Azóta már sokféle modell létezik, segítenek az értékelésben, az előre­jelzésben és egyre nagyobb szerepet kapnak a tervezésben. A modellektől elvárt pontosság eléréséhez fontos a kezdeti feltételek megadása, amihez elméletileg ismernünk kell a légkör állapotát, de van egy probléma, nem lehet megismerni – szögezi le Ferenczi Zita, az Országos Meteorológiai Szolgálat (OMSZ) levegő­kémiai szakértője, számos tanulmány szerzője, akit a levegő­minőségi vizsgálatok új megközelítéséről, a kémiai transzport­modellezésről is kérdeztünk.

A meteorológia legfontosabb feladata az időjárás-előrejelzés, erre van a legnagyobb társadalmi igény, de napjainkban a levegőtisztaság megőrzésének kérdése, a levegőminőség javítása is egyre inkább előtérbe kerül. Mikor kezdődtek a mérések?

– Az 1870-es évektől vannak rendszeres meteorológiai mérések Magyarországon, ezeknek az adatoknak a hosszú távú feldolgo­zása és kiértékelése a klimatológia feladata. Azonban jóval a me­teorológia megjelenése előtt, már az ősközösségi társadalmakban is voltak varázslók, sámánok, akik a hosszú távú megfigyeléseikre alapozva próbálták előre jelezni az időjárást. A levegőminőség modellezése ettől egy kicsit eltér. 

Mi a légszennyező anyagok terjedésével foglalkozunk, ami egyaránt károsítja az emberi egészséget és az ökoszisztémákat.

A levegőminőség vizsgálatához használt kémiai transzport modell (chemical transport model; CTM) a légköri kémiát szimulálja, és levegőszennyezettségi előrejelzésre használjuk.

A technológiai fejlődésnek köszönhetően rengeteg az adat, amit számítógépek nélkül nem is lehetne feldolgozni. A modellezés a számítógépek elterjedésével kezdődött?

– A koncepciót egy brit matematikus, Lewis Fry Richardson dolgozta ki az 1920-as években. Az általa javasolt modellben a légkörben lezajló fizikai folyamatokat matematikai módon szerették volna a munkatársaival leírni, ami nagyon összetett folyamat, és a kezdeti állapotra vonatkozó feltételezéseknél elkövetett hibák is hátráltatták a munkájukat. Végül a számításokat nem sikerült elvégezniük. Számítógép nélkül pedig egy 24 órás előrejelzés kiszámolása akár két-három évig is eltarthat, ami tudományos szempontból ugyan értékelhető, de a mindennapi gyakorlatban nem használható.

Milyen adatokra van szükség ahhoz, hogy a modell a számításokat elvégezze?

– A légkör egy fizikai közeg. Egyenletekkel le tudjuk írni a légkörben lezajló áramlási folyamatokat. A számítógép ahhoz kell, hogy gyorsabban megoldjuk ezeket az egyenle­te­ket, mint ahogy az esemény bekövetkezne. A mai napig ez a fejlődés Neumann János nevéhez fűződik, aki a számítógép alapelvét kidolgozta, és az első nagy kihívás a gyakorlat­ban éppen a meteorológia volt. Neki köszönhető, hogy ma vannak a tudomány számára érdekes és a társadalom részére hasznos előrejelzéseink.

A meteorológia napjainkban elméletiből egyre inkább gyakorlati tudománnyá válik?

– A háttér az elméleti, az OMSZ-nél működő modellezési osztály fejleszti a modelleket. Az előrejelzési osztály értelmezi és teszi közérthetővé a nagyközönség számára a modellekkel kiszámolt eredményeket. Ami aztán eljut a televízión és a média egyéb felületein keresztül a lakossághoz, illetve a döntéshozókhoz, és kihat a mindennapi életünk számos területére, a többi között a légi közlekedés biztonságára is. Ahogy fejlődött az előrejelzés, úgy került be a fizika mellett a kémia is a modellekbe. Az 1960-as években az első ilyen modellek azok voltak, amelyekkel a radioaktív anyagok terjedését lehetett meghatározni, elsősorban az ipari baleseteknél. Körülbelül az 1990-es évektől, amikor a levegőminőség, mint a hétköznapjait érintő probléma, elkezdte a lakosságot érdekelni, elindultak az úgynevezett kémiai transzportmodell-számítások. Ezek olyan számítógépes numerikus modellek, amelyek jellemzően a légköri kémiát szimulálják. Nagyon hasonlóak az előre jelző modellekhez, csak levegőminőségi mérési adatokat is tartalmaznak, így tehát nemcsak a fizikai egyenleteket oldjuk meg, hanem a kémiai folyamatokat is le tudjuk írni matematikai módon. A légkörben lévő anyagok az idő változásával reakcióba lépnek egymással.

Például?

– Például ilyen a talajközeli ózon, amelynek a kialakulását befolyásolják a nitrogén-oxidok és a napsugárzás. Reggel alacsonyabb a szintje, és kora délután éri el a maximumértékét. Ahhoz, hogy ezt képesek legyünk előre jelezni, arra van szükség, hogy tudjuk, mi került a légkörbe, és ott milyen reakciók zajlanak le. Ezt írjuk le a matematika nyelvével. Úgy mondjuk, hogy időben integrálunk előre, mivel azt az időbeni változást fogjuk meg­határozni, amit a légkörben zajló fizikai és kémiai folyamatok előre vetítenek.

A levegőminőség, mint a hétköznapjait értintő probléma, érdekli a lakosságot. Az OMSZ-nél működő modellezési osztály fejleszti a modelleket, az előrejelzési osztály pedig értelmezi és teszi közérthetővé a nagyközönség számára a modellekkel kiszámolt eredményeket. (Forrás: OMSZ)

Hogy épül fel egy ilyen modell, mi kerül bele?

– Tudnunk kell, hogy mennyi szennyező anyag jut a légkörbe egy adott napon vagy egy adott órában. Az adatokhoz az emissziós adat­bázisból jutunk hozzá, amelyet szektor­specifikusan minden tagország­nak kötelező előállítania az Európai Unióban. Évente kell egy úgynevezett emissziós jelentést készítenünk. A szektor­specifikuson azt értjük, hogy mennyit bocsát ki mondjuk nitrogén-dioxidból vagy ammóniából a mező­gazdaság, az ipar, a közlekedés, a lakosság, és így tovább. Minden egyes gazdasági szektorra vonatkozóan meg kell adni a kibocsátási adatokat.

Azt kell tudni, hogy ezek az anyagok mennyi ideig maradnak a légkörben, és hogy kémiai reakcióba lépnek-e, mielőtt kiülepednének?

– Parametrizációnak nevezzük a légkörben lezajló azon fizikai folyamatokat, amelyeket nem tudunk egyértelműen, egzakt módon leírni, tehát kicsit empirikus módon írjuk le, emiatt van különbség az egyes modellekben. Ugyanez igaz a légszennyező anyagok előrejelzését, vizsgálatát végző modellekre is. Attól függően, hogy a kémiai folyamatokat milyen pontosan, milyen részletességgel tudjuk leírni, az egyik modell az egyik légszennyező anyagra ad kicsit jobb eredményt, a másik a másikra. Jelenleg is folyik a kutatás arról, hogy ezeket a módszereket minél jobban le tudjuk írni.

A levegőminőség modellezésénél a légszennyezők terjedését és a köztük fellépő reakciókat írják le?

– Betápláljuk a kiindulási adatokat, ezt úgy hívjuk: kezdeti feltételek, amikor elméletileg ismernünk kellene a légkör állapotát, de van egy probléma, nem lehet megismerni. Vannak méréseink, ám ez egy matematikai módszerekkel dolgozó modell, ezért az egyenleteket szabályos, három­dimenziós rácson szeretnénk megoldani. Az ideális az lenne, ha ismernénk a rács­pontokban a légkör állapotát: hőmérséklet, szélerősség, nedvesség­tartalom, lég­szennyező anyagok értéke. Azonban az ország településein lévő mérési pontok nem szabályos, rácsszerű alakzatban helyezkednek el. Abban segítenek a számító­gépek, hogy a mérési adatokból előállítsuk a rács­pontokban a kezdeti értékeket, amiből a modell­számítás kiindul. Ez is egy matematikai módszer. A légkör állapotáról a mérések biztosítják a legpontosabb információkat,

csakhogy a meteorológiai állomások mérései adott helyszínre és időpontra vonatkoznak, más területek levegőminőségének értékeléséhez a számítógépes modellek jelentik a megoldást.

Akkor is a modellekhez kell fordulnunk, ha a jövőben várható koncentrációkat szeretnénk meghatározni. Külön tudományágnak számít a meteorológiában ennek a kezdeti állapotnak az előállítása.

A felszíni méréseken kívül szükség van magas légkörben végzett mérésekre is. Használnak meteorológiai légballonokat Magyarországon?

– Igen, két helyen, Budapesten és Szegeden bocsátanak fel napi két alkalommal rádió­szondás ballont. A hidrogénnel vagy héliummal töltött ballonok több kilométer magasra emelkednek, és eközben folyamatosan küldik az adatokat a földi rádió­állomásnak: hőmérséklet, szélirány, -sebesség, légnedvesség. A 12 óránként frissülő mé­rések bekerülnek a nemzetközi adat­bázisokba. A légkör nem ismer határokat, ezért a meteorológiai szolgálatok szoros kapcsolatban állnak egymással, folyamatos köztük az adatcsere.

Amikor a levegő­minőség-modellbe betápláljuk a kezdeti értékeket, a meteorológiai és kibocsátási adatokat, kompromisszu­mokra van szükség. Az éves emissziós adatokat le kell skáláznunk órás felbontásúra, és ehhez bizonyos feltételezéseket kell tennünk. Az éves adatokat az időbeli változásokat leíró függvényekkel tudjuk leskálázni. Ilyen 

függvényekkel írjuk le például, hogyan változik Budapesten a gépjárműforgalom egy nap folyamán, figyelembe véve a reggeli és a délutáni csúcsidőszakokat.

Hasonló függvényekkel írjuk le a kibocsátások napi, heti és havi változékonyságát. A havi változások leírása például nagyon fontos a lakossági tüzelés esetén, mivel a tüzelő­berendezések nyáron általában nem működnek, télen viszont komoly mennyiségű szennyező anyagot bocsátanak ki a légkörbe. Ezek az adatok mind be vannak építve a modellbe.

A modellek pontosságán hogyan tudnak javítani?

– A modellfejlesztéseket nemzetközi konzorciumok végzik. Európában, sőt szinte az egész világon többnyire az ECMWF-modell eredményeit használják. Az Európai Unió független meteorológiai szervezete, az Európai Középtávú Időjárás Előrejelzési Központ (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts; ECMWF) az egész földgömbre készít globális számításokat, ehhez óriási számítási kapacitásra van szükség. Azonban ezek a számítási eredmények nem elég pontosak például egy magyarországi előrejelzés elkészítéséhez. Ezért nemzeti szinten az országok úgynevezett korlátos tartományi modelleket futtatnak, amelyekbe be tudják építeni a helyi sajátosságokat, és térben sokkal finomabb felbontással szolgáltatnak számítási eredményeket. Ezekhez a korlátos tartományú modellfuttatásokhoz a globális modellek adják meg a kezdeti – ami a számítás kiindulási állapotát adja meg – és határfeltételeket, amelyek a számítási tartományon kívülről érkező hatásokat adják meg. Szennyező anyagokra vonatkozó modelleknél ugyanez a filozófia, tehát durvább térbeli felbontással fut egy globális modell, majd ennek a modellnek az eredményeit finomítjuk egy korlátos tartományú modell futtatásával. Ilyen korlátos tartományú modellt futtatunk itt az OMSZ-ben is mind a meteorológiai, mind pedig a szennyező anyagok előrejelzése céljából.

Mi lehet az oka annak, ha nagyon nagy az eltérés a valóság és a modell számításai között?

– Említettem korábban, hogy meteorológiai adatokkal dolgozunk, azok határozzák meg a légkörben a terjedést. Ha például egy meteorológiai előrejelzés nem lesz sikeres, akkor a levegőminőségre vonatkozó előrejelzés sem lesz jó. De a kibocsátási adatok pontatlansága, valamint nem megfelelő időbeli leskálázása is okozhat ilyen eltérést.

A légkör egy igen bonyolult, nem lineáris rendszer, nem is ismerjük minden részletét. A modellekbe bemenő adatok jövőbeli várható értékeinek szintén nagy a bizonytalansága. Például mi van abban az esetben, ha a globális modellekből származó kezdeti adatok hibásak?

– Bonyolult feladat előállítani a kezdeti állapotot. A légkör egy nagyon összetett, nem lineáris rendszer, amelyről még sok mindent nem ismerünk, és mérési adatok sem állnak rendelkezésre a Föld minden pontjáról, ezért a számítás kezdeti állapotát se tudjuk kellően pontosan megadni. Vannak olyan időjárási helyzetek, amikor a modellszámítás nagyfokú érzékenységet mutat a kiindulási állapotra, azaz nagyon kis kezdeti pontatlanságok nagyon nagy előrejelzési bizonytalansághoz vezethetnek. Ez azt jelenti, hogy

a kezdeti feltételek meghatározásában ejtett kis hiba akár jelentős pontatlanságot is tud az előrejelzésben okozni.

Erre vonatkozóan dolgozták ki az úgynevezett ensemble valószínűségi előrejelzést, amikor a kezdeti állapotot bizonyos módszerekkel perturbálják, és ezekkel az eltérő kezdeti feltételekkel többször, akár százszor is lefuttatják az előre jelző modellt. A több futtatás eredménye bizonyos esetekben nem tér el jelentősen egymástól, ilyenkor nagy valószínűséggel lehet előre jelezni a követ­kező napok időjárását, máskor viszont az eredmények között ko­moly eltérések mutatkoznak, ilyenkor nehéz előrejelzést készíteni, mert nagyon bizonytalan az esemény kimenetele. A kémiai transzportmodellek esetében egy picit más módszert használunk a bizonytalanság leírására, ilyenkor nem a kezdeti állapotot perturbáljuk, hanem több eltérő modellt futtatunk más meteorológiai modell előrejelzésével, és az így kapott eredményekből úgy­nevezett multimodell ensemble fog készülni.

Egy modell alapján nem lehet százszázalékos előrejelzést készíteni, és ezt meg kell értetnünk a lakossággal is és a döntéshozókkal is. Bár vannak olyan időjárási helyzetek, amikor szinte biztosan ki lehet jelenteni, hogy másnap vagy harmadnap nem fog esni. Ugyanakkor van, amikor annyira összetett és bonyolult a helyzet, hogy ez képtelenség. (Forrás: effis.jrc.ec.europa.eu)

Mi adja a modellek valódi jelentőségét?

– A modellszámítások eredményei nagyon sok területen használhatók, azonban a modelleket, mielőtt az eredményeinket széles körben elkezdjük használni, mindig validálnunk kell. Ez azt jelenti, hogy a számítási eredményeket összehasonlítjuk a mérési adatokkal, és megnézzük, hogy a modell mennyire tudta visszaadni a valós helyzetet. Minden egyes számítást, amit a modell elvégez, kiértékelünk, és ha valami egészen szokatlan eredményt kapunk, annak megkeressük az okát, és ezt az új tudást beépítjük a következő modellverzióba. Tehát a modell nem tud százszázalékos előrejelzést készíteni, és ezt meg kell értetnünk a lakossággal is és a döntéshozókkal is. Bár kétségtelenül vannak olyan időjárási helyzetek, amikor szinte biztosan ki lehet jelenteni, hogy másnap vagy harmadnap nem fog esni. Ugyanakkor van, amikor annyira összetett és bonyolult a helyzet, hogy ez képtelenség.

Csakhogy a meteorológusnak az ennyire bonyolult helyzetekben is kell valamit mondania. Mit tehet ilyenkor?

– Ha a külföldi online időjárási oldalakat megnézi, sok helyen már ki van írva az előrejelzés valószínűsége százalékos arányban, sajnos nálunk ez még nem kellően terjedt el. Egyébként már a mi honlapunkon is vannak ilyen információk, és célunk, hogy a magyar lakosságot és a döntéshozókat is ebbe az irányba tereljük, hogy értelmezni tudják a valószínűségi előrejelzéseket.

Hányfajta modellel dolgoznak?

– A levegőminőségi modellezésben sokféle modellt használunk. Például a Kopernikusz, az Európai Unió Föld-megfigyelési programja, minden nap futtat kémiai transzport­modelleket, jelenleg – úgy tudom – tizenegyet, és mi még egyet itt az OMSZ-nél. Ezért lehetőségünk van arra, hogy egy kisebb multimodell ensemble valószínűségi előrejelzést készítsünk a várható levegő­minőségre vonatkozóan. 

A honlapunkon ilyen információ is megtalálható a levegőminőség előrejelzése fülön, ahol Magyarország megyeszékhelyeire több légszennyezőre vonatkozó valószínűségi előrejelzés érhető el.

Mire használhatók, és mire nem használhatók ezek a modellek?

– Vannak korlátaik a modelleknek. A meteorológiai előre­jelzések a következő három napra elég nagy valószínű­séggel meg tudják adni a várható időjárást, és ahogy időben haladunk előre, nő a bizonyta­lan­ság. Ha, mondjuk, megkérdezik tőlünk januárban, hogy augusztus 31-én szeretnének esküvőt tartani, milyen idő lesz, azt nem tudjuk megmondani. A szennyező anyagokra vonatkozó előrejelzések esetében a pontatlanság, illetve bizonyta­lan­ság nagyobb, mint a meteorológiai előrejelzés esetében. Ennek az a magyará­zata, hogy a modellünkbe már eleve bevittük az előre jelzett meteorológiai adatok bizonytalanságát, és erre még rárakódik a szennyező anyagok előre­jelzésében rejlő bizonytalanság is.

A kémiai transzportmodelleket három dologra használjuk: értékelésre, előrejelzésre, tervezésre. Az értékelés azért érdekes, mert mindenki azt gondolja, hogy a mérési adatokból meg tudjuk határozni, hogyan alakul egy évben az adott légszennyező mennyisége a légkörben. Csakhogy a mérések mindig pontszerűek, nem fedik le az ország egész területét. Ezért a modellszámításokat alkalmazva lehetőségünk van arra, hogy az ország minden területére vonatkozóan vizsgáljuk a levegőminőséget, elsősorban az emberek egészsége szempontjából.

Évente ki kell adnunk egy összefoglaló anyagot arról, hogy az előző évben milyen volt Magyarországon a levegő minősége. Meg kell adni például olyan adatokat, hogy az egyes mérőállomásokon volt-e, és ha igen, hányszor egészségügyi határérték-átlépés.

A méréseket kiegészítjük modellszámításokkal. Az előrejelzés célja a lakosság és a hatóságok figyelmeztetése a várható levegőszennyezés kialakulására. A modellezéstől azt várjuk, hogy előre tudjuk jelezni például egy szmoghelyzet kialakulását.

Az előrejelzések célja a lakosság és a hatóságok figyelmeztetése a várható levegőszennyezés kialakulására, de a kibocsátások csökkentésére irányuló intézkedések tervezéséhez is használják a modelleket. Ahhoz, hogy Európa levegőminősége javuljon, bizonyos intézkedéseket kell hozni. A tervezéssel meg lehet határozni, mennyivel kell csökkenteni az egyes légszennyezők kibocsátását ahhoz, hogy egy térség, város levegőminősége megfelelő legyen, ne következzenek be határérték-túllépések. (Forrás: eea.europa.eu)

A kibocsátások csökkentésére irányuló intézkedések terve­zéséhez is használjuk a modelleket. Az Országos Levegő­terhe­lés-csökkentési Programnak – amelyet az EU írt elő minden tag­állam részére és a magyar kormány elfogadott – az a célja, hogy Európa levegő­minősége javuljon, és ennek érdekében bizonyos intézkedéseket kell hozni. A tervezéssel tehát az a célunk, hogy meg tudjuk határozni, mennyivel kell csökkenteni az egyes lég­szennyezők kibocsátását ahhoz, hogy egy térség, város levegő­minősége megfelelő legyen, ne következzenek be határ­­érték-túllépések.

Van egy régi álmom, ami még sehol sem valósult meg, mivel még nem elég pontosak a modell­számításaink. Remélem, egyszer beteljesül, hogy ha előre jelzünk egy szmog­helyzetet, akkor a hatóságok még az eseményt megelőzően meghozzák azokat a korlátozó intézkedéseket, amelyek meg­akadályozhatják, hogy vész­helyzet alakuljon ki. Ehhez azonban nemcsak a modelleket kell még tovább fejlesztenünk, hanem a döntés­hozóknak és a lakosságnak az ismereteit is bővítenünk kell e téren, hogy elfogadják azokat a kellemetlen­ségeket, amelyeket az ilyen korlátozó intézkedések okoznak a cél elérése érdekében, vagyis, ne alakuljon ki az egészségükre káros levegőkörnyezet.­•