978 resultados para AIR POLLUTION MONITORING
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Emission inventories are databases that aim to describe the polluting activities that occur across a certain geographic domain. According to the spatial scale, the availability of information will vary as well as the applied assumptions, which will strongly influence its quality, accuracy and representativeness. This study compared and contrasted two emission inventories describing the Greater Madrid Region (GMR) under an air quality simulation approach. The chosen inventories were the National Emissions Inventory (NEI) and the Regional Emissions Inventory of the Greater Madrid Region (REI). Both of them were used to feed air quality simulations with the CMAQ modelling system, and the results were compared with observations from the air quality monitoring network in the modelled domain. Through the application of statistical tools, the analysis of emissions at cell level and cell – expansion procedures, it was observed that the National Inventory showed better results for describing on – road traffic activities and agriculture, SNAP07 and SNAP10. The accurate description of activities, the good characterization of the vehicle fleet and the correct use of traffic emission factors were the main causes of such a good correlation. On the other hand, the Regional Inventory showed better descriptions for non – industrial combustion (SNAP02) and industrial activities (SNAP03). It incorporated realistic emission factors, a reasonable fuel mix and it drew upon local information sources to describe these activities, while NEI relied on surrogation and national datasets which leaded to a poorer representation. Off – road transportation (SNAP08) was similarly described by both inventories, while the rest of the SNAP activities showed a marginal contribution to the overall emissions.
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Salamanca is cataloged as one of the most polluted cities in Mexico. In order to observe the behavior and clarify the influence of wind parameters on the Sulphur Dioxide (SO2) concentrations a Self-Organizing Maps (SOM) Neural Network have been implemented at three monitoring locations for the period from January 1 to December 31, 2006. The maximum and minimum daily values of SO2 concentrations measured during the year of 2006 were correlated with the wind parameters of the same period. The main advantages of the SOM Neural Network is that it allows to integrate data from different sensors and provide readily interpretation results. Especially, it is powerful mapping and classification tool, which others information in an easier way and facilitates the task of establishing an order of priority between the distinguished groups of concentrations depending on their need for further research or remediation actions in subsequent management steps. For each monitoring location, SOM classifications were evaluated with respect to pollution levels established by Health Authorities. The classification system can help to establish a better air quality monitoring methodology that is essential for assessing the effectiveness of imposed pollution controls, strategies, and facilitate the pollutants reduction.
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In this paper a method based mainly on Data Fusion and Artificial Neural Networks to classify one of the most important pollutants such as Particulate Matter less than 10 micrometer in diameter (PM10) concentrations is proposed. The main objective is to classify in two pollution levels (Non-Contingency and Contingency) the pollutant concentration. Pollutant concentrations and meteorological variables have been considered in order to build a Representative Vector (RV) of pollution. RV is used to train an Artificial Neural Network in order to classify pollutant events determined by meteorological variables. In the experiments, real time series gathered from the Automatic Environmental Monitoring Network (AEMN) in Salamanca Guanajuato Mexico have been used. The method can help to establish a better air quality monitoring methodology that is essential for assessing the effectiveness of imposed pollution controls, strategies, and facilitate the pollutants reduction.
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Salamanca, situated in center of Mexico is among the cities which suffer most from the air pollution in Mexico. The vehicular park and the industry, as well as orography and climatic characteristics have propitiated the increment in pollutant concentration of Sulphur Dioxide (SO2). In this work, a Multilayer Perceptron Neural Network has been used to make the prediction of an hour ahead of pollutant concentration. A database used to train the Neural Network corresponds to historical time series of meteorological variables and air pollutant concentrations of SO2. Before the prediction, Fuzzy c-Means and K-means clustering algorithms have been implemented in order to find relationship among pollutant and meteorological variables. Our experiments with the proposed system show the importance of this set of meteorological variables on the prediction of SO2 pollutant concentrations and the neural network efficiency. The performance estimation is determined using the Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Absolute Error (MAE). The results showed that the information obtained in the clustering step allows a prediction of an hour ahead, with data from past 2 hours.
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Una investigación sobre la mejora de la contaminación del aire (CA) por medio de arbolado urbano se realizó en Madrid, una ciudad con casi 4 M de habitantes, 2,8 M de vehículos y casi 3 M de árboles de mantenimiento público. La mayoría de los árboles estaban en dos bosques periurbanos. Los 650.000 restantes era pies de alineación y parques. Los taxones estudiados fueron Platanus orientalis (97.205 árboles), Ulmus sp. (70.557), Pinus pinea (49.038), Aesculus hippocastanum (22.266), Cedrus sp. (13.678) y Quercus ilex (1.650), de calles y parques. Muestras foliares se analizaron en diferentes épocas del año, así como datos de contaminación por PM10 de 28 estaciones de medición de la contaminación durante 30 años, y también la intensidad del tráfico (IMD) en 2.660 calles. La acumulación de metales pesados (MP) sobre hojas y dentro de estas se estimó en relación con la CA y del suelo y la IMD del tráfico. La concentración media de Ba, Cd, Cr, Cu, Mn, Ni, Pb y Zn en suelo (materia seca) alcanzó: 489,5, 0,7, 49,4, 60,9, 460,9, 12,8, 155,9 y 190,3 mg kg-1 respectivamente. Los árboles urbanos, particularmente coníferas (debido a la mayor CA en invierno) contribuyen significativamente a mejorar la CA sobre todo en calles con alta IMD. La capacidad de las seis sp. para capturar partículas de polvo en su superficies foliares está relacionada con la IMD del tráfico y se estimó en 16,8 kg/año de MP tóxicos. Pb y Zn resultaron ser buenos marcadores antrópicos en la ciudad en relación con el tráfico, que fue la principal fuente de contaminación en los árboles y suelos de Madrid. Las especies de árboles variaron en función de su capacidad para capturar partículas (dependiendo de las propiedades de sus superficies foliares) y acumular los MP absorbidos de los suelos. Las concentraciones foliares de Pb y Zn estuvieron por encima de los límites establecidos en diferentes sitios de la ciudad. La microlocalización de Zn mediante microscópico mostró la translocación al xilema y floema. Se detectaron puntos de contaminación puntual de Cu and Cr en antiguos polígonos industriales y la distribución espacial de los MP en los suelos de Madrid mostró que en incluso en zonas interiores del El Retiro había ciertos niveles elevados de [Pb] en suelo, tal vez por el emplazamiento la Real Fábrica de Porcelana en la misma zona hace 200 años. Distintas áreas del centro de la ciudad también alcanzaron niveles altos de [Pb] en suelo. Según los resultados, el empleo de una combinación de Pinus pinea con un estrato intermedio de Ulmus sp. y Cedrus sp. puede ser la mejor recomendación como filtro verde eficiente. El efecto del ozono (O3) sobre el arbolado en Madrid fue también objeto de este estudio. A pesar de la reducción de precursores aplicada en muchos países industrializados, O3 sigue siendo la principal causa de CA en el hemisferio norte, con el aumento de [O3] de fondo. Las mayores [O3] se alcanzaron en regiones mediterráneas, donde el efecto sobre la vegetación natural es compensado por el xeromorfismo y la baja conductancia estomática en respuesta los episodios de sequía estival característicos de este clima. Durante una campaña de monitoreo, se identificaron daños abióticos en hojas de encina parecidos a los de O3 que estaban plantadas en una franja de césped con riego del centro de Madrid. Dada la poca evidencia disponible de los síntomas de O3 en frondosas perennifolias, se hizo un estudio que trató de 1) confirman el diagnóstico de daño de O3, 2) investigar el grado de los síntomas en encinas y 3) analizar los factores ambientales que contribuyeron a los daños por O3, en particular en lo relacionado con el riego. Se analizaron los marcadores macro y micromorfológicos de estrés por O3, utilizando las mencionadas encinas a modo de parcela experimental. Los síntomas consistieron en punteado intercostal del haz, que aumentó con la edad. Además de un punteado subyacente, donde las células superiores del mesófilo mostraron reacciones características de daños por O3. Las células próximas a las zonas dañadas, presentaron marcadores adicionales de estrés oxidativo. Estos marcadores morfológicos y micromorfológicos de estrés por O3 fueron similares a otras frondosas caducifolias con daños por O3. Sin embargo, en nuestro caso el punteado fue evidente con AOT40 de 21 ppm•h, asociada a riego. Análisis posteriores mostraron que los árboles con riego aumentaron su conductancia estomática, con aumento de senescencia, manteniéndose sin cambios sus características xeromórficas foliares. Estos hallazgos ponen de relieve el papel primordial de la disponibilidad de agua frente a las características xeromórficas a la hora de manifestarse los síntomas en las células por daños de O3 en encina. ABSTRACT Research about air pollution mitigation by urban trees was conducted in Madrid (Spain), a southern European city with almost 4 M inhabitants, 2.8 M daily vehicles and 3 M trees under public maintenance. Most trees were located in two urban forests, while 650'000 trees along urban streets and in parks. The urban taxa included Platanus orientalis (97'205 trees), Ulmus sp. (70’557), Pinus pinea (49'038), Aesculus hippocastanum (22’266), Cedrus sp. (13'678 and Quercus ilex (1'650) along streets and parks. Leave samples were analysed sequentially in different seasons, PM10 data from 28 air monitoring stations during 30 years and traffic density estimated from 2’660 streets. Heavy metal (HM) accumulation on the leaf surface and within leaves was estimated per tree related to air and soil pollution, and traffic intensity. Mean concentration of Ba, Cd, Cr, Cu, Mn, Ni, Pb and Zn in topsoil samples (dry mass) amounted in Madrid: 489.5, 0.7, 49.4, 60.9, 460.9, 12.8, 155.9 and 190.3 mg kg-1 respectively. Urban trees, particularly conifers (due to higher pollution in winter) contributed significantly to alleviate air pollution especially near to high ADT roads. The capacity of the six urban street trees species to capture air-born dust on the foliage surface as related to traffic intensity was estimated to 16.8 kg of noxious metals from exhausts per year. Pb and Zn pointed to be tracers of anthropic activity in the city with vehicle traffic as the main source of diffuse pollution on trees and soils. Tree species differed by their capacity to capture air-borne dust (by different leaf surface properties) and to allocate HM from soils. Pb and Zn concentrations in the foliage were above limits in different urban sites and microscopic Zn revelation showed translocation in xylem and phloem tissue. Punctual contamination in soils by Cu and Cr was identified in former industrial areas and spatial trace element mapping showed for central Retiro Park certain high values of [Pb] in soils even related to a Royal pottery 200 years ago. Different areas in the city centre also reached high levels [Pb] in soils. According to the results, a combination of Pinus pinea with understorey Ulmus sp. and Cedrus sp. layers can be recommended for the best air filter efficiency. The effects of ozone (O3) on trees in different areas of Madrid were also part of this study. Despite abatement programs of precursors implemented in many industrialized countries, ozone remained the main air pollutant throughout the northern hemisphere with background [O3] increasing. Some of the highest ozone concentrations were measured in regions with a Mediterranean climate but the effect on the natural vegetation is alleviated by low stomatal uptake and frequent leaf xeromorphy in response to summer drought episodes characteristic of this climate. During a bioindication survey, abiotic O3-like injury was identified in foliage. Trees were growing on an irrigated lawn strip in the centre of Madrid. Given the little structural evidence available for O3 symptoms in broadleaved evergreen species, a study was undertaken in 2007 with the following objectives 1) confirm the diagnosis, 2) investigate the extent of symptoms in holm oaks growing in Madrid and 3) analyse the environmental factors contributing to O3 injury, particularly, the site water supply. Therefore, macro- and micromorphological markers of O3 stress were analysed, using the aforementioned lawn strip as an intensive study site. Symptoms consisted of adaxial and intercostal stippling increasing with leaf age. Underlying stippling, cells in the upper mesophyll showed HR-like reactions typical of ozone stress. The surrounding cells showed further oxidative stress markers. These morphological and micromorphological markers of ozone stress were similar to those recorded in deciduous broadleaved species. However, stippling became obvious already at an AOT40 of 21 ppm•h and was primarily found at irrigated sites. Subsequent analyses showed that irrigated trees had their stomatal conductance increased and leaf life-span reduced whereas their leaf xeromorphy remained unchanged. These findings suggest a central role of water availability versus leaf xeromorphy for ozone symptom expression by cell injury in holm oak.
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La mejora de la calidad del aire es una tarea eminentemente interdisciplinaria. Dada la gran variedad de ciencias y partes involucradas, dicha mejora requiere de herramientas de evaluación simples y completamente integradas. La modelización para la evaluación integrada (integrated assessment modeling) ha demostrado ser una solución adecuada para la descripción de los sistemas de contaminación atmosférica puesto que considera cada una de las etapas involucradas: emisiones, química y dispersión atmosférica, impactos ambientales asociados y potencial de disminución. Varios modelos de evaluación integrada ya están disponibles a escala continental, cubriendo cada una de las etapas antesmencionadas, siendo el modelo GAINS (Greenhouse Gas and Air Pollution Interactions and Synergies) el más reconocido y usado en el contexto europeo de toma de decisiones medioambientales. Sin embargo, el manejo de la calidad del aire a escala nacional/regional dentro del marco de la evaluación integrada es deseable. Esto sin embargo, no se lleva a cabo de manera satisfactoria con modelos a escala europea debido a la falta de resolución espacial o de detalle en los datos auxiliares, principalmente los inventarios de emisión y los patrones meteorológicos, entre otros. El objetivo de esta tesis es presentar los desarrollos en el diseño y aplicación de un modelo de evaluación integrada especialmente concebido para España y Portugal. El modelo AERIS (Atmospheric Evaluation and Research Integrated system for Spain) es capaz de cuantificar perfiles de concentración para varios contaminantes (NO2, SO2, PM10, PM2,5, NH3 y O3), el depósito atmosférico de especies de azufre y nitrógeno así como sus impactos en cultivos, vegetación, ecosistemas y salud como respuesta a cambios porcentuales en las emisiones de sectores relevantes. La versión actual de AERIS considera 20 sectores de emisión, ya sea equivalentes a sectores individuales SNAP o macrosectores, cuya contribución a los niveles de calidad del aire, depósito e impactos han sido modelados a través de matrices fuentereceptor (SRMs). Estas matrices son constantes de proporcionalidad que relacionan cambios en emisiones con diferentes indicadores de calidad del aire y han sido obtenidas a través de parametrizaciones estadísticas de un modelo de calidad del aire (AQM). Para el caso concreto de AERIS, su modelo de calidad del aire “de origen” consistió en el modelo WRF para la meteorología y en el modelo CMAQ para los procesos químico-atmosféricos. La cuantificación del depósito atmosférico, de los impactos en ecosistemas, cultivos, vegetación y salud humana se ha realizado siguiendo las metodologías estándar establecidas bajo los marcos internacionales de negociación, tales como CLRTAP. La estructura de programación está basada en MATLAB®, permitiendo gran compatibilidad con software típico de escritorio comoMicrosoft Excel® o ArcGIS®. En relación con los niveles de calidad del aire, AERIS es capaz de proveer datos de media anual y media mensual, así como el 19o valor horario más alto paraNO2, el 25o valor horario y el 4o valor diario más altos para SO2, el 36o valor diario más alto para PM10, el 26o valor octohorario más alto, SOMO35 y AOT40 para O3. En relación al depósito atmosférico, el depósito acumulado anual por unidad de area de especies de nitrógeno oxidado y reducido al igual que de azufre pueden ser determinados. Cuando los valores anteriormente mencionados se relacionan con características del dominio modelado tales como uso de suelo, cubiertas vegetales y forestales, censos poblacionales o estudios epidemiológicos, un gran número de impactos puede ser calculado. Centrándose en los impactos a ecosistemas y suelos, AERIS es capaz de estimar las superaciones de cargas críticas y las superaciones medias acumuladas para especies de nitrógeno y azufre. Los daños a bosques se calculan como una superación de los niveles críticos de NO2 y SO2 establecidos. Además, AERIS es capaz de cuantificar daños causados por O3 y SO2 en vid, maíz, patata, arroz, girasol, tabaco, tomate, sandía y trigo. Los impactos en salud humana han sido modelados como consecuencia de la exposición a PM2,5 y O3 y cuantificados como pérdidas en la esperanza de vida estadística e indicadores de mortalidad prematura. La exactitud del modelo de evaluación integrada ha sido contrastada estadísticamente con los resultados obtenidos por el modelo de calidad del aire convencional, exhibiendo en la mayoría de los casos un buen nivel de correspondencia. Debido a que la cuantificación de los impactos no es llevada a cabo directamente por el modelo de calidad del aire, un análisis de credibilidad ha sido realizado mediante la comparación de los resultados de AERIS con los de GAINS para un escenario de emisiones determinado. El análisis reveló un buen nivel de correspondencia en las medias y en las distribuciones probabilísticas de los conjuntos de datos. Las pruebas de verificación que fueron aplicadas a AERIS sugieren que los resultados son suficientemente consistentes para ser considerados como razonables y realistas. En conclusión, la principal motivación para la creación del modelo fue el producir una herramienta confiable y a la vez simple para el soporte de las partes involucradas en la toma de decisiones, de cara a analizar diferentes escenarios “y si” con un bajo coste computacional. La interacción con políticos y otros actores dictó encontrar un compromiso entre la complejidad del modeladomedioambiental con el carácter conciso de las políticas, siendo esto algo que AERIS refleja en sus estructuras conceptual y computacional. Finalmente, cabe decir que AERIS ha sido creado para su uso exclusivo dentro de un marco de evaluación y de ninguna manera debe ser considerado como un sustituto de los modelos de calidad del aire ordinarios. ABSTRACT Improving air quality is an eminently inter-disciplinary task. The wide variety of sciences and stakeholders that are involved call for having simple yet fully-integrated and reliable evaluation tools available. Integrated AssessmentModeling has proved to be a suitable solution for the description of air pollution systems due to the fact that it considers each of the involved stages: emissions, atmospheric chemistry, dispersion, environmental impacts and abatement potentials. Some integrated assessment models are available at European scale that cover each of the before mentioned stages, being the Greenhouse Gas and Air Pollution Interactions and Synergies (GAINS) model the most recognized and widely-used within a European policy-making context. However, addressing air quality at the national/regional scale under an integrated assessment framework is desirable. To do so, European-scale models do not provide enough spatial resolution or detail in their ancillary data sources, mainly emission inventories and local meteorology patterns as well as associated results. The objective of this dissertation is to present the developments in the design and application of an Integrated Assessment Model especially conceived for Spain and Portugal. The Atmospheric Evaluation and Research Integrated system for Spain (AERIS) is able to quantify concentration profiles for several pollutants (NO2, SO2, PM10, PM2.5, NH3 and O3), the atmospheric deposition of sulfur and nitrogen species and their related impacts on crops, vegetation, ecosystems and health as a response to percentual changes in the emissions of relevant sectors. The current version of AERIS considers 20 emission sectors, either corresponding to individual SNAP sectors or macrosectors, whose contribution to air quality levels, deposition and impacts have been modeled through the use of source-receptor matrices (SRMs). Thesematrices are proportionality constants that relate emission changes with different air quality indicators and have been derived through statistical parameterizations of an air qualitymodeling system (AQM). For the concrete case of AERIS, its parent AQM relied on the WRF model for meteorology and on the CMAQ model for atmospheric chemical processes. The quantification of atmospheric deposition, impacts on ecosystems, crops, vegetation and human health has been carried out following the standard methodologies established under international negotiation frameworks such as CLRTAP. The programming structure isMATLAB ® -based, allowing great compatibility with typical software such as Microsoft Excel ® or ArcGIS ® Regarding air quality levels, AERIS is able to provide mean annual andmean monthly concentration values, as well as the indicators established in Directive 2008/50/EC, namely the 19th highest hourly value for NO2, the 25th highest daily value and the 4th highest hourly value for SO2, the 36th highest daily value of PM10, the 26th highest maximum 8-hour daily value, SOMO35 and AOT40 for O3. Regarding atmospheric deposition, the annual accumulated deposition per unit of area of species of oxidized and reduced nitrogen as well as sulfur can be estimated. When relating the before mentioned values with specific characteristics of the modeling domain such as land use, forest and crops covers, population counts and epidemiological studies, a wide array of impacts can be calculated. When focusing on impacts on ecosystems and soils, AERIS is able to estimate critical load exceedances and accumulated average exceedances for nitrogen and sulfur species. Damage on forests is estimated as an exceedance of established critical levels of NO2 and SO2. Additionally, AERIS is able to quantify damage caused by O3 and SO2 on grapes, maize, potato, rice, sunflower, tobacco, tomato, watermelon and wheat. Impacts on human health aremodeled as a consequence of exposure to PM2.5 and O3 and quantified as losses in statistical life expectancy and premature mortality indicators. The accuracy of the IAM has been tested by statistically contrasting the obtained results with those yielded by the conventional AQM, exhibiting in most cases a good agreement level. Due to the fact that impacts cannot be directly produced by the AQM, a credibility analysis was carried out for the outputs of AERIS for a given emission scenario by comparing them through probability tests against the performance of GAINS for the same scenario. This analysis revealed a good correspondence in the mean behavior and the probabilistic distributions of the datasets. The verification tests that were applied to AERIS suggest that results are consistent enough to be credited as reasonable and realistic. In conclusion, the main reason thatmotivated the creation of this model was to produce a reliable yet simple screening tool that would provide decision and policy making support for different “what-if” scenarios at a low computing cost. The interaction with politicians and other stakeholders dictated that reconciling the complexity of modeling with the conciseness of policies should be reflected by AERIS in both, its conceptual and computational structures. It should be noted however, that AERIS has been created under a policy-driven framework and by no means should be considered as a substitute of the ordinary AQM.
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A common view is that the current global warming rate will continue or accelerate. But we argue that rapid warming in recent decades has been driven mainly by non-CO2 greenhouse gases (GHGs), such as chlorofluorocarbons, CH4, and N2O, not by the products of fossil fuel burning, CO2 and aerosols, the positive and negative climate forcings of which are partially offsetting. The growth rate of non-CO2 GHGs has declined in the past decade. If sources of CH4 and O3 precursors were reduced in the future, the change in climate forcing by non-CO2 GHGs in the next 50 years could be near zero. Combined with a reduction of black carbon emissions and plausible success in slowing CO2 emissions, this reduction of non-CO2 GHGs could lead to a decline in the rate of global warming, reducing the danger of dramatic climate change. Such a focus on air pollution has practical benefits that unite the interests of developed and developing countries. However, assessment of ongoing and future climate change requires composition-specific long-term global monitoring of aerosol properties.
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Objetivo: Evaluar la variación espacial de la exposición a dióxido de nitrógeno (NO2) en la ciudad de Valencia y su relación con la privación socioeconómica y la edad. Métodos: La población por sección censal (SC) procede del Instituto Nacional de Estadística. Los niveles de NO2 se midieron en 100 puntos del área de estudio, mediante captadores pasivos, en tres campañas entre 2002 y 2004. Se utilizó regresión por usos del suelo (LUR) para obtener el mapa de los niveles de NO2. Las predicciones del LUR se compararon con las proporcionadas por: a) el captador más cercano de la red de vigilancia, b) el captador pasivo más cercano, c) el conjunto de captadores en un entorno y d) kriging. Se asignaron niveles de contaminación para cada SC. Se analizó la relación entre los niveles de NO2, un índice de privación con cinco categorías y la edad (≥65 años). Resultados: El modelo LUR resultó el método más preciso. Más del 99% de la población superó los niveles de seguridad propuestos por la Organización Mundial de la Salud. Se encontró una relación inversa entre los niveles de NO2 y el índice de privación (β = –2,01 μg/m3 en el quintil de mayor privación respecto al de menor, IC95%: –3,07 a –0,95), y una relación directa con la edad (β = 0,12 μg/m3 por incremento en unidad porcentual de población ≥65 años, IC95%: 0,08 a 0,16). Conclusiones: El método permitió obtener mapas de contaminación y describir la relación entre niveles de NO2 y características sociodemográficas.
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"EPA/600/8-89/067F."
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Issued June 1978.
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