Ученые из Хэфэйского института физических наук Китайской академии наук разработали новую модель прогнозирования концентрации поверхностного озона для Северо-Китайской равнины и дельты реки Янцзы. В этом исследовании, опубликованном в журнале Environmental Science & Technology, ученые создали модель, которая умеет анализировать погодные данные сразу в разных масштабах — как по времени, так и по географии. Она основана на технологии искусственного интеллекта и может точно предсказывать опасные уровни поверхностного озона.
Модель показала отличные результаты: она правильно предсказала 83% случаев высокого загрязнения на Северо-Китайской равнине и 56% — в дельте реки Янцзы, если уровень озона превышал 160 мкг на кубометр воздуха. Кроме того, модель хорошо объясняет, как меняется концентрация озона в течение суток — ее точность по этому параметру составила более 85%.
Поверхностный озон — один из основных летних загрязнителей воздуха. Его концентрация резко возрастает при жаркой и сухой погоде, что все чаще фиксируется в восточных регионах Китая. Однако точный прогноз осложняется множеством атмосферных факторов — циркуляцией воздуха, уровнем солнечной радиации, облачностью, высотой пограничного слоя и другими переменными. Прежние модели либо упрощали эти взаимосвязи, либо требовали чрезмерных вычислительных ресурсов.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, что европейский спутник MTG-S1 улучшает прогнозы штормов и мониторинг климата.