Ocena dostępnych danych wejściowych do symulacji retrospekcyjnych w modelu meteorologicznym WRF

The paper presents outcomes of the study assessing the influence of meteorological input data quality on the results of short-term simulations performed with the WRF (Weather Research and Forecasting) modelling system. Input data that provide initial conditions in WRF model and which define spatially and temporally varying basic meteorological parameters were derived from publicly available global databases, including ERA-Interim (Interim ECMWF Re-Analysis), NASA MERRA (National Aeronautics and Space Administration Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications) and NCEP CFSv2 (National Centre for Atmospheric Research Climate Forecast System v2). Using acquired data the series of short-term simulations of two-week episodes in July 2015 and January 2016 were performed in the coarse grid with a resolution of 9 km x 9 km covering the area of Poland (d01) and nested grid with a resolution of 3 km x 3 km (d02) comprising the area of the south-western Poland. The simulation results were compared with the observations from selected surface weather stations within computational area. Evaluation of the model was performed using statistical performance measures. Statistical validation indicates a high correlation between modelled and observed values of the analysed meteorological parameters. No significant impact of the source of input meteorological data for the short-term simulations using the examined spatial resolution was observed. The WRF modelling system accordingly represents the actual time trends of the analysed meteorological parameters. However, some discrepancies are noticeable in terms of the maximum and minimum values of the calculated meteorological parameters and in case of highly variable parameters (10 m wind speed). To some extent errors can be explained by the inevitable inaccuracy of the measurement point elevation (relative to sea level) estimated in the model, which results from the averaging process of terrain height within each grid cell, resulting in worse model performance especially over complex area.Przedstawiono wyniki badań oceniających wpływ jakości wprowadzanych do modelu WRF (Weather Research and Forecasting) wejściowych danych meteorologicznych na jakość prowadzonych symulacji krótkoterminowych. Dane wejściowe do modelu WRF opisujące w układzie przestrzenno-czasowym warunki początkowe dla podstawowych parametrów meteorologicznych pozyskano z powszechnie dostępnych, globalnych, meteorologicznych baz danych, takich jak: ERA-Interim (Interim ECMWF Re-Analysis), NASA MERRA (National Aeronautics and Space Administration Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications) oraz NCEP CFSv2 (National Centre for Atmospheric Research Climate Forecast System v2). Za pomocą pozyskanych danych wykonano symulacje dwutygodniowych epizodów występujących w lipcu 2015 roku oraz styczniu 2016 roku. Obliczenia przeprowadzono w siatce podstawowej o rozdzielczości 9 km x 9 km, obejmującej obszar Polski (d01) oraz w siatce zagnieżdżonej o rozdzielczości 3 km x 3 km (d02), obejmującej teren Polski południowo-zachodniej. Wyniki symulacji porównano z obserwacjami pochodzącymi z wybranych meteorologicznych stacji naziemnych w obrębie obszaru obliczeniowego. Oceny jakości wyników dokonano za pomocą wskaźników statystycznych opisujących skuteczność prognostyczną modeli. Przeprowadzona analiza statystyczna wskazuje na dużą korelację wyników obliczeń z pomiarami analizowanych parametrów meteorologicznych. Przy symulacji krótkich epizodów w zakresie badanych rozdzielczości przestrzennych nie obserwuje się istotnego wpływu użytego źródła meteorologicznych danych wejściowych na jakość wyników obliczeń. Model WRF w sposób poprawny odzwierciedla trendy rzeczywistych zmienności badanych parametrów meteorologicznych. Pewne rozbieżności pojawiają się jednak w odwzorowaniu wartości maksymalnych i minimalnych obliczanych parametrów oraz w przypadku bardzo zmiennych parametrów (prędkość wiatru na wys. 10 m). W pewnym zakresie błędy można tłumaczyć nieuniknioną niedokładnością wyznaczenia wysokości punktu pomiarowego (względem poziomu morza) związaną z uśrednianiem wysokości terenu w poszczególnych oczkach siatki obliczeniowej, co powoduje również gorszą skuteczność prognostyczną modelu na terenie o skomplikowanej orografii

Szacowana wartość emisji biogenicznych lotnych związków organicznych w Polsce w lipcu 2015 roku

Natural emissions of volatile organic compounds (VOCs), especially from terrestrial plants, have significant effects on the atmospheric chemical composition and physical characteristics. They take part in the formation of new compounds, including secondary pollutants such as tropospheric ozone, as they are highly reactive and their residence time in air is relatively short. For this reason, a reliable inventory of biogenic volatile organic compounds (BVOCs) emission is of significant importance in regional air quality modelling and assessment. In the paper, the preliminary studies on the BVOCs emission in Poland were presented, with the use of the MEGAN v2.1 (Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature) empirical emission model driven with meteorological fields generated in the WRF v3.8 (Weather Research and Forecasting) model. The estimation of volatile organic compounds emission from vegetation in the area of Poland for July 2015 was carried out at spatial resolution of 4 km based on default 16 global PFTs (Plant Functional Types) and emission factors distributions. BVOCs emission inventories were divided into three main groups: isoprene, monoterpenes and other volatile organic compounds (OVOCs). Their total estimated emission rates, spatial distributions and daily variability were analysed. The results of the study will define directions of further research on the BVOCs emission in the area of Poland and possibilities to improve their assessment.Naturalne emisje lotnych związków organicznych (LZO), w szczególności z roślinności lądowej, mają znaczący wpływ na skład chemiczny i właściwości fizyczne atmosfery. Ze względu na ich dużą reaktywność i stosunkowo krótki czas przebywania w powietrzu uczestniczą one w tworzeniu nowych związków, w tym wtórnych zanieczyszczeń, takich jak ozon troposferyczny. Z tego powodu wiarygodna inwentaryzacja emisji biogenicznych lotnych związków organicznych (BLZO) ma niepomijalne znaczenie w regionalnym modelowaniu i ocenie jakości powietrza. W pracy przedstawiono wstępne badania nad emisją BLZO w Polsce z wykorzystaniem modelu empirycznego MEGAN v2.1 (Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature) i pól meteorologicznych pochodzących z modelu WRF v3.8 (Weather Research and Forecasting). Emisję lotnych związków organicznych z wegetacji na terenie Polski w lipcu 2015 roku oszacowano w siatce o rozdzielczości przestrzennej 4 km, wykorzystując domyślne 16 globalnych klas PFT (Plant Functional Types) i przestrzenne rozkłady wskaźników emisji. Inwentaryzację emisji BLZO podzielono na trzy główne grupy związków: izopren, monoterpeny oraz pozostałe lotne związki organiczne. Analizie poddano całkowitą wielkość emisji powyższych związków, rozkłady przestrzenne oraz ich zmienność dobową. Wyniki badań określą kierunki dalszych badań nad emisjami BLZO na terenie Polski oraz wskażą możliwości poprawy wiarygodności ich oszacowania

Zastosowanie statystycznych miar błędów i wskaźników wydajności modelu w procesie oceny krótkoterminowych prognoz jakości powietrza w Krakowie (Polska)

Obecnie matematyczne modelowanie prognozowania jakości powietrza ma duże znaczenie ze względu na potrzebę informowania ludności o spodziewanych stężeniach zanieczyszczeń i wydawania odpowiednich ostrzeżeń. Na każdym etapie stosowania systemu modelowania wymagana jest dokładna weryfi kacja i diagnostyka jego wydajności. W pracy przedstawiono wyniki oceny statystycznej systemu krótkoterminowych prognoz jakości powietrza na obszarze Krakowa (Polska) w okresie kwiecień 2014 – marzec 2015. Prognozy opierają się na systemie modelowania opracowanym przez fundację EkoPrognoza i udostępnianym Politechnice Warszawskiej. Obliczenia wykonywano za pomocą modelu GEM-AQ, a ich wynikiem są publicznie dostępne prognozy średnich dziennych stężeń PM10, PM2,5, NO2 , SO2 , CO oraz O3 . W trakcie prowadzonych badań wartości te zostały porównane z wynikami obserwacji pomiarowych rejestrowanych na stacji tła miejskiego w Krakowie (ul. Bujaka) przy użyciu statystyk błędów i mierników wydajności modelu zalecanych przez Amerykańską Agencję Ochrony Środowiska. Wyniki przeprowadzonych obliczeń wskazują na dobrą sprawdzalność prognoz stężeń PM10 oraz PM2,5 w okresie analizy, co skutkuje ich silną korelacją z wynikami pomiarów. Oceniany model przejawia tendencję do przeszacowywania wszystkich prognoz w odniesieniu do pomiarów stężeń substancji gazowych na stacji przy ul. Bujaka. Największe rozbieżności dotyczą prognoz stężenia dwutlenku siarki (SO2) oraz ozonu (O3) i są charakterystyczne głównie dla sezonu pozagrzewczego. Niedokładność prognoz wpływa na wiarygodność przewidywanej wartości wspólnego indeksu jakości powietrza (CAQI), będącego wypadkową stężeń poszczególnych zanieczyszczeń powietrza.Currently, mathematical modelling air quality forecasts is of great importance due to the need of informing the population about the upcoming concentrations of air pollutants and issuing accurate alerts. At each stage in the application of a modelling system a proper verification and performance diagnostics is required. This paper presents the results of a statistical evaluation of the short-term air quality forecasting system for the area of Krakow, Poland, over the period of April 2014 – March 2015. The analysed forecasts are prepared by Warsaw University of Technology on the basis of the modelling system created by the EkoForecast foundation. Calculations in this system are performed by the GEM-AQ model, which produces publicly available predictions of the daily average concentrations of PM10, PM2.5, NO2 , SO2 , CO and O3 . In this study these values were compared to the measured observations recorded at the urban background station in Krakow (Bujaka St.) with the use of error statistics and quantitative performance measures suggested by the US EPA. The results of the analysis indicate good reliability of PM10 and PM2.5 forecasted concentrations during the examined period of time, which provides high correlation rates for these observations. Evaluated model tends to overestimate all the predictions in reference to Bujaka St. station measurements. The highest discrepancies are evident in the case of sulphur dioxide (SO2) and ozone (O3) predictions occurring mainly during the non-heating season. Insuffi cient forecast accuracy aff ects the reliability of the predicted Common Air Quality Index (CAQI), which depends on the concentration of particular air pollutants