CAMS-konsortiet för förbättrad luftkvalitet

SMHI bidrar till Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) med vår atmosfärskemiska transportmodell MATCH tillsammans med elva andra institut över hela Europa. CAMS bygger på en symbios mellan atmosfärskemiska modeller och observationer av kemiska ämnen i atmosfären där satellitmätning ger ett viktigt bidrag. Du kan besöka onlinetjänsten för att se luftkvalitetsprognoser för flera föroreningar och ladda ned resultaten för egen vidarebearbetning.

Dagliga luftkvalitetsprognoser för föroreningar

CAMS ger luftkvalitetsprognoser och analyser över Europa. Varje modell i CAMS levererar prognoser för koncentrationer av flera föroreningar, till exempel ozon, kvävemonoxid och kvävedioxid, svaveldioxid, partiklar och pollen från olika trädslag beroende på säsong.

Informationen uppdateras på CAMS webbplats och kan ses i form av grafer och kartor.

CAMS erbjuder en rad olika produkter utöver de som SMHI bidrar till, såsom globala luftkemiska data av reaktiva gaser (ozon, NO2 med flera) liksom klimatrelaterade gaser (CO2, metan med flera) samt UV-strålning där ozon spelar en viktig roll för hur transparent atmosfären är för UV-strålning från solen.

European air quality – CAMS Länk till annan webbplats.

Analys

Varje dag gör varje partner en beräkning av atmosfärskoncentrationer, ett resultat av en matematisk kombination mellan modellresultaten och mätningar av respektive atmosfärskomponent. Detta kallas analys.

Återanalys

Återanalysen är en liknande produkt som släpar två år efter de faktiska mätningarna, på grund av den valideringsprocess som genomförs av medlemsstaterna. Med den bästa informationen från modellerna och observationerna kan återanalysen användas som en konsekvent tidsserie för analys av trender för luftföroreningar, det vill säga hur koncentrationerna av en viss förorening utvecklas i tiden, och kan också visa på processer som saknas i modellen, som exempel på tillämpningar.

Ensemble

Med elva deltagande institut kan ett sammanvägt resultat tas fram (en så kallad ensemble) som i våra utvärderingar ofta har ett försteg mot de enskilda modellerna. Produktionen blir också mer stabil mot störningar som ibland drabbar alla ingående modeller.