En ny luftkvalitetsmodell kommer att hjälpa luftkvalitetsprognosmakare att förutsäga ozonnivåer på ytan upp till 48 timmar i förväg och med färre resurser, enligt ett team av meteorologer.

Metoden, kallad regression i självorganiserande karta (REGiS), väger och kombinerar statistiska luftkvalitetsmodeller genom att para ihop dem med förutspådda vädermönster för att skapa probabilistiska ozonprognoser. Till skillnad från nuvarande kemiska transportmodeller, REGiS kan förutsäga ozonnivåer upp till 48 timmar i förväg utan att kräva betydande beräkningskraft.

Nikolay Balashov, som nyligen tog sin doktorsexamen i meteorologi från Penn State, designade denna nya metod genom att utforska sambandet mellan luftföroreningar och meteorologiska variabler.

Eftersom ozonnivåerna är högre i tätbefolkade områden, särskilt på USA:s västkust, modellen hjälper luftkvalitetsprognosmakare och beslutsfattare att varna invånarna i förväg och främjar begränsningsmetoder, som kollektivtrafik, i ett försök att undvika förhållanden som leder till ohälsosam ozonbildning.

"Om vi ​​kan förutsäga nivån av ozon i förväg, då är det möjligt att vi kan göra något för att bekämpa det, ", sa Balashov. "Ozon behöver solljus men det behöver också andra prekursorer för att bildas i atmosfären, såsom kemikalier som finns i fordonsutsläpp. Att minska fordonsanvändningen (de dagar då vädret bidrar till bildandet av ohälsosamma ozonkoncentrationer) kommer att minska nivån av utsläpp som bidrar till högre nivåer av ozonföroreningar."

Detta nya verktyg för luftkvalitetsprognosmakare gör det möjligt att utvärdera olika ozonföroreningsscenarier och ger insikt i vilka vädermönster som kan förvärra ozonföroreningsepisoder på ytan. Till exempel, högre yttemperaturer, torra förhållanden och lättare vindhastigheter tenderar att leda till högre ytozon. Forskarna publicerade sina resultat i Journal of Applied Meteorology and Climatology.

Ozon är en av de sex vanliga luftföroreningarna som identifieras i Environmental Protection Agency Clean Air Act. Att andas ozon kan utlösa en mängd olika hälsoproblem, inklusive KOL, bröstsmärtor och hosta, och kan förvärra bronkit, emfysem och astma, enligt EPA. Det kan också orsaka långvariga lungskador.

Yt-ozon betecknas som en förorening, och EPA sänkte nyligen den maximala dagliga 8-timmarströskeln från 75 till 70 delar per miljard i volym. Det utlöste ett större behov av korrekta och probabilistiska prognoser, sa Balashov.

Nuvarande modeller är dyra att köra och är ofta inte tillgängliga i utvecklingsländer eftersom de kräver exakta mätningar, expertis och datorkraft. REGiS skulle fortfarande fungera i länder som saknar dessa resurser eftersom det bygger på statistik och historiska väder- och luftkvalitetsdata. Metoden kombinerar en serie befintliga statistiska metoder för att övervinna svagheterna hos varje, vilket resulterar i en helhet som är större än summan av dess delar.

"REGiS visar hur relativt enkla metoder för artificiell intelligens kan användas för att piggybacka prognoser om väderdrivna fenomen, som luftföroreningar, på befintliga och fritt tillgängliga globala väderprognoser, sa George Young, professor i meteorologi, Penn State och Balashovs examensrådgivare. "Det statistiska tillvägagångssättet i REGiS - vädermönsterigenkänning som vägleder mönsterspecifika statistiska modeller - kan ge både effektivitets- och kompetensfördelar i ett antal prognosapplikationer."

REGiS utvärderades i Kaliforniens San Joaquin Valley och i nordöstra delarna av Colorado, där Balashov testade sin metod med hjälp av standardstatistiska mått. Förra sommaren, modellen användes i Philadelphia-området som ett operativt prognosverktyg för luftkvalitet tillsammans med befintliga modeller.

Under sin tidigare forskning i Sydafrika, Balashov blev först intresserad av att studera ozon och dess förhållande till väderfenomenen El Niño och La Niña.

"Jag blev inspirerad att studera ozon eftersom jag såg hur mycket av ett samband det kunde finnas mellan vädermönster och luftföroreningar, " sa Balashov. "Jag insåg att det fanns en riktigt stark relation och att vi kunde göra mer för att utforska sambandet mellan meteorologi och luftföroreningar, som kan hjälpa till att göra förutsägelser, speciellt på platser som saknar sofistikerade modeller. Med denna metod, du kan göra luftkvalitetsprognoser på platser som Indien och Kina."