Technische Universiteit Delft
Alle promoties, intree- en afscheidsredes worden gehouden in de Aula van de
TU Delft, Mekelweg 5, Delft
Luchtverontreiniging
2 april 2002 | 16.00 uur
hr. A.J. Segers | wiskundig ingenieur.
promotoren | Prof.dr.ir. A.W. Heemink (fac ITS) en prof.dr.ir. P.J.H.
Builtjes (Uni. Utrecht)
Data assimilation in atmospheric chemistry models using Kalman filtering
Het probleem van luchtverontreiniging in stedelijke gebieden is sterk
gerelateerd aan de vorming van ozon. Ozon ontstaat als gevolg van
fotochemische afbraak, en is daarmee een indicatie voor de aanwezigheid van
vervuilende stoffen. Verhoogde blootstelling aan ozon is schadelijk voor de
gezondheid, en de concentraties worden daarom voortdurend gemeten om
overschrijding van richtlijnen voor luchtkwaliteit waar te nemen. Om het
ontstaan van ozon te simuleren zijn modellen ontwikkeld, bijvoorbeeld om de
luchtkwaliteit voor de komende dagen te voorspellen. Een nieuwe trend bij
modellering van luchtverontreiniging is data-assimilatie: samenvoegen van
simulaties en metingen in één en dezelfde procedure. Het doel van
data-assimilatie is verkleinen van het verschil tussen modellen en metingen,
en daarmee simulaties te verbeteren voor plekken waar geen metingen
beschikbaar zijn. Dit proefschrift beschrijft de ontwikkeling van een
data-assimilatie procedure rondom een luchtverontreiniging model, gebaseerd
op een Kalman filter. Gegeven een stochastische beschrijving voor de
onzekerheden in het model en de representatie van de metingen is het Kalman
filter in staat om een optimale schatting te maken van de concentraties van
vervuilende stoffen. Experimenten met het ontwikkelde filter toonden aan dat
de belangrijkste onzekerheden in het model gerelateerd zijn aan een te grove
resolutie van parameters als emissies en deposities, zowel in ruimte als in
tijd. Het ontwikkelde filter is in staat om deze onzekerheden te compenseren
door middel van assimilatie van ozon metingen. Daarbij verkleint de
assimilatie de onzekerheid in de modelparameters, zodat het filter ook
gebruikt kan worden om bijvoorbeeld de feitelijke emissies te schatten.
Voor verder lezen:
* Inverse methods for atmospheric sounding theory and practice by
Clive D. Rodgers, 2000
* Kalman filtering for nonlinear atmospheric chemistry models: first
experiences by M. van Loon, 1997
* A Kalman filter integrated navigation design for the IAR twin otter
atmospheric research aircraft by B.W. Leach, 1991