem vive em Dhaka.
Infelizmente, não há nenhuma estação de monitoramento disponível em Bangladesh/Dhaka no momento em que este artigo foi escrito, portanto, não é possível verificar a precisão da previsão em comparação com as observações reais.
(Nota: Poucos dias após a redação deste artigo, o Consultado dos EUA em Dhaka começou a publicar seus Dados de Qualidade do Ar, que você pode encontrar neste link: city/bangladesh/dhaka/us-consulate ).
Para obter mais informações sobre a qualidade do ar em Bangladesh, você pode consultar esta página: country/bangladesh/ .
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Concluindo, este modelo de previsão ainda está longe de estar completo, mas pelo menos tem a vantagem de mostrar o impacto do vento na concentração da poluição no norte da Índia e, especialmente, como as montanhas do Himalaia estão retendo a poluição atmosférica. Na próxima versão, iremos introduzir uma versão melhorada para as fontes de poluição, tendo em conta o fluxo positivo conhecido que pode ser deduzido das observações.
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Observação: para que o visualizador de previsão em tempo real pudesse lidar com uma região tão ampla, nossa equipe teve que trabalhar duro em algumas melhorias e otimizações. Agora estamos trabalhando em uma versão ainda mais otimizada, capaz de lidar com mais de 10K partículas, e estamos considerando tornar seu código de código aberto, então se você estiver interessado, envie-nos uma mensagem através do quadro de "discussão" abaixo (vamos apenas torná-lo de código aberto somente se houver demanda suficiente).
