Оценка загрязнения атмосферного воздуха в Череповце по данным дистанционного зондирования Земли

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. В настоящее время наряду с традиционными методиками определения концентраций загрязнителей атмосферного воздуха находит широкое применение спутниковый мониторинг содержания поллютантов в воздушной среде. Хотя спутниковые технологии позволяют получать данные о содержании загрязнителей в атмосфере для различных диапазонов географических координат, возникают вопросы релевантности использования подобных технологий, в том числе и основанных на них оценках качества воздуха селитебной территории.

Цель. Анализ загрязнения атмосферного воздуха Череповца на основании спутниковых данных Sentinel-5P и их сопоставления с данными наземного мониторинга.

Методы. Объектом исследования являются геопространственные данные состояния атмосферного воздуха Череповца. Спутниковые данные Sentinel-5P, предоставляемые Европейским космическим агентством в рамках программы Copernicus, анализировали в программном обеспечении, созданном на базе облачной платформы Google Earth Engine. Данные спутникового мониторинга сопоставляли с данными открытого сервиса ПАО «Северсталь» мониторинга качества атмосферного воздуха в Череповце.

Результаты. В облачной среде Google Earth Engine на языке программирования JavaScript разработано программное обеспечение для анализа данных спутникового мониторинга атмосферного воздуха Череповца. Получены цифровые карты загрязнения атмосферного воздуха диоксидом азота и диоксидом серы. Данные оценок концентраций спутникового мониторинга сопоставлены с данными наземного мониторинга ПАО «Северсталь».

Заключение. Разработано программное обеспечение, позволяющее строить цифровые карты загрязнения атмосферного воздуха критериальными загрязнителями (диоксидом серы и азота). Проанализировано различие данных спутникового мониторинга и наземного мониторинга загрязнения атмосферного воздуха Череповца.

Об авторах

Софья Александровна Царева

Ярославский государственный технический университет; Ярославский государственный медицинский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: zarew@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0003-2099-4885
SPIN-код: 5279-4175
Scopus Author ID: 9038734600

канд. хим. наук, доцент

Россия, Ярославль; Ярославль

Елена Георгиевна Лилеева

Ярославский государственный медицинский университет

Email: elileeva2006@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6048-8974
SPIN-код: 4287-6652

канд. мед. наук, доцент

Россия, Ярославль

Юрий Валерьевич Царев

Ярославский государственный технический университет

Email: tsarevyv@ystu.ru
ORCID iD: 0000-0002-4337-2897
SPIN-код: 7991-3530

канд. техн. наук, доцент

Россия, Ярославль

Наталия Сергеевна Дыбулина

Ярославский государственный технический университет

Email: dybulinans@gmail.com
ORCID iD: 0009-0006-4139-639X
SPIN-код: 2758-5320
Россия, Ярославль

Сабрина Фаиковна Велиметова

Ярославский государственный технический университет

Email: sabrinavelimetova@icloud.com
ORCID iD: 0009-0007-7891-2682
Россия, Ярославль

Список литературы

  1. Morozova AE, Sizov OS, Elagin PO, et al. Integrated assessment of atmospheric air quality in the largest cities of Russia based on TROPOMI (Sentinel-5P) data for 2019–2020. Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2022;19(4):23–39. doi: 10.21046/2070-7401-2022-19-4-23-39 EDN: AKKSYT
  2. Li B, Hu Q, Gao M, et al. Physical informed neural network improving the WRF-CHEM results of air pollution using satellite-based remote sensing data. Atmospheric Environment. 2023;311:120031. doi: 10.1016/j.atmosenv.2023.120031
  3. Ababio BA, Ashong GW, Agyekum ThP, et al. Comprehensive health risk assessment of urban ambient air pollution (PM2.5, NO2 and O3) in Ghana. Ecotoxicol Environ Saf. 2025;289:117591. doi: 10.1016/j.ecoenv.2024.117591
  4. Sakti AD, Anggraini TS, Ihsan KTN, et al. Multi-air pollution risk assessment in Southeast Asia region using integrated remote sensing and socio-economic data products. Sci Total Environ. 2023;854:158825. doi: 10.1016/j.scitotenv.2022.158825
  5. Rahimi NR, Azhdarpoor A, Fouladi-Fard R. Exposure to tropospheric ozone and NO2 in the ambient air of Tehran metropolis: Spatiotemporal distribution and inhalation health risk assessment. Physics and Chemistry of the Earth. Parts A/B/C. 2024;136:103777. doi: 10.1016/j.pce.2024.103777
  6. Dammers E, Tokaya J, Mielke C, et al. Can TROPOMI NO2 satellite data be used to track the drop in and resurgence of NOx emissions in Germany between 2019–2021 using the multi-source plume method (MSPM)? Geosci Model Dev. 2024;17(12):4983–5007. doi: 10.5194/gmd-17-4983-2024 EDN: BALSGF
  7. Cersosimo A, Serio C, Masiello G. TROPOMI NO2 tropospheric column data: regridding to 1 km grid-resolution and assessment of their consistency with in situ surface observations. Remote Sensing. 2020;12(14):2212. doi: 10.3390/rs12142212
  8. Goldberg DL, Anenberg SC, Kerr GH, et al. TROPOMI NO2 in the United States: a detailed look at the annual averages, weekly cycles, effects of temperature, and correlation with surface NO2 concentrations. Earth's Future. 2021;9(4):e2020EF001665. doi: 10.1029/2020EF001665
  9. Jeong U, Hong H. Assessment of tropospheric concentrations of NO2 from the TROPOMI/Sentinel-5 precursor for the estimation of long-term exposure to surface NO2 over South Korea. Remote Sens. 2021;13(10):1877. doi: 10.3390/rs13101877

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Цифровая карта концентрации диоксида азота (а) и диоксида серы (b) по данным спутника Sentinel-5P в районе Череповца (30.03.2025). Точками обозначены станции наземного мониторинга: 1 — пост № 1 (район ДКС), 2 — пост № 2 (Привокзальный сквер), 3 — пост № 3 (стадион Металлург), 4 — пост № 4 (район химико-технологического колледжа), 5 — пост № 5 (СОШ № 7), 6 — пост № 6 (аквапарк «Радужный»).

Скачать (659KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Значения концентраций диоксида азота (а) и диоксида серы (б), полученные путём наземного и спутникового мониторинга (30.03.2025).

Скачать (261KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».