The past ten years has seen the dev

The past ten years has seen the development of several dispersion models that attempt to incorporate current understanding of micrometeorology and dispersion. Studies indicate that these models generally provide better estimates of observed concentrations than older models based on empirical Pasquill–Gifford dispersion curves. However, because of large deviations between model estimates and observations, improvements in model performance are not always
apparent.
In a survey article, Weil et al. (1992) showed that including current understanding of dispersion in the convective boundary layer does improve model performance in explaining ground-level concentrations of SO2. The older CRSTER model with empirical dispersion curves yielded estimates that were almost uncorrelated with observations, while the estimates from the new
model showed a correlation close to 0.4. However, even for the advanced model, the 95% confidence interval for the ratio of the observed to the predicted concentration was a factor of 4. More recent studies, such as that reported in Hanna et al. (1999), indicate larger
uncertainties. The geometric standard deviations of the ratios of the model estimated to the observed concentrations,derived from several field studies, for two of the most recently developed models are close to 2.5. This means that there is over a 30% chance that an
observation will be 2.5 times greater or less than any model prediction

Results (Vietnamese) 1:

Mười năm qua đã nhìn thấy sự phát triển của một số mô hình phân tán mà cố gắng để kết hợp các hiểu biết hiện tại của micrometeorology và phân tán. Nghiên cứu chỉ ra rằng các mô hình này thường cung cấp tốt hơn ước tính nồng độ quan sát so với mô hình cũ dựa trên thực nghiệm Pasquill-Gifford phân tán đường cong. Tuy nhiên, vì độ lệch lớn giữa các ước lượng mô hình và quan sát, các cải tiến hiệu suất mô hình là không luôn luônrõ ràng.Trong một bài báo khảo sát, Weil et al. (1992) cho thấy rằng bao gồm sự hiểu biết hiện tại của phân tán trong lớp ranh giới các cải thiện mô hình hiệu quả trong giải thích trên mặt đất nồng độ SO2. Mô hình CRSTER cũ với các đường cong thực nghiệm phân tán mang lại ước tính đã được hầu như không với các quan sát, trong khi các ước tính từ mớiMô hình cho thấy một sự tương quan gần 0,4. Tuy nhiên, ngay cả đối với các mô hình tiên tiến, khoảng tin cậy 95% cho là tỷ lệ quan sát tập trung dự đoán là một nhân tố của 4. Nghiên cứu gần đây hơn, chẳng hạn như báo cáo trong Hanna et al. (1999), cho thấy lớn hơnkhông chắc chắn. Độ lệch chuẩn hình học của các tỷ lệ của các mô hình ước tính nồng độ quan sát, có nguồn gốc từ một số lĩnh vực nghiên cứu, cho hai của các mô hình phát triển gần đây nhất gần 2,5. Điều này có nghĩa rằng có hơn 30% cơ hội mà mộtquan sát sẽ 2.5 lần lớn hơn hoặc ít hơn bất kỳ mô hình dự báo

Results (Vietnamese) 2:

Mười năm qua đã chứng kiến sự phát triển của một số mô hình phân tán mà cố gắng để kết hợp sự hiểu biết hiện tại của micrometeorology và phân tán. Các nghiên cứu chỉ ra rằng các mô hình này thường cung cấp các ước tính tốt hơn về nồng độ quan sát hơn các mô hình cũ dựa trên đường cong tán sắc Pasquill-Gifford thực nghiệm. Tuy nhiên, do sự chênh lệch lớn giữa ước tính mô hình và quan sát, cải tiến trong thực hiện mô hình không phải luôn luôn
rõ ràng.
Trong một bài khảo sát, Weil et al. (1992) cho thấy, bao gồm sự hiểu biết hiện tại của phân tán trong lớp biên đối lưu không cải thiện hiệu suất mô hình trong việc giải thích nồng độ mặt đất của SO2. Mô hình CRSTER cũ với những đường cong phân tán thực nghiệm thu được ước tính là gần như không tương quan với các quan sát, trong khi dự toán từ mới
mô hình cho thấy một mối tương quan chặt chẽ đến 0,4. Tuy nhiên, ngay cả đối với các mô hình tiên tiến, khoảng tin cậy 95% cho tỷ lệ của các quan sát để tập trung đoán được đó là một yếu tố của 4. Các nghiên cứu gần đây, chẳng hạn như báo cáo trong Hanna et al. (1999), chỉ lớn hơn
bất trắc. Độ lệch chuẩn hình học của các tỷ lệ của mô hình ước tính nồng độ quan sát, bắt nguồn từ một số nghiên cứu thực địa, hai trong số các mô hình gần đây nhất là phát triển được gần 2,5. Điều này có nghĩa rằng có hơn 30% cơ hội mà một
quan sát sẽ là 2,5 lần lớn hơn hoặc ít hơn so với bất kỳ dự đoán mô hình