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Combinando el Preprocesador de Emisiones HERMES con el Modelo de Transporte Químico TM5-MP

Autores: Seemann, Sarah-Lena; Daskalakis, Nikos; Qu, Kun; Vrekoussis, Mihalis

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Combinando el Preprocesador de Emisiones HERMES con el Modelo de Transporte Químico TM5-MP


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Astronomía

Palabras clave

Inventarios de emisiones
Modelado de calidad del aire
HERMESv3_gr
Modelo de Transporte Químico
Modelo Tracel 5 Paralelismo Masivo
REAS

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 7

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los inventarios de emisiones (EIs) son vitales para la modelización de la calidad del aire. Los objetivos de investigación específicos a menudo requieren modificar los EIs de diversas fuentes de datos, lo que demanda un desarrollo significativo de código. En este estudio, utilizamos y desarrollamos aún más el Sistema de Modelización de Emisiones de Alta Resolución Electiva versión tres para dominios Globales y Regionales (HERMESv3_gr). Este sistema de procesamiento fácil de usar fue adaptado para generar EIs compatibles con el Modelo de Transporte Químico Tracel Modelo 5 Masivamente Paralelo (TM5-MP). Los resultados indican que HERMESv3_gr es capaz de generar EIs con sesgos despreciables (diferencias relativas) para TM5-MP, demostrando su efectividad. Aplicamos HERMESv3_gr para integrar el inventario de emisiones regionales EI en Asia (REAS) en el sistema de datos de emisiones comunitarias EI global (CEDS). La comparación de los resultados del modelo utilizando solo CEDS y el EI integrado contra datos de medición para varios contaminantes a nivel global reveló pequeñas mejoras para el monóxido de carbono (1%), etano (1-2%) y óxido de nitrógeno (2%) y mayores para el propano (5-7%). El ozono en el hemisferio norte mejoró en aproximadamente un 2%, mientras que en el hemisferio sur se pudieron observar mejoras del 5%. Nuestros hallazgos destacan la importancia de considerar cuidadosamente los efectos de la integración de EI para una modelización precisa de la calidad del aire.

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