Прогнозирование уровня загрязнения воздуха городской среды экспертным путем

Введение. Для г. Санкт-Петербурга характерен климат с морскими чертами. Отмеченная в последнее десятилетие неустойчивость погодно-климатических условий обусловила актуальность данной работы, цель которой - построение схем для определения ожидаемого уровня загрязнения атмосферного воздуха Санкт-Петербурга по методу «дерево принятия решения». Материалы и методы. Изучены и обработаны срочные данные метеорологических наблюдений, выполненных на станции 26063 (г. Санкт-Петербург) с 2006 по 2014 гг. В рамках исследования рассмотрены данные по вертикальному профилю атмосферы, получаемые путем радиозондирования атмосферы г. Санкт-Петербурга в 00.00 и 12.00 UTC (Всемирного скоординированного времени) на станции Воейково. Результаты исследования. В ходе работы была установлена зависимость формирования уровня загрязнения атмосферного воздуха от синоптического процесса и инерционного фактора, что позволило сформировать схемы прогноза уровня загрязнения воздуха в виде «дерева принятия решения» экспертным путем. Оправдываемость прогностического определения ожидаемой группы загрязнения атмосферного воздуха по Санкт-Петербургу была рассчитана на зависимом материале и составила для холодного периода года 90 % (ночные часы) и 91 % (дневные часы); для теплого периода года - 84 % (ночные часы) и 87 % (дневные часы). Это говорит о том, что предлагаемые схемы позволяют получить более эффективный прогноз уровня загрязнения атмосферного воздуха в холодный период года. Обсуждение и заключения. В заключении сформулированы выводы и перечислены основные результаты. - Сформированы архивы исходных стандартных метеорологических данных и данных радиозондирования атмосферы, а также синоптических положений и сведений об уровне загрязнения атмосферного воздуха Санкт-Петербурга за период с 2006 по 2014 гг. - Установлены группы синоптических процессов, характерные для Санкт-Петербурга с 2006 по 2014 гг. - Разработаны схемы прогноза уровня загрязнения атмосферного воздуха по методу «дерево принятия решения» с оправдываемостью 84-91 %. Результаты работы применимы для прогноза уровня загрязнения городского воздуха.