CC BY
15
УДК 551.511.42.001.572(571.14)
АНАЛИЗ ДАННЫХ СЕТЕВЫХ НАБЛЮДЕНИЙ СУБМИКРОННЫХ АЭРОЗОЛЕЙ В АТМОСФЕРНОМ ВОЗДУХЕ Г. НОВОСИБИРСКА
Ольга Владимировна Сересева
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 6, кандидат физико-математических наук, научный сотрудник, тел. (383)330-77-56, e-mail: [email protected]
Владимир Федотович Рапута
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 6, доктор физико-математических наук, главный научный сотрудник, тел. (383)330-61-51, e-mail: [email protected]
Татьяна Владимировна Ярославцева
ФБУН Новосибирский НИИ гигиены Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Пархоменко, 7, кандидат технических наук, старший научный сотрудник, тел. (383)330-61-51, e-mail: [email protected]
Алиса Максимовна Медвяцкая
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 6, аспирант, тел. (383)330-77-56, e-mail: [email protected]
Павел Викторович Глотов
АО «Тион Умный микроклимат», 630090, Россия, г. Новосибирск, ул. Инженерная, 20, старший инженер, тел.(383)344-94-43, e-mail: [email protected]
Для контроля, прогнозирования и управления качеством атмосферного воздуха города необходимо создание достаточно плотной сети наблюдений и автоматизированный сбор данных мониторинга. В статье приведены результаты экспериментальных и численных исследований содержания субмикронных фракций аэрозоля в атмосферном воздухе г. Новосибирска. Методами статистического анализа исследованы закономерности выноса аэрозольных примесей с территорий города в точки наблюдения при различных направлениях ветра. В рамках линейного корреляционного анализа проведено сопоставление данных измерений субмикронных фракций аэрозоля (РМ 2.5, РМ 10) в атмосферном воздухе г. Новосибирска на сети автоматических станций. Установлены достаточно тесные корреляционные связи между компонентами, отражающими связь с близкими по аэрозольному составу источниками примесей, находящимися в окрестностях станций. Проведён сравнительный анализ данных измерений концентраций субмикронных фракций атмосферных аэрозолей в городе и текущих метеорологических условий. В ряде случаев установлены связи с источниками и суточной динамикой их выбросов, выявлены метеорологические условия при высоких уровнях аэрозольного загрязнения атмосферы. Особое внимание уделено эпизодам акцентированного поступления примесей в точки измерений от крупных теплоэлектроцентралей и автомагистралей города. Созданы возможности для решения обратных задач оценивания текущих параметров аэрозольных выбросов от конкретных источников, расположенных на территории г. Новосибирска.
Ключевые слова: городская атмосфера, мониторинг загрязнения, направление и скорость ветра, источники примеси, сектор выноса примеси, автомобильный транспорт, атмосферный аэрозоль, РМ 2.5, РМ 10, стационарный пункт измерений, статистический анализ.
ANALYSIS OF DATA FROM NETWORK OBSERVATIONS OF SUBMICRON AEROSOLS IN THE AIR OF NOVOSIBIRSK CITY
Olga V. Sereseva
Institute of the Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, 6, Prospect Ákademik Lavrentiev St., Novosibirsk, 630090, Russia, Ph. D., Researcher, phone: (383)330-77-56, e-mail: [email protected]
Vladimir F. Raputa
Institute of the Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, 6, Prospect Ákademik Lavrentiev St., Novosibirsk, 630090, Russia, D. Sc., Chief Researcher, phone: (383)330-61-51, e-mail: [email protected]
Tatyana V. Yaroslavtseva
FBSI «Novosibirsk scientific research institute of hygiene» of Rospotrebnadzor, 7 Parhomenko St., Novosibirsk, 630108, Russia, Ph. D., Senior Researcher, phone: (383)330-61-51, e-mail: [email protected]
Alisa M. Medvyatskaya
Institute of the Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, 6, Prospect Ákademik Lavrentiev St., Novosibirsk, 630090, Russia, Ph. D. Student, phone: (383)330-77-56, e-mail: [email protected]
Pavel V. Glotov
JSC «Tion Smart Microclimate», 20 Engineering St., Novosibirsk, 630090, Russia, senior engineer, phone: (383)344-94-43, e-mail: [email protected]
To control, forecast and management the quality of atmospheric air of the city, it is necessary to create a dense network of observing stations and automated collection of monitoring data. This article presents the results of experimental and numerical studies of the content of submicron fractions of aerosol in the atmospheric air of Novosibirsk city. Regularities in the removal of aerosol admixtures from the city's areas to observation points under different wind directions were investigated. Within the framework of the linear correlation analysis, the measurements of submicron fractions of aerosol (PM 2.5, PM 10) in the atmospheric air of Novosibirsk on a network of automatic stations were compared. A comparative analysis of the measurements of the concentrations of submicron fractions of atmospheric aerosols in a city under the current meteorological conditions was carried out. Connections with sources and daily dynamics of their emissions were established. Particular attention was paid to episodes of incoming impurities to the observation points from large thermal power plants and motorways of the city. Opportunities to solve inverse problems of estimating the current parameters of aerosol emissions from specific sources located in the territory of Novosibirsk were created.
Key words: urban atmosphere, direction and speed of the wind, sources of impurities, impurity removal sector, automobile transport, atmospheric aerosol, submicron fractions, РМ 2.5, РМ 10, environmental monitoring.
Введение
Исследование закономерностей и контроль процессов загрязнения атмосферного воздуха городов является актуальной задачей. Для этих целей на территории города создаются сети стационарных и передвижных пунктов измерения газового и аэрозольного состава атмосферы [1 - 6]. Спектр определяемых компонентов примеси может быть весьма обширным и включать десятки и сотни веществ в зависимости от специфики выбросов промышленных предприятий. К числу наиболее значимых компонентов относятся взвешенные вещества, а также характеристики их дисперсного состава. В состав взвешенных веществ могут входить тяжёлые металлы, сажа, полиароматические углеводороды. Углеродсодержащие частицы являются важными компонентами атмосферного аэрозоля [7 - 11]. К основным источникам поступления частиц элементного углерода и органического углерода относится автотранспорт, котельные, ТЭЦ, промышленные предприятия. Эти примеси, находясь в атмосферном воздухе, оказывают влияние на иммунную систему и развитие онкогинеза [12 - 14].
Для диагностики и прогнозирования экологической ситуации в режиме реального времени необходимо создание достаточно плотной сети автоматических станций, что позволит локализовать источники и определить состав вредных примесей, а также прогнозировать в краткосрочной перспективе их концентрации в атмосферном воздухе города [1, 4, 9, 15]. В этом плане необходимо создание и развитие математических моделей оценивания параметров источников и непрерывного усвоения данных мониторинга, с учётом протекающих в городской атмосфере физических процессов, пространственного распределения и временной динамики выбросов источников [16 - 20]. В результате будут созданы реальные основания для принятия органами власти управленческих решений как оперативных (тактических), так и долгосрочных (стратегических) по улучшению экологической обстановки в городе. С другой стороны, для жителей города будет обеспечена возможность обоснованного выбора мест проживания, работы и отдыха.
Объекты и материалы исследования
В настоящее время на территории г. Новосибирска функционирует сеть экспериментальных станций измерения в атмосферном воздухе концентраций субмикронных фракций аэрозолей с размером до 2.5 мкм (РМ 2.5) и 10 мкм (РМ 10). Сеть начала работать с февраля 2017 г. и в её состав входит 7 станций, расположение которых по территории города показано на рис. 1 (https://cityair.ru). Станции расположены на обширной территории города. Часть из них находится под непосредственным воздействием выбросов крупных автомагистралей (№№ 1, 4, 6). Станция № 2 расположена вблизи ТЭЦ 5. Станции с №№ 3, 7 испытывают значительное влияние выбросов промышленных предприятий, частного сектора, а также автотранспорта. Станция № 5 расположена на территории Технопарка г. Новосибирска.
Измерения концентраций РМ 2.5 и РМ 10 на станциях ведутся в непрерывном режиме с пятиминутным осреднением. Выбор такого интервала осреднения концентраций даёт возможность детально анализировать поступления примесей при различных скоростях и направлениях ветра, с учётом суточной динамики изменения эмиссии источников, в частности автотранспорта. Учитывая большое многообразие источников примесей на территории города и их структуру этого количества станций явно недостаточно для оперативной оценки текущих полей загрязнения. В этой связи в качестве дополнительного источника информации целесообразно использовать природные планшеты: снеговой, растительный и почвенный покровы [3].
Результаты измерений направлений и скоростей ветра были получены с сайта метеорологической станции, расположенной на юго-западной окраине Новосибирска в п. Огурцово (54°90'К, 82°95'Б) (http://www.pogodaiklimat.ru/ weather.php?id=29638) [21]. Измерения параметров скорости ветра на ней проводятся 8 раз в сутки с трёхчасовым интервалом.
Рис. 1. Схема расположения автоматических станций измерений
субмикронных аэрозолей в атмосферном воздухе г. Новосибирска:
1 - ул. Сибирская 30; 2 - ул. Ключ-камышенское плато 11; 3 - ул. Зорге 42а; 4 - ул. Залесского 6; 5 - ул. Инженерная 20; 6 - пр-т Дзержинского 16; 7 - ул. Первомайская 224. ■ - метеостанция (п. Огурцово)
Результаты и обсуждение
В табл. 1 и 2 представлены соответственно статистические характеристики данных измерений субмикронных фракций аэрозоля РМ 2.5 и РМ 10 в г. Новосибирске на сети автоматических станций за период 3.02.2017 г. по 30.11.2017 г. Наибольшее среднее значение характеристики РМ 2.5 наблюдается на станции пр-т Дзержинского, 16, наименьшее - на станции Сибирская, 30 (16.9 и 11.7 соответственно). Наибольшее среднее значение характеристики РМ 10 наблюдается на станции ул. Залесского, 6, наименьшее - на двух станциях Сибирская, 30 и ул. Ключ-Камышенское Плато, 11 (16.9 и 11.7 соответственно). Высокие значения характеристик РМ 2.5 и РМ 10 на станциях пр-т Дзержинского, 16 и ул. Залесского, 6 вероятно обусловлено близостью расположения автомагистралей и частного сектора.
Таблица 1
Статистические характеристики данных РМ 2.5 г. Новосибирске
Станция Мт Мах Ср. знач. С.К.О. Мода Асимм. Эксцесс
Сибирская, 30 0.1 150.4 11.7 11.3 3.2 2.5 14.2
Кл.-К. Пл. 11 0.4 920.8 13.7 14.7 4.9 16.7 748.3
Зорге 42а 0.3 712.1 14.6 15.9 4.0 7.7 170.2
Залесск. 6, к. 14 1.1 999.9 14.3 15.1 6.1 12.6 473.2
Инженерн., 20 0.5 999.9 12.1 24.5 4.7 19.1 463.1
пр. Дзерж. 16 0.2 344 16.9 17.1 8.3 4.5 34.9
Перв. 224 0.1 507.4 16.5 22.2 5.1 4.7 38.6
Таблица 2
Статистические характеристики данных РМ 10 в г. Новосибирске
Станция Мт Мах Ср. знач. С.К.О. Мода Асимм. Эксцесс
Сибирская, 30 0.1 174.7 15.2 14.9 3.6 2.3 11.9
Кл.-К. Пл. 11 0.5 137.1 15.2 17.7 5.2 26.8 1614.3
Зорге 42а 0.4 747.7 16.4 17.6 8.7 7.1 145.4
Залесск. 6, к. 14 5 1999.9 46.1 25.8 42.2 18.3 883.3
Инженерн., 20 0.6 1999.9 15.5 69.7 4.8 23.6 597.9
пр. Дзерж. 16 0.8 915.2 19.1 20.4 10.1 5.7 88.7
Перв. 224 0.1 685.6 19.2 25.3 5.7 5.3 52.8
Для выявления связей с городскими источниками аэрозольных примесей и их характеристиками данные измерений на станциях были усреднены до трехчасовых интервалов времени в соответствии со сроками наблюдений ветра на метеостанции Огурцово. Это позволило провести анализ выносов с различных направлений субмикронных аэрозольных фракций в точки измерений.
На рис. 2 представлены графики попарной корреляции между РМ 2.5 и РМ 10 на ул. Сибирская, 30 для четырёх направлений ветра: западного, восточного, северного и южного.
Рис. 2. Линейно-корреляционные связи между измеренными концентрациями РМ 2.5 и РМ 10 (мкг/м3) на ул. Сибирская, 30 в период с 3.02 по 5.12.2017 г. при западном (а), восточном (б), северном (в) и южном (г) направлениях ветра
Из рис. 2 вытекает, что в целом уровень корреляционных связей между аэрозольными компонентами достаточно высокий, что, в свою очередь, указывает на единство их источников. В данном случае преобладающими являются выбросы автотранспорта. Наблюдается также определённая близость соответствующих угловых коэффициентов линейных регрессий. Если исходить из рис. 2б - 2г, вполне возможно также ограниченное присутствие и других источников. Концентрации РМ 10 оказалась несколько выше, чем РМ 2.5.
Аналогичная картина имеет место и для других пунктов наблюдений. Количественные же различия в уровнях концентраций могут быть существенными. Как, например, для станции, расположенной на ул. Первомайская 224. Следует также отметить, что для станции по ул. Залесского 6 коэффициент детерминации между компонентами заметно ниже (Я =0.61), чем для остальных станций. Причиной этому может оказаться большая разнородность источников.
На рис. 3 сопоставлены результаты измерений концентрации РМ 2.5 на станциях № 1, 6 и 7 за ноябрь 2017 г.
Рис. 3. Временная динамика изменения концентраций РМ 2.5 (мкг/м3) в Новосибирске в ноябре 2017 г. на станциях ул. Сибирская, 30 и пр-т Дзержинского, 16 (а), ул. Сибирская, 30 и ул. Первомайская, 224 (б)
Анализ рис. 3 а показывает, что между измерениями на станциях по ул. Сибирская, 30 и ул. Дзержинского, 16 наблюдается определённое согласие как по динамике изменения концентраций, так и их значениям. Это может быть обусловлено рядом причин: наличием единого источника (автотранспорта), отно-
сительной пространственной близостью станций и их расположенностью на линии преобладающих ветров.
Рис. 3б показывает, что динамика изменений концентраций на ул. Первомайская 30 существенно отличается от предыдущих станций. В первую очередь, это связано с совсем иной пространственной структурой близко расположенных источников. С южной стороны находится крупный железнодорожный узел, Стрелочный и Электровозоремонтный заводы. С северной стороны расположена ТЭЦ - 5. Поэтому кроме выбросов автотранспорта присутствует дополнительный вклад и этих источников. Следует также отметить, что высокие пики концентраций РМ 2.5, наблюдавшиеся 1, 2, 16, 30 ноября, возникли при практически штилевых условиях, а пики 24, 25 ноября наблюдались при южном и юго-западном ветре. Для дальнейшего изучения природы возникновения этих концентраций необходимо привлечение более полной информации, включающей сведения о направлении и скорости ветра, состоянии устойчивости приземного и пограничного слоя атмосферы, расположении и режимах функционирования источников РМ 2.5 и РМ 10.
Заключение
Проведён статистический анализ данных измерений субмикронных фракций аэрозоля (РМ 2.5, РМ 10) в атмосферном воздухе г. Новосибирска на сети автоматических станций. Для каждой из станций установлены достаточно тесные линейные корреляционные связи между компонентами. Полученные зависимости могут быть обусловлены близкими по аэрозольному составу источниками примесей, находящимися в окрестностях станций. В первую очередь это относится к автомобильному транспорту.
Весьма информативным является развитие совместного анализа данных измерений концентраций субмикронных фракций атмосферных аэрозолей в городе и текущих метеорологических условий. Он позволяет установить связи с источниками, изучать суточную динамику их выбросов, выявлять метеорологические условия, способствующие высоким уровням загрязнения городской атмосферы. Особое внимание следует уделять эпизодам акцентированного поступления примесей в пункт наблюдения от значимых источников - крупных ТЭЦ и автомагистралей города. В дальнейшей перспективе на этой основе создаются возможности постановок обратных задач для оценки параметров аэрозольных источников на территории г. Новосибирска.
Работа выполнена при поддержке РФФИ и правительства Новосибирской области (грант № 17-47-540342, 17-41-543338рмола).
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Безуглая Э.Ю., Чичерин С.С., Шарикова О.П. Состояние и перспективы сети мониторинга атмосферы в городах // Труды ГГО. - Л.: Гидрометеоиздат. 1998. - Вып. 549. -С. 3-10.
2. Hu J., Wang Y., Ying Q., and Zhang H. Spatial and temporal variability of PM2.5 and PM10 over the North China Plain and the Yangtze River Delta, China. // Atmos. Environ. - 2014. -95. - 598-609. - https://doi.org/10.1016/_j.atmosenv.2014.07.019.
3. Masiol M., Benetello F., Harrison R. M., Formenton G., Gaspari F. D., and Pavoni B. Spatial, seasonal trends and transboundary transport of PM2.5 inorganic ions in the Veneto region (Northeastern Italy). Atmos. Environ. 2015. - 117. - 19-31. - doi:10.1016/j.atmosenv.2015.06.044.
4. Samara C., Voutsa D., Kouras A., Eleftheriadis K., Maggos T., Saraga D., Petrakakis M. Organic and elemental carbon associated to PM10 and PM2.5 at urban sites of northern Greece. // Environ. Sci. Pollut. Res. - 2014. - 21. - Р.1769-1785.
5. Pekney N.J., Davidson C.I., Zhow L., Hopke P.K. Application of PSCF and CPF to PMF-Modeled Sources of PM 2,5 in Pittsburgh // Aerosol Science and Technology. 2006. - V. 40. -P. 952-961.
6. Raputa V.F., Yaroslavtseva T.V. Numerical analysis of experimental studies of atmosphere deposition of contaminants in the vicinity of the Novosibirsk city // Bulletin NCC. Ser.: Numerical Analysis. - 2017. - Vol. 16. - P. 57-65.
7. Горчаков Г.И., Карпов А.В., Васильев А.В., Горчакова И.А. Коричневый и черный углерод в смогах мегаполисов // Оптика атмосферы и океана. - 2017. - Т. 30. - № 01. - С. 5-11.
8. Targino A. C., Gibson M. D., Krecl P., Rodrigues M. V. C., dos Santos M. M., and de Paula Correa M. Hotspots of black carbon and PM2.5 in an urban area and relationships to traffic char-acteristics.//Environ. Pollut. - 2016. - 218.- P.475-486.-doi.org/10.1016/j.envpol.2016.07.027.
9. Uwayemi M. Sofowote, Ankit K. Rastogi, Jerzy Debosz, Philip K. Hopke. Advanced receptor modeling of near-real-time, ambient PM2.5 and its associated components collected at an urban-industrial site in Toronto, Ontario // Atmospheric Pollution Research. - 2014. V.5. P. 13-23.
10. Рапута В.Ф., Попова С.А., Макаров В.И., Ярославцева Т.В. Определение связей органического и элементного углерода по секторам выноса атмосферных примесей // Оптика атмосферы и океана. - 2017. - Т. 30. - № 10. - С. 878-882.
11. Bigi A. and Ghermandi G. Long-term trend and variability of atmospheric PM10 concentration in the Po Valley // Atmos. Chem. Phys. - 2014. - 14. - Р. 4895-4907. - doi:10.5194/acp-14-4895-2014.
12. Bell M. L., Ebisu K., Leaderer B. P., Gent J. F., Lee H. J., Koutrakis P., Wang Y., Dominici F., and Peng R. D. Associations of PM2.5 Constituents and Sources with Hospital Admissions, Analysis of Four Counties in Connecticut and Massachusetts (USA) for Persons >or = 65 Years of Age // Environ. Health Persp. - 2014. - 122. - Р. 138-144. -https://doi.org/10.1289/ehp.1306656.
13. Reche C., Moreno T., Amato F., Viana M., van Drooge B. L., Chuang H.-C., Berube K., Jones T., Alastuey A., and Querol X. A multidisciplinary approach to characterise exposure risk and toxicological effects of PM10 and PM2.5 samples in urban environments. // Ecotox. Environ. Safe. - 2012. - 78. - Р. 327-335. - https://doi.org/10.1016/j.ecoenv.2011.11.043.
14. Gao J., Peng X., Chen G., Xu J., Shi G. L., Zhang Y. C. and Feng Y. C. Insights into the chemical characterization and sources of PM2.5 in Beijing at a 1- h time resolution. // Sci. Total Environ. - 2016. - 542. - P. 162-171. - https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2015.10.082.
15. Cesari D., De Benedetto G.E., Bonasoni P., Busetto M., Dinoi A., Merico E., Chirizzi D., Cristofanelli P., Donateo A., Grasso F.M. et al. Seasonal variability of PM2.5 and PM10 composition and sources in an urban background site in Southern Italy. // Sci. Total Environ. - 2018. -612. - P. 202-213.
16. Mu Q. and Liao H. Simulation of the interannual variations of aerosols in China: role of variations in meteorological parameters. // Atmos. Chem. Phys. - 2014. - 14. P. 9597-9612. -doi:10.5194/acp-14- 9597-2014.
17. Yin X., Huang Z., Zheng J., Yuan Z., Zhu W., Huang X. and Chen D. Source contributions to PM2.5 in Guangdong province, China by numerical modeling: Results and implications. // Atmos. Res. - 2017. - 186. - P. 63-71. - https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2016.11.007, 2017.
18. Кузнецова И. Н., Коновалов И. Б., Глазкова А. А., Нахаев М. И., Зарипов Р. Б., Ле-зина Е. А., Звягинцев А. М., Бикманн М. Наблюдаемая и рассчитанная изменчивость концентрации взвешенного вещества РМ10 в Москве и Зеленограде // Метеорология и гидрология. -2011. - № 3. - С. 48-60.
19. Contini D., Cesari D., Conte M., Donateo A. Application of PMF and CMB Receptor Models for the Evaluation of the Contribution of a Large Coal-Fired Power Plant to PM10 Concentrations. // Sci. Total Environ. - 2016. - 560. - P. 131-140.
20. Kim Oanh N. T., Thiansathit W., Bond T. C., Subramanian R., Winijkul E., and Pawarmart I. Compositional characterization of PM2.5 emitted from in-use diesel vehicles. // Atmos. Environ. - 2009. - 44. - P. 15-22. - https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2009.10.005.
21. Климат Новосибирска и его изменения // И.О. Лучицкая, Н.И. Белая, С. А. Арбузов. - Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2014. - 224 С.
REFERENCES
1. Bezuglaya, E.Yu., Chicherin, S.S., Sharikova, O.P. (1998). Status and prospects of the atmosphere monitoring network in cities. Proceedings of the GGO. L.: Gidrometeoizdat. Iss. 549. P. 3-10 [in Russian].
2. Hu, J., Wang, Y., Ying, Q. and Zhang, H. (2014). Spatial and temporal variability of PM2.5 and PM10 over the North China Plain and the Yangtze River Delta, China. Atmos. Environ. 95, 598-609. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2014.07.019.
3. Masiol, M., Benetello, F., Harrison, R. M., Formenton, G., Gaspari, F. D. and Pavoni, B. (2015). Spatial, seasonal trends and transboundary transport of PM2.5 inorganic ions in the Veneto region (Northeastern Italy). Atmos. Environ., 117, 19-31, doi:10.1016/j.atmosenv.2015.06.044.
4. Samara, C., Voutsa, D., Kouras, A., Eleftheriadis, K., Maggos, T., Saraga, D., Petrakakis, M. (2014). Organic and elemental carbon associated to PM10 and PM2.5 at urban sites of northern Greece. Environ. Sci. Pollut. Res. 21. P. 1769-1785.
5. Pekney, N.J., Davidson, C.I., Zhow, L., Hopke, P.K. (2006). Application of PSCF and CPF to PMF-Modeled Sources of PM 2,5 in Pittsburgh. Aerosol Science and Technology. V. 40. P. 952-961.
6. Raputa, V.F., Yaroslavtseva, T.V. (2017). Numerical analysis of experimental studies of atmosphere deposition of contaminants in the vicinity of the Novosibirsk city. Bulletin NCC. Ser.: Numerical Analysis. Vol. 16. P. 57-65.
7. Gorchakov, G.I., Karpov, A.V., Vasiliev, A.V., Gorchakova, I.A. (2017). Brown and black carbon in the smogs of megacities. Optics of the atmosphere and ocean. V. 30. № 01. P. 5-11 [in Russian].
8. Targino, A. C., Gibson, M. D., Krecl, P., Rodrigues, M. V. C., dos Santos, M. M. and de Paula Correa, M. (2016). Hotspots of black carbon and PM2.5 in an urban area and relationships to traffic characteristics. Environ. Pollut. 218, 475-486, https://doi.org/10.1016/j.envpol.2016.07.027.
9. Uwayemi, M. Sofowote, Ankit, K. Rastogi, Jerzy, Debosz, Philip, K. Hopke (2014). Advanced receptor modeling of near-real-time, ambient PM2.5 and its associated components collected at an urban-industrial site in Toronto, Ontario. Atmospheric Pollution Research. V.5. P. 13-23.
10. Raputa, V.F., Popova, S. A., Makarov, V. I., Yaroslavtseva, T.V. (2017). Determenation of organic and elemental carbon connections on removal segments of atmospheric impurities. Optics of the atmosphere and ocean. V. 30. № 10. P. 878-882 [in Russian].
11. Bigi, A. and Ghermandi, G. (2014). Long-term trend and variability of atmospheric PM10 concentration in the Po Valley. Atmos. Chem. Phys. V. 14. P. 4895-4907. doi:10.5194/acp-14-4895-2014.
12. Bell, M. L., Ebisu, K., Leaderer, B. P., Gent, J. F., Lee, H. J., Koutrakis, P., Wang, Y., Dominici, F., and Peng, R. D. (2014). Associations of PM2.5 Constituents and Sources with Hospital Admissions: Analysis of Four Counties in Connecticut and Massachusetts (USA) for Persons >or = 65 Years of Age. Environ. Health Persp. V. 122. P. 138-144. https://doi.org/10.1289/ehp.1306656.
13. Reche, C., Moreno, T., Amato, F., Viana, M., van Drooge, B. L., Chuang, H.-C., Berube, K., Jones, T., Alastuey, A., and Querol, X. (2012). A multidisciplinary approach to characterise exposure risk and toxicological effects of PM10 and PM2.5 samples in urban environments. Ecotox. Environ. Safe. V. 78. P. 327-335. https://doi.org/10.1016/j.ecoenv.2011.11.043.
14. Gao, J., Peng, X., Chen, G., Xu, J., Shi, G. L., Zhang, Y. C., and Feng, Y. C. (2016). Insights into the chemical characterization and sources of PM2.5 in Beijing at a 1- h time resolution. Sci. Total Environ. V. 542. P. 162-171. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2015.10.082.
15. Cesari, D., De Benedetto, G.E., Bonasoni, P., Busetto, M., Dinoi, A., Merico, E., Chirizzi, D., Cristofanelli, P., Donateo, A., Grasso, F.M., et al. (2018). Seasonal variability of PM2.5 and PM10 composition and sources in an urban background site in Southern Italy. Sci. Total Environ. V. 612. P. 202-213.
16. Mu, Q. and Liao, H. (2014). Simulation of the interannual variations of aerosols in China: role of variations in meteorological parameters. Atmos. Chem. Phys. V. 14. P. 9597-9612. doi:10.5194/acp-14- 9597-2014.
17. Yin, X., Huang, Z., Zheng, J., Yuan, Z., Zhu, W., Huang, X., and Chen, D. (2017). Source contributions to PM2.5 in Guangdong province, China by numerical modeling: Results and implications. Atmos. Res. V. 186. P. 63-71. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2016.11.007.
18. Kuznetsova, I. N., Konovalov, I. B., Glazkova, A. A., Nahaev, M. I., Zaripov, R. B., Lezina, E. A., Zvyagintsev, A. M., Bickmann, М. (2011). Observed and calculated variability of the concentration of suspended matter РМ10 in Moscow and Zelenograd. Meteorology and hydrology. № 3. P. 48-60 [in Russian].
19. Contini, D., Cesari, D., Conte, M., Donateo, A. (2016). Application of PMF and CMB Receptor Models for the Evaluation of the Contribution of a Large Coal-Fired Power Plant to PM10 Concentrations. Sci. Total Environ. V. 560. P. 131-140.
20. Kim Oanh, N. T., Thiansathit, W., Bond, T. C., Subramanian, R., Winijkul, E., and Pawarmart, I. (2009). Compositional characterization of PM2.5 emitted from in-use diesel vehicles. Atmos. Environ. V. 44. P. 15-22. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2009.10.005.
21. Luchitskaya, I. O., Belaya, N.I., Watermelon, S.A. (2014). The climate of Novosibirsk and its changes. Novosibirsk: Publ. SB RAS. 224 P. [in Russian].
© О. В. Сергеева, В. Ф. Рапута, Т. В. Ярославцева, А. М. Медвяцкая, П. В. Глотов, 2018
