Европейский опыт по управлению качеством городского воздуха на базе ИЦСП. Иллюстрация 1. Основная цель международного проекта AIDAIR EU1388 (Environmental Software & Services GmbH, Австрия, Институт математического моделирования РАН, Россия, и ATLANTIS Consulting Cyprus ltd, Кипр) была обеспечить интегрированную среду поддержки принятия решений для управления качеством городского воздуха, которая сочетает в себе надежные научные методы анализа и оценки с современными информационными технологиями для поддержки реалистичного применения в практических ситуациях. Эта интеграция включает следующие технологические аспекты:

• Интеграция экологического мониторинга и моделирования; обеспечивать связь в реальном времени между системами мониторинга качества воздуха (и сбором метеорологических данных) и моделированием, как для прогнозов в реальном времени, так и для сценариев долгосрочного планирования.
• Интеграция различных типов моделей разной сложности.
• Интеграция анализа данных и моделирования с инструментами поддержки принятия решений для предоставления явной поддержки и непосредственно актуальной информации для регулирующих органов, плановиков и лиц, принимающих решения, в непосредственно полезном формате.
• Интеграция современных методов моделирования и анализа, включая 3D динамические фотохимические модели, экспертные системы, автоматическое обучение и нейронные сети.
• Интеграция системы поддержки принятия решений и экологической информации с современными информационными технологиями на основе клиент-серверной архитектуры для распределенной реализации, включая высокопроизводительные вычислительные ресурсы.
• Интеграция с мультимедийным интерфейсом и инструментами научной визуализации, включая анимированное отображение данных и результатов моделирования, трехмерную ГИС, возможности гипертекста / гипермедиа и удаленный доступ через веб-браузеры.

Аналогичный интегрированный подход, объединяющий для управления качества воздухом мониторинг и моделирование сформулирован Форумом по моделированию качества воздуха в Европе (Fairmode) с акцентом на использование инструментов моделирования для оценки влияния различных вариантов стратегии на качество воздуха, когда делается долгосрочный много-сценарный прогноз снижения атмосферных выбросов в увязке с различными альтернативными программами достижения индикативного результата.

Китайский опыт по управлению программами климатической трансформации экономики на базе ИСЦП. При формировании долгосрочной стратегии климатической адаптации экономики КНР для многосценарного моделирования уже использовались более комплексные подходы, сочетающие интеграцию в ИСЦП  экспертно-аналитических данных с мониторинговыми:

Адаптация ИСЦП-подхода под Арктическую специфику с учетом  программ обеспечения экологической безопасности и адаптации к изменениям климата из  Единого плана мероприятий по реализации Основ государственной политики Российской Федерации в Арктике на период до 2035 года и Стратегии развития Арктической зоны Российской Федерации и обеспечения национальной безопасности на период до 2035 года.

В результате предлагается следующая адаптация ИСЦП модели:

Международный опыт построения комплексных симуляционных моделей на основе консолидации как экспертно-аналитической, так и мониторинговой  информации предлагается использовать для информационно-аналитического обеспечения реализации как государственных программ в Арктике, так и при разработке экологических программ и ESG-стратегий крупнейших субъектов хозяйственной деятельности. При этом должно осуществляться комплексное моделирование по совокупности хозяйственной деятельности в конкретной Опорной зоне, а не автономные расчеты и прогнозы по отдельным предприятиям. По результатам многосценарного долгосрочного прогнозирования должны формироваться приоритеты по государственной поддержке мероприятий, обеспечивающих максимальный экологический и климатический эффект в увязке с индикативом социально-экономического развития. Предусмотрена экстраполяция данных от постов метеонаблюдения наблюдения на всю территорию локации в рамках единой симуляционной модели с учетом ее машинного обучения и возможности интеграции стационарных и мобильных пунктов анализа загрязнений, включая сети наблюдений Росгидромета и Росприроднадзора, научно-экологические сети и коммерческие сети.

Также данный подход обеспечит создание цифровой научно-исследовательской платформы для объединения компетенций в области экологического и климатического  мониторинга со стороны профильных ведомств, научно-исследовательских и коммерческих организаций, экологической общественности, включая международной сотрудничество.