Beskrivning av delprogrammet MATCH-Sverige systemet

Transkript

1 1(39) Beskrivning av delprogrammet MATCH-Sverige systemet 1 Övergripande beskrivning av delprogrammet, förutsättningar m.m. 1.1 Kort beskrivning av delprogrammet MATCH-Sverige (Mesoscale Atmospheric Transport Chemistry) systemet är en operativ atmosfärkemisk spridningsmodell som med hjälp av modellberäkningar och atmosfärskemiska mätdata på regional skala skall kartlägga aktuella förhållanden och följa förändringar i tiden av såväl luftkoncentrationer som deposition av svavel, kväve och baskatjoner över Sverige samt närliggande delar av Östersjön och Västerhavet. De nationella miljömål som berörs är försurning, övergödning och luftkvalitet i urban miljö. Uppdraget omfattar modellering baserad på emissionsdata från SMED (Svenska miljöemissionsdata) och detaljerade tredimensionella meteorologiska data med tre timmars tidsupplösning som finns tillgängliga vid SMHI. Dessutom ingår, som en viktig del, dataassimilation av atmosfärskemiska mätdata från svenska och norska EMEPstationer (European Monitoring and Evaluation Programme), svenska LNKN (Luft- och Nederbördskemiska Nätet) samt en höghöjds station. MATCH-Sverige är ett system som integrerar mätningar (observationer) av atmosfärskemisk data med resultat från den fysikaliska modellen MATCH som hanterar spridning, luftkemi och nedfall (deposition) dels på Europanivå och dels på nationell nivå. På nationell (svensk) nivå används en version speciellt anpassad för beräkningar baserade på bidrag från svenska emissioner. Därutöver utnyttjas mesoskalig analyserad meteorologi. Delprogrammet startade som ett forskningsprojekt med stöd från Naturvårdsverkets forskningskommitté för luft Naturvårdsverkets miljöövervakningsenhet följer löpande verksamheten och tar f.n. med två års intervall beslut om förlängning och framtida omfattning. Gällande kontrakt avser år MATCH-Sverige systemet har använts till nationell miljöövervakning sedan övervakningsåret 1991, vilket presenteras i Persson et al. (1995)[1]. Ett antal studier har genomförts tidigare, och presenteras bl.a. i rapporterna Persson et. al. (2004)[2] där MATCH-Sverige systemet beskrivs utförligt, och Lövblad et al. (1991)[3] där en studie av baskatjoner gjordes med MATCH-Sverige systemets metodik. Systemet MATCH-Sverige har genomgått en omfattande utveckling mellan övervakningsåren 2004 och 2005, samt ytterligare utveckling under åren 2009 och Åren ingick inte beräkningar med MATCH över hela Europa som en del i MATCH-Sverige systemet. Metodiken där MATCH-Europa som första gissningsfält används introducerades för beräkningsåret 2005 (för beskrivning se nedan). För beräkningsåret 2009 utvecklades en kvalitetshöjande metodik i och med att

2 2(39) de mer högupplösta MATCH-Sverige beräkningarna återinfördes, i kombination med MATCH-Europa som bakgrundsfält. För närvarande finns beräkningsåren tillgängliga på nätet. Då en stor del av försurning och övergödning i Sverige kan härledas till långdistanstransport från övriga Europa finns det ett intresse av att dela upp övervakningen i bidrag från Sverige och bidrag från övriga Europa. Denna åtskillnad finns för alla år som nu är utlagda på nätet, Vidare så redovisas svavel och baskatjoner exklusive såväl som inklusive havssalt (för nederbörd). Nedan ges en översiktlig beskrivning av den nya metodik som infördes i och med 2009 års beräkningar och som nu används inom miljöövervakningen samt en kort diskussion om de osäkerheter som är förknippade med den slutgiltiga produkten. Resultat presenteras på nätet för deposition av kväve, svavel och baskatjoner, samt halter i luft för kväve och svavelämnen. Metodik i systemet MATCH-Sverige Metodiken att kombinera mätningar och modellering ger ett kraftfullt verktyg där man får möjlighet att utnyttja de bästa egenskaperna hos såväl observationer som modeller. Processen att assimilera mätdata och modellerade data med hjälp av statistik bygger på en uppskattning av osäkerheten i mätningar och modell. För att erhålla en bra analys är det är mycket viktigt att både mätdata och modellerade data håller en hög kvalitet. Startpunkten för att skatta deposition eller halter i luft för ett visst år är att skapa en första gissning. Första gissningen kan sedan jämföras mot mätdata och matematiskt behandlas med dataassimilation för att förändra fältet så att det på bästa sätt överensstämmer med mätningarna. I MATCH-Sverige systemet förutsätter vi att mätdata håller en mycket hög kvalitet, och förändrar därför snarare bakgrundsfältet än observationsdata under dataassimilationsproceduren. Indata till systemet är dels atmosfärskemiska observationer, vilka tillhandahållits av IVL (Svenska miljöinstitutet) och NILU (Norsk institutt for luftforskning), dels utsläppsdata från EMEP, representerande hela Europa, och SMED och dels meteorologiska data. Utsläppsdata från SMED är av högre upplösning än EMEP, och representerar Sveriges utsläpp. I Figur 1visas en översikt över MATCH- Sverigesystemet och dess beroenden av indata.

3 3(39) Figur 1. Översikt över MATCH-Sverigesystemet. Indata till MATCH-Europa är främst HIRLAM väderdata, EMEP emissionsdata samt markanvändningsinformation. Ozonet som beräknas med MATCH fotokemi dataassimileras innan det används som indata i Sverigeversionen av MATCH. Uppmätta ozondata erhålls från IVL och NILU. Som indata till Sverigeversionen av MATCH används förutom det analyserade ozonet markanvändningsdata, SMEDS emissioner samt HIRLAM-MESAN väderdata. Därefter subtraheras de halter beräknade med Sverigeversionen av MATCH från de halter beräknade med MATCH-Europa, samt från de uppmätta halterna. En analys görs på det långväga transportbidrag av halter i luft och koncentration i nederbörd som fås efter subtraktionen. Därefter mappas resultaten från analysen (konverteras till depositioner och anpassas till olika markanvändningsområden). Innan slutresulatet läggs ut på nätet så måste de bearbetas för att få rätt format. Första gissning Den första gissningen är en första skattning av halten av en viss förorening i luft och nederbörd. Denna kan åstadkommas på flera olika sätt. I systemet MATCH-Sverige utnyttjas i hög grad den fullskaliga fotokemimodellen MATCH för att skapa en första gissning. De ämnen som beräknas är lufthalter och halter i nederbörd av svavel och kväveämnen. Analyserade ozonhalter i luft behövs som indata till Sverigeversionen av MATCH och beräknas därför också med MATCH fotokemimodellen. De beräknade ozonet används första gissningsfält i analysen. Vissa ämnen är inte inkluderade i fotokemimodellen MATCH. Metodik som använts för framräkning av första gissning för ämnena som är indata till dataassimilationen framgår av Tabell 1 för halter i luft och Tabell 2 för koncentration i nederbörd. Tabellerna innehåller även information om användningsområde för de kemiska komponenterna, vilka komponenter som används i MATCH fotokemi respektive Sverigeversionen av MATCH samt vilka komponenter som resultatet från assimilationen ger.

4 4(39) Tabell 1. Metodik för framtagning av första gissning för halter i luft. Dataassimilation kemisk komponent Första gissning kemisk komponent Sveriges bidrag kemisk komponent Användningsområde Medodik första gissning O 3 O 3 Beräkning av Sveriges bidrag till svavel och kvävedeposition SO 2 _S SO 2 SO 2 _S Lufthalt NO 2 _N NO 2 NO 2 NH X _N NH X NH 3 NH 4 NO 3 NH 4 SO 4 Torrdepositionsberäkning, lufthalt MATCH Fullskalig fotokemimodell NO Y _N SO X _S NO z NO 2 SO 2 SO 4 (NH 4 ) 2 SO 4 NO 2 NO 3-1 NH 4 NO 3 HNO 3 SO 2 SO 4 NH 4 SO 4 Torrdepositionsberäkning I MATCH fullskaliga fotokemimodell ingår ett kemischema med ca 70 kemiska komponenter och 130 kemiska reaktioner, varav majoriteten av dem ingår i fotokemin som inkluderar marknära ozonbildning. Dessutom ingår svavel och kvävekemi där bl.a. inorganiska sekundära partiklar bildas. I MATCH ingår uttvättning (våtdeponeras) och torrdeposition (ämnet/partikeln tas upp av mark/växtlighet eller sedimenterar) samt transport av ämnen. För en noggrannare beskrivning av MATCH fotokemimodell se t.ex. Robertson et al. (1999)[7], med uppdateringar i Andersson et al. (2007)[14]. Den version av MATCH som behandlar svenska emissioner innehåller endast svavel och kväve kemi, alltså ingen fullskalig fotokemi. MATCH partikelmodell beräknar naturliga emissioner av havssalt (NaCl), baserat på meteorologiska parametrar som vindfält och havstemperatur, se Foltescu et al. (2005)[15]. Havssaltspartiklar och primära emissioner av antropogena partiklar transporteras och deponeras i modellen. För halter i nederbörd av vissa kemiska komponenter krävs specialbehandling. Havssalt bidrar med icke försumbara halter av svavel, kalium, magnesium och kalcium. Som första gissning av havssaltsbidrag till halt i nederbörd används därför MATCH partikelmodells havssaltskoncentration i nederbörd. För oxiderat svavel och kväve samt reducerat kväve framtagna med MATCH fotokemimodell ingår inte havssaltbidraget för respektive komponenter, de beräknas alltså exklusive havssalt. Det går inte att använda någon modelluppskattning som första gissning av kalium, magnesium och kalcium. Istället används optimal interpolation av uppmätt haltbidrag i nederbörd. För lufthalter kan inte havssaltsbidrag och övrigt bidrag särskiljas. Detta orsakas av att det är för få mätningar av havssaltskoncentration i luft över Sverige.

5 5(39) Tabell 2. Metodik för framtagning av första gissning för koncentration i nederbörd. Dataassimilation kemisk komponent Första gissning kemisk komponent Sveriges bidrag kemisk komponent Användningsområde Metodik första gissning NO y _N NH X _N SO X _S NO y NH X SO 2 SO 4 (NH 4 ) 2 SO 4 NaCl NO 3-1 NH 4 NO 3 HNO 3 NH 3 NH 4 NO 3 NH 4 SO 4 SO 2 SO 4 NH 4 SO 4 Våtdeposition Våtdeposition Natrium NaCl Våtdeposition MATCH Fullskalig fotokemimodell MATCH Fullskalig fotokemimodell MATCH partikelmodell MATCH partikelmodell Natrium beräknas som en faktor av havssaltskoncentrationen. Kalium, Magnesium, Kalcium NaCl Våtdeposition Kalium, Magnesium och Kalcium från havet antas vara en faktor av natriumfältet i MATCH partikelmodell. Första gissning av icke-havssaltsbidrag erhålls med optimal interpolation av uppmätt halt. I Sverige-systemet görs dataassimilation med LRT-bidrag (långväga transportbidrag, eller Long Range Transport) som första gissning. För att erhålla LRT från MATCH- Europa beräkningar så subtraheras helt enkelt det svenska bidraget (framtaget med Sverige versionen av MATCH) från de totala halterna. De uppmätta stationsvärdena behandlas på samma sätt. Det svenska bidraget, framräknat med den svenska versionen av MATCH subtraheras från det totala uppmätta värdet. Därefter används LRT fältet från MATCH-Europa samt från obsar i dataassimilationen som beskrivs i nästa sektion. För att i slutresultatet få fram de totala halterna i luft och nederbörd adderas det svenska bidraget till LRT-bidraget. Detta förutsätter mycket hög kvalitet hos både den svenska versionen av MATCH och de observerade värdena. Det finns dock brister hos båda vilka diskuteras senare. Dataassimilation av halter i luft och nederbörd För att på bästa möjliga sätt utnyttja de mätstationer som finns spridda över Sverige och Norge kombineras mätdata med storskalig information från första gissningen genom så kallad dataassimilation. Dataassimilation är ett samlingsnamn för ett antal olika metoder

6 6(39) som kombinerar observationer av variabler, såsom halten av ett ämne i luft, med informationen från en modell i syfte att skapa en analys av det aktuella tillståndet hos atmosfären. Inom miljöövervakningen används för närvarande en dataassimileringsmetod som kallas variationell analys. Syftet med den variationella analysen är att försöka hitta den analys som med minsta möjliga avvikelse överensstämmer med både mätdata och modell (första gissning) genom att ta hänsyn till osäkerheterna i de bägge. En känd och önskvärd egenskap hos en modellsimulering är att osäkerheterna är korrelerade i rummet. Därför kommer en avvikelse mellan mätdata och modell spridas till omkringliggande platser. I och med detta kan informationen från en mätstation, som endast representerar en plats, utnyttjas för att även beskriva ett större omkringliggande område. Hur långt informationen sprids (är korrelerad) beror på vilken typ av variabel som assimileras. Meterologiska variabler är generellt korrelerade på längre avstånd än kemiska variabler, som, beroende på det aktuella väderläget och lokala käll- och sänkprocesser, ibland kan uppvisa stora variationer på korta rums- och tidsskalor. Hur långt kemiska variabler är korrelerade varierar dessutom mellan de olika ämnena och även från dag till dag. Den variationella analysen i systemet MATCH-Sverige sker för närvarande på bidraget från långväga transport från resten av Europa (alltså utan Sveriges bidrag) och i två dimensioner (i horisontalplanet, förkortat 2dvar). Som nämnts ovan, för att erhålla långtransportbidraget hos mätvärdena subtraheras det modellerade MATCH- Sverigevärdet med det observerade värdet. Den totala halten kommer dock innehålla både ett bidrag från Svenska emissioner, naturliga utsläpp (beror på ämne men kommer bl.a. från hav) samt bidraget från långväga transport från resten av Europa. För att särskilja mellan LRT och svenska bidrag används data från MATCH-Sverige där endast svenska emissioner finns representerade. Från analysen av de långväga koncentrationerna läggs sedan denna information från MATCH-Sverige till för ett erhålla de totala halterna. Anledningen till att denna metodik används är att man vill bevara den höga upplösning som MATCH-Sverige körs i. MATCH-Europa och själva analysen körs i 44x44 km upplösning, medan MATCH-Sverige körs i 11x11 km upplösning. Denna uppskattning är förknippad med en viss osäkerhet. En noggrann särskiljning mellan det svenska och långväga bidraget förutsätter att uppskattningen av de svenska emissionerna, modellen i sig samt den meterologiska information som driver modellen innehåller mycket små osäkerheter. De ovan nämnda osäkerheterna kan generellt inte anses försumbara. Dock anses uppskattningen av det långväga bidraget vara förknippat med en större osäkerhet än den analyserade totala halten av ämnen i luft och nederbörd. För lufthalter sker dygnsvis assimilation av mätvärden och första gissningsfält. För lufthalter antas isotropa korrelationer: förändringen av bakgrundsfältet (första gissningen) sker enbart baserat på avstånd från mätstation och på skillnaden mellan mätning och bakgrundsfält. För halt i nederbörd sker månadsvis assimilation av mätvärden och första gissningsfält. Orsaken till den grövre tidsupplösningen är att det inte finns rikstäckande observationer av halt i nederbörd på dygnsbasis, utan enbart med grövre tidsupplösning. Halter i nederbörd som är från icke-havssaltsbidrag antas ha isotropa, avståndsberoende, korrelationer. Havssaltsbidraget assimileras däremot med

7 7(39) anisotropa korrelationer, då gradienten av havssaltsfältet är skarp utmed kusterna. En beskrivning av denna metodik står att läsa om i Foltescu et al. (2005)[15]. Våtdepositionsberäkningar Som grund till de våtdepositionsberäkningar som görs i MATCH-Sverige systemet utnyttjas rutinmässig, objektiv analys var 3:e, 12:e och 24:e timma av nederbördsmängder över Sverige. Dessa analyser utförs inom SMHI s basverksamhet och baseras på all tillgänglig information i form av manuella och automatiska nederbördsmätningar (totalt ca 800 stationer), radarinformation, satellitdata, vindobservationer etc. Viss efterbearbetning rörande korrigering av nederbördsmängder med hänsyn till vindförluster i nederbördsmätare samt topografiska effekter har gjorts. Dessa 3-timmars nederbördsfält interpoleras till timvärden då de används i MATCH- Sverige systemet för beräkning av våtdeposition av svenska emissioner. För att få fram den analyserade långväga transportens bidrag till våtdepositionen multipliceras LRTkoncentrationerna med ovan beskrivna nederbördsdata. Kvaliteten på nederbördsdata är avgörande för kvaliteten på våtdepositionsberäkningarna. Torrdepositionsberäkningar Beräkningar av torrdeposition är förenat med vissa svårigheter jämfört med beräkning av våtdeposition eftersom torrdepositionen beror på många olika faktorer. Bland annat beror den förstås på vilket ämne som deponeras, gas eller partikel, partikelstorlek, depositionsytans beskaffenhet samt rådande meteorologiska förhållanden. Förenklat sker torrdepositionen i tre steg. I det första steget transporteras den atmosfärskemiska komponenten i det turbulenta atmosfäriska gränsskiktet ner till gränsytan till det läminära skiktet. Det läminära skiktet är ett millimetertunt skikt ovanför mark-, vatten- eller vegetationsytan. Därefter transporteras komponenten genom det läminära gränsskiktet. I det tredje steget deponeras komponenten på ytan. Torrdepositionen beräknas i MATCH-modellen med hjälp av en resistensmodell där resistensen för gaser och partiklars deposition till underlaget parametriseras, se Chamberlain and Chadwick (1965)[13]. Torrdepositionsflödet kan beskrivas av följande samband (jämför Ohm s lag inom elläran), där F i är flödet för ett ämne i på höjden z och C i (z) är den aktuella koncentrationen. Resistensen r i bestämmer depositionshastigheten v d genom följande uttryck: där r a, r b och r s är den aerodynamiska resistansen, det laminära ytskiktets resistans respektive ytresistansen. Storleken hos resistenserna varierar på ett komplicerat sätt beroende på egenskaper hos ämnet som deponeras, meteorologiska förhållanden och ytans beskaffenhet. I MATCH modellen är dessa tre resistenser parametriserade. Resistensen beräknas för varje gridruta, för varje timma med aktuell väderdata, för varje markanvändningstyp och för varje gas eller partikelfraktion. För en utförligare beskrivning av metodiken för torrdepositions beräkningar i MATCH-Sverige systemet hänvisas läsaren till Klein et al. (2002)[9].

8 8(39) 1.2 Mål och syfte Årliga griddade beräkningar med MATCH-Sverige modellen skall geografiskt, på regional skala och med en upplösning av 20x20 km kartlägga aktuella förhållanden och följa förändringar i tiden av såväl luftkoncentrationer som deposition av svavel, kväve (oxiderat och reducerat) och baskatjoner över Sverige samt närliggande delar av Östersjön och Västerhavet. Med griddade data menas att området är uppdelat på ett antal rutor, där ett medelvärde ges för varje ruta. De miljömål som främst berörs är: Bara naturlig försurning Ingen övergödning Frisk luft 1.3 Styrdokument Undersökningar/undersökningstyper Delprogrammet består av följande undersökningar: Beräkningar av nedfall i nederbörd Beräkningar av halter i luft Delprogrammet består av följande undersökningstyper: Våtdeposition av svavel- och kväveföreningar samt baskatjoner till blandad markanvändning Torrdeposition av svavel- och kväveföreningar till olika markanvändningsområden Total deposition av svavel- och kväveföreningar till blandad markanvändning Halter i luft av svavel- och kväveföreningar 1.4 Beställare, ansvarig utförare samt styrning och förankringsprocesser SMHI ansvarar, på uppdrag av Naturvårdsverket för delprogrammets utförande. Delprogramansvarig på Naturvårdsverket är Anna Forsgren. Tel E-post: anna.forsgren@naturvardsverket.se Naturvårdsverket beslutar om MATCH-Sverige modellens mål och syften och följer löpande verksamheten. NV tar för närvarande med två års intervall - beslut om delprogrammets innehåll och en successiv anpassning görs till nya behov vid NV. Gällande kontrakt avser åren Användare är bl.a. nationella, regionala och lokala miljömyndigheter, forsknings-institutioner, utbildningsverksamhet med miljöanknytning och privatpersoner. Resultaten ligger även till grund för bestämning av t.ex. kritisk belastning till svenska ekosystem vilket i sin tur ingår i Sveriges

9 9(39) internationella miljöarbete. Griddade modellberäkningar ger ett dataset som täcker hela området snarare än en viss punkt som en mätstation ger. 1.5 Finansiering och kostnad MATCH-Sverige systemet finansieras av Naturvårdsverket, nationell miljöövervakning. Anslaget belopp från Naturvårdsverket omfattar huvudsakligen lönekostnader och ITkostnader. En mindre del av anslaget kan användas för resor, konferenser och andra relevanta omkostnader. Anslaget belopp för år 2013 är SEK. 1.6 Användare och användningsområden Användare är bl.a. svenska nationella, regionala och lokala miljömyndigheter, forskningsinstitutioner, utbildningsverksamhet med miljöanknytning och miljöintresserade privatpersoner. Resultaten används bl.a. för miljömålsuppföljning och som indata i form av bakgrundsvärden till mera högupplösta studier för t.ex. urbana eller andra lokalt hårt föroreningsbelastade områden. Resultaten ligger även till grund för bestämning av t.ex. kritisk belastning till svenska ekosystem vilket i sin tur ingår i Sveriges internationella miljöarbete. MATCH-Sverige modellen utnyttjas även för kvalitetskontroll av mätdata från de svenska internationella, nationella och regionala nederbördskemiska stationsnäten. Långsiktiga trender som sträcker sig över flera 10-tals år kan skapas med hjälp av MATCH-Sverige modellens analyser. 1.7 Uppföljning av syfte Dataassimilation är ett kraftfullt verktyg som med hjälp av statistik på osäkerheterna hos mätningar och modelleringar beräknar det optimala analyserade värdet. Man strävar alltså efter ett resultat som innehåller så små osäkerheter som möjligt. Det är förstås omöjligt att uppnå värden utan osäkerheter eftersom både mätningar och modellerade data innehåller fel, större och mindre. Då det gäller modellen så finns förstås osäkerheter i själva modellformuleringarna, men även i emissionsdata och meteorologiska indata. För ett bra resultat på dataassimilationen krävs hög kvalitet hos både mätdata och modell. Analyserade data är ytterst känsligt för fel hos de båda och det är därför ytterst viktigt att kritisk kvalitetsgranskning sker av såväl beräkningsmodell, emissionsdata och meteorologiska indata som atmosfärskemiska mätdata. Nedan ges en översikt över de viktigaste osäkerheterna i MATCH-Sverige beräkningarna. Delar av det här finns även beskrivet i Ref.[2]. Osäkerheter i meteorologiska data Meteorologiska data av hög kvalitet är avgörande för kartläggning av totala depositioner över Sverige. Då det gäller våtdeposition så innehar nederbördsmängden en viktig roll och då det gäller torrdeposition så är en bra beskrivning av vindhastigeten viktig. De meteorologiska data som används i MATCH-Sverige modellen bygger på tillgänglig information från ca 800 nederbördsstationer, manuella och automatiska, samt radar- och satellitinformation. Visst arbete läggs ner på att korrigera uppmätta nederbördsmängder med hänsyn till vindförluster och avdunstning samt omräkning för topografiska effekter

10 10(39) (större nederbördsmängder över berg än omgivande slättområden), för att få bästa möjliga nederbördsdata. Osäkerheter i de geografiska kartläggningarna av nederbördsmängd över Sverige finns trots dessa ansträngningar och förbättringar kvar. Till exempel är nederbördsfördelningen mera småskalig under sommaren än under vintern, vilket ger en större osäkerhet i den geografiska kartläggningen sommartid. Vidare så har fjällområden ofta en mycket komplex geografi, vilket ger betydande osäkerheter i nederbördsmängder och förekomst av dimma. De fel som finns i meteorologiska data anses dock vara små i jämförelse med andra osäkerheter, se diskussion nedan. Osäkerheter i modellformuleringar För en komplett beskrivning av MATCH modellen, se Ref.[7] med innehållande referenser och för beskrivning av osäkerheter gällande torrdeposition se Ref.[9]. MATCH-Sverige systemet genomgick stora förändringar mellan åren 2004 och 2005, och ytterligare kvalitetshöjande metodikutveckling mellan 2008 och Det betyder att osäkerheten i trender blir betydande. För bästa kvalitet i trendanalyser krävs konsistenta beräkningsmetoder, konsistenta emissionsdata för Sverige och att endast data från atmosfärskemiska mätstationer av god kvalitet utnyttjas som indata för dataassimilationen. Den resultatserie från MATCH-Sverige för år 1998 och framåt som är tillgänglig idag (april 2013) har vissa brister vad gäller denna konsistens, även om kvaliteten på analyserade data kan anses vara jämförbar. En omanalys med MATCH- Sverige modellen för samtliga år vore dock önskvärd, baserad på senaste modellversion och bästa möjliga indata. Denna omanalys krävs för att få en trendanalys av bästa kvalitet. Den del av Total deposition (alltså LRT och Sveriges bidrag) som utgörs av torrdeposition innehåller också betydande osäkerheter relaterade till versionsbyten av MATCH-Sverige modellen. Osäkerheterna är dock avsevärt mindre för den Total deposition (LRT och Sveriges bidrag) jämfört med Sveriges bidrag eftersom Sveriges bidrag inte är speciellt stort i förhållande till resten av Europa. Vidare så har tekniken att beräkna total våtdeposition inte har förändrats nämnvärt och våtdeposition är den dominerande delen av hela föroreningsdepositionen. Detta gäller för åren före 2005 (se Ref.[2]), åren efter 2005 har samma version av MATCH använts för alla år. En undersökning av känsligheten i MATCH-Sverige modellens resultat avseende utnyttjade atmosfärskemiska mätdata gjordes av Persson et al. (2002) där modellberäkningarna kördes om då vissa mätstationer uteslutits [2]. I vissa fall skiljde sig resultatet 5-10% jämför med när alla stationer tagits med. Detta är inte helt jämförbart med dagens metodik, eftersom Persson et al. använde sig av optimal interpolation som första gissning av bakgrundsfältet, idag används MATCH-Europa. Osäkerheter i emissioner För en komplett beskrivning av MATCH modellen I MATCH-Sverige modellen används dels EMEPs emissioner över Europa och dels SMEDs emissioner över Sverige. Båda innehåller vissa osäkerheter, men de är av underordad betydelse för kartläggning av totaldepositionen över Sverige. Sveriges emissioner är små jämfört med totalemissionerna, och då det gäller osäkerheter i bidraget från EMEPs emissioner så

11 11(39) anses de inte heller vara av stor betydelse då de utgör bakgrundsfältet (som varierar mer storskaligt) i dataassimilationen. Osäkerheter i atmosfärskemiska indata För ett bra resultat från dataassimilationen krävs som nämnts tidigare hög kvalitet både hos första gissning och hos observerade mätdata. Den metodik som används i MATCH- Sverige modellen gör att resultaten från modellen är mycket känslig för fel hos atmosfärskemiska mätdata. Som nämnts tidigare är korrekt nederbördsmängd avgörande för beräkningar av våtdeposition och högkvalitativa uppmätta värden av koncentration i nederbörd. Nederbördsmätningar är dock behäftade med en rad svårigheter. Det gäller såväl SMHIs stationer som de olika nederbördskemiska stationsnät som finns i Sverige. Uppmätta nederbördsmängder vid svenska nederbördskemiska stationsnät uppvisar i en del fall betydande spridning i uppmätta nederbördsmängder jämfört med meteorologiskt noggrant kartlagd nederbördsmängd. Vidare så är också den geografiska representationen av mätstationer över modellområdet också viktig. Tidigare fanns ett antal fjällstationer som tyvärr har lagts ner. I år har däremot en av dessa fjällstationer, Prästbodarna, tagits i bruk igen. Dessa fjällstationer är mycket viktiga för modellresultatet, då topografin är komplex i fjälltrakterna. En gemensam studie av förbättringsbehov och förslag på kvalitetshöjande åtgärder hos modellering och mätdata gjordes nyligen av IVL och SMHI, se Hellsten et al. (2010) [16]. Där diskuteras bland annat hur våtdepositionen uppmätt med bulksamlare bör korrigeras med avseende på torrdeposition för att användas i MATCH-Sverige modellen och även hur utformningen och detaljer hos nederbördsmätarna påverkar kvaliteten hos mätningen. Det finns idag vissa problem med den provtagningsutrustning som används inom LNKN och även med den tekniska funktionaliteten (öppning/stängning av lock) hos locksamlare inom EMEP. Detta kan vara anledningen till att nederbördsmängden hos vissa av stationerna är mindre jämfört med SMHIs. Detaljerade studier angående kvaliteten på nederbördsmätningar i olika nederbördskemiska stationsnät har tidigare gjorts av bland andra Persson (2002)[4] och Persson och Magnusson (2003)[5]. De så kallade snösäckar som diskuteras i dessa rapporter, och som visat sig ge osäkra nederbördsmängder, finns fortfarande kvar i LNKN. 2 Information som erhålls inom delprogrammet 2.1 Design och Stationsnät De vid dataassimilationen utnyttjade atmosfärkemiska mätstationerna inom Norden framgår av Tabell 3 nedan. MATCH-Sverige systemets modellområde (Sverige med närmaste omgivningar) framgår av rapporten SMHI Meteorologi Nr 113, 2004 [2], och har inte ändrats sedan dess. Den geografiska upplösningen är 20x20 km. Där visas även vilket atmosfärskemiskt nät respektive station tillhör (EMEP eller LNKN), uppmätta variabler, frekvens för mätning samt stationsnamn. För beräkningsåret 2010 utnyttjades 20 stationer för mätning av svavel och kväve i luft, varav fyra svenska EMEP stationer

12 12(39) (dygnsvisa mätningar), sex norska EMEP stationer och nio stationer från LNKN (månadsvisa mätningar). Även för ozon användes nio svenska EMEP stationer och sex norska. Då det gäller nederbörd användes totalt 23 stationer, varav fyra svenska EMEP (två dygnsvisa och två månadsvisa), 15 norska EMEP (sex dygnsvisa och nio veckovisa), 18 LNKN (månadsvisa) och en höghöjd (månadsvis). Tabell 3. Atmosfärskemiska mätstationer utnyttjade vid dataassimilation. Atmosfärs kemiskt nät Luft Luft Luft Luft Svenska EMEP Norska EMEP Svenska EMEP Norska EMEP Frekvens Uppmätta Variabler Stationer Dygn Dygn SO 2, SO 4, NO 3 +HNO 3, NO 2, NH 4 +NH 3 SO 2, SO 4, NO 3 +HNO 3, NO 2, NH 4 +NH 3 Timme O 3 Timme O 3 Luft LNKN Månad SO 2, NO 2 Luft LNKN Månad Nederbörd Nederbörd Nederbörd Nederbörd Svenska EMEP Norska EMEP Norska EMEP Svenska EMEP Dygn Dygn Vecka Månad Nederbörd LNKN Månad Nederbörd Höghöjd Månad SO 2, SO 4, NO 3 +HNO 3, NO 2, NH 4 +NH 3 SO 4, NO 3, NH 4, Na, K, Ca, Mg SO 4, NO 3, NH 4, Na, K, Ca, Mg SO 4, NO 3, NH 4, Na, K, Ca, Mg SO 4, NO 3, NH 4, Na, K, Ca, Mg SO 4, NO 3, NH 4, Na, K, Ca, Mg SO 4, NO 3, NH 4, Na, K, Ca, Mg Aspvreten, Bredkälen, Vavihill, Råö Birkenes, Karvatn, Hurdal, Tustervatn, Karasjok, Soegne Aspvreten, Bredkälen, Esrange, Grimsö, Norra Kvill, Prästbodarna, Råö, Vavihill, Vindeln Birkenes, Karvatn, Hurdal, Karasjok Sandve, Spitsbergen Djursvallen, Docksta, Granan, Hoburgen, Jädraås, Pålkem, Rickleå, Sjöängen, Sännen, Prästbodarna Bredkälen, Råö Birkenes, Karvatn, Loeken, Hurdal, Tustervatn, Karasjok Brekkebygda, Karpukt, Haukland, Hoylandet, Nausta, Treungen, Vatnedalen, Vikedal, Soegne Aspvreten, Vavihill Abisko, Ammarnäs, Djursvallen nedre, Docksta, Esrange, Granan, Hoburgen, Jädraås, Majstre, Norra Kvill, Prästbodarna, Pålkem, Rickleå, Ryda Kungsgård, Sandnäset, Sjöängen, Sännen, Tandövala, Tyresta Hundshögen

13 13(39) 2.2 Variabler De variabler som inkluderas i de redovisade resultaten från MATCH-Sverige modellen som finns tillgängliga på SMHIs webbsida ( för åren finns indikerade i Tabell 4 nedan. Depositionsdata är uppdelat i torrdeposition, våtdeposition, total deposition (våt+torr) samt Sveriges bidrag av total deposition. Beräkningarna för svavel och baskatjoner finns både inklusive och exklusive havssalt. Torrdepositionsberäkningarna särredovisas dessutom för blandad markanvändning (10 klasser), samt för åkermark, tall/gran, lövskog och vatten, där varje markanvändningsklass antas vara heltäckande. Lufthalter finns för SO 2, NO 2 och NH x som Sveriges bidrag, långvägstransport och totalvärden (Sveriges+långväga). Beräkningsmetodik för dessa variabler har presenterats ingående i denna delprogramsbeskrivning, under Kort beskrivning av delprogrammet. Tabell 4. Förteckning över parametrar som finns tillgängliga via SMHI's karttjänst. MATCH-Sverige Deposition Svavel inkl. havssalt Svavel exkl. havssalt NO x NH x Baskatjoner (Ca, Mg, K, Na) inkl. havssalt Total (våt+torr) Total våtdeposition (Sverige+LRT) Baskatjoner (Ca, Mg, K) exkl. havssalt Total torrdeposition Blandad markanvändning Åkermark Lövskog Tall/Gran Vatten Sveriges bidrag (våt+torr) MATCH-Sverige Halter i luft SO 2 NO 2 NH 3 Sveriges bidrag Långväga transport Totalt 2.3 Kringinformation som samlas in i delprogrammet Meteorologiska data Mesoskaliga analyser av meteorologiska indata till MATCH-Sverige tas fram. Speciellt nederbördsanalyserna över Sverige med 11x11 km upplösning är av stort värde för t.ex. utvärderingen av de nederbördskemiska stationernas representativitet. HIRLAMs väderdata med 44x44 km upplösning används för beräkningar av första gissning, medan

14 14(39) MESANs väderdata med den högre upplösningen 11x11 km används för framtagande av Sveriges bidrag samt för analys av våtdepositionen. Emissioner För MATCH-Europa beräkningar används EMEPs griddade geografiskt fördelade emissionsdata med 50x50 km upplösning. De tio snap-sektorerna som representerar antropogena utsläpp används (se EMEPs hemsida för beskrivning av snap-sektorer [18]). Dessa emissioner uppdateras inte varje år användes fortfarande 2007 års EMEP emissioner, men 2011 uppdaterades de och 2010 års EMEP emissioner användes i MATCH. De årliga förändringar hos emissionerna som representerar bakgrundsfältet anses dock inte påverka resultatet särskilt mycket. Emissions data hämtas från EMEP s hemsida och bearbetas för användning i MATCH. Visst arbete läggs även ner på att uppdatera den geografiska fördelningen av Sveriges emissioner till luft. De svenska emissionerna tillhandafås av SMED och uppdateras varje år, men hittills med ett års eftersläp då SMEDs emissioner inte är tillgängliga då arbetet med Miljöövervakningens Sverigemodell utförs, utan slutförs senare under året. Observerade data Visst arbete läggs ner för att anpassa formatet hos de observerade data till MATCHmodellen. Arbete har även lagts ned för att kvalitetskontrollera observerade mätdata. Mätdata tillhandahålls dels från NILU som sköter de norska EMEP-stationerna, dels från IVL som sköter de svenska EMEP-stationerna och LNKN (se Tabell 3 för lista på mätstationer). 2.4 Information som krävs från andra delprogram Som indata för delprogrammet MATCH-Sverige modellen krävs framför allt data från den nationella miljöövervakningens delprogram Försurande och övergödande ämnen i luft och nederbörd samt Deposition på hög höjd. Andra delprogram av intresse för arbetet med MATCH-Sverige modellen är Marknära ozon, Metaller i luft och nederbörd, Organiska miljögifter i luft och nederbörd samt Mätning av inandningsbara och sura partiklar. Dessutom är kopplingen till data från den regionala miljöövervakningens luft- och nederbörds-kemiska mätningar av intresse. 3 Organisation och kvalitetsrutiner 3.1 Ansvar för delprogrammets utformning samt administration och genomförande Utförare av delprogrammet Spridningsberäkningar med MATCH-Sverige modellen är SMHI.

15 15(39) Det övergripande ansvaret för delprogrammets administration och genomförande ligger hos namngiven projektledare enligt Naturvårdsverkets kontrakt, för närvarande Mikael Magnusson. Delprogrammet MATCH-Sverige modellen har en styrgrupp som i dagsläget består av fyra personer som planerar arbetet, samt ett antal personer som bidrar med indata till modellen och ytterligare en som ser till att databasarbete och överföring och presentation av data inom datavärdskapet fungerar. Nedan ges den arbets- och ansvarsfördelning som gäller i juli 2012: Projektledare och kvalitetsansvarig: Helena Södergren Programkod och Linuxdatormiljö: Helena Södergren Meteorologiska indata: Helena Södergren, Martin Torstensson, Sofi Holmin-Fridell Emissionsdata: Helena Södergren, Martin Torstensson Kemidatapreparering: Helena Södergren, Sofi Holmin-Fridell Dataassimilation: Helena Södergren Kvalitetsarbete: Helena Södergren GIS- och Webb-arbete: Anders Laurin Databasarbete samt överföring och presentation av data inom datavärdskapet: Anders Laurin 3.2 Kvalitetsrutiner Provtagning och analys Ingen provtagning/analys görs i detta delprogram. Däremot görs beräkningar där kunskaper i Linux/Fortran/Python krävs. Utförarna har i regel denna bakgrund. Skriftlig dokumentation av arbetet har under de senaste åren jobbats på, och numera finns internt utförliga handböcker för utförandet av beräkningarna Utvärdering och resultatredovisning Kvalitetsarbetet beskrivs i rapporterna SMHI Meteorologi Nr 113, (2004) [2], SMHI Meteorologi Nr 108, (2003) [5] samt SMHI Meteorologi Nr 105, (2002) [4]. Utvärderingar har även presenterats i NVs underlagsrapporter till fördjupad utvärdering av miljömålsarbetet [10 och 11], samt IVLs rapport B 1951, (2010) [16]. Utvärderingsansvarig och ansvarig för rapportskrivning: Helena Södergren Ansvarig för resultatredovisning på Internet: Helena Södergren Datalagring Ansvarig för GIS-data samt WMS kartserver för presentation och leverans av data: Helena Södergren Ansvarig för datalagring av meteorologiska indata och MATCH-modell data i GRIBformat: Helena Södergren.

16 16(39) Kvalitetskontroller Jämförelser mellan MATCH-Sverige och EMEP-modellens resultat har tidigare gjorts. Dessa kontroller samt känslighetsanalys för metodiken i MATCH-Sverige modellen finns övergripande redovisade i rapporten SMHI Meteorologi Nr 113, 2004 [2]. Dessa jämförelser och känslighetskontroller borde tas upp igen. Löpande kvalitetskontroller görs under produktionen. Varje steg i framtagningen av resultat kontrolleras noggrant i kartform och med tidsserier där stationsdata jämförs med bakgrundsfält och analyserade data. Slutresultatet jämförs med observerade stationsvärden. En lista med referenser till MATCH modellen finns i Bilaga 2 i denna delprogramsbeskrvning. Ansvarig: Helena Södergren. 4 Resultatredovisning 4.1 Åtkomst av grunddata Resultaten från MATCH-Sverige modellen finns tillgängliga på SMHIs webbsida ( ), välj Klimatdata, välj Miljö i listan till vänster, välj Atmosfärskemi. Resultaten kan också hittas via Naturvårdsverkets webbsida. Via en karttjänst kan besökaren titta på och skriva ut kartor samt även ladda ner datafiler för de ämnen och depositionsformer som väljs. Filerna kan laddas ner som.pdf filer eller i kartlager i form av shape-format och sedan utnyttjas vidare i egna studier. Syftet är att informationen skall ligga till grund för i första hand nationellt miljöarbete. MATCH Karttjänst utnyttjar en WMS kartserver för att presentera och leverera data. Tekniken innebär att användaren själv kan styra kartans innehåll genom att släcka/tända kartlager med olika data, samt ges möjlighet att skriva ut kartan eller ladda ner data i shapeformat. Shape är ESRI s filformat för lagring av geografisk data och fungerar i de flesta GIS-program. I shapeformatet ingår en datafil (dbase) där värden för de olika gridrutorna lagras. Denna fil kan exempelvis läsas in i Excel eller något text- eller beräkningsprogram. De i referenslistan nedan angivna rapporterna har efterhand som de färdigställts skickats till NV. Rapporterna finns även på SMHI samt på vissa naturvetenskapligt inriktade bibliotek i Sverige. Några av de nyaste rapporterna finns dessutom som pdf-filer, som kan laddas hem från ovan angivna plats på SMHIs hemsida. 4.2 Rapporter/Produkter Den senaste rapporten publicerades 2004, av Persson et al.: Persson C., Ressner E. och Klein T., 2004: Nationell Miljöövervakning - MATCH- Sverigemodellen. Metod- och resultatsammanställning för åren samt diskussion av osäkerheter, trender och miljömål.

17 17(39) Nästa rapport är under publicering (2013). Resultat finns att hämta på Beskrivning av hur man kommer åt data och vilken data som finns tillgänglig finns under 4.1 Åtkomst av grunddata. En lista med referenser till rapporter rörande MATCH modellen finns i Bilaga Annan användning av delprogrammets resultat Resultaten från MATCH-Sverige systemet används bland annat som underlag för beräkningar av kritisk belastning, se Persson and Kahnert (2006)[17] och som bakgrundsfält i mer högupplösta spridningsberäkningar. 5 Ytterligare dokumentation av delprogrammet 6 Övrigt 7 Definitioner MATCH modellen = Multiscale Atmospheric Transport and CHemistry model, utvecklad vid SMHI. MATCH-Sverige systemet = speciell variant av MATCH-modellen anpassad för Sverige. Inkluderar även mesoskalig analys av meteorologiska indata samt en enkel form av dataassimilation av atmosfärkemiska mätdata från rurala mätstationer inom modellområdet. SMED = Konsortiet SvenskaMiljöEmmissionsData (samarbete IVL, SCB och SMHI). EMEP = Europeiskt samrabetsprojekt rörande studier av långväga transport av luftföroreningar. Baskatjoner = De positiva jonerna Calcium, Magnesium, Natrium och Kalium. I övrigt se löpande text.

18 18(39) 8 Referenser 1. Persson, C., Langner, J. och Robertson, L., 1995: Regional spridningsmodell för Sverige. Regional luftmiljöanalys för år Naturvårdsverket, Rapport Persson C., Ressner E. och Klein T., 2004: Nationell Miljöövervakning - MATCH-Sverigemodellen. Metod- och resultatsammanställning för åren samt diskussion av osäkerheter, trender och miljömål. SMHI Rapport Lövblad, G., Persson, C., Klein, T., Ruoho-Airola, T., Hovmand, M., Tarrason, L., Törseth, K., Moldan, F., Larssen, T. and Rapp, L The deposition of base cations in the Nordic countries. Technical Report B 1583, IVL, Stockholm. 4. Persson C., 2002: Kvaliteten hos nederbördskemiska mätdata som dataassimileras i MATCH-Sverige modellen. SMHI Rapport Meteorologi Persson C. och Magnusson M., 2003: Kvaliteten i uppmätta nederbördsmängder inom svenska nederbördskemiska stationsnät. SMHI Rapport Meteorologi Persson C, Ferm M. och Westling O., 2004: Förbättrad mätning och beräkning av belastningen av försurande och övergödande luftföroreningar. Specialprojekt på uppdrag av Naturvårdsverkets miljöövervakningsenhet. SMHI och IVL rapport. 7. Robertson, L., Langner, J., och Engardt, M., 1999: An Eulerian limited-area atmospheric transport model. J. Appl. Meteor., 38, Foltescu, V. L., och Persson, C., 2001: Beräkningar av moln- och dimdeposition i Sverigemodellen - Resultat för 1997 och SMHI Meteorologi Nr Klein T., Bergström, R., Persson, C., 2002: Parameterization of dry deposition in MATCH. SMHI Rapport Meteorologi Naturvårdsverket, 2003: Bara naturlig försurning. Underlagsrapport till fördjupad utvärdering av miljömålsarbetet. Naturvårdsverket Rapport Naturvårdsverket, 2003: Ingen övergödning. Underlagsrapport till fördjupad utvärdering av miljömålsarbetet. Naturvårdsverket Rapport Lövblad G., Persson C. 1991: Background report on air pollution situation in the Baltic states- a prefeasability study. IVL Publication B Chamberlain A. C. och Chadwick, R. C. 1965: Transport of iodine from atmosphere to ground. Tellus, 18, Andersson, C., Langner, J. and Bergström, R. 2007: Interannual variation and trends in air pollution over Europe due to climate variability during simulated with a regional CTM coupled to the ERA40 reanalysis. Tellus 59B, doi: /j Foltescu, V.L., Pryor, S.C. and Bennet C Sea salt generation, dispersion and removal on the regional scale. Atmos. Environ. 39, Hellsten S., Persson C., Phil Karlsson G., Akselsson C., Karlsson P. E., Södergren H. 2010: Förbättrad modellering och mätning av belastning från luftföroreningar. IVL Publikation B Persson C., and Kahnert M. 2006: Återanalys av föroreningsdepositionen till Sverige SMHI Rapport

19 19(39) Bilaga 1. Mål Preciserat syfte Undersökningar Stationsnät MATCH-Sverige modellen Årliga griddade beräkningar med MATCH-Sverige modellen skall geografiskt kartlägga aktuella förhållanden och följa förändringar i tiden av luftkoncentrationer och deposition av svavel, kväve (oxiderat och reducerat) och baskatjoner över Sverige samt närliggande delar av Östersjön och Västerhavet. De miljömål som främst berörs är: Bara naturlig försurning Ingen övergödning Frisk luft Delprogrammet består av följande undersökningar: Beräkningar av nedfall i nederbörd Beräkningar av halter i luft Variabler Våtdeposition: SOx, NOx, NHx, baskatjoner Torrdeposition: SOx, NOx, NHx Totaldeposition: SOx, NOx, NHx, Halter i luft: SO 2, NO 2, NH 4 Styrdokument Undersökningstyper Våtdeposition Torrdepositon Torrdeposition olika markanv. områden Totaldeposition Totaldeposition, Sveriges bidrag Halter i luft Halter i luft, Sveriges bidrag Kvalitetsdeklaration Övrigt Utvärderingsverktyg Naturvårdsverkets Bedömningsgrunder Underlag till nationella indikatorer Dataleveranser Nationellt Internationellt SMHI Rapporter/produkter Den senaste rapporten är under publicering (2013). Resultat finns på Ansvarig utförare år Organisation Projektledare Kvalitetsansvarig 2013 SMHI Helena Södergren Helena Södergren

20 20(39) Bilaga 2. Published material related to the MATCH modelling system Within different categories: newest publication first; within each year: sorted alphabetically after author. Last updated: (Magnuz Engardt) Peer reviewed articles: 2013 Orru, H., Andersson, C., Ebi, K.L., Langner, J., Åström, C. and Forsberg, B Impact of climate change on ozone-related mortality and morbidity in Europe. Eur. Respir. J., 41, DOI: / Gidhagen, L., Engardt, M., Lövenheim, B. and Johansson, C Modeling effects of climate change on air quality and population exposure in urban planning scenarios. Advances in Meteorology doi: /2012/ Kukkonen, J. et al A review of operational, regional-scale, chemical weather forecasting models in Europe. Atmos. Chem. Phys., 12, doi: /acp Langner, J., Engardt, M. and Andersson, C European summer surface ozone Atmos. Chem. Phys., 12, doi: /acp Langner, J., Engardt, M., Baklanov, A., Christensen, J.H., Gauss, M., Geels, C., Hedegaard, G.B., Nuterman, R., Simpson, D., Soares, J., Sofiev, M., Wind, P. and Zakey, A A multi-model study of impacts of climate change on surface ozone in Europe. Atmos. Chem. Phys., 12, doi: /acp Omstedt, G., Andersson, S., Gidhagen, L. and Robertson, L Evaluation of new model tools for meeting the targets of the EU Air Quality Directive: a case study on the studded tyre use in Sweden. Int. J. Environ. Pollution, 47, DOI: / Kahnert M. and Devasthale A Black carbon fractal morphology and short-wave radiative impact: a modelling study. Atmos. Chem. Phys. 11, doi: /acp Klingberg J., Engardt M., Uddling J., Karlsson P.E. and Pleijel H Ozone risk for vegetation in the future climate of Europe based on stomatal ozone uptake calculations. Tellus 63A, DOI: /j x

21 21(39) 2010 Andersson, C. and Engardt, M European ozone in a future climate: Importance of changes in dry deposition and isoprene emissions. J. Geophys. Res., 115, D doi: /2008jd Huijnen, V. et al Comparison of OMI NO 2 tropospheric columns with an ensemble of global and European regional air quality models Atmos. Chem. Phys., 10, doi: /acp Kahnert, M Modelling the optical and radiative properties of freshly emitted light absorbing carbon within an atmospheric chemical transport model, Atmos. Chem. Phys., 10, doi: /acp Kahnert, M Numerically exact computation of the optical properties of light absorbing carbon aggregates for wavelength of 200 nm 12.2μm. Atmos. Chem. Phys., 10, doi: /acp Andersson, C., Bergström, R. and Johansson, C Population exposure and mortality due to regional background PM in Europe Long-term simulations of source region and shipping contributions. Atmos. Environ. 43, doi: /j.atmosenv Emberson, L.D., Büker, P., Ashmore, M.R., Mills, G., Jackson, L.S., Agrawal, M., Atikuzzaman, M.D., Cinderby, S., Engardt, M., Jamir, C., Kobayashi, K., Oanh, N.T.K., Quadir, Q.F. and Wahid, A A comparison of North American and Asian exposure response data for ozone effects on crop yields. Atmos. Environ. 43, doi: /j.atmosenv Engardt, M., Bergström, R. and Andersson, C Climate and emission changes contributing to changes in near-surface ozone in Europe over the coming decades: Results from model studies. Ambio 38, DOI: / Gidhagen, L., Johansson, H. and Omstedt, G SIMAIR - Evaluation tool for meeting the EU directive on air pollution limits. Atmos. Environ. 43, doi: /j.atmosenv Kahnert, M On the observability of chemical and physical aerosol properties by optical observations: Inverse modelling with variational data assimilation. Tellus 61B, DOI: /j x Langner, J., Andersson, C. and Engardt, M Atmospheric input of nitrogen to the Baltic Sea basin: present situation, variability due to meteorology and impact of climate change. Boreal Environ. Res. 14, Vautard, R. et al Skill and uncertainty of a regional air quality model ensemble. Atmos Environ. 43, doi: /j.atmosenv Bennet, C. and Engardt, M A regional model for surface ozone in Southeast Asia. Tellus 60B, DOI: /j x

22 22(39) Carmichael, G.R., Sakurai, T., Streets, D., Hozumi, Y., Ueda, H., Park, S.U., Fung, C., Han, Z., Kajino, M., Engardt, M., Bennet, C., Hayami, H., Sartelet, K., Holloway, T., Wang, Z., Kannari, A., Fu, J., Matsuda, K., Thongboonchoo, N. and Amann M MICS-Asia II: The model intercomparison study for Asia Phase II methodology and overview of findings. Atmos. Environ. 42, doi: /j.atmosenv Engardt, M Modelling of near-surface ozone over South Asia. J. Atmos. Chem. 59, DOI: /s z. Han, Z., Sakurai, T., Ueda, H., Carmichael, G.R., Streets, D., Hayami, H., Wang, Z., Holloway, T., Engardt, M., Hozumi, Y., Park, S.U., Kajino, M., Sartelet, K., Fung, C., Bennet, C., Thongboonchoo, N., Tang, Y., Chang, A., Matsuda, K. and Amann, M MICS-Asia II: Model Intercomparison and evaluation of ozone and relevant species. Atmos. Environ. 42, doi: /j.atmosenv Hayami, H., Sakurai, T., Han, Z., Ueda, H., Carmichael, G.R., Streets, D., Holloway, T., Wang, Z., Thongboonchoo, N., Engardt, M., Bennet, C., Fung, C., Chang, A., Park, S.U., Kajino, M., Sartelet, K., Matsuda, K. and Amann, M MICS- Asia II: Model intercomparison and evaluation of particulate sulfate, nitrate and ammonium. Atmos. Environ. 42, doi: /j.atmosenv Hole, L. and Engardt, M Climate change impact on atmospheric nitrogen deposition in Northwestern Europe: A model study. Ambio 37, Holloway, T., Sakurai, T., Han, Z., Ehlers, S., Spak, S.N., Horowitz, L.W., Carmichael, G.R., Streets, D.G., Hozumi, Y., Ueda, H., Park, S.U., Fung, C., Kajino, M., Thongboonchoo, N., Engardt, M., Bennet, C., Hayami, H., Sartelet, K., Wang, Z., Matsuda, K. and Amann, M MICS-Asia II: Impact of global emissions on regional Air Quality in Asia. Atmos. Environ. 42, doi: /j.atmosenv Kahnert, M Variational data analysis of aerosol species in a regional CTM: Background error covariance constraint and aerosol optical observation operators. Tellus 60B, Wang, Z., Xie, F., Sakurai, T., Ueda, H., Han, Z., Carmichael, G.R., Streets, D., Engardt, M., Holloway, T., Hayami, H., Kajino, M., Thongboonchoo, N., Bennet, C., Park, S.U., Fung, C., Chang, A., Sartelet, K. and Amann, M MICS-Asia II: Model inter-comparison and evaluation of acid deposition. Atmos. Environ. 42, doi: /j.atmosenv Andersson, C. and Langner, J Inter-annual variations of ozone and nitrogen dioxide over Europe during simulated with a regional CTM. Water, Air, and Soil Pollution: Focus 7, doi: /s Andersson, C., Langner, J. and Bergström, R Interannual variation and trends in air pollution over Europe due to climate variability during simulated with a regional CTM coupled to the ERA40 reanalysis. Tellus 59B, doi: /j x Saipunkaew, W., Wolseley, P.A., Chimonides, P.J. and Boonpragob K Epiphytic macrolichens as indicators of environmental alteration in northern Thailand. Environmental Pollution 146,