Tom V (LV) 2011 zeszyt 1-2 ISSN s URUCHOMIENIE ZESPOŁU MODELI ALADIN/MM5/CALMET/CALPUFF

Transkrypt

1 WIADOMOŚCI METEOROLOGII HYDROLOGII GOSPODARKI WODNEJ Tom V (LV) 211 zeszyt 1-2 ISSN s Jolanta Godłowska, Wiesław Kaszowski URUCHOMIENIE ZESPOŁU MODELI ALADIN/MM5/CALMET/CALPUFF Streszczenie. W pracy przedstawiono wstępne wyniki z uruchomionego w IMGW systemu modeli ALADIN/MM5/CALMET/CALPUFF. Część meteorologiczną systemu tworzą: działający w systemie operacyjnym hydrostatyczny model ALADIN, niehydrostatyczny model skali mezo-γ MM5 i preprocesor meteorologiczny CALMET. Do modelowania dyspersji zanieczyszczeń zastosowano model CALPUFF. Do testów porównawczych wybrano tygodniowy okres czasu charakteryzujący się dużą zmiennością rejestrowanej imisji. Meteorologiczną część systemu testowano porównując dane obserwacyjne ze stacji synoptycznych Kraków Balice i Katowice z danymi prognostycznymi otrzymanymi na wyjściu z modeli. Do testów porównawczych używano danych z modelu ALADIN oraz z sytemu ALADIN/MM5 uruchamianego dla 3 zagnieżdżonych domen (d1 o rozdzielczości 13,5 km, d2 4,5 km, d3 1,5 km). Model CALPUFF testowano przez analizę prognozowanego pola imisji PM1, uzyskanego osobno z 2 źródeł obszarowych w kształcie kwadratów o boku 1 km (obszar Krakowa i wschodnia część aglomeracji śląskiej) i z 4 źródeł punktowych (Elektrociepłownia Kraków, Elektrownia Skawina, i dwie huty w Krakowie i Dąbrowie Górniczej należące do ArcelorMittal Poland S.A.). Uzyskane wyniki obrazują wpływ rozdzielczości obliczeń modelu MM5 na wielkość prognozowanej imisji. Pokazano odmienne zachowanie imisji, będącej wynikiem emisji ze źródeł powierzchniowych i źródeł punktowych, zarówno co do siły lokalnego oddziaływania takich źródeł, jak i jej zmienności dobowej. Wstęp Do niedawna numeryczne modele pogody (Numerical Weather Prediction) i modele transportu chemicznego (CTM) rozwijały się niezależnie od siebie. Wzrost efektywności obliczeń komputerowych umożliwił w ostatnich latach zasilenie modeli jakości powietrza danymi z numerycznych modeli pogody i na podstawie tych danych prognozowanie wysokości stężeń zanieczyszczeń. O atrakcyjności tego typu podejścia świadczą liczne światowe i europejskie próby tworzenia systemów modułowych, w skład których wchodzą różne, operacyjnie działające NWP oraz rozmaite CTM. Rozwojowi takich systemów poświęcono działania w ramach akcji COST 728 pt. Enhancing Mesoscale Meteorological Modelling Capabilities for Air Pollution and Dispersion Applications oraz akcji COST ES62 pt. Towards a European Network on Chemical Weather Forecasting and Information Systems (ENCWF). Obecnie obserwuje się dużą różnorodność architektury stosowanych systemów. Raport nr 69

2 2.1 akcji COST 728 [Baklanov i in., 27] wymienia kilkadziesiąt stosowanych obecnie systemów modułowych, w których jako wejście meteorologiczne są używane głównie dane z modeli MM5, COSMO-LM, HIRLAM, ECMWF, ale także ALADIN i CALMET. Większość z nich działa w trybie off-line, jednakże ok. 1 daje prognozy zanieczyszczeń w czasie rzeczywistym. Systemy takie są rozwijane pod kątem różnych zastosowań wyjściowych. Służą między innymi monitorowaniu skażeń radioaktywnych (np. COSMO-LM/LPDM), modelowaniu chemicznemu w troposferze (np. GEM-AQ), czy też tworzeniu scenariuszy redukcji emisji (MM5/CMAQ). Rodzaj oczekiwanych produktów wyjściowych takich systemów w dużej mierze determinuje rodzaj stosowanych komponentów. W modelowaniu powstawania i zachowania w atmosferze reaktywnych gazów w dużej skali przestrzennej szczególną uwagę przykłada się do komponentu chemicznego systemu (CTM), wyposażając go w mechanizmy opisujące właściwości chemiczne fazy gazowej, obejmujące coraz liczniejsze związki i reakcje chemiczne. W systemach dedykowanym skali lokalnej, zwłaszcza w przypadku aglomeracji miejsko-przemysłowych, dużo większą rolę odgrywa właściwe odtworzenie procesów dyspersji zanieczyszczeń w warstwie granicznej atmosfery, a więc meteorologiczny składnik systemu oraz właściwe odtworzenie przestrzennej i czasowej zmienności pola emisji. Numeryczne prognozy pogody (NWP) prezentują pola parametrów meteorologicznych o stosunkowo małej rozdzielczości (do kilkunastu km w poziomie), dobrze odwzorowujące jakościowe cechy pogody stosunkowo dużego obszaru. Stosuje się tu modele hydrostatyczne, które przy rozdzielczości mniejszej od 1 km przestają dobrze funkcjonować. Modele te nie są przystosowane do szczegółowego opisu warstwy granicznej atmosfery, zwłaszcza w terenach miejskich lub o skomplikowanej orografii. Dają natomiast dobrej jakości warunki brzegowe i początkowe dla innych modeli meteorologicznych. Natomiast meteorologiczne modele mezoskalowe mniejszej skali, których przykładem jest MM5, mogą już pracować jako modele niehydrostatyczne, a ich rozdzielczość może dochodzić do 1 km. Wyposażone są w bardziej różnorodne parametryzacje warstwy granicznej atmosfery, mają możliwość asymilacji danych, a dane dotyczące ukształtowania i użytkowania terenu mają większy wpływ na wyniki modelu, niż w modelach NWP. Otrzymany na wyjściu systemu modeli podkład meteorologiczny jest dobrą podstawą do modelowania dyspersji zanieczyszczeń powietrza. W uruchomionym w Instytucie Meteorologii i Gospodarki Wodnej Państwowym Instytucie Badawczym zespole modeli model CALMET/ CALPUFF [Baklanov i in., 27; Scire i in., 2b] zastosowano do modelowania dyspersji zanieczyszczeń powietrza. Ma on zdolność do symulowania wpływu zmiennych w czasie i przestrzeni pól meteorologicznych na transport, transformację i usuwanie zanieczyszczeń powietrza. Zawiera algorytmy opisujące zarówno zachowanie zanieczyszczeń blisko ich źródła (wzrost rozmiaru obłoku, częściowa penetracja obłoku, wpływ budynków na pole wiatru, subgridowy wpływ orografii), jak i efekty dalekiego zasięgu (sucha 7

3 i mokra depozycja, przemiany chemiczne (MEZOPUFF II), skręt wiatru). CALPUFF ma także możliwość wprowadzenia szczegółowych danych o emisji zanieczyszczeń z różnych rodzajów źródeł: punktowych, liniowych, objętościowych i obszarowych, wraz z określeniem jej zmienności czasowej. Przeprowadzone kampanie porównawcze [Chayantrakom, Hanna, 23] oraz dobre recenzje [Allwine i in., 1998] świadczą o dobrej jakości wyników tego modelu. Jest on powszechnie stosowany w zarządzaniu jakością powietrza [Juda-Rezler, 21; Trapp, 21]. Umożliwia także ocenę udziału emisji z pojedynczego emitora w obserwowanej imisji, będąc wsparciem w planowaniu przestrzennym. Może być także pomocny w przypadku wystąpienia awarii związanych z emisją zanieczyszczeń powietrza oraz przy osłonie przeprowadzanych zmian procesów technologicznych. Uruchomienie działania operacyjnego zestawu modeli ALADIN/MM5/ CALMET/CALPUFF jest więc zgodne z tendencjami zarówno europejskimi, jak i światowymi, idącymi w kierunku wykorzystania operacyjnie działających krajowych NWP, jako warunków początkowych i brzegowych dla modeli meteorologicznych większej rozdzielczości oraz modeli transportu chemicznego CTM. Z drugiej strony system wychodzi naprzeciw licznym wymaganiom Unii Europejskiej, dotyczącym zarówno konieczności modelowania jakości powietrza w strefach bez pomiarów imisji zanieczyszczeń, jak i opracowywania planów redukcji emisji, czy też ochrony ludności przed skutkami poważnych awarii [Dyrektywa, 28]. Charakterystyka zespołu modeli W pracy przedstawiono wyniki otrzymane za pomocą uruchomionego w IMGW PIB systemu modeli ALADIN/MM5/CALMET/CALPUFF. Część meteorologiczną stanowi zespół 3 modeli: działający w systemie operacyjnym hydrostatyczny model ALADIN, niehydrostatyczny model mezo-γ MM5 i preprocesor meteorologiczny CALMET. Do modelowania dyspersji zanieczyszczeń zastosowano model CALPUFF. Model MM5 jest historyczną kontynuacją jego poprzednich wersji, rozwijanych od wczesnych lat 7. Ostateczna wersja, będąca wynikiem wielu zmian, pozwala na wielokrotne zwiększanie rozdzielczości modelu (nesting), umożliwia 4-wymiarową asymilację danych, a także oferuje wiele parametryzacji fizycznych. Modułami modelu MM5 są: TERRAIN do przygotowaniu podkładu rzeźby i użytkowania terenu, REGRID przeprowadzający interpolację wyników globalnych i regionalnych analiz meteorologicznych do siatki modelu dane początkowe i brzegowe, Little R do asymilacji obserwacji powierzchniowych i aerologicznych, INTERPF zmieniający współrzędne ciśnieniowe na współrzędne σ, INTERPB zmieniający współrzędne σ na współrzędne ciśnieniowe, MM5 numeryczny model prognoz pogody, 71

4 NESTDOWN interpolujący wyniki modelowania z rzadszej do gęstszej siatki gridowej. Przygotowanie modelu do obliczeń jest skomplikowane, należy bowiem ustawić dużą ilość parametrów startowych dla każdego modułu. Model MM5 wymaga do inicjalizacji meteorologicznych danych początkowych i brzegowych w formacie GRIB. Do tego celu zastosowano wyniki z operacyjnie liczonego w IMGW PIB modelu ALADIN. Wykorzystano dane (Cylindrical Equidistant Grid) o rozdzielczości ok. 13,5 km w siatce 18 na 18 i poziomach ciśnieniowych 1, 3, 5, 7, 85, 925, 1 hpa uzupełnionych o pola na powierzchni, na 2 m i 1 m n.p.g., oraz 1 cm poniżej powierzchni (rys. 1). Rys. 1. Siatka modelu ALADIN obejmująca teren Polski Analizując jakość różnych danych rzeźby i użytkowania terenu, zdecydowano się zastosować dane z USGS (U.S. Geological Survey) o różnej rozdzielczości, do zasilania modułu TERRAIN. Ostateczne ustawienie obszaru obliczeniowego stanowią 3 zagnieżdżone domeny, oznaczone jako d1, d2 i d3 (rys. 2), w których obliczenia modelowe są wykonywane z rozdzielczością czasową odpowiednio 3 h, 1 h i 2 min dla rozdzielczości powierzchniowej 13,5 km, 4,5 km i 1,5 km. Domeny obliczeniowe wybrano w ten sposób, aby d1 obejmowała całą Polskę, zagnieżdżona w niej d2 obejmowała część środkową i większą część południowej Polski, natomiast d3 zawierała aglomerację śląską i krakowską. Sposób zagnieżdżenia domen był implikowany przez model, ponieważ przy wybranej opcji 2-way nesting domena córka musi mieć 3 razy mniejszy rozmiar gridu i 3 razy mniejszy krok czasowy, być całkowicie zagnieżdżona w domenie wyższego rzędu oraz musi zachować co najmniej 5-gridowy obszar w stosunku do brzegu domeny matki. 72

5 Rys. 2. Domeny obliczeniowe modelu MM5 Model MM5 umożliwia wybór 3 rodzajów projekcji: Lamberta (Lambert Conformal Map Projection), Polar Stereographic Map Projection, oraz Mercator Map Projection. Zdecydowano się na zastosowanie odwzorowania Lamberta. O wyborze projekcji dla modelu MM5 zadecydowało podobieństwo do odwzorowania stosowanego w modelu ALADIN. Do testowania zespołu modeli są potrzebne dane wejściowe zarówno dla części meteorologicznej, jak i dyspersyjnej, utworzono w tym celu bazę danych meteorologicznych i imisyjnych, ponadto do bazy wprowadzono inwentaryzację emisji w województwie śląskim i małopolskim, a także bazę danych sodarowych. W bazie są zawarte także wyniki obliczeń modelem MM5 oraz dane wejściowe dla modelu CALMET (wykorzystano w tym celu program CALMM5). Metodyka testowania modeli Model MM5 zasilano danymi w formacie GRIB podając 27-godzinne (od godz.. danej doby obliczeniowej do godz. 3. następnej doby) dane z modelu ALADIN na wejście modelu MM5. Wybór ciągu czasowego danych wejściowych do modelu MM5 był spowodowany utrudnioną interpretacją godziny., jeśli wybrano by ciąg 24-godzinny. Oprócz danych prognostycznych wejście modelu MM5 zasilano danymi obserwacyjnymi ze stacji synoptycznych. Dane wyjściowe z MM5 przetwarzano modułem CALMM5 na format danych wejściowych preprocesora meteorologicznego CALMET. Model CALMET zasilano także danymi pochodzącymi ze stacji synoptycznych. Dane wyjściowe z preprocesora meteorologicznego, uzupełnione o dane emisyjne, podawano na 73

6 część dyspersyjną zespołu modeli tzn. model CALPUFF, otrzymując na wyjściu dane o imisji zanieczyszczeń. Pełny cykl obliczeniowy zestawu modeli ALA- DIN/MM5/CALMET/CALPUFF dla wybranego ciągu czasowego na sprzęcie klasy PC, użytym do obliczeń, wynosił ok. 24 h. Czas obliczeń był istotnym czynnikiem do wyboru interwału czasowego prowadzenia testów modeli. Przyjęto założenie, że w danym okresie powinny być dostępne dane sodarowe umożliwiające określenie położenia warstw inwersyjnych i głębokości warstwy mieszania, a także wtedy, gdy będzie występował epizod przekroczenia stężeń PM 1 powyżej 5 µg/m 3. Według danych z monitoringu jakości powietrza, prowadzonego przez WIOŚ w Krakowie, taki epizod wystąpił w okresie (rys. 3). Przy wyborze epizodów brano pod uwagę tylko aglomerację krakowską, w której był prowadzony ciągły sondaż atmosfery za pomocą sodaru (dane potrzebne do modyfikacji warstwy mieszania). Sierpień 29 Rys. 3. Wyniki pomiarów pyłu PM 1 na stacjach monitoringu jakości powietrza WIOŚ w Krakowie w sierpniu 29 Jak wynika z rys. 3, tylko w dniach wystąpiło przekroczenie normy PM 1 na wszystkich 3 stacjach monitoringu (5 µg/mm 3 linia prosta na rys. 3), można zatem przyjąć założenie, że ten epizod był spowodowany warunkami meteorologicznymi panującymi nad miastem Kraków, a nie lokalnymi warunkami orograficznymi i emisją zanieczyszczeń. Projektując testy zestawu modeli, przyjęto założenie, że należy zbadać odpowiedź testowanego układu zarówno przed wystąpieniem stanu przekroczenia normy pyłu PM 1 w czasie samego epizodu, jak i po nim. Przy takim założeniu wykonano 7 numerycznych eksperymentów dla wybranego interwału czasowego. 74

7 Wyniki Testy meteorologicznej części zespołu modeli Meteorologiczną część systemu testowano dla okresu , porównując ciągi czasowe danych obserwacyjnych na stacjach synoptycznych Kraków Balice i Katowice z ciągami czasowymi danych prognostycznych uzyskanymi w punktach gridowych modeli najbliższych tym lokalizacjom. Do porównań użyto danych prognostycznych z modelu ALADIN oraz 3 zestawów danych zespołu modeli ALADIN/MM5, otrzymanych z obliczeń wykonanych dla 3 domen modelu MM5, różniących się rozmiarem i rozdzielczością (d1 13,5 km, d2 4,5 km i d3 1,5 km). Wyniki porównań kierunku i prędkości wiatru na stacji Katowice przedstawiono na rys. 4, a temperatury powietrza i wilgotności względnej na rys. 5 oraz odpowiednio na stacji Kraków Balice na rys. 6 i Kierunek wiatru [ o ] dir_aladin dir_56synop dir_mm5_d1 dir_mm5_d2 dir_mm5_d dzień 1. [m/s] Prędkość wiatru v1_aladin v1_56synop v1_mm5_d1 v1_mm5_d2 v1_mm5_d dzień Rys. 4. Porównanie prognozowanego kierunku wiatru (na górze) i prędkości wiatru (na dole) z modeli ALADIN oraz MM5 (dla 3 różnych rozdzielczości d1, d2 i d3) z danymi obserwacyjnymi Katowic z okresu Opracowanie rysunku: Monika Hajto 75

8 Wilgotność względna nie jest parametrem wyjściowym z modelu MM5. Zamiast niej w modelu MM5 jest obliczany stosunek zmieszania. W celu porównania wyników wilgotności względnej z modelu MM5 obliczono ten parametr ze stosunku zmieszania i temperatury uzyskanych z modelu MM5 oraz ciśnienia obserwowanego na stacjach synoptycznych wziętych do porównań. 3, [ o C] Temperatura powietrza T2_aladin T2_56synop T2_MM5_d1 T2_MM5_d2 T2_MM5_d3 25, 2, 15, 1, 5, dzień [%] Wilgotność powietrza H_aladin H_56synop H_MM5_d1 H_MM5_d2 H_MM5_d dzień Rys. 5. Porównanie prognozowanej temperatury 2 m (na górze) i wilgotności względnej (na dole) z modeli ALADIN oraz MM5 (dla 3 różnych rozdzielczości d1, d2 i d3) z danymi obserwacyjnymi Katowic z okresu Wilgotność względna dla danych z MM5 obliczona z prognozowanych wartości stosunku zmieszania i temperatury oraz obserwowanego ciśnienia. Opracowanie rysunku: Monika Hajto Porównanie wyników modelowania dla dwóch stosunkowo bliskich lokalizacji wskazuje, że jakość prognoz zmienia się znacząco w przestrzeni i w czasie. Przykładowo, w dniach 24 i 26.8 stwierdzono stosunkowo dobrą zgodność prognozy prędkości wiatru w Katowicach i większą niż obserwowana prognozowaną prędkość wiatru w Balicach. Wydaje się, że prognozy MM5 prędkości i kierunku wiatru trafniej oddają zmienność tych parametrów na stacji synoptycznej w Katowicach, niż dla danych z Balic, przynajmniej w badanym okresie, kiedy prędkość wiatru często była zawyżana, choć zdarzało się, że MM5 prognozował prędkość wiatru trafniej dla Balic niż Katowic (np. 27 i 28.8). Jak należało się spodziewać, największe błędy prognoz kierunku wiatru stwierdzono 76

9 przy mniejszych prędkościach wiatru. W przypadku temperatury występuje narastanie błędu prognozy MM5 z czasem. Lepsze wyniki z zespołu modeli ALA- DIN/MM5 niż z modelu ALADIN obserwuje się w prognozie wilgotności względnej. Zwracają także uwagę małe różnice między wynikami obliczeń ALADIN/MM5 wykonanymi dla różnych rozdzielczości MM5. 36, [ o ] Kierunek wiatru dir_aladin dir_566synop dir_mm5_d1 dir_mm5_d2 dir_mm5_d3 27, 18, 9,, dzień 1, [m/s] Prędkość wiatru v1_aladin v1_566synop v1_mm5_d1 v1_mm5_d2 v1_mm5_d3 8, 6, 4, 2,, dzień Rys. 6. Porównanie prognozowanego kierunku wiatru (na górze) i prędkości wiatru (na dole) z modeli ALADIN oraz MM5 (dla 3 różnych rozdzielczości d1, d2 i d3) z danymi obserwacyjnymi Krakowa Balic z okresu Opracowanie rysunku: Monika Hajto Porównanie jakości prognoz prędkości wiatru i temperatury powietrza uzyskanych w badanym okresie z modeli ALADIN i MM5 dla stacji synoptycznych w Katowicach i Krakowie, przedstawia rys. 8. Zmniejszenie kroku siatki w modelu MM5 skutkuje podniesieniem jakości prognoz obu parametrów w Katowicach i jej obniżeniem w Krakowie. Obserwowane błędy mają duży rozrzut większy w przypadku modelu MM5 niż ALADIN. 77

10 3. [ o C ] T2_aladi n T2_56syno p Temperatura powietrza T2_MM5_d 1 T2_MM5_d 2 T2_MM5_d Wilgotność powietrza [%] H_aladin H_56synop H_MM5_d1 H_MM5_d2 H_MM5_d dzie ń dzień Rys. 7. Porównanie prognozowanej temperatury 2 m (na górze) i wilgotności względnej (na dole) z modeli ALADIN oraz MM5 (dla 3 różnych rozdzielczości d1, d2 i d3) z danymi obserwacyjnymi Krakowa Balic z okresu Wilgotność względna dla danych z MM5 obliczona z prognozowanych wartości stosunku zmieszania i temperatury oraz obserwowanego ciśnienia. Opracowanie rysunku: Monika Hajto Histogramy błędu prognozy prędkości wiatru dla Krakowa d1 MM5 d2 MM5 d3 MM5 ALADIN Histogramy błędu prognozy temperatury dla Krakowa d1 MM5 d2 MM5 d3 MM5 ALADIN 78 Rys Histogramy błędów prognozy prędkości wiatru (na lewo) i temperatury powietrza (na prawo) z okresu uzyskiwanych z modelu ALADIN oraz modelu MM5 z 3 różnymi krokami siatki (d1 = 13,5 km, d2 = 4,5 km d3 = 1,5 km).

11 Testy dyspersyjnej części zespołu modeli Testowanie dyspersyjnej części zespołu modeli ALADIN/MM5/ CAL- MET/CALPUFF wykonano przez analizę prognozowanego pola imisji PM1 uzyskanego osobno: z 2 źródeł obszarowych (w kształcie kwadratów o boku 1 km obejmujących obszar Krakowa i wschodnią część aglomeracji śląskiej), z 4 źródeł punktowych o przewyższeniu 2 m ponad poziom gruntu (EC Kraków S.A., Elektrownia Skawina, huta ArcelorMittal Kraków, huta ArcelorMittal Dąbrowa Górnicza), umieszczonych w domenie 1 km na 1 km, obejmującej swym zasięgiem Kraków i część aglomeracji śląskiej (rys. 9). Emisję powierzchniową źródeł obszarowych (taką samą z obu źródeł) oszacowano na podstawie najnowszej inwentaryzacji emisji z obszaru miasta Krakowa, a emitorów punktowych z inwentaryzacji emisji na Śląsku i Małopolsce z roku 25. Testowano wpływ obu rodzajów źródeł na wielkość prognozowanej imisji. Zmienność dobową imisji pochodzącej z 2 opisanych wyżej źródeł obszarowych (emisja łączna PM ton/rok, wysokość emisji 1,5 m rys. 1 góra) porównano ze zmiennością dobową imisji uzyskanej z 4 źródeł punktowych (emisja łączna PM ton/rok, wysokość emisji ponad 2 m rys. 1 dół). Model CAL- PUFF był uruchamiany o UTC wyniki zaprezentowano co 6 h od g. 16 UTC do g. 22 UTC. Jak należało się spodziewać, w nocy, ze względu na separującą od powierzchni rolę inwersji dolnych, udział emisji z wysokich źródeł punktowych w wielkości imisji jest pomijany. Rys. 9. Rozmieszczenie emitorów punktowych (czarne krzyżyki) i powierzchniowych (niebieskie kwadraty), uwzględnionych w obliczeniach CAL- PUFF z okresu

12 a) 16 UTC 22 UTC 4 UTC Rys. 1a. Zmienność dobowa pól imisji pochodzącej z 2 emitorów powierzchniowych (całkowita emisja PM ton/rok, skala do 2 µg/m 3 na górze) i 4 punktowych (całkowita emisja PM ton/rok skala do 1 µg/m 3 na dole) 16 UTC 23.8 (na lewo), 22 UTC 23.8 (w środku), 4 UTC 24.8 (na prawo). Ustawienia modeli: MM5 (Blackadar PBL, bez obserwacji, domena d1), CALMET (Batchvarova- Gryning PBL, bez obserwacji) 8

13 b) 1 UTC 16 UTC 22 UTC Rys. 1b. Opis jak na rys. 1a. 1 UTC 24.8 (na lewo), 16 UTC 24.8 (w środku) i 22 UTC 24.8 (na prawo) 81

14 Odwrotnie jest w przypadku źródeł powierzchniowych zdecydowanie największe wartości imisji z tych źródeł obserwuje się w nocy, choć także w ciągu dnia zdecydowanie dominuje ona nad imisją z emitorów punktowych. Należy podkreślić, że wysokie lokalne źródła mają niezmiernie mały udział w lokalnej imisji. Dla źródeł punktowych, o wysokości ponad 2 m i całkowitej emisji ponad 2-krotnie przekraczającej emisję powierzchniową, suma imisji dla domeny 1 na 1 km (suma imisji we wszystkich punktach gridowych domeny) jest pomijalna w stosunku do sumy imisji pochodzącej ze źródeł obszarowych. Obie z nich charakteryzuje wyraźnie odmienna zmienność dobowa (rys. 11). 2 źródła obszarowe 4 źródła punktowe suma imisji ze źródeł obszarowych [ug/m3] suma imisji ze źródeł punktowych [ug/m3] UTC Rys. 11. Zmienność dobowa sumy imisji PM1 ze wszystkich punktów gridowych domeny obliczeniowej dla emisji ze źródeł punktowych o wysokości ponad 2 m (kolor czerwony, całkowita emisja 3576 ton/rok) i źródeł obszarowych o wysokości 1,5 m (kolor zielony, całkowita emisja 1522 ton/rok) Następnie zbadano wpływ zmiany rozmiaru siatki w modelu MM5 na wielkość prognozowanej imisji z zespołu modeli ALADIN/MM5/CALMET/ CAL- PUFF. Zastosowano parametryzację Blackadar PBL w MM5, parametryzację Maul-Carson PBL w CALMET, nie stosowano asymilacji danych obserwacyjnych w modelach MM5 i CALMET. Wyniki przedstawiono w tab. 1. Pomimo stosunkowo niewielkiej różnicy w prognozie parametrów meteorologicznych z modelu MM5 obliczanych dla rozdzielczości 13,5 km i 1,5 km, obserwuje się zdecydowaną różnicę prognozowanej imisji w obu tych przypadkach. We wszystkich analizowanych terminach i charakterystykach statystycznych obserwuje się większą modelowaną imisję przy mniejszym kroku siatki obliczeniowej w modelu MM5. Na rys. 12 przedstawiono zmienność czasową ilorazu imisji uzyskanych w 1,5 km i 13,5 km rozdzielczości MM5 dla maksimum, średniej i 99 percentyla imisji z 1 punktów gridowych modelu CAL- PUFF. Daje się zauważyć zmienność dobową tego ilorazu z minimum bliskim jedności około godz. 4 UTC i maksimum w godzinach popołudniowych. Iloraz osiąga bardzo podobne wartości przy maksimum i średniej obszarowej, podczas gdy w godzinach 1 i 16 UTC obserwuje się bardzo dużą rozbieżność imisji 82

15 w 2 różnych rozdzielczościach w MM5 dla 99 percentyla. Obliczenia potwierdzają fakt, że zmiana wysokości emisji ze źródeł powierzchniowych z 1,5 m na 15 m nie daje widocznych różnic w polu imisji. T a b e l a 1 Porównanie maksimum, 99 percentyla i średniej imisji w domenie 1 km na 1 km, uzyskanej w wyniku emisji z 2 źródeł obszarowych w kształcie kwadratów 1 na 1 km o emisji łącznej PM ton/rok i wysokości emisji 1.5 m (kolumny 2 i 3) i 15 m (kolumna 4). Oznaczenia: d1, d3 domeny MM5, rozdzielczość : d1 = 13,5 km, d3 = 1,5 km, %% percentyl D1 1,5 m D3 1,5 m D1 15 m : 7,5 9 7,5 99%% : %% : %% : 8,9 86 8,9 99%% : 6,5 12 6,5 99%% : %% : max : max : max : max : 3, ,5 max : max :,48 1,92,48 średnia : 1,3 16,4 1,3 średnia : 18,1 16,9 18,1 średnia :,66 2,66 średnia :,37 1,97,37 średnia : 2,1 4,56 2,1 średnia Rys. 12. Przebiegi czasowe ilorazu imisji (dla maksimum, średniej i 99 percentyla imisji obliczonych dla domeny CALMET o rozmiarach 1 x 1 km i rozdzielczości 1 km) uzyskanych z danych meteorologicznych z modelu MM5 liczonego z krokiem siatki 1,5 km i 13,5 km. 83

16 Podsumowanie Po skompilowaniu i uruchomieniu modelu MM5 oraz utworzeniu interfejsów między nim i pozostałymi składnikami zespołu modeli wykonano testy zarówno meteorologicznej, jak i imisyjnej części zespołu modeli. W tym celu utworzono bazę danych do testowania, obejmującą meteorologiczne dane prognostyczne w formacie GRIB z modelu ALADIN, także dane meteorologiczne ze stacji synoptycznych i stacji WIOŚ, aerologiczne dane obserwacyjne z Europy Środkowej, dane imisji zanieczyszczeń z WIOŚ oraz dane z inwentaryzacji emisji. Ze względu na bliskość terytorialną Śląska i Małopolski oraz silny wpływ emisji punktowej z jednego z tych województw na imisję w drugim, zdecydowano się na poszerzenie obszaru modelowania tak, aby były uwzględnione oba województwa, początkowo zakładano bowiem ograniczenie się tylko do obszaru aglomeracji krakowskiej. W ramach testów zaprezentowanych w niniejszej pracy porównano dane z modelu ALADIN, z różnych wersji zestawu ALADIN/MM5 z danymi ze stacji synoptycznych. Testowano wpływ rozdzielczości modelu prognostycznego MM5 (2-way nesting, kroki siatki odpowiednio 13,5 km, 4,5 km, 1,5 km) na jakość uzyskiwanych pól meteorologicznych oraz imisji zanieczyszczeń. Modele testowano, porównując ciągi czasowe parametrów meteorologicznych z punktów gridowych modeli ALADIN i MM5 najbliższych wybranym stacjom synoptycznym Kraków Balice i Katowice Pyrzowice. Źródła zaobserwowanych błędów poszukiwano, analizując zmienność obszarową dla domeny obliczeniowej wybranych parametrów meteorologicznych i imisyjnych w wybranych terminach oraz testując zachowanie zespołu modeli dla wybranych 4 źródeł punktowych i 2 obszarowych. Głównym celem tej pracy było poznanie reakcji części dyspersyjnej na warunki brzegowe uzyskane z części meteorologicznej. W tym celu wybrany epizod smogowy, przy dostępności dodatkowych danych pomiarowych, pozwolił na znalezienie optymalnego ustawienia parametrów wejściowych modeli, próbę określenia w wybranym interwale czasowym różnicy między danymi wyjściowymi z modeli a danymi pomiarowymi, a także wykazanie, że część dyspersyjna wychwytuje epizody smogowe. Uruchomiony zestaw modeli stanowi podstawę wykonywanego w ramach projektu rozwojowego pt. Utworzenie systemu prognozowania rozprzestrzeniania zanieczyszczeń powietrza, opartego o meteorologiczne modele mezoskalowe oraz dyspersyjny model obłoku systemu ocen modelowych jakości powietrza FAPPS. Praca wykonana w ramach projektu specjalnego nr COST/251/26, finansowanego ze środków MNiSW, pt. Rozwój systemów prognozowania jakości powietrza w oparciu o numeryczną prognozę pogody z modelu ALADIN, przy wykorzystaniu modelu mezoskalowego MM5 84

17 LITERATURA A l l w i n e, K. J., W. F. D a b b e r d t, L. L. S i m m o n s, 1998, Peer review of the CALMET/CALPUFF modeling system. Tech. Rep., KEVRIC Company, Inc., Durham, NC, EPA Contract No. 68-D-98-92, 4 pp. [Available online at 7thconf/calpuff/calpeer.pdf ] B a k l a n o v A., F a y B., K a m i n s k i J., 27, Overview of Existing Integrated (off-line and on-line) Mesoscale Systems in Europe. COST Report [Available online at ] C h a n g, J. C., F r a n z e s e P., C h a y a n t r a k o m K., H a n n a S. R., 23, Evaluations of CALPUFF, HPAC, and VLSTRACK with Two Mesoscale Field Datasets. J. Appl. Meteor., Vol. 42, pp Dyrektywa Parlamentu Europejskiego i Rady 28/5/WE z dnia 21 maja 28 r. w sprawie jakości powietrza i czystszego powietrza dla Europy. Dziennik Urzędowy Unii Europejskiej L 152 J u d a -R e z l e r K., 21, New Challenges in Air Quality and Climate Modeling, Arch. Env. Prot., Vol. 36 no. 1, pp 3-28 S c i r e J. S., R o b e F. R., F e r n a u M. E., Y a m a r t i n o R. J., 2, A user s guide for the CALMET Meteorological Model (version 5.). Tech. Rep., Earth Tech, Inc., Concord, MA, 332 pp. [Available online at ] S c i r e J. S., S t r i m a i t i s D. G., Y a m a r t i n o R. J., 2, A user s guide for the CALPUFF Dispersion Model (version 5.). Tech. Rep., Earth Tech, Inc., Concord, MA, 521 pp. [Available online at Chang J. C., Franzese T r a p p W., 21, The Application of Calmet/Calpuff Models in Air Quality Assessment System in Poland. Arch. Env. Prot., Vol. 36 no. 1, pp 63-8 IMPLEMENTATION OF SYSTEM OF MODELS ALADIN/MM5/CALMET/CALPUFF Summary This paper presents preliminary results from implementation of system of models ALADIN IMGW/MM5/Calmet/Calpuff. Meteorological part of the system consists of hydrostatic model ALADIN, non-hydrostatic model of mezo-γ scale MM5 and weather preprocessor CALMET. To model the dispersion of pollutants model CALPUFF is used. For comparative testing a week period was selected. The period is characterised by intensive variability of deposition registered with monitoring systems. Meteorological part of the system was tested comparing measurement data from synoptic stations Kraków-Balice and Katowice to results of forecasting models. For comparative tests data from ALADIN model and system of ALADIN/MM5 run for 3 nested domains (d1 with resolution of 13.5 km, d2 4.5 km and d3 1.5 km) were used. CALPUFF model was tested by analyzing of forecasted deposition fields of PM1 derived separately from 2 area sources (1km-square-shaped, Krakow and the eastern part of the Silesian agglomeration) and from 4 point sources (Kraków and Skawina power stations, and two steel-mills in Kraków and in Dąbrowa Górnicza owner Accelor Mittal). Results show the effect of the model resolution used in calculations on the amount of forecasted deposition fields. A different patterns of deposition is also shown as a result of the emission from both area and point sources and point sources accordingly to the strength of the local impact of such sources and its diurnal variation. Figures 1. ALADIN model grid coverage including territory of Poland 2. MM5 model domains 85

18 3. Results of measurements of PM1 at monitoring stations of air quality WIOŚ in Krakow in August Comparison of forecasted wind direction (up) and wind speed (down) from results of ALA- DIN and MM5 models (for 3 different resolution d1, d2 and d3) with observation data data from Katowice for (figure developed by Monika Hajto) 5. Comparison of forecasted temperature at 2m agl. (up) and relative humidity (down) from results of ALADIN and MM5 models (for 3 different resolution d1, d2 and d3) with observation data data from Katowice for Relative humidity for results of MM5 was calculated using mixing ratio, temperature and observed pressure (figure developed by Monika Hajto) 6. Comparison of forecasted wind direction (up) and wind speed (down) from results of ALA- DIN and MM5 models (for 3 different resolution d1, d2 and d3) with observation data data from Krakow-Balice for (figure developed by Monika Hajto) 7. Comparison of forecasted temperature at 2 m agl. (up) and relative humidity (down) from results of ALADIN and MM5 models (for 3 different resolution d1, d2 and d3) with observation data data from Krakow-Balice for Relative humidity for results of MM5 was calculated using mixing ratio, temperature and observed pressure (figure developed by Monika Hajto) 8. Histograms of error estimates of wind speed (left) and temperature (right) forecasts for from ALADIN model and from MM5 model with 3 different resolutions (d1 = 13.5 km, d2 = 4.5 km, d3 = 1.5 km) 9. Distribution of point sources (black crosses) and area sources (blue squares) taken into account for CALPUFF calculations for a. Daily variability of deposition fields from 2 area sources (total emission of PM tonnes/year, scale to 2 µg/m 3, up) and from 4 point sources (total emissions of PM tons/year, scale to 1 µg/m 3, down) 16 UTC 23.8 (left), 22 UTC 23.8 (middle), 4 UTC 24.8 (right). Settings of models: MM5 (Blackadar PBL, no observations, domain d1), CALMET (Batchvarova- Gryning PBL, no observations). 1. b. As for 1a. UTC 24.8 (left), 16 UTC 24.8 (middle) and 22 UTC 24.8 (right) 11. Daily variability of sum of deposition from all grid points for emissions from point sources of height over 2 m (red, total emission of 3576 tonnes/year) and area sources, with a height of 1.5 m (green, total emission of 1522 tonnes/year) 12. Time courses of deposition ratio (for maximum, mean and 99 percentile calculated for CALMET domain of 1 x 1 km and 1 km resolution) obtained for meteorological data from MM5 model with resolutions of 1.5 km and 13.5 km Table 1. Comparison of maximum, 99 percentile and mean deposition in the domain of 1 x 1 km, obtained as a result of emissions from two area sources (1km-square-shaped) with total emission of PM1 equal to 1522 tons/year, emission height 1.5 m (columns 2 and 3) and 15 m (column 4). d1, d3 domains of MM5, resolutions: d1 = 13.5 km, d3 = 1.5 km, %% percentile ЗАПУСК КОМПЛЕКСА МОДЕЛЕЙ ALADIN/MM5/CALMET/CALPUFF Резюме В работе представлены предварительные результаты запущенной в IMGW системы моделей ALADIN/MM5/CALMET/CALPUFF. Метеорологическую часть системы составляют: действующая в операционной системе гидростатическая модель ALADIN, негидростатическая модель масштаба mezo-γ MM5 и метеорологический предпроцессор CALMET. Для моделирования дисперсии загрязнений применили модель CALPUFF. Для 86

19 сравнительных тестов был использован еженедельный период времени характеризующийся большой изменчивостью регистрированной иммиссии. Метеорологическую часть системы тестировали сравнивая наблюдательные данные для синоптических станций Краков Балице и Катовице с прогнозными данными полученными на выходе из моделей. В сравнительных тестах употребляли данные из модели ALADIN и из системы ALADIN/MM5 запускаемой для 3 умещенных сфер (d1 с разрешением 13,5 км, d2 4,5 км, d3 1,5 км). Модель CAL- PUFF тестировали анализом прогнозированного поля иммиссии PM1, полученного отдельно из 2 источников в пространстве в форме квадратов со стороной 1 км (пространство Kракова и восточная часть силезской агломерации) и из 4 точечных источников (Теплоэлектроцентраль Краков, Электростанция Скавина, и два металлургических завода в Кракове и Горной Дубраве принадлежащих Accelor Mittal). Полученные результаты представляют влияние разрешения вычислений модели MM5 на величину прогнозированной иммиссии. Показали разное поведение иммиссии являющейся результатом эмиссии из поверхностных источников и точечных источников, как в отношении местного воздействия таких источников, так и её суточной изменчивости. Рисунки 1. Сетка модели ALADIN охватывающая территорию Польши 2. Расчётные сферы модели MM5 3. Результаты измерений пыли PM 1 на станциях мониторинга качества воздуха WIOŚ в Кракове в августе Сравнение прогнозированного направления ветра (наверху) и скорости ветра (внизу) из моделей ALADIN и MM5 (для 3 разных разрешений d1, d2 и d3) с наблюдательными данными из Катовице периода (Обработка рисунка: Моника Хайто) 5. Сравнение прогнозированной температуры 2m (наверху) и относительной влажности (внизу) из моделей ALADIN и MM5 (для 3 разных разрешений d1, d2 и d3) с наблюдательными данными из Катовице периода Относительная влажность для данных из MM5 сосчитанная из прогнозированных ценностей отношения смешения и температуры и наблюдаемого давления (Обработка рисунка: Моника Хайто) 6. Сравнение прогнозированного направления ветра (наверху) и скорости ветра (внизу) из моделей ALADIN и MM5 (для 3 разрешений d1, d2 и d3) с наблюдательными данными из Kракова Балице периода (Обработка рисунка: Моника Хайто) 7. Сравнение прогнозированной температуры 2 м (наверху) и относительной влажности (внизу) из моделей ALADIN и MM5 (для 3 разных разрешений d1, d2 и d3) с наблюдательными данными из Kракова Балице периода Относительная влажность для данных из MM5 сосчитанная из прогнозированных ценностей отношения смешения и температуры и наблюдаемого давления (Обработка рисунка: Моника Хайто) 8. Гистограммы ошибок прогноза скорости ветра (слева) и температуры (справа) периода получаемых из модели ALADIN и модели MM5 с 3 разными шагами сетки (d1 = 13,5 км, d2 = 4,5 км d3 = 1,5 км) 9. Размещение точечных эмиттеров (чёрные крестики) и поверхностных (голубые квадраты) учтённых в вычислениях CALPUFF для периода a. Суточная изменчивость полей иммиссии от 2 поверхностных эмиттеров (полная эмиссия PM тонн/год, шкала до 2 µg/m 3 - наверху) и 4 точечных (полная эмиссия PM тонн/год шкала до 1 µg/m 3 - внизу) - 16 UTC 23.8 (слева), 22 UTC 23.8 (в центре), 4 UTC 24.8 (справа). Установки моделей: MM5 (Blackadar PBL, без наблюдения, сфера d1), CALMET (Batchvarova-Gryning PBL, без наблюдения). 1. b. Описание как на рис. 1a. 1 UTC 24.8 (слева), 16 UTC 24.8 (в центре) и 22 UTC 24.8 (справа) 87

20 11. Суточная изменчивость суммы иммиссии PM1 из всех гридовых пунктов расчётной сферы для эмиссии из точечных источников с высотой больше 2 м (красный цвет, полная эмиссия 3576 тонн/год) и источников в пространстве высотой 1,5 m (зелёный цвет, полная эмиссия 1522 тонн/год) 12. Временные ходы частной иммиссии (для максимума, средней и 99 процентиля иммиссии сосчитанных для сферы CALMET размером 1 x 1 км и разрешением 1 км) полученных для метеорологических данных из модели MM5 считанной с шагом сетки 1,5 км и 13,5 км Таблица 1. Сравнение максимума, 99 процентиля и средней иммиссии в сфере 1 км на 1 км, полученной в результате эмиссии из 2 источников в пространстве в форме квадратов 1 км на 1 км с общей эмиссией PM тонн/год и высотой эмиссии 1,5 м (колонны 2 и 3) и 15 м (колонна 4). Обозначения: d1, d3 сферы MM5, разрешение: d1 = 13.5 км, d3 = 1.5 км, %% процентиль Mgr Jolanta Godłowska Mgr Wiesław Kaszowski Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej Kraków, ul. P. Borowego 14 Recenzent Prof. dr hab. Mirosław Miętus 88