Том 36, номер 06, статья № 4

Аннотация:

Впервые приведены результаты исследований содержания твердых частиц PM₁ - PM₁₀ в атмосфере западного побережья южного Байкала с высоким временным разрешением. Установлено, что основными источниками поступления РМ в атмосферу южного Байкала являются как антропогенные, так и природные объекты. В зимний период увеличивается влияние объектов теплоэнергетики, о чем свидетельствуют синхронные повышения концентраций субмикронного аэрозоля РМ₁ и диоксида серы. В летний период значительный вклад в загрязнение атмосферы твердыми частицами вносят удаленные лесные пожары. Выявлена связь между повышением концентрации РМ₁ в атмосфере в исследуемом районе и мезометеорологическими особенностями (температурные инверсии и мезомасштабный перенос шлейфов от крупных ТЭЦ). Повышения концентраций РМ₁ в большинстве случаев происходят в ночные и утренние часы, что связано с уменьшением толщины пограничного слоя атмосферы.

Ключевые слова:

южный Байкал, HYSPLIT, мониторинг атмосферы, твердые частицы (РМ), инверсии

Иллюстрации:

Список литературы:

1. Southerland V.A., Brauer M., Mohegh A., Hammer M.S., van Donkelaar A., Martin R.V., Apte J.S., Anenberg S.C. Global urban temporal trends in fine particulate matter (PM_2.5) and attributable health burdens: Estimates from global datasets // Lancet Planet. Health. 2022. V. 6, N 2. P. e139–e146.
2. Tiotiu A.I., Novakova P., Nedeva D., Chong-Neto H.J., Novakova S., Steiropoulos P., Kowal K. Impact of air pollution on asthma outcomes // Int. J. Environ. Res. Publ. Health. 2020. V. 17, N 17. P. 6212.
3. Chang T., Graff Zivin J., Gross T., Neidell M. Particulate pollution and the productivity of pear packers // Am. Econ. J.: Econ. Policy. 2016. V. 8, N 3. P. 141–169.
4. Aragon F.M., Miranda J.J., Oliva P. Particulate matter and labor supply: The role of caregiving and non-linearities // J. Environ. Econ. Manag. 2017. V. 86. P. 295–309.
5. Kovadlo P., Shikhovtsev A., Lukin V., Kochugova E. Solar activity variations inducing effects of light scattering and refraction in the Earth's atmosphere // J. Atmos. Sol.-Terr. Phys. 2018. V. 179. P. 468–471. DOI: 10.1016/j.jastp.2018.06.001.
6. Shi Y., Chen J., Hu D., Wang L., Yang X., Wang X. Airborne submicron particulate (PM1) pollution in Shanghai, China: Chemical variability, formation/dissociation of associated semi-volatile components and the impacts on visibility // Sci. Total Environ. 2014. V. 473. P. 99–206.
7. Gharibzadeh M., Bidokhti A.A., Alam K. The interaction of ozone and aerosol in a semi-arid region in the Middle East: Ozone formation and radiative forcing implications // Atmos. Environ. 2021. V. 245. P. 118015.
8. Liu J., Guo Z., Zhou L., Wang L., Wang J., Yan Q., Hua D. Inversion and analysis of aerosol optical properties and lidar ratios based on sky-radiometer and Raman lidar measurements in Xi'an, China // Front. Environ. Sci. 2022. V. 10. P. 2082.
9. Pandya S., Gadekallu T.R., Maddikunta P.K.R., Sharma R. A study of the impacts of air pollution on the agricultural community and yield crops (Indian context) // Sustainability. 2022. V. 14, N 20. P. 13098.
10. Hoffman S., Jasiński R. The use of multilayer perceptrons to model PM_2.5 concentrations at air monitoring stations in Poland // Atmosphere. 2023. V. 14. P. 96.
11. Li Y., Chen Q., Zhao H., Wang L., Tao R. Variations in PM₁₀, PM_2.5, and PM_1.0 in an urban area of the Sichuan Basin and their relation to meteorological factors // Atmosphere. 2015. V. 6, N 1. P. 150–163.
12. Wei J., Li Z., Lyapustin A., Sun L., Peng Y., Xue W., Cribb M. Reconstructing 1-km-resolution high-quality PM_2.5 data records from 2000 to 2018 in China: Spatiotemporal variations and policy implications // Remote Sens. Environ. 2021. V. 252. P. 112136.
13. Kurnaz G., Demir A.S. Prediction of SO₂ and PM₁₀ air pollutants using a deep learning-based recurrent neural network: Case of industrial city Sakarya // Urban Climate. 2022. V. 41. P. 101051.
14. Eren B., Aksangür İ., Erden C. Predicting next hour fine particulate matter (PM_2.5) in the Istanbul Metropolitan City using deep learning algorithms with time windowing strategy // Urban Clim. 2023. V. 48. P. 101418.
15. Ивлев Л.С. Механизмы образования и распада атмосферных аэрозолей и облачности и их экологическое значение // Биосфера. 2013. Т. 5, № 2. С. 182–210.
16. Mayer K.J. Wang X., Santander M.V., Mitts B.A., Sauer J.S., Sultana C.M., Prather K.A. Secondary marine aerosol plays a dominant role over primary sea spray aerosol in cloud formation // ACS Central Sci. 2020. V. 6, N 12. P. 2259–2266.
17. Бизин М.А., Попова С.А., Куценогий К.П. Влияние лесных пожаров на массовую концентрацию, дисперсный и химический состав атмосферного аэрозоля в региональном масштабе // Оптика атмосф. и океана. 2013. Т. 26, № 6. С. 484–489.
18. Søreide J.E., Leu E.V., Berge J., Graeve M., Falk-Petersen S. Timing of blooms, algal food quality and Calanus glacialis reproduction and growth in a changing Arctic // Glob. Change Biol. 2010. V. 16, N 11. P. 3154–3163.
19. Popovicheva O.B., Shonija N.K., Persiantseva N., Timofeev M., Diapouli E., Eleftheriadis K., Borgese L., Nguyen X.A. Aerosol pollutants during agricultural biomass burning: A case study in Ba Vi region in Hanoi, Vietnam // Aerosol. Atmos. Chem. 2017. V. 17. P. 2762–2779.
20. Ji X., Qin R., Shi C., Yang L., Yao L., Deng S., Jiang G. Dynamic landscape of multi-elements in PM_2.5 revealed by real-time analysis // Environ. Int. 2022. V. 170. P. 107607.
21. Amil N., Latif M.T., Khan M.F., Mohamad M. Seasonal variability of PM_2.5 composition and sources in the Klang Valley urban-industrial environment // Atmos. Chem. Phys. 2016. V. 16, N 8. P. 5357–5381. https:// acp.copernicus.org / articles / 16 / 5357 / 2016 / acp-16-5357- 2016.pdf.
22. Shikhovtsev A.Y., Kovadlo P.G., Lezhenin A.A., Korobov O.A., Kiselev A.V., Russkikh I.V., Kolobov D.Y., Shikhovtsev M.Y. Influence of atmospheric flow structure on optical turbulence characteristics // Appl. Sci. 2023. V. 13, N 3. P. 1282.
23. Obolkin V., Molozhnikova E., Shikhovtsev M., Netsvetaeva O., Khodzher T. Sulfur and nitrogen oxides in the atmosphere of Lake Baikal: Sources, automatic monitoring, and environmental risks // Atmosphere. 2021. V. 12, N 10. P. 1–10. DOI: 10.3390/atmos12101348.
24. Marinaite I. Penner I., Molozhnikova E., Shikhovtsev M., Khodzher T. Polycyclic aromatic hydrocarbons in the atmosphere of the Southern Baikal Region (Russia): Sources and relationship with meteorological conditions // Atmosphere. 2022. V. 13, N. 3. P. 420.
25. Shikhovtsev M.Yu., Molozhnikova Y.V. Inter-annual dynamics of regional and transboundary transport of air masses of the Baikal region for 2010–2018 // Proc. SPIE. 2020. V. 11560. P. 1–8. DOI: 10.1117/12.2574735.
26. Tiwari S., Bisht D.S., Srivastava A.K., Pipal A.S., Taneja A., Srivastava M.K., Attri S.D. Variability in atmospheric particulates and meteorological effects on their mass concentrations over Delhi, India // Atmos. Res. 2014. V. 145. P. 45–56.
27. Shikhovtsev M.Y., Molozhnikova Y.V. Inter-annual dynamics of regional and transboundary transport of air masses of the Baikal region for 2010–2018 // Proc. SPIE. 2020. V. 11560. P. 1318–1324.
28. Molozhnikova Y.V. Shikhovtsev M.Y., Popova A.K., Obolkin V.A., Khodzher T.V. Comparative analysis of satellite and continuous surface measurements of gas impurities in the air basin at the Listvyanka station, Lake Baikal // Proc. SPIE. 2022. V. 12341. P. 1048–1052.
29. Liu Z., Hu B., Wang L., Wu F., Gao W., Wang Y. Seasonal and diurnal variation in particulate matter (PM₁₀ and PM_2.5) at an urban site of Beijing: Analyses from a 9-year study // Environ. Sci. Pollut. Res. 2015. V. 22. P. 627-642.
30. Marinaite I.I., Potyomkin V.L., Molozhnikova E.V., Penner I.E., Shikhovtsev M.Yu., Izosimova O.N., Khodzher T.V. Polycyclic aromatic hydrocarbons and PM₁₀ solid particles above the water area of Lake Baikal in the summer of 2020 // Proc. SPIE. 2021. V. 11916. 119161R. P. 1–6. DOI: 10.1117/12.2600470.
31. Zhang M., Jia J., Wang B., Zhang W., Gu Ch., Zhang X., Zhao Yu. Source apportionment of fine particulate matter during the day and night in Lanzhou, NW China // Int. J. Environ. Res. Public Health. 2022. V. 19, N 12. P. 7091.
32. Kirillova E.N., Andersson A., Han J., Lee M., Gustafsson Ö. Sources and light absorption of water-soluble organic carbon aerosols in the outflow from northern China // Atmos. Chem. Phys. 2014. V. 14, N 3. P. 1413–1422.
33. Bagtasa G., Cayetano M.G., Yuan C.S. Seasonal variation and chemical characterization of PM_2.5 in northwestern Philippines // Atmos. Chem. Phys. 2018. V. 18, N 7. P. 4965–4980.
34. Amonov M., Nishonov B. Seasonal variability of PM concentration in Tashkent // IOP Conf. Series: Mater. Sci. Eng. 2020. V. 869, N 2. P. 022030.
35. Rouf M.A., Nasiruddin M., Hossain A., Islam M. Trend of particulate matter PM_2.5 and PM₁₀ in Dhaka City // Bangladesh J. Sci. Industrial Res. 2011. V. 46, N 3. P. 389–398.
36. Yousefian F., Faridi S., Azimi F., Aghaei M., Shamsipour M., Yaghmaeian K., Sadegh Hassanvand M. Temporal variations of ambient air pollutants and meteorological influences on their concentrations in Tehran during 2012–2017 // Sci. Report. 2020. V. 10, N 1. P. 1–11.
37. Bisht D.S., Srivastava A.K., Pipal A.S., Srivastava M.K., Pandey A.K., Tiwari S., Pandithurai G. Aerosol characteristics at a rural station in southern peninsular India during CAIPEEX-IGOC: Physical and chemical properties // Environ. Sci. Pollut. Res. 2015. V. 22. P. 5293–5304.
38. Obolkin V.A., Potemkin V.L., Makukhin V.L., Chipanina Y.V., Marinayte I.I. Low-level atmospheric jets as main mechanism of long-range transport of power plant plumes in the Lake Baikal region // Int. J. Environ. Stud. 2014. V. 71, N 3.
39. Shikhovtsev A., Kovadlo P., Lukin V., Nosov V., Kiselev A., Kolobov D., Kopylov E., Shikhovtsev M., Avdeev F. Statistics of the optical turbulence from the micrometeorological measurements at the Baykal Astrophysical Observatory Site // Atmosphere. 2019. V. 10. P. 661. DOI: 10.3390/atmos10110661.
40. Шиховцев А.Ю., Киселев А.В., Ковадло П.Г., Колобов Д.Ю., Лукин В.П., Томин В.Е. Метод определения высот турбулентных слоев в атмосфере // Оптика атмосф. и океана. 2019. Т. 32, № 12. С. 994–1000; Shikhovtsev A.Y., Kiselev A.V., Kovadlo P.G., Kolobov D.Y., Lukin V.P., Tomin V.E. Method for estimating the altitudes of atmospheric layers with strong turbulence // Atmos. Ocean. Opt. 2020. V. 33, N 3. P. 295–301.
41. Шиховцев А.Ю. Метод определения характеристик оптической турбулентности по лучу зрения астрономического телескопа // Оптика атмосф. и океана. 2022. Т. 35, № 1. С. 74–80; Shikhovtsev A.Yu. Method of determing optical turbulence characteristics by the line of sight of an astronomical telescope // Atmos. Ocean. Opt. 2022. V. 35, N 3. P. 303–309.