Appropriate Assimilation Methods for Air Quality Prediction and Pollutant Emission Inversion. An Urban Data Assimilation Systems Report.

Abstract

This report presents a review of data assimilation methods applicable to air quality. In the introduction, we first describe a brief history of data assimilation method development in the context of numerical weather prediction (NWP), and then we highlight key differences when applying data assimilation methods to air quality prediction from NWP applications. Based on these differences, we outline a set of key requirements for data assimilation when applied to air quality. Following this, we review the available data assimilation algorithms and attempt to identify suitable data assimilation methods that could be applied with air quality models. This review and its findings form the basis of the developments to be carried out in the Urban Data Assimilation Systems project.

Rapporten presenterer en oversikt over dataassimilasjonsmetoder som kan anvendes for luftkvalitetsmodellering. Innledningsvis beskrives kort historisk bakgrunn for bruk av dataassimilasjon i numerisk værvarsling, der vi legger vekt på forskjellene mellom anvendelse av assimilasjon i meteorologiske varslingsmodeller og i spredningsmodeller for luftkvalitet. Basert på disse forskjellene beskrives så ønskede egenskaper til assimilasjonsmetoder for luftkvalitetsmodellering. Deretter gis en oversikt over tilgjengelige assimilasjonsmetoder, der vi søker å identifisere de mest aktuelle for vårt bruk som grunnlag for videre anvendelser i prosjektet.