Dodatečný výsledek D03: Validace modelového systému PALM 6.0 v reálném městském prostředí: případová studie v Dejvicích, Praha, Česká republika
Článek v předním vědeckém časopise představuje rozsáhlou validaci modelu PALM na základě dat z dedicovaného pozorovacího projektu provedeného v rámci předchozího projektu Urbi-Pragensi a realizovaného v Praze-Dejvicích. Validace se zaměřuje především na tepelné procesy, ale výsledky týkající se kvality ovzduší byly také vyhodnoceny. Výsledky přinesly nové informace pro směřování budoucího vývoje modelu PALM. Poskytly také důležité informace pro návrh pozorovacího projektu a validaci realizovanou v rámci projektu TURBAN v oblasti ulic Legerova a Sokolská v Praze.
Dodatečný výsledek D03 je dostupný: Resler a kol.: Validation of the PALM model system 6.0 in a real urban environment: a case study in Dejvice, Prague, the Czech Republic Geoscientific Model Development, 2021. Dostupné: zde a v repozitáři.
Dodatečný výsledek D03: Zpráva o měření: Pozorovací kampaň TURBAN spojující senzory pro monitorování kvality ovzduší na úrovni ulic a meteorologická profilová měření v Praze
Článek napsaný Bauerovou a spol. byl předložen do předního vědeckého časopisu Atmospheric Chemistry and Physics. Manuskript podrobně popisuje pozorovací kampaň provedenou v oblasti ulic Legerova a Sokolská. Zároveň ukazuje procesy a metody používané pro kalibraci surových pozorování senzorů a odhad chyb.
Dodatečný výsledek D03 je dostupný zde.
Dodatečný výsledek D03: Článek "Challenges of high-fidelity air quality modelling in urban environments – PALM sensitivity study during stable conditions" (Dealer a kol.) v recenzním řízení
Článek byl předložen do předního vědeckého časopisu Geoscientific Model Development. Hodnocení simulací modelu PALM na základě pozorování získaných během kampaně v ulicích Legerova a Sokolská odhalilo nerealisticky vysoké koncentrace modelovaných znečišťujících látek během krátkého období během zimní epizody inverze. Pro identifikaci potenciálních příčin byla testována citlivost modelu na změny okrajových meteorologických podmínek a úpravy parametrů modelu. Úpravy modelu zahrnovaly přidání antropogenního tepla z automobilů, nastavení spodní hranice turbulentní kinetické energie (TKE), úpravy profilů parametrů syntetického generátoru turbulence v PALM a omezení kroku času modelu. Studie potvrdila klíčovou roli správných meteorologických okrajových podmínek pro realistické modelování kvality ovzduší během stabilních podmínek. Kromě toho řešené úpravy parametrů modelu prokázaly významný vliv v těchto stabilních podmínkách, což vedlo k poklesu nadhodnocení koncentrace v rozmezí 30–66 % a projevil se zanedbatelný vliv na výsledky modelu během zbytku epizody. To naznačuje, že zahrnutí nebo zdokonalení těchto procesů v PALM je žádoucí, i když mají zanedbatelný vliv ve většině jiných situací. Navíc test omezení kroku času odhalil numerické nepřesnosti způsobené chybami v diskretizaci, které se vyskytly během tak extrémně stabilních podmínek.
Dodatečný výsledek D03 je dostupný na tomto odkazu a v repozitáři.
Dodatečný výsledek D04: Radiativní přenosový model 3.0 integrovaný do systému modelu PALM 6.0
Tento článek v předním vědeckém časopisu Geoscientific Model Development popisuje nově vyvinutý Radiativní přenosový model (RTM). RTM je explicitně řešený trojrozměrný multi-reflexní model záření integrovaný do modelovacího systému PALM. Je zodpovědný za modelování složitých radiačních interakcí v městském krytu a představuje klíčovou součást modelování energetických procesů uvnitř města, a tím i schopnost PALM poskytovat explicitní simulace městského krytu s rozlišením v měřítku metrů. Tento článek popisuje verzi RTM 3.0, která je integrována ve verzi 6.0 modelovacího systému PALM. Tato verze RTM byla oproti předchozím verzím výrazně vylepšena novými simulovanými procesy, poskytující realističtější reprezentaci širšího spektra městských scénářů, stejně jako novými schématy diskretizace a algoritmy pro výrazně lepší škálovatelnost a výpočetní účinnost, umožňující rozsáhlejší paralelní simulace s až mnoha tisíci paralelními procesy.
Dodatečný výsledek D04 je dostupný: Krč a kol.: Radiative Transfer Model 3.0 integrated into the PALM model system 6.0 Geoscientific Model Development, 2021. Dostupné zde a v repozitáři.
Dodatečný výsledek D04: Článek "FUME 2.0 – Flexible Universal processor for Modeling Emissions" (Belda a kol.)
Publikace dostupná zde a v repozitáři.
Dodatečný výsledek D07: Citlivostní analýza PALM 6.0 modelu v městském prostředí
Citlivost modelu PALM 6.0 na vlastnosti povrchu a budov je testována v reálném městském prostředí v blízkosti křižovatky v hustě zastavěné obytné čtvrti v Praze. Model s rozlišením turbulence je schopen simulovat proudění ve městě pro realistická nastavení modelu. Kromě přesného zobrazení relevantních fyzikálních procesů závisí výkon modelu také na vstupních datech popisujících městské uspořádání, zejména na vlastnostech budov a povrchu. Jsou využity dva typy scénářů. První z nich jsou syntetické scénáře, které převážně mění povrchové a materiálové parametry, jako je albedo, emisivita nebo tepelná vodivost zdí, a testují citlivost modelových simulací na potenciálně chybná vstupní data. Druhými jsou urbanistické scénáře, které analyzují opatření pro zmírnění městského tepelného ostrova, jako je zelenění ulic nebo změna povrchových materiálů, aby se posoudily limity účinků konkrétního typu scénáře. U syntetických scénářů jsou povrchové parametry použité v rovnicích záření hodnoceny jako celkově nejcitlivější, následované objemovou tepelnou kapacitou a tepelnou vodivostí zdí. Ostatní parametry prokazují omezený efekt, nicméně některé mohou být během některých částí dne přeci jen významné, například hrubost povrchu v ranních hodinách. Druhý typ, urbanistické scénáře, ukazuje, že městská vegetace je nejúčinnějším opatřením, zejména pokud jde o fyzikální a biologické teplotní indikátory. Vliv obou typů scénářů byl také testován na kvalitu vzduchu, konkrétně na disperzi PM2,5, která obvykle projevuje opačné chování než teplotní indikátory, tj. zlepšení tepelného komfortu přináší zhoršení koncentrací PM2,5.
Dodatečný výsledek D07 je dostupný: Belda a kol.: Sensitivity analysis of the PALM model system 6.0 in the urban environment Geoscientific Model Development, 2021. Dostupné zde a v repozitáři.
Dodatečný výsledek D07: Rozptyl částicové hmoty (PM2,5) z dřevního spalování pro bytové vytápění: optimalizace opatření ke zmírnění na základě simulací velkých vírů
Tato studie používá Paralelizovaný atmosférický model velkých vírů (PALM) k zkoumání dynamických jevů ovlivňujících variabilitu a cesty atmosférického znečištění emitovaného dřevěnými kamny v domácnostech. Model PALM běží s prostorovým rozlišením 10 m v modelové doméně o velikosti 29 km na 35 km s reálným prostorovým rozložením znečištění a s realistickými okrajovými podmínkami povrchu charakterizujícími středně velké městské prostředí rozdělené vodními plochami a kopci. Takto složitá topografie má za následek lokální rizika pro kvalitu ovzduší. Tato případová studie je založena na zimních podmínkách v Bergenu. Je zkoumána turbulentní difuze pasivního skaláru spojeného s částicemi PM2,5 emitovanými domácími kamny. Studie zohledňuje dopady znečištění ovzduší, které by bylo možné pozorovat v různých scénářích nahrazování kamen; moderní dřevěná kamna emitují významně méně PM2,5 než ty starší, ale nahrazení kamen je nákladný a náročný proces. Nerovnoměrné prostorové rozložení znečišťujících látek naznačuje prioritizaci určitých omezených městských obvodů. Úsilí směřované k nahrazení kamen v konkrétních oblastech může mít významný pozitivní účinek na kvalitu ovzduší ve celém městě. Případová studie identifikuje městské obvody, kde by omezení stimulů vedlo k nejsilnějšímu snížení expozice obyvatelstva PM2,5.
Dodatečný výsledek D07 je dostupný: Wolf a kol.: Dispersion of particulate matter (PM2.5) from wood combustion for residential heating: optimization of mitigation actions based on large-eddy simulations Atmospheric Chemistry and Physics, 2021. Dostupné zde a v repozitáři.
Dodatečný výsledek D11: Filtrování odpovídající skóre pro Gaussian Markov random fields s lineárním modelem přesnosti matice
Tento vědecký článek představuje metodu pro kombinaci meteorologického modelu a pozorování. Metoda je založena na lineárním modelu pro inverzi kovariance s parametry určenými pomocí odhadu skóre shody. Metoda poskytuje přísnou regularizaci kovariance, pokud základní náhodné pole je Gaussian Markov. Parametry jsou nalezeny řešením soustavy lineárních rovnic. Krok analýzy používá inverzní formulaci Kalmanovy aktualizace. Je navrženo několik verzí filtrů, lišících se konstrukcí analyzující soustavy, a také Score matching verze rozšířeného Kalmanova filtru.
Dodatečný výsledek D11 je k dispozici zde: Turčičová a kol.: Score matching filters for Gaussian Markov random fields with a linear model of the precision matrix Foundations of Data Science, 2021. Dostupné zde a v repozitáři.
Dodatečný výsledek D11: Článek "Using clustering to understand intra-city warming in heatwaves: insights into Paris, Montreal, and Zurich" (Zhao a kol.)
Publikace dostupná zde a v repozitáři.
Dodatečný výsledek D13: Článek "Towards seamless environmental prediction – development of Pan-Eurasian EXperiment (PEEX) modelling platform" (Mahura a kol.)
Publikace dostupná zde a v repozitáři.