فصلنامه مدیریت محیط زیست شهری

بررسی ضریب همبستگی غلظت آلاینده مونواکسید کربن از ایستگاه های سنجش آلودگی هوا و ماهواره سنتینل 5 (مطالعه موردی شهر مشهد)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، دانشکده محیط زیست دانشگاه تهران

2 گروه مهندسی محیط زیست، دانشکده محیط زیست، دانشگاه تهران، تهران، ایران

3 دانشکده علوم زیستی، دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران

چکیده
گاز مونو اکسید کربن در زمره خطرناک ترین آلاینده های گازی شکل هوا دسته بندی می شود که از راه جذب در اکسیژن خون و تشکیل کربو اکسی همو گلوبین باعث مسمومیت افراد و حتی مرگ آنها می گردد. راه‌های اندازه گیری معمول آلاینده مونواکسیدکربن به صورت عمومی و جهت بررسی شاخص آلودگی هوا، ایستگاه‌های سنجش آلودگی هوا است. هرچند برای برخی اماکن مانند بیمارستان‌ها، مراکز آموزشی، دانشگاه‌ها، ادارات پادگان‌های نظامی، خانه سالمندان، منازل شخصی و ...از تشخیص دهنده‌های مونوکسیدکربن و یا از دستگاه‌های سیار اندازه گیری استفاده می‌شود. هزینه‌های بالا، خطای زیاد و عدم دسترسی عموم مردم به این نوع دستگاه‌های اندازه گیری باعث شد تا در این پژوهش هدف، بدست آوردن یک ضریب با دقت بالا جهت محاسبه غلطت CO در هر مکانی با کمترین هزینه، دقت بالا ودسترسی آسان توسط افراد حتی غیر متخصص قرار گیرد. برای یافتنن این ضریب از داده‌های ایستگاه‌های سنجش شهر مشهد در یک بازه زمانی مشخص و همزمان از داده‌های ماهواره سنتینل 5 در همان بازه زمانی استفاده شده‌است و نام این ضریب را آلفا قرار داده‌ایم. با ضرب آلفا در مقدارعددی اندازه گیری ماهواره از گازCO ، اندازه واقعی غلطت گازCO در هر نقطه و مکانی روی زمین محاسبه خواهد شد.

کلیدواژه‌ها


1. Du, W., et al., Deciphering urban traffic impacts on air quality by deep learning and emission inventory. journal of environmental sciences, 2023. 124: p. 745-757. https://doi.org/10.1016/j.jes.2021.12.035 
2. Yang, S., et al., Global evaluation of carbon neutrality and peak carbon dioxide emissions: Current challenges and future outlook. Environmental Science and Pollution Research, 2023. 30(34): p. 81725-81744. https://doi.org/10.1007/s11356-022-19764-0 
3. Nguyen, H.M., J. He, and M.J. Wooster, Biomass burning CO, PM and fuel consumption per unit burned area estimates derived across Africa using geostationary SEVIRI fire radiative power and Sentinel-5P CO data. Atmospheric Chemistry and Physics, 2023. 23(3): p. 2089-2118. https://doi.org/10.5194/acp-23-2089-2023 
4. Yilmaz, O.S., et al., Mapping burn severity and monitoring CO content in Türkiye’s 2021 Wildfires, using Sentinel-2 and Sentinel-5P satellite data on the GEE platform. Earth Science Informatics, 2023: p. 1-20. https://doi.org/10.1007/s12145-023-00933-9 
5. Magro, C., et al., Atmospheric trends of CO and CH4 from extreme wildfires in Portugal using Sentinel-5P TROPOMI level-2 data. Fire, 2021. 4(2): p. 25. https://doi.org/10.3390/fire4020025 
6. Ghaedrahmati, S. and M. Hajilou, Analyzing the effects of air pollution on life expectancy in Tehran, Iran. International Journal of Environmental Science and Technology, 2022. 19(8): p. 7009-7018. https://doi.org/10.1007/s13762-021-03877-z 
7. Keshtkar, M., H. Heidari, N. Moazzeni, and H. Azadi, Analysis of changes in air pollution quality and impact of COVID-19 on environmental health in Iran: application of interpolation models and spatial autocorrelation. Environmental Science and Pollution Research, 2022. 29(25): p. 38505-38526. https://doi.org/10.1007/s11356-021-17955-9 
8. Jamshidi Kalajahi, M., L. Khazini, Y. Rashidi, and S. Zeinali Heris, Development of reduction scenarios based on urban emission estimation and dispersion of exhaust pollutants from light duty public transport: case of Tabriz, Iran. Emission Control Science and Technology, 2020. 6: p. 86-104. https://doi.org/10.1007/s40825-019-00135-0 
9. Borgschulte, M., D. Molitor, and E.Y. Zou, Air pollution and the labor market: Evidence from wildfire smoke. Review of Economics and Statistics, 2022: p. 1-46. https://doi.org/10.1162/rest_a_01243 
10. Gharibi, S. and K. Shayesteh, Application of Sentinel 5 satellite imagery in identifying air pollutants Hotspots in Iran. Journal of Spatial Analysis Environmental hazarts, 2021. 8(3): p. 123-138. DOI: 10.52547/jsaeh.8.3.123 
11. Kazemi Garajeh, M., et al., Monitoring Trends of CO, NO2, SO2, and O3 Pollutants Using Time Series Sentinel-5 Images Based on Google Earth Engine. Pollutants, 2023. 3(2): p. 255-279. https://doi.org/10.3390/pollutants3020019 
12. Lu, L., et al., Spatiotemporal variation of surface urban heat islands in relation to land cover composition and configuration: A multi-scale case study of Xi’an, China. Remote Sensing, 2020. 12(17): p. 2713. https://doi.org/10.3390/rs12172713 
13. Nair, A.P., et al., Optical pressure sensing at MHz rates via collisional line broadening of carbon monoxide: uncertainty quantification in reacting flows. Applied Physics B, 2023. 129(4): p. 51. https://doi.org/10.1007/s00340-023-07985-1 
14. Azizi Jalilian, F., et al., Evaluation of SARS-CoV-2 in Indoor Air of Sina and Shahid Beheshti Hospitals and Patients' Houses. Food and Environmental Virology, 2022. 14(2): p. 190-198. https://doi.org/10.1007/s12560-022-09515-2 
15. Tian, Y., et al., Satellite observations reveal a large CO emission discrepancy from industrial point sources over China. Geophysical Research Letters, 2022. 49(5): p. e2021GL097312. https://doi.org/10.1029/2021GL097312 
16. Safarianzengir, V., B. Sobhani, M.H. Yazdani, and M. Kianian, Monitoring, analysis and spatial and temporal zoning of air pollution (carbon monoxide) using Sentinel-5 satellite data for health management in Iran, located in the Middle East. Air Quality, Atmosphere & Health, 2020. 13: p. 709-719. https://doi.org/10.1007/s11869-020-00827-5 
17. Lalitaporn, P. and T. Mekaumnuaychai, Satellite measurements of aerosol optical depth and carbon monoxide and comparison with ground data. Environmental Monitoring and Assessment, 2020. 192: p. 1-19. https://doi.org/10.1007/s10661-020-08346-7 
18. Ghannadi, M.A., M. Shahri, and A. Moradi, Air pollution monitoring using Sentinel-5 (Case study: Big industrial cities of Iran). Environmental Sciences, 2022. 20(2): p. 81-98. DOI: 10.52547/ENVS.2022.1026 
19. Seifi, M., et al., Exposure to ambient air pollution and socio-economic status on intelligence quotient among schoolchildren in a developing country. Environmental Science and Pollution Research, 2022. 29: p. 2024-2034. https://doi.org/10.1007/s11356-021-15827-w 
20. Rahnama, M.R., Forecasting land-use changes in Mashhad Metropolitan area using Cellular Automata and Markov chain model for 2016-2030. Sustainable Cities and Society, 2021. 64: p. 102548. https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102548 
21. Sha, M.K., et al., Validation of methane and carbon monoxide from Sentinel-5 Precursor using TCCON and NDACC-IRWG stations. Atmospheric Measurement Techniques, 2021. 14(9): p. 6249-6304. https://doi.org/10.5194/amt-14-6249-2021

  • تاریخ دریافت 01 دی 1402
  • تاریخ بازنگری 17 دی 1402
  • تاریخ پذیرش 26 فروردین 1403
  • تاریخ اولین انتشار 26 فروردین 1403
  • تاریخ انتشار 01 فروردین 1403