21 января в конференц-зале Гидрометцентра России пройдет заседание Семинара по краткосрочным и среднесрочным прогнозам погоды (руководители семинара: проф. Г.С. Ривин, проф. Н.П. Шакина)
21 января в 15 ч., Конференц-зал ФГБУ «Гидрометцентр России»
Повестка дня:
Доклад Д.В. Борисова (ФГБУ «Гидрометцентр России»)
«Постпроцессинг численных прогнозов концентраций взвешенных частиц (pm10) и приземного озона (О3) с использованием моделей машинного обучения»
(по материалам диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук по специальности 1.6.18 Науки об атмосфере и климате; научный руководитель - д.г.н. И.Н. Кузнецова)
Аннотация
Приводится обоснование применения машинного обучения для коррекции рассчитанных химической транспортной моделью (ХТМ) прогностических концентраций загрязняющих веществ. Объектом исследований являются приоритетные при оценке качества воздуха загрязнители - приземный озон (O3) и твердые взвешенные частицы (PM10); дается характеристика их изменчивости в Московском регионе в последние 5 лет.
Для построения моделей машинного обучения (ММО) сформирована база данных в период 2019-2024 гг., состоящая из прогностических метеорологических величин по расчетам COSMO-Ru2, прогнозов ХТМ концентраций О3, РМ10, NOx и данных измерений концентраций O3 и PM10 на 15-20 станциях контроля за загрязнением в московском регионе. Обсуждается использованный метод машинного обучения – искусственные нейронные сети.
Для каждого загрязнителя разработаны модели машинного обучения (ММО-О3 и ММО–РМ10) методом экспериментального поиска оптимальной конфигурации ММО. Независимая проверка разработанных ММО проведена по данным в период март-сентябрь 2024 г. Несмотря на особенности погодных условий и загрязнения в период независимой проверки, получены количественные показатели уменьшения отклонений прогнозов O3 и PM10 при применении ММО; в том числе в периоды повышенного озонового и аэрозольного загрязнения при неблагоприятных для рассеивания примеси условиях (НМУ).
Сформулированная методика коррекции численных прогнозов ХТМ имеет универсальный характер и может быть применена к исследованиям других характеристик загрязнения, включая расчеты для ограниченных территорий с отсутствием наблюдений внутри области расчета.