Высокое пространственное разрешение нового метода восстановления полей концентраций диоксида азота в тропосфере на базе данных наблюдений ГСА “Ресурс - П” [1] позволяет выявлять локальные стационарные источники антропогенного загрязнения и их шлейфы. Это дает определенные возможности в получении достоверных прогнозов и оценок эмиссий локальных антропогенных источников на основе методов математического моделирования.
В настоящей работе рассматривается новый подход к описанию миграций активных антропогенных примесей в атмосфере и получению оценок эмиссий антропогенных источников, основанный на разработке и использовании локальных динамических моделей типа реакция-диффузия-адвекция для эффективных прогностических уравнений. С целью восстановления параметров модели применяется численно-асимптотический подход [2, 3], использующий параметризованное асимптотическое приближение решения прямой задачи в ближней зоне источника (область радиусом < 1 км) при построении численного алгоритма решения обратной задачи по восстановлению параметров модели. Реализация алгоритма основана на использовании данных зондирования состава атмосферы Земли с российского спутника «Ресурс-П», полученных с рекордно высоким пространственным разрешением (2.4 x 2.4 км). Выполнена оценка эмиссий антропогенного вещества (диоксида азота) от конкретного локального источника (предприятие на территории КНР), составлен прогноз распространения примеси и получена оценка времени покрытия территории шлейфом загрязнений. С целью валидации результатов моделирования используются альтернативные химико-транспортные модели и натурные данные.
Применение рациональной математической модели, функциональный вид которой согласован по сложности с объемом имеющихся натурных данных, и численно-асимптотического подхода в сочетании с данными высокоточного космического мониторинга позволяет в короткое время выполнить оценку выбросов окислов азота промышленными предприятиями. Это открывает широкие перспективы для оперативного мониторинга локальных загрязнений атмосферы с целью получения достоверных входных данных для региональных химико-транспортных моделей типа SILAM [4] и METI-LIS [5], повышения эффективности их использования и предупреждения экстремальных ситуаций, связанных с ухудшением качества воздуха в регионах с высокой степенью антропогенного загрязнения.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (коды проектов 18-29-10080 и 20-05-00826).