Кузовкин В.В., Громов С.А.
ФГБУ «Институт глобального климата и экологии имени академика Ю.А. Израэля», vladimir.kuzovkin@bk.ru
Аннотация. Был проанализирован массив расчетных данных, представленных на сайте ЕМЕП с 2000 по 2017 годы. Было показано, что в Европейской части РФ существует достоверный умеренный (30-80% относительная скорость) тренд на уменьшение содержания оксидов серы в атмосфере и выпадений на подстилающей поверхности. На остальной территории не обнаружен достоверный тренд. Исключения составляют локальные области на Урале, на юге Сибири, в устье реки Обь и в Норильске, где обнаружен умеренный восходящий тренд содержания диоксида серы в воздухе и сухих выпадений серы на поверхность. Это, с одной стороны, свидетельствует о модернизации производства и переходов с угля на газ, как более экологичное топливо.с другой о росте промышленности РФ за исследуемые годы.
Ключевые слова: квантиль распределения Cтьюдента, ЕМЕМ МСЦ-З, коэффициенты линейной регрессии
Текст доклада: Концепция любого мониторинга базируется на следующем высказывании Ю.А. Израэля – "мониторинг – наблюдение, оценка, прогноз" [1]. Проанализировав временной тренд изучаемого показателя в предыдущие годы, можно оценить значение в последующие, т.е. сделать прогноз. Проблема заключается в том, что насыщенность пунктами мониторинга химического загрязнения территории РФ явно недостаточна. Так, сеть химических осадков ГГО содержит порядка 230 пунктов наблюдений в крупных городах, сеть фонового мониторинга (ФМС) [2] содержит 7 станций по всей территории РФ. Наиболее крупная сеть – сеть мониторинга химического состава снежного покрова (сеть ХССП) – имеет в своем активе порядка 530 станций [3]. Но сеть ХССП оценивает лишь интегральную составляющую всех выпадений на подстилающую поверхность и не учитывает летнюю составляющую выпадений химических веществ. При этом, радиус корреляции для интенсивности выпадения сульфатов составляет для разных регионов 100-300 км [4].
Таким образом, даже пунктов наблюдения самой многочисленной сети ХССП недостаточно для оценки и прогнозирования.
Одним из решений проблемы нехватки пунктов наблюдений на территории РФ является использование результатов моделирования. Для этой цели были использованы данные модели ЕМЕП МСЦ-З. Данная модель использует в своих расчетах метеорологический синтезирующий центр-Запад европейской программы мониторинга и оценки дальних переносов атмосферных загрязняющих веществ в Европе (ЕМЕП). Несомненный плюс модели ЕМЕМ МСЦ-З – апробация данных как на локальных масштабах (с шириной сетки 5 км), так и на глобальных (земной шар). Модель позволяет рассчитывать концентрацию газов и аэрозолей в воздухе, а также сухих и влажных выпадений на землю.
Модель ЕМЕП МСЦ-З учитывает метеорологические условия (скорость ветра на 20 уровнях, потенциальная температура, осадки, приземное давление, температуру морской воды, высоту снежного покрова и ряд других). Кроме того, модель ЕМЕП МСЦ-З учитывает эмиссии диоксида серы и азота как антропогенной (в промышленности, а также при использовании дорог, аэропортов, землепользовании), так и природной составляющей (вулканы и океаны). Помимо этого, в модели ЕМЕП МСЦ-З предусмотрен блок, учитывающий конвекцию газов, сухое осаждение газов, облачное и подоблачное выпадение, химические превращения и т. д. [5].
Как было уже сказано выше, проанализировав временной тренд изучаемого показателя, можно сделать вывод о тенденции к изменению, а также построить необходимый прогноз. Целью данной работы является оценка изменения содержания соединений серы и азота за период 2000 – 2017 годы в атмосфере и выпадений на подстилающую поверхность.
Для анализа изменения химических компонентов, содержащих серу и азот, были взяты ежегодные данные по содержанию газов (SO2) и аэрозолей (SO4) в воздухе, а также сухих и влажных выпадений окисленной серы (в виде сульфатов) на подстилающую поверхность. Эти данные содержатся в виде файлов формата NETCDF. Данные разбиты на градусную сетку 0,1º на 0,1º, имеют границы по широте от 30º С.Ш. до 82º С.Ш. и по долготе от 30° З.Д до 90° В.Д. Эти данные находятся на официальном сайте ЕМЕП Метеорологического центра Запад [6].
За начало расчетов был взят 2000 год. Для анализа были отобраны данные в ячейках регулярной сетки с 2000 года по 2017 год. Карта схема зоны анализа приведена на рис.1.
ФГБУ «Институт глобального климата и экологии имени академика Ю.А. Израэля», vladimir.kuzovkin@bk.ru
Аннотация. Был проанализирован массив расчетных данных, представленных на сайте ЕМЕП с 2000 по 2017 годы. Было показано, что в Европейской части РФ существует достоверный умеренный (30-80% относительная скорость) тренд на уменьшение содержания оксидов серы в атмосфере и выпадений на подстилающей поверхности. На остальной территории не обнаружен достоверный тренд. Исключения составляют локальные области на Урале, на юге Сибири, в устье реки Обь и в Норильске, где обнаружен умеренный восходящий тренд содержания диоксида серы в воздухе и сухих выпадений серы на поверхность. Это, с одной стороны, свидетельствует о модернизации производства и переходов с угля на газ, как более экологичное топливо.с другой о росте промышленности РФ за исследуемые годы.
Ключевые слова: квантиль распределения Cтьюдента, ЕМЕМ МСЦ-З, коэффициенты линейной регрессии
Текст доклада: Концепция любого мониторинга базируется на следующем высказывании Ю.А. Израэля – "мониторинг – наблюдение, оценка, прогноз" [1]. Проанализировав временной тренд изучаемого показателя в предыдущие годы, можно оценить значение в последующие, т.е. сделать прогноз. Проблема заключается в том, что насыщенность пунктами мониторинга химического загрязнения территории РФ явно недостаточна. Так, сеть химических осадков ГГО содержит порядка 230 пунктов наблюдений в крупных городах, сеть фонового мониторинга (ФМС) [2] содержит 7 станций по всей территории РФ. Наиболее крупная сеть – сеть мониторинга химического состава снежного покрова (сеть ХССП) – имеет в своем активе порядка 530 станций [3]. Но сеть ХССП оценивает лишь интегральную составляющую всех выпадений на подстилающую поверхность и не учитывает летнюю составляющую выпадений химических веществ. При этом, радиус корреляции для интенсивности выпадения сульфатов составляет для разных регионов 100-300 км [4].
Таким образом, даже пунктов наблюдения самой многочисленной сети ХССП недостаточно для оценки и прогнозирования.
Одним из решений проблемы нехватки пунктов наблюдений на территории РФ является использование результатов моделирования. Для этой цели были использованы данные модели ЕМЕП МСЦ-З. Данная модель использует в своих расчетах метеорологический синтезирующий центр-Запад европейской программы мониторинга и оценки дальних переносов атмосферных загрязняющих веществ в Европе (ЕМЕП). Несомненный плюс модели ЕМЕМ МСЦ-З – апробация данных как на локальных масштабах (с шириной сетки 5 км), так и на глобальных (земной шар). Модель позволяет рассчитывать концентрацию газов и аэрозолей в воздухе, а также сухих и влажных выпадений на землю.
Модель ЕМЕП МСЦ-З учитывает метеорологические условия (скорость ветра на 20 уровнях, потенциальная температура, осадки, приземное давление, температуру морской воды, высоту снежного покрова и ряд других). Кроме того, модель ЕМЕП МСЦ-З учитывает эмиссии диоксида серы и азота как антропогенной (в промышленности, а также при использовании дорог, аэропортов, землепользовании), так и природной составляющей (вулканы и океаны). Помимо этого, в модели ЕМЕП МСЦ-З предусмотрен блок, учитывающий конвекцию газов, сухое осаждение газов, облачное и подоблачное выпадение, химические превращения и т. д. [5].
Как было уже сказано выше, проанализировав временной тренд изучаемого показателя, можно сделать вывод о тенденции к изменению, а также построить необходимый прогноз. Целью данной работы является оценка изменения содержания соединений серы и азота за период 2000 – 2017 годы в атмосфере и выпадений на подстилающую поверхность.
Для анализа изменения химических компонентов, содержащих серу и азот, были взяты ежегодные данные по содержанию газов (SO2) и аэрозолей (SO4) в воздухе, а также сухих и влажных выпадений окисленной серы (в виде сульфатов) на подстилающую поверхность. Эти данные содержатся в виде файлов формата NETCDF. Данные разбиты на градусную сетку 0,1º на 0,1º, имеют границы по широте от 30º С.Ш. до 82º С.Ш. и по долготе от 30° З.Д до 90° В.Д. Эти данные находятся на официальном сайте ЕМЕП Метеорологического центра Запад [6].
За начало расчетов был взят 2000 год. Для анализа были отобраны данные в ячейках регулярной сетки с 2000 года по 2017 год. Карта схема зоны анализа приведена на рис.1.
Для оценки тренда изучаемого параметра необходимы качественные и количественные оценки.
Самым простым способом является аппроксимация значений исследуемого параметра (концентрации газов/аэрозолей в воздухе либо выпадений на поверхность) данных линейной регрессий :
Самым простым способом является аппроксимация значений исследуемого параметра (концентрации газов/аэрозолей в воздухе либо выпадений на поверхность) данных линейной регрессий :
Оценка коэффициентов производится с помощью метода наименьших квадратов и характеризуют скорость изменения изучаемого параметра и приведенное начальное значение линии тренда.
Коэффициент регрессии является не фиксированной, а интервальной величиной, т.е. имеет свою погрешность , которая оценивается по формуле (расчет погрешности коэффициента линейной регрессии k проводится в предположении о нормально распределении остатков ):
О наличии временного тренда будет говорить тот факт, что коэффициент линейной регрессии с учетом погрешности будет иметь знак либо строго больше 0 (к >0), либо строго меньше 0 (к < 0).
Т.е. найдя уровень достоверности через формулу
Коэффициент регрессии является не фиксированной, а интервальной величиной, т.е. имеет свою погрешность , которая оценивается по формуле (расчет погрешности коэффициента линейной регрессии k проводится в предположении о нормально распределении остатков ):
О наличии временного тренда будет говорить тот факт, что коэффициент линейной регрессии с учетом погрешности будет иметь знак либо строго больше 0 (к >0), либо строго меньше 0 (к < 0).
Т.е. найдя уровень достоверности через формулу
Мы можем оценить, с какой долей вероятности в том или ином районе будет наблюдаться тенденция к изменению параметра y. Например, если 1 - a = 0,99 это означает, что в данной точке вероятность изменения в сторону увеличения параметра y равна 99%. Вторым критерием оценки изменения служит коэффициент k.
Третий – отношение коэффициента k/B может служить критерием относительной скорости изменения.
Таким образом, методика оценки изменения служат три величины.
Сначала следует оценить достоверность тренда (является ли он с вероятностью 99% строго положительной или наоборот строго отрицательно величиной).
Если в наблюдаемом районе достоверность тренда больше 99%, смотрим направление тренда, его абсолютную и относительную величины.
В ходе работы был проанализирован массив расчетных данных ЕМЕП МСЦ-З за 2000 – 2017 гг. На большей части европейской территории РФ был выявлен достоверный и умеренный тренд на уменьшение содержания диоксида серы и аэрозолей в атмосфере, а также сухих и влажных выпадений серы на подстилающую поверхность (относительная скорость уменьшения за 18 лет составляет 30-80%). Кроме того, на большей части территории восточнее Урала не было выявлено достоверного тренда для всех видов вышеуказанных параметров. Исключения составляют локальные области на Урале, на юге Сибири, в устье реки Обь и в Норильске, где обнаружен умеренный восходящий тренд содержания диоксида серы в воздухе и сухих выпадений серы на поверхность.
Причины снижения выбросов в европейской части на взгляд автора – снижение выбросов диоксида серы в европейской части РФ в связи с переходом с угля на газ. Причины роста выбросов на остальных территориях на взгляд автора – рост промышленности РФ в 2000- 2017 годы (рост индекса промышленного производства примерно на 64%) при отсутствии должной скорости модернизации производства. Отсутствие роста влажных выпадений окисленной серы в Сибири свидетельствует об уменьшении количества осадков в этом регионе[7].
Литература
Израель Ю. А. Экология и контроль состояния природной среды. —Л.: гидрометеоиздат, 1979, — 376 с
С.А. Громов, С.Г. Парамонов Современное состояние и перспективы развития комплексного фонового мониторинга загрязнения природной среды «Журнал Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем», 2015 [Электронный ресурс]. Режим доступа : http://downloads.igce.ru/journals/PEMME/PEMME_2015/PEMME_2015_1/PEMME_1_2015_ Gromov_S_A_Paramonov_S_G.pdf
Обзор состояния и загрязнения окружающей среды в Российской Федерации за 2013 г.
— М.: Росгидромет, 2014
Василенко В. Н., Назаров И. М., Фридман Ш. Д. Мониторинг загрязнения снежного покрова // Л.: Гидрометеоиздат, 1985, 180 с.
D. Simpson et al. The EMEP MSC-W chemical transport model – technical description Atmos. Chem. Phys., 12, 7825–7865, 2012
Old EMEP MSC-W calculated SR country tables and data [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.emep.int/mscw/mscw_srdata.html (14.03.2019)
Д 63 Доклад об особенностях климата на территории Российской Федерации за 2016 год. – Москва, 2017. – 70 стр. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.meteorf.ru/upload/pdf_download/%D0%94%D0%BE%D0%BA%D0%BB%D0%B 0%D0%B42016.pdf
Третий – отношение коэффициента k/B может служить критерием относительной скорости изменения.
Таким образом, методика оценки изменения служат три величины.
Сначала следует оценить достоверность тренда (является ли он с вероятностью 99% строго положительной или наоборот строго отрицательно величиной).
Если в наблюдаемом районе достоверность тренда больше 99%, смотрим направление тренда, его абсолютную и относительную величины.
В ходе работы был проанализирован массив расчетных данных ЕМЕП МСЦ-З за 2000 – 2017 гг. На большей части европейской территории РФ был выявлен достоверный и умеренный тренд на уменьшение содержания диоксида серы и аэрозолей в атмосфере, а также сухих и влажных выпадений серы на подстилающую поверхность (относительная скорость уменьшения за 18 лет составляет 30-80%). Кроме того, на большей части территории восточнее Урала не было выявлено достоверного тренда для всех видов вышеуказанных параметров. Исключения составляют локальные области на Урале, на юге Сибири, в устье реки Обь и в Норильске, где обнаружен умеренный восходящий тренд содержания диоксида серы в воздухе и сухих выпадений серы на поверхность.
Причины снижения выбросов в европейской части на взгляд автора – снижение выбросов диоксида серы в европейской части РФ в связи с переходом с угля на газ. Причины роста выбросов на остальных территориях на взгляд автора – рост промышленности РФ в 2000- 2017 годы (рост индекса промышленного производства примерно на 64%) при отсутствии должной скорости модернизации производства. Отсутствие роста влажных выпадений окисленной серы в Сибири свидетельствует об уменьшении количества осадков в этом регионе[7].
Литература
Израель Ю. А. Экология и контроль состояния природной среды. —Л.: гидрометеоиздат, 1979, — 376 с
С.А. Громов, С.Г. Парамонов Современное состояние и перспективы развития комплексного фонового мониторинга загрязнения природной среды «Журнал Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем», 2015 [Электронный ресурс]. Режим доступа : http://downloads.igce.ru/journals/PEMME/PEMME_2015/PEMME_2015_1/PEMME_1_2015_ Gromov_S_A_Paramonov_S_G.pdf
Обзор состояния и загрязнения окружающей среды в Российской Федерации за 2013 г.
— М.: Росгидромет, 2014
Василенко В. Н., Назаров И. М., Фридман Ш. Д. Мониторинг загрязнения снежного покрова // Л.: Гидрометеоиздат, 1985, 180 с.
D. Simpson et al. The EMEP MSC-W chemical transport model – technical description Atmos. Chem. Phys., 12, 7825–7865, 2012
Old EMEP MSC-W calculated SR country tables and data [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.emep.int/mscw/mscw_srdata.html (14.03.2019)
Д 63 Доклад об особенностях климата на территории Российской Федерации за 2016 год. – Москва, 2017. – 70 стр. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.meteorf.ru/upload/pdf_download/%D0%94%D0%BE%D0%BA%D0%BB%D0%B 0%D0%B42016.pdf
Проект "Климат и экология" реализуется при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации