Уровни выбросов и идентификация источников NOX и SO2 в юго-восточной части Балтики по результатам наблюдений на станции фонового мониторинга Дьябла-Гура (Польша)
- DOI
- 10.5922/gikbfu-2023-2-8
- Страницы / Pages
- 97-110
Аннотация
Целью данного исследования было изучение уровней выбросов и выявление источников загрязнения NOx и SO2 по данным, полученным на станции в заповеднике Дьябла-Гура в северо-восточной части Польши. Для анализа использовались данные почасовой концентрации NOx и SO2 и метеорологические переменные (скорость и направление ветра) за четыре года (2018—2021). Для анализа данных и выявления источников выбросов были построены графики временных рядов, розы ветров и загрязняющих веществ, применены методы «условной функции вероятности» и «обратных траекторий». Средняя концентрация NOx и SO2 за исследуемый период составила 2,12 мкг/м3 и 0,27 мкг/м3 соответственно. Полученные результаты показали закономерность суточных и месячных колебаний с пиками в утренние часы, а также в начале и конце года (январь и декабрь соответственно). Основные источники выбросов NOx и SO2, проявляющиеся в холодные периоды, расположены к югу от станции мониторинга.
Abstract
The aim of this study was to investigate the levels of emissions and identify the sources of NOx and SO2 pollution in a rural station in the south-eastern Baltic (Diabla Gora). This analysis was conducted using hourly NOx and SO2 concentration data and meteorological variables (wind speed and direction), which were analyzed over a period of four years (2018—2021). Time series plots, wind and pollutant roses, application of a conditional probability function, and inverse trajectories were considered to analyze the data and identify emission sources. The average concentration of NOx and SO2 for the study period was 2.12 µg/m3 and 0.27 µg/m3, respectively. The results showed a definite pattern for daily and monthly variations, with peaks in the morning hours and at the beginning and end of the year (January and December, respectively). The main identified sources of NOx and SO2 emissions were located south of the monitoring station, particularly during cold periods when the highest concentrations were recorded.
Список литературы
1. Wangт Y. Q.,Zhang X. Y., Draxler R. R. TrajStat: GIS-based software that uses various trajectory statistical analysis methods to identify potential sources from long-term air pollution measurement data//Environmental Modelling & Software. 2009. Vol. 24, iss. 8. Р. 938—939. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2009.01.004.
2. Vedantham R., Norris G., Duvall R. Receptor and Hybrid Modeling Tools // Wiley StatsRef: Statistics Reference Online / N. Balakrishnan, T. Colton, B. Everitt, W. Piegorsch, F. Ruggeri and J. L. Teugels (eds.). 2014. https://doi.org/10.1002/978 1118445112.stat07801.
3. Во всем мире 9 человек из 10 дышат загрязненным воздухом // Всемирная организация здравоохранения. URL: https://www.who.int/ru/news/item/ 02-05-2018-9-out-of-10-people-worldwide-breathe-polluted-air-but-more-countries-are- taking-action (дата обращения: 12.05.2023).
4. Гилленвотер М., Сааринен К. Прекурсоры и косвенные выбросы. в Руководящие принципы национальных инвентаризаций парниковых газов МГЭИК. 2006. URL: https://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2006gl/russian/pdf/1_Volume1/ V1_7_Ch7_Precursors_Indirect.pdf (дата обращения: 12.05.2023).
5. Draxler R. R., Hess G. D. An overview of the HYSPLIT_4 modeling system for trajectories, dispersion, and deposition // Australian Meteorological Magazine. 1998. Vol. 47, № 4. Р. 295—308.
6. Carslaw D., Ropkins K. Openair — An R package for air quality data analysis // Environmental Modelling and Software. 2012. № 27—28. Р. 52—61. doi: 10.1016/j. envsoft.2011.09.008.
7. Kristensson A., Ausmeel S., Pauraite J. et al. Source Contributions to Rural Carbonaceous Winter Aerosol in North-Eastern Poland //Atmosphere. 2020. Vol. 11, № 3. Р. 263. https://doi.org/10.3390/atmos11030263.
8. Li C., Dai Z., Liu X., Wu P. Transport Pathways and Potential Source Region Contributions of PM2.5 in Weifang: Seasonal Variations // Applied Sciences. 2020. Vol. 10, № 8. P. 2835. https://doi.org/10.3390/app10082835.
9. МГЭИК, 2014: Изменение климата, 2014 г.: Обобщающий доклад. Вклад Рабочих групп I, II и III в Пятый оценочный доклад Межправительственной группы экспертов по изменению климата [основная группа авторов, Р. К. Пачаури и Л. А. Мейер (ред.)]. МГЭИК, Женева, Швейцария. URL: https://www. ipcc.ch/site/assets/uploads/2018/02/SYR_AR5_FINAL_full_ru.pdf (дата обращения: 12.05.2023).
10. World Health Organization. Regional Office for Europe. (2013). Health effects of particulate matter: policy implications for countries in eastern Europe, Caucasus and central Asia. World Health Organization. Regional Office for Europe. URL: https://apps.who.int/iris/handle/10665/344854 (дата обращения: 12.05.2023).
11. Sahu S. K., Zhang H., Guo H. et al. Health risk associated with potential source regions of PM2.5 in Indian cities // Air Qual Atmos Health. 2019. Vol. 12. Р. 327—340. https://doi.org/10.1007/s11869-019-00661-4.
12. Smith K. R., Jerrett M., Anderson H. R. et al. Public health benefits of strategies to reduce greenhouse-gas emissions: health implications of short-lived greenhouse pollutants // Lancet. 2009. Vol. 19, 374 (9707). Р. 2091—2103. doi: 10.1016/S0140-6736 (09)61716-5.
13. Uria-Tellaetxe I., Carslaw D. C. Conditional bivariate probability function for source identification // Environmental modelling & software. 2014. № 59. Р. 1—9. doi: 10.1016/j.envsoft.2014.05.002.
14. Stein A. F., Draxler R. R., Rolph G. D. et al. NOAA’s HYSPLIT Atmospheric Transport and Dispersion Modeling System // Bulletin of the American Meteorological Society. 2015. 96. 2059—2077. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-14-00110.1
15. Экологическое сотрудничество в Балтийском регионе, Датское агентство по охране окружающей среды. URL: https://www2.mst.dk/udgiv/publications/ 2002/87-7972-319-5/html/helepubl_eng.htm#2.5%20Air%20Pollution (дата обращения: 12.05.2023).
16. Ashbaugh L. L., Malm W. C., Sadeh W. Z. A residence time probability analysis of sulfur concentrations at Grand Canyon National Park Arizona Usa // Atmospheric Environment. 1985. 19 (8). Р. 1263—1270.