利用伴随方法在全球大气化学传输模型中量化源归因问题的信息损失
数值分析
2013-11-26 v1 大气与海洋物理
摘要
能够识别地球大气污染源的地理位置至关重要。结合各种地球观测系统的全球大气传输模型是实现这一目标的自然选择。研究表明，在全球化学传输模型 (CTMs) 中成功重构瞬时源的位置和强度的能力，随着污染释放时间与观测时间之间时间间隔的增加而迅速下降。本文提出了一种基于当前欧拉 CTMs 中存在的有效（非期望）数值扩散来定量表征这一现象的简单方法，并利用理想化数值实验进行了验证。所提出的方法包括在最先进的 CTM（GEOS-Chem）中使用基于伴随的优化方法，以重构多个时间尺度下真实污染羽流的位置和强度。这些数值实验的结果表明，在当前全球 CTMs 中，2 天的时间尺度之后，基于伴随的优化方法的准确性会受到显著影响。结合平均大气速度，上述时间尺度导出了约 1700km 的长度尺度估计值，即在源的下风向超过该距离后，结合当前全球 CTMs 的测量数据可能无法成功重构连续时间源。此处提出的方法可用于表征其他区域和全球欧拉 CTMs 中基于伴随的优化反演的能力和局限性。
引用
@article{arxiv.1311.6315,
title = {Quantifying the loss of information in source attribution problems using the adjoint method in global models of atmospheric chemical transport},
author = {Mauricio Santillana},
journal= {arXiv preprint arXiv:1311.6315},
year = {2013}
}