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Sub-city Scale Hourly Air Quality Forecasting by Combining Models, Satellite Observations, and Ground Measurements
Earth and Space Science ( IF 2.312 ) Pub Date : 2021-06-10 , DOI: 10.1029/2021ea001743
C. Malings, K. E. Knowland, C. A. Keller, S. E. Cohn

While multiple information sources exist concerning surface-level air pollution, no individual source simultaneously provides large-scale spatial coverage, fine spatial and temporal resolution, and high accuracy. It is therefore necessary to integrate multiple data sources, using the strengths of each source to compensate for the weaknesses of others. In this paper, we propose a method incorporating outputs of NASA's GEOS Composition Forecasting model system with satellite information from the TROPOMI instrument and ground measurement data on surface concentrations. Although we use ground monitoring data from the EPA network in the continental United States (US), the model and satellite data sources used have the potential to allow for global application. This method is demonstrated using surface measurements of nitrogen dioxide as a test case in regions surrounding five major US cities. The proposed method is assessed through cross-validation against withheld ground monitoring sites. In these assessments, the proposed method demonstrates major improvements over two baseline approaches which use ground-based measurements only. Results also indicate the potential for near-term updating of forecasts based on recent ground measurements.

中文翻译:

结合模型、卫星观测和地面测量的子城市尺度每小时空气质量预测

尽管存在多个关于地表空气污染的信息源,但没有一个单独的源可以同时提供大尺度的空间覆盖、精细的时空分辨率和高精度。因此有必要整合多个数据源,利用每个数据源的优势来弥补其他数据源的弱点。在本文中,我们提出了一种方法,将 NASA 的 GEOS 成分预测模型系统的输出与来自 TROPOMI 仪器的卫星信息和地面浓度的地面测量数据相结合。尽管我们使用来自美国大陆 (US) EPA 网络的地面监测数据,但所使用的模型和卫星数据源有可能在全球应用。该方法使用二氧化氮的表面测量作为美国五个主要城市周围地区的测试案例进行了演示。所提出的方法是通过与隐蔽的地面监测站点的交叉验证来评估的。在这些评估中,所提出的方法证明了对仅使用地面测量的两种基线方法的重大改进。结果还表明根据最近的地面测量结果近期更新预报的潜力。
更新日期:2021-06-10
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