Himalayan Mountains seen from Space

Током протеклих месеци, светски тим за квалитет ваздуха радио је на анализи неколико нових модела прогнозе квалитета ваздуха, као и на побољшању демонстратора модела прогнозе квалитета ваздуха.

Овај чланак ће представити најновији демонстратор модела прогнозе, који је заснован на Мрежној популацији света ( ГПВ ), а који ће се применити за анализу прогнозе квалитета ваздуха за регион северне Индије (укључујући Бангладеш, Пакистан и Непал).

Модел прогнозе и прорачун и даље се заснивају на ГФС прогнози ветра, као што смо демонстрирали у претходном чланку о прогнози у региону Пекинга да је ветар суштинска компонента за прогнозу квалитета ваздуха.

Међутим, за разлику од претходне симулације где су извори загађења били произвољно лоцирани на одређеним локацијама у региону Хебеи, модел који се користи за ову прогнозу за северну Индију заснива се на Мрежној популацији света (ака ГПВ 2015 ) са Универзитета Колумбија ЦИЕСИН ^[1] :

Претпоставка је да што је већи број људи који живе на датом подручју, то је већа шанса за стварање антропогеног загађења.

То заиста није 100% тачна претпоставка јер загађење које ствара тешка индустрија може бити много веће од загађења које генерише становништво, али то је нешто о чему ћемо се позабавити у нашем следећем чланку. Дакле, за овај чланак се жели проверити утицај ветра на загађење под претпоставком корелације између густине насељености и концентрације загађења.

Слика испод приказује модел густине (у резолуцији 0,2°) коришћен за симулацију. Сваки „пиксел“, или тачка на овој мрежној мапи, сматра се извором загађења. Зелена боја се користи за регионе ниске густине, који генеришу веома малу количину загађења, док тамније боје представљају зоне у којима је и становништво и генерисано загађење веће.

Population Density (persons per square meter)

Анимација испод приказује концентрацију у реалном времену на основу стварних ^[2] података о ветру. Имајте на уму да су кодирање боја и повезани нивои концентрације произвољни – и не могу (и не би требало) да се повезују један на један са нивоима АКИ без даљег рада. Основна идеја је да се уцртају зоне за које је већа вероватноћа да ће имати високу или веома високу концентрацију загађивача на основу прогнозе стања ветра.

Без превише изненађења, Њу Делхи биљежи висок ниво концентрације загађења, али оно што је заиста интересантно је упоредити ситуацију у Њу Делхију у поређењу са Пекингом: У Пекингу буквално готово да нема антропогеног загађења на блиском сјеверу, тако да, када ветар дува са севера, ваздух се одмах чисти. Али за Њу Делхи је густина насељености на северу и даље прилично висока, тако да су шансе да се одмах добије чист ваздух са севера много мање. Речју, Њу Делхију је потребна много већа количина вентилације (или акумулиране снаге ветра) да би се његов ваздух очистио.

Друго запажање је ситуација у Бангладешу: Из горње симулације, загађење је очигледно заробљено у Бангладешу близином планина на истоку и северу. То заправо није изненађење за било кога ко живи у Даки.

(Напомена: Неколико дана након што је овај чланак написан, амерички консултат у Даки почео је да објављује своје податке о квалитету ваздуха, које можете пронаћи на овом линку: цити/бангладесх/дхака/ус-цонсулате ).

За више информација о квалитету ваздуха у Бангладешу, можете погледати ову страницу: цоунтри/бангладесх/ .

Као закључак, овај модел прогнозе је још далеко од тога да буде потпун, али барем има предност што показује утицај ветра на концентрацију загађења у северној Индији, а посебно како Хималајске планине задржавају загађење ваздуха. У следећој верзији увешћемо побољшану верзију за изворе загађења, узимајући у обзир познати позитивни флукс који можемо да одузмемо из посматрања.