| |
|
|
|
| |
| №3, 2023: Раздел 2.Геоэкология |
<< Содержание номера
<< Архив
[RUS] / [ENG]Раздел 2.Геоэкология
С.А. Новикова, Б.И. Кочуров Геоэкологическая оценка влияния метеорологических условий на загрязнение воздуха Иркутска
https://www.doi.org/10.24412/1816-1863-2023-3-34-41
стр.34-41
С.А. Новикова, старший преподаватель, ФГБОУ ВО «Иркутский государственный университет путей сообщения»
[email protected], Иркутск, Россия
Б.И. Кочуров, д-р. геогр. наук, профессор, вед. научный сотрудник,
Институт географии Российской академии наук
[email protected], Москва, Россия
В работе приводятся результаты геоэкологической оценки влияния метеорологических условий на загрязнение воздуха крупного областного центра – города Иркутска. Произведены расчеты коэффициентов корреляции Пирсона между концентрациями взвешенных веществ, диоксида серы, диоксида азота, формальдегида, дигидросульфида, оксида азота, озона, аммиака, бенз(а)пирена, оксида углерода, метана, взвешенных частиц (РМ10) и метеорологическими параметрами (температурой и влажностью воздуха, давлением, скоростью, направлением и повторяемостью направлений ветра по румбам), регистрируемых на автоматической станции контроля атмосферы, за многолетний период. Установлено, что наибольшая корреляционная зависимость прослеживается между концентрациями загрязняющих веществ и температурой воздуха (порядка 43 %), атмосферным давлением (40 %). Статистическая обработка мониторинговых данных позволила определить степень однородности регистрируемых показателей и приоритетных компонентов, создающих высокие концентрации, значения которых превышают санитарно-гигиенические нормативы – предельно-допустимые концентрации (ПДК) в приземном слое атмосферы города Иркутска на протяжении практически всего периода наблюдения. Среди таковых были выявлены: формальдегид (ПДКсг превышены в 4,3 раза, ПДКсс – в 1,5 раза), взвешенные вещества (2,8 ПДКсг, 1,4 ПДКсс), диоксид азота (1,7 ПДКсг), диоксид серы (1,4 ПДКсс).
The results of the geoecological assessment of the impact of meteorological conditions on air pollution in a large regional center - the city of Irkutsk are presented. The Pearson correlation coefficients between the concentrations of suspended solids, sulfur dioxide, nitrogen dioxide, formaldehyde, dihydrosulfide, nitrogen oxide, ozone, ammonia, benzo(a)pyrene, carbon monoxide, methane, particulate matter (PM10) and meteorological parameters (temperature and humidity air, pressure, wind speed, wind direction and frequency of wind direction in points) recorded at an automatic atmospheric monitoring station for a long period. The highest correlation dependence can be traced between the concentrations of pollutants and air temperature (about 43 %), atmospheric pressure (40 %) is established. Statistical processing of monitoring date made it possible to determine the degree of homogeneity of the recorded indicators and priority components that create high concentrations, the values of which exceed the sanitary and hygienic standards – maximum permissible concentrations (MPC) in the surface layer of the atmosphere of the city of Irkutsk throughout almost the entire observation period. Among these were identified: formaldehyde (average annual MPC exceeded 4.3 times, average daily MPC exceeded 1.5 times), suspended solids (average annual MPC exceeded 2.8 times, average daily MPC exceeded 1.4 times), nitrogen dioxide (1.7 average annual MPC), sulfur dioxide (1.4 average daily MPC).
Ключевые слова: город, автоматические станции контроля, загрязнение атмосферного воздуха.
Keywords: city, automatic control stations, air pollution.
Статья подготовлена по теме Государственного задания № FMGE-2019-0007 АААА-А19-119021990093-8 «Оценка физико-географических, гидрологических и биотических изменений окружающей среды и их последствий для создания основ устойчивого природопользования»
Библиографический список
1. Commission Directive (EU) 2015/1480 of 28 August 2015 Amending Several Annexes to Directives 2004/107/EC and 2008/50/EC of the European Parliament and of the Council Laying Down the Rules Concerning Reference Methods, Date Validation and Location of Sampling Points for the Assessment of Ambient Air Quality. - URL: http://date.europa.eu/eli/dir/2015/1480/oj, дата доступа 03.08.2023.
2. Spangl W., Schneider J., Moosmann L., Nagl C. Representativeness and Classification of Air Quality Monitoring Stations // Umweltbundesamt GmbH. - 2007.
3. Samad A., Garuda S., Vogt U., Yang B. (2023). Air pollution prediction using machine learning techniques – An approach to replace existing monitoring stations with virtual monitoring stations. Atmospheric Environment. - 2023. - 310. 119987.
4. Pei-Yu Lin, Jiu-Yao Wang, Bing-Fang Hwang, Ruby Pawankar, I-Jen Wang. Monitoring ambient air pollution and pulmonary function in asthmatic children by mobile applications in COVID-19 pandemic // International Journal of Hygiene and Environmental Health. – 2023. - T. 251. – 114186.
5. Subin Han, Yongmi Park, Namkyu Noh, Joo-Hong Kim, Jae-Jin Kim, Baek-Min Kim, Wonsik Choi. Spatiotemporal variability of the PM2.5 distribution and weather anomalies during severe pollution events: Observations from 462 air quality monitoring stations across South Korea // Atmospheric Pollution Research. – 2023. - T. 14(3). - 101676.
6. Новикова С.А. Оценка уровня загрязнения атмосферного воздуха г. Иркутска // Национальные приоритеты России. – 2019. - № 1 (32). – С. 50 -56.
7. Новикова С.А. Загрязнение атмосферы крупных городов Иркутской области выбросами автотранспортных средств // Известия Иркутского государственного университета. Серия: Науки о Земле. - 2015. - Т. 11. – С. 64 - 82.
8. Данные о состоянии атмосферного воздуха в населенных пунктах Иркутской области в 2022 году. Информация о состоянии загрязнения окружающей среды на территории деятельности «Иркутского УГМС». [Электронный ресурс]. – URL: https://www.irmeteo.ru/index.php?id=5, дата обращения 03.08.2023.
9. Росгидромет Байкал. Информация о загрязнении окружающей среды в районе озера Байкал. – URL: http://www.feerc.ru/baikal/ru/monitoring/air/bulletin, дата обращения 03.08.2023.
10. Бююль А., Цёффель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер. с нем. – СПб: ООО «ДиаСофтЮП», 2005. – 608 с.
11. Chaddock R.E. Principles and methods of statistics. – Boston, New York, [etc.]. 1925. - 471 p.
12. Постановление главного санитарного врача РФ от 28.01.2021 г. № 2 "Об утверждении санитарных правил и норм СанПиН 1.2.3685-21 «Гигиенические нормативы и требования к обеспечению безопасности и (или) безвредности для человека факторов среды обитания»". - URL: https://docs.cntd.ru/document/573500115, дата доступа 03.08.2023.
13. Указ Президента РФ от 19.04.2017 № 176 «О Стратегии экологической безопасности Российской Федерации на период до 2025 года». - URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/41879, дата доступа 03.08.2023.
GEOECOLOGICAL ASSESSMENT OF THE IMPACT OF METEOROLOGICAL CONDITIONS ON AIR POLLUTION IN IRKUTSK
S.A. Novikova, Senior Lecturer, Irkutsk State Transport University,
[email protected], Irkutsk, Russia
B.I. Kochurov, Dr. (Geography), Professor, Leading Researcher, Institute of Geography of the Russian Academy of Sciences,
[email protected], Moscow, Russia
References
1. Commission Directive (EU) 2015/1480 of 28 August 2015 Amending Several Annexes to Directives 2004/107/EC and 2008/50/EC of the European Parliament and of the Council Laying Down the Rules Concerning Reference Methods, Date Validation and Location of Sampling Points for the Assessment of Ambient Air Quality. URL: http://date.europa.eu/eli/dir/2015/1480/oj, access date 03.08.2023.
2. Spangl W., Schneider J., Moosmann L., Nagl C. Representativeness and Classification of Air Quality Monitoring Stations. Umweltbundesamt GmbH, Vienna, Austria. URL: https://www.umweltbundesamt.at/fileadmin/site/publikationen/REP0121.pdf, access date 03.08.2023.
3. Samad A., Garuda S., Vogt U., Yang B. Air pollution prediction using machine learning techniques – An approach to replace existing monitoring stations with virtual monitoring stations. Atmospheric Environment. 2023. 310, 119987.
4. Pei-Yu Lin, Jiu-Yao Wang, Bing-Fang Hwang, Ruby Pawankar, I-Jen Wang. Monitoring ambient air pollution and pulmonary function in asthmatic children by mobile applications in COVID-19 pandemic. International Journal of Hygiene and Environmental Health. 2023. Vol. 251, 114186.
5. Subin Han, Yongmi Park, Namkyu Noh, Joo-Hong Kim, Jae-Jin Kim, Baek-Min Kim, Wonsik Choi. Spatiotemporal variability of the PM2.5 distribution and weather anomalies during severe pollution events: Observations from 462 air quality monitoring stations across South Korea. Atmospheric Pollution Research. Atmospheric Pollution Research. 2023. T. 14(3). 101676.
6. Novikova S.A. Ocenka urovnja zagrjaznenija atmosfernogo vozduha g. Irkutska [Evaluation of the level of atmospheric air pollution in Irkutsk]. Russian National Priorities. 2019. 1 (32). P. 50 – 56 [in Russian].
7. Novikova S.A. Zagrjaznenie atmosfery krupnyh gorodov Irkutskoj oblasti vybrosami avtotransportnyh sredstv [Pollution of the atmosphere of large cities of the Irkutsk region by vehicle emissions]. News of the Irkutsk State University. Series: Earth Sciences. 2015. T. 11. P. 64 - 82 [in Russian].
8. Dannye o sostojanii atmosfernogo vozduha v naselennyh punktah Irkutskoj oblasti v 2022 godu. Informacija o sostojanii zagrjaznenija okruzhajushhej sredy na territorii dejatel'nosti “Irkutskogo UGMS” [Date on the state of atmospheric air in the settlements of the Irkutsk region in 2022. Information on the state of environmental pollution in the territory of the Irkutsk Department for Hydrometeorology and Environmental Monitoring]. URL: https://www.irmeteo.ru/index.php?id=5, access date 03.08.2023 [in Russian].
9. Rosgidromet Bajkal. Informacija o zagrjaznenii okruzhajushhej sredy v rajone ozera Bajkal [Roshydromet Baikal. Information on environmental pollution in the area of Lake Baikal]. URL: http://www.feerc.ru/baikal/ru/monitoring/air/bulletin, access date 03.08.2023 [in Russian].
10. Bjujul' A., Cjoffel' P. SPSS: iskusstvo obrabotki informacii. Analiz statisticheskih dannyh i vosstanovlenie skrytyh zakonomernostej [SPSS: The Art of Information Processing. Analyzing Statistical Date and Recovering Hidden Patterns]. Transl. from Deutsch. – SPb: OOO “DiaSoftJuP”, 2005. 608 p. [in Russian].
11. Chaddock R.E. Principles and methods of statistics. Boston, New York, [etc.]. 1925. 471 p.
12. Postanovlenie glavnogo sanitarnogo vracha RF ot 28.01.2021 g. No. 2 “Ob utverzhdenii sanitarnyh pravil i norm SanPiN 1.2.3685-21 "Gigienicheskie normativy i trebovanija k obespecheniju bezopasnosti i (ili) bezvrednosti dlja cheloveka faktorov sredy obitanija" [Resolution of the Chief Sanitary Doctor of the Russian Federation of January 28, No. 2. (2021), “On approval of sanitary rules and norms 1.2.3685-21 "Hygienic standards and requirements for ensuring the safety and (or) harmlessness of environmental factors for humans”] [in Russian]. URL: https://docs.cntd.ru/document/573500115, access date 03.08.2023.
13. Ukaz Prezidenta RF ot 19.04.2017 No. 176 “O Strategii jekologicheskoj bezopasnosti Rossijskoj Federacii na period do 2025 goda” [Decree of the President of the Russian Federation of April 19, No. 176. (2017), “On the Strategy for Environmental Security of the Russian Federation for the period up to 2025”]. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/41879, access date 03.08.2023 [in Russian].
Прикреплённые файлы:
<< Содержание номера
<< Архив
Дата последнего обновления: 18:58:40/24.02.24
|
|
 |
| |
|
| |
|
|
|
| |
|
|
|
| |
 |
ИАА "Информ-Экология" |
|
 |
| |
|
| |
|
|
| | |
| |
|
|
|
| |
|
Министерство природных ресурсов Российской Федерации |
|
|
| |
|
| |
|
|
| | |
| |
|
|
|
| |
|
Счётчик |
|
|
| |
|
| |
|
|
| | |
|
