現行的空氣品質監測網預報作業,僅能監測空品指標濃度,對於空污等污染物種類無法即時掌握,中央大學林唐煌教授帶領的團隊,突破關鍵技術,並且經過模擬分析驗證都符合污染物成分、分布及濃度,預計在1年左右,建立空品數位預報平台,屆時能夠即時掌握台灣地區空氣品質變化,並據以提出因應建議。
(李明朝報導) 目前各國官方正積極建構空氣品質之數位化預報模式,中大預計在一年期間,建立數位預報平台,以供大家進一步即時掌握台灣地區之空氣品質。
建立的數位預報平台,能近即時掌握空品污染物的變化、濃度,如果應用於地球同步衛星,可以每10分可觀測一次,林唐煌老師表示,目前數位預報所遇到最大的難題是PM2.5三維資料同化,也就是將多種來源的資料進行相容性之整理,所幸已經有所突破,後續便可基於衛星觀測PM2.5三維空間分布,建構接近真實的初始場,除可近即時監測空氣污染外,並將提供空品之數位預報,同時可進一步呈現黑碳、硫酸鹽、沙塵等污染物成份與濃度,更完整提供空污之訊息。
林唐煌老師提到與國際上競爭,對於PM2.5或大氣污染物反演,中大優勢在主要成分辨識及垂直分布擬合,相關衛星觀測資料,都可有效的應用,此兩項先進衛星遙測的研發同時是近地表PM2.5及三維大氣污染物反演的重要關鍵技術,中大在這些年的研究終於有所突破也領先許多國家,為國際之先驅。