Система моніторингу забруднення атмосферного повітря над містами у режимі «близькому до реального часу» за даними супутника Sentinel-5P
Анотація
У статті представлено розроблену повністю автоматичну систему моніторингу забруднення атмосферного повітря діоксидом азоту (NO2) та монооксидом вуглецю (CO) для міст території України на основі супутникових даних Sentinel-5P у режимі «близькому до реального часу». Розроблена система дозволяє отримувати деталізовану інформацію про загальний вміст NO2 та CO в атмосфері над містами Київ, Харків, Одеса та Кривий Ріг. Загалом робота системи реалізуєтсья у чотири основні етапи: підготовчий, завантаження вихідних супутникових даних, обробка та завершаючий етап з візуалізацією, архівуванням та розсилкою результатів. Для роботи системи розроблено процеси фільтрування за індексом якості даних, впорядкування та деталізації даних з використанням лінійної крігінг інтерполяції. Результати роботи системи представляють собою координатно-прив’язані відфільтровані дані з просторовою роздільною здатністю 0.02o×0.02o. За результатами роботи системи у жовтні – грудні 2021 р. проведено попередній аналіз стану забруднення атмосферного повітря за загальним вмістом NO2 та CO. Вищий вміст NO2 характерний для Києва та Харкова, де викиди від автотранспорту відіграють провідну роль у формуванні забруднення атмосферного повітря. На основі щоденних даних вдається чітко прослідковувати зростання дисперсії вмісту NO2 під час опалювального сезону; та спостерігати поширення шлейфу забрудненого повітря від міст у сільську місцевість за переважаючим напрямком вітру. Загальний вміст CO є більш однорідним як у просторі, так і у часі, проте вищі значення характерні для промислового Кривого Рогу та Одеси. Наголошено, що у окремі дні викиди від морського транспорту можуть відігравати значну роль у формуванні високого вмісту CO в Одесі. Використання даних системи дозволило виявляти найбільш забруднені райони в межах досліджуваних міст за умови часового осереднення щоденних даних. Планується подальше удосконалення системи шляхом розробки подібних алгоритмів для усіх міст України із населенням більше 500 000 осіб в цілях проведення оперативного моніторингу якості атмосферного повітря за супутниковими даними.
Завантаження
Посилання
El-Khoury C., Alameddine I., Zalzal J., El-Fadel M., Hatzopoulou M. (2021). Assessing the intra-urban variability of nitrogen oxides and ozone across a highly heterogeneous urban area. Environ Monit. Assess., (193): 657 https://doi.org/10.1007/s10661-021-09414-2
Han W., Li Z., Guo J., Su T., Chen T., Wei J., Cribb M. (2020). The Urban–Rural Heterogeneity of Air Pollution in 35 Metropolitan Regions across China. Remote Sensing, (12): 2320. https://doi.org/10.3390/rs12142320
Pinder R.W., Klopp J.M., Kleiman G., Hagler G.S.W., Awe Y., Terry S. (2019). Opportunities and Challenges for Fill-ing the Air Quality Data Gap in Low- and Middle-Income Countries. Atmospheric environment, (215): 116794. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2019.06.032
Bovensmann H., Burrows J.P., Buchwitz M., Frerick J., Noël S., Rozanov V.V., Chance K.V., Goede A.P.H. (1999). SCIAMACHY: Mission Objectives and Measurement Modes. Journal of the Atmospheric Sciences, (56): 127-150 https://doi.org/10.1175/1520-0469(1999)056%3C0127:SMOAMM%3E2.0.CO;2
Burrows J.P., Richter A., Dehn A., Deters B., Orphal J. (1999). Atmospheric remote-sensing reference data from GOME-2. Temperature-dependent absorption cross sections of O3 in the 231-794 nm range. J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transf., (61): 509-517 https://doi.org/10.1016/S0022-4073(97)00197-0
Salomonson V.V., Barnes W.L., Maymon P.W., Montgomery H.E., Ostrow H. (1989). MODIS: advanced facility in-strument for studies of the Earth as a system. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, (27): 145-153. https://doi.org/10.1109/36.20292
Veefkind J.P., Aben I., McMullan K., Förster H., de Vriese J., Otter G., Claas J., Eskes H.J., de Haan J.F., Kleipool Q., van Weele M., Hasekamp O., Hoogeveen R., Landgraf J., Snel R., Tol P., Ingmann P., Voors R., Kruizinga B., Vink R., Visser H., Leveltag P.F. (2012). TROPOMI on the ESA Sentinel-5 Precursor: A GMES mission for global observations of the atmospheric composition for climate, air quality and ozone layer applications. Remote Sensing of Environment, (120): 70-83. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.09.027
Richter A. (2010). Satellite remote sensing of tropospheric composition – principles, results, and challenges. EPJ Web of Conferences, (9): 181–189. https://doi.org/10.1051/epjconf/201009014
Borsdorff T., aan de Brugh J., Hu H., Hasekamp O., Sussmann R., Rettinger M., Hase F., Gross J., Schneider M., Gar-cia O., Stremme W., Grutter M., Feist D.G., Arnold S.G., De Mazière M., Kumar Sha M., Pollard D.F., Kiel M., Roehl C., Wennberg P.O., Toon G.C., Landgraf J. (2018). Mapping carbon monoxide pollution from space down to city scales with daily global coverage. Atmos. Meas. Tech., (11): 5507–5518. https://doi.org/10.5194/amt-11-5507-2018
Griffin D., Zhao X., McLinden C.A., Boersma F., Bourassa A., Dammers E., Degenstein D., Eskes H., Fehr L., Fio-letov V., Hayden K., Kharol S.K., Li S.-M., Makar P., Martin R.V., Mihele C., Mittermeier R.L., Krotkov N., Sneep M., Lamsal L.N., ter Linden M., van Geffen J., Veefkind P., Wolde M. (2019). High-Resolution Mapping of Nitrogen Di-oxide With TROPOMI: First Results and Validation Over the Canadian Oil Sands. Geophys. Res. Lett., (46): 1049–1060. https://doi.org/10.1029/2018GL081095
Saw G.K., Dey S., Kaushal H., Lal K. (2021). Tracking NO2 emission from thermal power plants in North India using TROPOMI data. Atmospheric Environment, (259): 118514. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2021.118514
Griffith S.M., Huang W.-S., Lin Ch.-Ch., Chen Y.-Ch., Chang K.-E., Lin T.-H., Wang Sh.-H., Lin N.-H. (2020). Long-range air pollution transport in East Asia during the first week of the COVID-19 lockdown in China. Science of The Total Environment, (741): 140214. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.140214
Ikeda K., Tanimoto H., Sugita T., Akiyoshi H., Clerbaux C., Coheur P.-F. (2021). Model and Satellite Analysis of Transport of Asian Anthropogenic Pollution to the Arctic: Siberian and Pacific Pathways and Their Meteorologi-cal Controls. JGR Atmospheresm (126): e2020JD033459. [https://doi.org/10.1029/2020JD033459]
Oluleye A. (2021). Satellite Observation of Spatio-temporal Variations in Nitrogen Dioxide over West Africa and Implications for Regional Air Quality. J. Health Pollut., (11): 210913. https://dx.doi.org/10.5696%2F2156-9614-11.31.210913
Shah V., Jacob D.J., Li K., Silvern R.F., Zhai S., Liu M., Lin J., Zhang Q. (2020). Effect of changing NOx lifetime on the seasonality and long-term trends of satellite-observed tropospheric NO2 columns over China. Atmos. Chem. Phys., (20): 1483–1495. https://doi.org/10.5194/acp-20-1483-2020
Stirnberg R., Cermak J., Fuchs J., Andersen H. (2020). Mapping and Understanding Patterns of Air Quality Using Satellite Data and Machine Learning. JGR Atmospheres, (125): e2019JD031380. https://doi.org/10.1029/2019JD031380
Levelt P.F., Oord G.H., Dobber M.R., Mälkki A., Visser H., Vries J.W., Stammes P., Lundell J., Saari H. (2006). The ozone monitoring instrument. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, (44): 1093-1101. https://doi.org/10.1109/TGRS.2006.872333
Sentinel-5P. Sentinel Online/ ESA. Available at: https://sentinels.copernicus.eu/web/sentinel/missions/sentinel-5p
S5P Mission Performance Centre Nitrogen Dioxide Readme Available at: https://sentinel.esa.int/documents/247904/3541451/Sentinel-5P-Nitrogen-Dioxide-Level-2-Product-Readme-File
Savenets M.V., Dvoretska I.V., Nadtochii L.M. (2019). Current state of atmospheric air pollution in Ukraine based on Sentinel-5P satellite data. Visnyk of V. N. Karazin Kharkiv National University, Series "Geology. Geography. Ecology”, (51): 221-233. [in Ukrainian] https://doi.org/10.26565/2410-7360-2019-51-16
Savenets М.V., Osadchyi V.І., Oreshchenko А.V. (2021). Atmospheric air quality monitoring over the territory of Ukraine with specification over the cities using Sentinel-5P satellite data. Visnyk of the National Academy of Sci-ences of Ukraine, (3): 50–58. [in Ukrainian] https://doi.org/10.15407/visn2021.03.050
Babii V., Gordiienko O., Tsyupa I. (2021). Comparative analysis of air quality in Kyiv by GIS and remote sensing in 2019–2020. Geoinformatics (May 2021), 1-6. https://doi.org/10.3997/2214-4609.20215521138
Savenets M., Osadchyi V., Oreshchenko A., Pysarenko L. (2020). Air Quality Changes in Ukraine during the April 2020 Wildfire Event. Geographica Pannonica, (24): 271-284 https://doi.org/10.5937/gp24-27436
Savenets M. Air pollution in Ukraine: a view from the Sentinel-5P satellite. Idojaras, (125): 271–290 https://doi.org/10.28974/idojaras.2021.2.6
Konceptsia Tsiliovoi program naukovyh doslidzhen’ NAN Ukrainy “Aerokosmichni sposterezhennya dovkillia v interesah stalogo rozvytku ta bezpeky” (ERAPLANET/UA) na 2021-2023 rr. Available at: https://www.nas.gov.ua/legaltexts/DocPublic/P-210217-44-1.pdf [in Ukrainian]
Sentinel-5P Data Products. Sentinel Online. Available at: https://sentinels.copernicus.eu/web/sentinel/missions/sentinel-5p/data-products
Sentinel-5P Products and Algorithms. Sentinel Online Available at: https://sentinels.copernicus.eu/web/sentinel/technical-guides/sentinel-5p/products-algorithms
Air pollution: sources, impacts and controls (2019). Editors: P. Saxena, V. Naik. CABI, 216 http://dx.doi.org/10.1079/9781786393890.0000
Lama S., Houweling S., Boersma K. F., Eskes H., Aben I., Denier van der Gon H. A. C., Krol M.C., Dolman H., Bors-dorff T., Lorente, A. (2020). Quantifying burning efficiency in megacities using the NO2∕CO ratio from the Tropo-spheric Monitoring Instrument (TROPOMI). Atmos. Chem. Phys., (20), 10295–10310. https://doi.org/10.5194/acp-20-10295-2020
Silva S.J, Arellano A.F. (2017). Characterizing Regional-Scale Combustion Using Satellite Retrievals of CO, NO2 and CO2. Remote Sensing, (9): 744. https://doi.org/10.3390/rs9070744
van der Velde I.R., van der Werf G.R., Houweling S., Eskes H.J., Veefkind J.P., Borsdorff T., Aben I. (2021). Biomass burning combustion efficiency observed from space using measurements of CO and NO2 by the TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI). Atmos. Chem. Phys., (21): 597–616. https://doi.org/10.5194/acp-21-597-2021
Sentinel-5P Pre-Operations Data Hub. Available at: https://s5phub.copernicus.eu/dhus/#/home
Papritz A., Stein A. (1999) Spatial prediction by linear kriging. Spatial Statistics for Remote Sensing. Remote Sensing and Digital Image Processing, (1). https://doi.org/10.1007/0-306-47647-9_6
