Том 39, номер 02, статья № 5

Аннотация:

Детальное изучение пространственного распределения источников аэрозолей необходимо для понимания их влияния на качество воздуха и здоровье населения. Поля источников атмосферного аэрозоля различных типов, поступающих на Средний Урал, оценивались с использованием анализа функции потенциального вклада источников. В качестве исходных данных выступала информация о типе аэрозоля, полученная в результате решения задачи классификации аэрозольных частиц на основе спектральных значений аэрозольной оптической толщины атмосферы. Результаты демонстрируют четкую пространственную дифференциацию источников атмосферных аэрозолей для классов пыль и высокие дымы. Предлагаемый подход может существенно дополнить данные спектральных наземных фотометрических измерений, повышая точность оценки качества воздуха.

Ключевые слова:

мониторинг атмосферы, аэрозоль, обратные траектории, Средний Урал

Список литературы:

1. IPCC, 2021: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change / V. Masson-Delmotte, P. Zhai, A. Pirani, S.L. Connors, C. Péan, S. Berger, N. Caud, Y. Chen, L. Goldfarb, M.I. Gomis, M. Huang, K. Leitzell, E. Lonnoy, J.B.R. Matthews, T.K. Maycock, T. Waterfield, O. Yelekçi, R. Yu, B. Zhou (eds.). Cambridge, United Kingdom; New York, USA: Cambridge University Press, 2021. DOI: 10.1017/9781009157896.
2. Kim K.H., Kabir E., Kabir S. A review on the human health impact of airborne particulate matter // Environ. Intern. 2015. V. 74. P. 136–143. DOI: 10.1016/j.envint.2014.10.005.
3. Ashbaugh L.L. A Statistical trajectory technique for determining air pollution source regions // J. Air Pollut. Control Ass. 1983. V. 33, N 11. P. 1096–1098. DOI: 10.1080/00022470.1983.10465702.
4. Seibert P., Kromp-Kolb H., Baltensperger U., Jost D.T., Schwikowski M. Trajectory analysis of aerosol measurements at high Alpine sites // Transport and Transformation of Pollutants in the Troposphere. Den Haag: Academic Publ., 1994. P. 689–693.
5. Stohl A. Trajectory statistics – a new method to establish source-reseptor relationships of air pollutants and its application to the transport of particulate sulfate in Europe // Atmos. Environ. 1996. V. 30, N 4. P. 579–587. DOI: 10.1016/1352-2310(95)00314-2.
6. Поддубный В.А., Наговицына Е.С. Восстановление пространственного поля концентрации атмосферного аэрозоля по данным локальных измерений: модификация метода статистики обратных траекторий // Изв. РАН. Физика атмосф. и океана. 2013. Т. 49, № 4. С. 439–446. DOI: 10.7868/S000235151304007X.
7. Власенко С.С., Михайлова А.С., Иванова О.А., Небосько Е.Ю., Михайлов Е.Ф., Рышкевич Т.И. Пространственное распределение потенциальных источников углеродсодержащих аэрозолей в Центральной Сибири // Оптика атмосф. и океана. 2024. Т. 37, № 2. С. 114–120. DOI: 10.15372/AOO20240204; Vlasenko S.S., Mikhailova A.S., Ivanova O.A., Nebosko E.Yu., Mikhailov E.F., Ryshkevich T.I. Spatial distribution of potential sources of carbonaceous aerosols in Central Siberia // Atmos. Ocean. Opt. 2024. V. 37, N 3. P. 309–314.
8. Heintzenberg J., Leck C., Tunved P. Potential source regions and processes of aerosol in the summer Arctic // Atmos. Chem. Phys. 2015. V. 15, N 11. P. 6487–6502. DOI: 10.5194/acp-15-6487–2015.
9. Nogarotto D.C., Gimbernau J., Pozza S.A. PSCF method for source identification of particulate matter in an agricultural background region in Brazil // Environ. Technol. 2024. P. 1–15. DOI: 10.1080/09593330.2024.2334292.
10. Crocchianti S., Moroni B., Waldhauserová P.D., Becagli S., Severi M., Traversi R., Cappelletti D. Potential source contribution function analysis of high latitude dust sources over the Arctic: Preliminary results and prospects // Atmosphere. 2021. V. 12, N 3. DOI: 10.3390/atmos12030347.
11. Li H., He Q., Liu X. Identification of long-range transport pathways and potential source regions of PM_2.5 and PM₁₀ at Akedala Station, Central Asia // Atmosphere. 2020. V. 11, N 11. DOI: 10.3390/atmos11111183.
12. Вивчар А.В., Моисеенко К.Б., Шумский Р.А., Скороход А.И. Идентификация антропогенных источников эмиссий окислов азота по расчетам лагранжевых траекторий и данным наблюдений на высотной мачте в Сибири весной–летом 2007 г. // Изв. РАН. Физ. атмосф. и океана. 2009. Т. 45, № 3. С. 325–336.
13. Wotawa G., Kröger H., Stohl A. Horizontal ozone transport towards the Alps – results from trajectory analyses and photochemical model studies // Atmos. Environ. 2000. V. 34, N 7. P. 1367–1377.
14. Bonasoni P., Stohl A., Cristofanelli P., Calzolari F., Colombo T., Evangelisti F. Background ozone variations at Mt. Cimone station // Atmos. Environ. 2000. V. 34, N 29–30. P. 5183–5189. DOI: 10.1016/S1352-2310(00) 00268-5.
15. Поддубный В.А., Наговицына Е.С., Маркелов Ю.И., Буевич А.Г., Антонов К.Л., Омелькова Е.В., Манжуров И.Л. Оценка пространственного распределения концентрации метана в районе Баренцева и Карского морей в летний период 2016–2017 гг. // Метеорол. и гидрол. 2020. № 3. С. 77–86.
16. Кабашников В.П., Кузьмин В.Н., Петручук А., Соболевский П., Чайковский А.П. Выявление источников аэрозольного загрязнения атмосферы на основе данных дистанционного зондирования и статистики обратных траекторий // Оптика атмосф. и океана. 2008. Т. 21, № 1. С. 48–52.
17. Holben B.N., Eck T.F., Slutsker I., Tanre D., Buis J.P., Setzer A., Vermote E., Reagan J.A., Kaufman Y.J., Nakadjima T., Lavenu F., Jankowiak I., Smirnov A. AERONET – A federated instrument network and data archive for aerosol characterization // Rem. Sens. Environ. 1998. V. 66, N 1. P. 1–16. DOI: 10.1016/S0034-4257(98)00031-5.
18. Nagovitsyna E.S., Dzholumbetov S.K., Karasev A.A., Poddubny V.A. A regional aerosol model for the Middle Urals based on CALIPSO measurements // Atmosphere. 2024. V. 15, N 1. DOI: 10.3390/atmos15010048.
19. Luzhetskaya A.P., Nagovitsyna E.S., Poddubny V.A. Impact of meteorological parameters on the daily variability of the ground-level PM_2.5 concentrations according to measurements in the Middle Urals // Geography, Environ., Sustain. 2023. V. 16, N 4. P. 172–179. DOI: 10.24057/2071-9388-2023-2824.
20. Kleist D.T., Parrish D.F., Derber J.C., Treadon R., Wan-Shu W., Lord S. Introduction of the GSI into the NCEP global data assimilation system // Weather Forecast. 2009. V. 24, N 6. P. 1691–1705. DOI: 10.1175/2009WAF2222201.1.
21. Наговицына Е.С., Лужецкая А.П., Поддубный В.А. Классификация типов атмосферного аэрозоля на основе фотометрических измерений и эмпирической региональной модели MUrA // Оптика атмосф. и океана. 2025. Т. 38, № 2. С. 93–98. DOI: 10.15372/AOO20250202; Nagovitsyna E.S., Luzhetskaya A.P., Poddubny V.A. Classification of atmospheric aerosols based on photometric measurements and empirical regional model MUrA // Atmos. Ocean. Opt. 2025. V. 38, N 3. P. 259–265. DOI: 10.1134/S1024856025700046.
22. Omar A.H., Won J.-G., Winker D.M., Yoon S.C., Dubovik O., McCormick M.P. Development of global aerosol models using cluster analysis of Aerosol Robotic Network (AERONET) measurements // J. Geophys. Res. 2005. V. 110. P. D10S14. DOI: 10.1029/2004JD004874.
23. Ситнов С.А., Мохов И.И., Горчаков Г.И. Связь задымления атмосферы европейской территории России летом 2016 года с лесными пожарами в Сибири и аномалиями атмосферной циркуляции // Докл. РАН. 2017. Т. 472, № 4. С. 456–461. DOI: 10.7868/S0869565217040181.
24. Панченко М.В., Журавлева Т.Б., Козлов В.С. Насртдинов И.М., Полькин В.В., Терпугова С.А., Чернов Д.Г. Оценка радиационных эффектов аэрозоля в фоновых и задымленных условиях атмосферы Сибири на основе эмпирических данных // Метеорол. и гидрол. 2016. № 2. С. 45–54.
25. Zhuravleva T.B., Kabanov D.M., Nasrtdinov I.M., Russkova T.V., Sakerin S.M., Smirnov A., Holben B.N. Radiative characteristics of aerosol during extreme fire event over Siberia in summer 2012 // Atmos. Meas. Tech. 2017. V. 10, N 1. P. 179–198. DOI: amt-10-179-2017.