CC BY
7
УДК 504.3(571.53)(-21) DOI: 10.24412/1816-1863-2023-3-34-41
ГЕОЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ УСЛОВИЙ НА ЗАГРЯЗНЕНИЕ ВОЗДУХА ИРКУТСКА
С. А. Новикова, старший преподаватель, ФГБОУ ВО «Иркутский государственный университет путей сообщения», eco-science@mail.ru, г. Иркутск, Россия, Б. И. Кочуров, д-р геогр. наук, профессор, вед. научный сотрудник, Институт географии Российской академии наук, b.i.kochurov@igras.ru, г. Москва, Россия
В работе приводятся результаты геоэкологической оценки влияния метеорологических условий на загрязнение воздуха крупного областного центра — города Иркутска. Произведены расчеты коэффициентов корреляции Пирсона между концентрациями взвешенных веществ, диоксида серы, диоксида азота, формальдегида, дигидросульфида, оксида азота, озона, аммиака, бенз(а)пи-рена, оксида углерода, метана, взвешенных частиц (РМ10) и метеорологическими параметрами (температурой и влажностью воздуха, давлением, скоростью, направлением и повторяемостью направлений ветра по румбам), регистрируемых на автоматической станции контроля атмосферы, за многолетний период. Установлено, что наибольшая корреляционная зависимость прослеживается между концентрациями загрязняющих веществ и температурой воздуха (порядка 43 %), атмосферным давлением (40 %). Статистическая обработка мониторинговых данных позволила определить степень однородности регистрируемых показателей и приоритетных компонентов, создающих высокие концентрации, значения которых превышают санитарно-гигиенические нормативы — предельно-допустимые концентрации (ПДК) в приземном слое атмосферы города Иркутска на протяжении практически всего периода наблюдения. Среди таковых были выявлены: формальдегид (ПДКсГ превышены в 4,3 раза, ПДКсс — в 1,5 раза), взвешенные вещества (2,8 ПДКсг, 1,4 ПДКсс), диоксид азота (1,7 пДКсг), диоксид серы (1,4 ПДКсс).
The results of the geoecological assessment of the impact of meteorological conditions on air pollution in a large regional center — the city of Irkutsk are presented. The Pearson correlation coefficients between the concentrations of suspended solids, sulfur dioxide, nitrogen dioxide, formaldehyde, dihydrosulfide, nitrogen oxide, ozone, ammonia, benzo(a)pyrene, carbon monoxide, methane, particulate matter (PM10) and meteorological parameters (temperature and humidity air, pressure, wind speed, wind direction and frequency of wind direction in points) recorded at an automatic atmospheric monitoring station for a long period. The highest correlation dependence can be traced between the concentrations of pollutants and air temperature (about 43 %), atmospheric pressure (40 %) is established. Statistical processing of monitoring date made it possible to determine the degree of homogeneity of the recorded indicators and priority components that create high concentrations, the values of which exceed the sanitary and hygienic standards — maximum permissible concentrations (MPC) in the surface layer of the atmosphere of the city of Irkutsk throughout almost the entire observation period. Among these were identified: formaldehyde (average annual MPC exceeded 4.3 times, average daily MPC exceeded 1.5 times), suspended solids (average annual MPC exceeded 2.8 times, average daily MPC exceeded 1.4 times), nitrogen dioxide (1.7 average annual MPC), sulfur dioxide (1.4 average daily MPC).
Ключевые слова: город, автоматические станции контроля, загрязнение атмосферного воздуха.
Keywords: city, automatic control stations, air pollution.
34
Введение
В результате стремительной урбанизации и увеличения количества источников выброса в городах прослеживается динамика загрязнения атмосферного воздуха и, как следствие, ухудшение качества окружающей среды. Основной процент выбросов поступает в атмосферу, как правило, в результате хозяйственной деятельности, сжигания ископаемого топлива в различных видах транспорта и промышленности.
Для борьбы с загрязнением воздушного бассейна Европейский союз (ЕС) в 2008 г. предложил подход к оценке качества воздуха в районах, где люди подвергаются негативному воздействию. В случае превышения установленных законом предельных значений необходимо разрабатывать план контроля загрязнения атмосферы [1]. Одним из способов контроля качества воздуха является использование сети мониторинга в виде автоматических станций контроля атмосферы (АСК-А). Однако отмечается, что увеличение коли-
чества таких станции невозможно ввиду ограничения бюджета государственного управления [2].
Так, авторы исследования [3] применили м етод машинного обучения для прогноза загрязнения атмосферного воздуха на участках, не оборудованных АСК-А, с целью увеличения охвата территории для оценки качества окружающей среды. Учеными [4] было разработано мобильное приложение, используемое для ежедневного учета загрязнения воздушного бассейна твердыми частицами (PM2.5, PM10), озоном, диоксидами азота и серы, оксидом углерода. Метеорологические параметры — средняя температура и относительная влажность измерялись на 77 близлежащих станциях мониторинга атмосферного воздуха путем подключения к программному обеспечению на основе Глобальной системы позиционирования (GPS). Приложение, таким образом, информирует пользователей о риске высоких уровней загрязнения атмосферы.
В работе [5] учеными исследована пространственно-временная изменчивость взвешенных ч астиц (РМ2,5) на основе наблюдений со станций м ониторинга атмосферы в Южной Корее. Для расчетов применялись коэффициенты дивергенции и корреляции Пирсона, что позволило выявить характерные погодные условия, влияющие на загрязнение воздуха.
Проблема загрязнения воздушного бассейна является актуальной и для Иркутска — областного центра. Источниками выбросов загрязняющих веществ в городе являются стационарные источники промышленных предприятий, автотранспорт и дальний перенос воздушных масс с содержащимися в них примесями [6, 7]. По данным Иркутского управления по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды, в городе Иркутске в 2022 г. уровень загрязнения атмосферы определен как высокий [8]. Мониторинг загрязнения воздуха в Иркутске осуществляется на пяти стационарных и двух маршрутных постах.
Модели и методы
В настоящем исследовании с помощью методов математической статистики обработаны данные о выбросах загрязняющих веществ и метеорологических параметрах за многолетний период — с 2011
по 2022 г., зафиксированные на АСК-А № 1, расположенной на ул. Севастопольской в Иркутске. На АСК-А происходит регистрация данных о концентрациях загрязняющих веществ и метеорологических параметрах в непрерывном режиме каждые 20 минут [9].
В работе рассчитаны коэффициенты корреляции Пирсона [10] между концентрациями взвешенных веществ, диоксида серы, диоксида азота, формальдегида, ди-гидросульфида, оксида азота, озона, аммиака, бенз(а)пирена, оксида углерода, метана, взвешенных частиц (РМ10) и метеорологическими факторами (температурой и влажностью воздуха, давлением, скоростью, направлением и повторяемостью направлений ветра по румбам) (табл. 1). Полученные данные были проанализированы на предмет выявления зависимостей между вышеуказанными параметрами.
Для анализа тесноты линейной зависимости между рассматриваемыми параметрами была использована шкала Чеддока [11], представленная в таблице 2.
Результаты и обсуждение
В результате статистической обработки многолетних данных, полученных на АСК-А 1 г. Иркутска (ул. Севастопольская), установлено, что на распространение примесей от антропогенных источников оказывают влияние метеорологические факторы. Выявлено, что наибольшая корреляционная зависимость прослеживается между концентрациями загрязняющих веществ и температурой воздуха (порядка 43 %), давлением (40 %).
В 2011-2012, 2017-2018, 2019, 2022 гг. между концентрациями формальдегида и температурой, атмосферным давлением прослеживалась высокая линейная зависимость (см. табл. 1). В 2013, 2015, 2018 гг. между концентрациями взвешенных веществ и влажностью воздуха, направлением и скоростью ветра прослеживалась заметная линейная зависимость, в 2016, 2019 гг. — высокая, в 2020 г. — весьма высокая. Кроме того, в 2015 и 2016 гг. прослеживалась высокая зависимость между концентрациями взвешенных веществ и температурой, атмосферным давлением, в 2017, 2021, 2022 гг. — между повторяемостью ветра (см. табл. 1).
а> о ф
О
О -1
35
О ^
т О ш
Таблица 1
Коэффициенты корреляции между средними концентрациями загрязняющих веществ и метеорологическими параметрами, зафиксированными на АСК-А № 1 г. Иркутска
(ул. Севастопольская) в 2011—2022 гг.
36
Концентрации загрязняющих веществ, мг/м3 Метеорологические параметры
Т С Н, % Р, ГПа V, м/с N град. П(С, СВ, З, СЗ), % П(В, ЮВ, Ю, ЮЗ), %
2011 год
Взвешенные вещества -0,261 0,213 0,200 -0,068 -0,039 0,435 -0,435
Диоксид серы -0,764 0,452 0,727 -0,344 -0,478 0,440 -0,440
Диоксид азота -0,570 0,358 0,409 -0,527 -0,386 0,300 -0,300
Формальдегид -0,753 -0,261 -0,784 0,065 -0,157 0,631 -0,631
2012 год
Взвешенные вещества -0,314 -0,154 0,376 0,327 -0,305 0,044 -0,052
Диоксид серы -0,936 0,506 0,853 -0,375 -0,475 0,702 -0,712
Диоксид азота -0,434 -0,140 0,455 0,228 -0,228 0,416 -0,404
Формальдегид -0,871 -0,289 -0,803 0,086 -0,210 0,813 -0,823
2013 год
Взвешенные вещества -0,181 -0,630 0,026 0,628 -0,594 -0,410 0,375
Диоксид серы -0,769 0,744 0,870 -0,436 -0,458 -0,106 0,126
Диоксид азота -0,521 -0,067 0,599 0,338 -0,312 -0,029 0,006
Дигидросульфид -1,000 1,000 1,000 -1,000 -1,000 -1,000 1,000
Оксид азота -1,000 1,000 1,000 -1,000 -1,000 -1,000 1,000
Формальдегид -0,120 0,469 0,224 -0,469 -0,453 -0,620 0,600
Озон -1,000 -1,000 -1,000 1,000 -1,000 -1,000 1,000
Аммиак -1,000 -1,000 -1,000 1,000 -1,000 -1,000 1,000
Бенз(а)пирен -1,000 -1,000 -1,000 1,000 -1,000 -1,000 1,000
2014 год
Взвешенные вещества -0,151 0,436 -0,125 -0,190 -0,248 0,166 -0,155
Диоксид серы -0,899 0,387 0,871 -0,230 -0,153 0,318 -0,335
Диоксид азота -0,951 0,581 0,852 -0,453 -0,294 0,491 -0,503
Дигидросульфид -0,613 -0,035 0,554 0,023 -0,073 0,044 -0,026
Оксид углерода -0,075 0,550 0,182 -0,196 -0,117 0,152 -0,147
Оксид азота -0,910 0,750 0,787 -0,508 -0,247 0,563 -0,565
Формальдегид -0,324 -0,323 -0,516 0,073 -0,090 0,323 -0,323
Озон -0,598 -0,917 -0,616 0,578 -0,458 0,689 -0,684
Аммиак -0,168 0,130 0,188 0,300 -0,359 0,241 -0,246
Бенз(а)пирен -0,739 0,770 0,730 -0,597 -0,373 0,708 -0,712
2015 год
Взвешенные вещества -0,702 0,789 0,736 -0,558 -0,548 -0,416 0,416
Диоксид серы -0,086 -0,455 0,089 0,566 -0,467 -0,039 0,039
Диоксид азота -0,312 -0,060 0,266 0,024 -0,033 -0,302 0,302
Дигидросульфид -0,197 0,268 0,055 -0,085 -0,034 -0,446 0,446
Оксид углерода 0,154 -0,312 -0,163 0,178 -0,214 -0,247 0,247
Оксид азота -0,894 0,827 0,891 -0,528 -0,467 -0,568 0,568
Формальдегид -0,266 -0,067 -0,190 0,472 -0,202 -0,219 0,219
Озон -0,232 -0,401 -0,099 0,246 -0,217 -0,136 0,136
Аммиак -0,477 0,198 0,515 -0,091 -0,020 -0,360 0,360
Бенз(а)пирен -0,865 0,712 0,860 -0,258 -0,211 -0,614 0,614
2016 год
Взвешенные вещества -0,634 -0,814 -0,565 0,779 -0,759 0,636 -0,055
Диоксид серы -0,725 0,234 0,796 -0,434 -0,234 0,402 -0,798
Диоксид азота -0,155 -0,069 0,427 -0,242 -0,211 0,456 -0,683
Дигидросульфид -0,673 -0,210 -0,787 0,213 -0,120 0,754 -0,864
Оксид углерода -0,844 0,596 0,824 -0,469 -0,316 0,405 -0,396
Оксид азота -0,582 0,173 0,720 -0,479 -0,325 0,477 -0,470
Формальдегид -0,037 -0,327 0,308 -0,010 -0,051 0,021 -0,566
Продолжение табл. 1
Концентрации загрязняющих веществ, мг/м3 Метеорологические параметры
Т, С Н, % Р, ГПа V, м/с N град. П(С, СВ, З, СЗ), % П(В, ЮВ, Ю, ЮЗ), %
Метан -0,662 0,388 0,323 0,122 -0,280 0,273 -0,273
Озон -0,514 -0,014 0,564 -0,130 -0,038 0,002 -0,540
Аммиак -0,239 -0,799 -0,191 0,510 -0,463 0,241 -0,135
Бенз(а)пирен -0,569 0,667 0,450 -0,561 -0,373 0,527 -0,181
2017 год
Взвешенные вещества -0,126 -0,194 0,060 0,231 -0,213 -0,179 0,626
Диоксид серы -0,872 0,316 0,897 -0,299 -0,236 -0,206 0,494
Диоксид азота -0,220 -0,493 0,220 0,389 -0,188 -0,471 0,505
Дигидросульфид -0,355 0,018 0,277 0,180 -0,030 -0,339 0,089
Оксид углерода -0,357 0,386 0,384 -0,316 -0,247 -0,178 0,313
Оксид азота -0,141 0,218 0,091 -0,565 -0,707 -0,326 0,498
Формальдегид -0,744 -0,598 -0,761 0,195 -0,105 -0,230 0,211
Метан -0,622 0,318 0,496 -0,185 -0,203 -0,084 0,332
Взвешенные частицы (РМ10) -0,532 0,048 0,536 0,005 -0,515 -0,614 0,051
Озон -0,523 -0,881 -0,493 0,444 -0,465 -0,290 0,327
Бенз(а)пирен -0,752 0,721 0,873 -0,605 -0,380 -0,775 0,701
2018 год
Взвешенные вещества -0,751 0,605 0,638 -0,183 -0,220 0,279 -0,279
Диоксид серы -0,865 0,155 0,608 -0,183 -0,171 0,276 -0,276
Диоксид азота -0,720 0,151 0,574 -0,283 -0,268 0,205 -0,005
Дигидросульфид -0,798 0,325 0,633 -0,579 -0,124 0,463 -0,463
Оксид углерода -0,914 0,567 0,735 -0,642 -0,284 0,573 -0,573
Оксид азота -0,705 0,182 0,727 -0,418 -0,175 0,689 -0,689
Формальдегид -0,892 0,126 0,814 0,304 -0,405 0,521 -0,521
Метан -0,791 0,375 0,809 -0,305 -0,309 0,353 -0,353
Взвешенные частицы (РМ10) -0,761 0,409 0,834 -0,570 -0,375 0,401 -0,401
Озон -0,717 0,930 0,710 -0,752 -0,643 0,602 -0,602
Аммиак -0,471 0,343 0,811 -0,355 -0,426 0,418 -0,418
Бенз(а)пирен -0,651 0,602 0,423 -0,574 -0,492 0,507 -0,575
2019 год
Взвешенные вещества -0,777 0,848 0,312 -0,299 -0,204 0,263 -0,271
Диоксид серы -0,786 0,503 0,669 -0,153 -0,486 0,103 -0,113
Диоксид азота -0,516 0,558 0,532 -0,275 -0,425 0,414 -0,402
Дигидросульфид -0,813 0,533 0,609 -0,262 -0,893 0,514 -0,528
Оксид углерода -0,765 0,834 0,843 -0,487 -0,719 0,804 -0,791
Оксид азота -0,804 0,577 0,678 -0,436 -0,714 0,995 -0,598
Формальдегид -0,893 -0,617 0,777 0,623 -0,569 0,663 -0,673
Метан -0,775 0,581 0,628 -0,568 -0,174 0,204 -0,452
Взвешенные частицы (РМ10) -0,793 0,457 0,375 -0,565 -0,142 0,115 -0,452
Озон -0,831 -0,318 0,715 0,824 -0,675 0,825 -0,823
Бенз(а)пирен -0,826 0,709 0,811 -0,647 -0,568 0,744 -0,871
2020 год
Взвешенные вещества -0,734 -0,983 0,828 0,772 -0,331 0,391 -0,379
Диоксид серы -0,489 0,776 0,275 -0,847 -0,516 0,996 -0,409
Диоксид азота -0,986 0,663 0,175 -0,778 -0,573 0,942 -0,381
Дигидросульфид -0,338 -0,570 0,115 -0,343 -0,317 0,335 -0,427
Оксид углерода -0,833 0,713 0,741 -0,307 -0,717 0,331 -0,316
Оксид азота -0,597 0,105 0,534 -0,405 -0,647 0,729 -0,724
Формальдегид -0,195 -0,524 -0,222 0,367 -0,646 0,319 -0,764
Метан -0,284 0,706 0,819 -0,463 -0,483 0,357 -0,605
Взвешенные частицы (РМ10) -0,536 0,493 0,462 -0,938 -0,401 0,397 -0,649
Озон -0,598 -0,917 -0,616 0,578 -0,458 0,689 -0,684
Бенз(а)пирен -0,596 0,612 0,437 -0,563 -0,382 0,574 -0,681
а>
о ^
о
о -1
37
Окончание табл. 1
Концентрации загрязняющих веществ, мг/м3 Метеорологические параметры
Т, С Н, % Р, ГПа V, м/с N град. П(С, СВ, З, СЗ), % П(В, ЮВ, Ю, ЮЗ), %
2021 год
Взвешенные вещества -0,457 -0,613 0,643 -0,493 -0,792 0,578 -0,502
Диоксид серы -0,462 0,705 0,301 -0,916 -0,599 0,672 -0,581
Диоксид азота -0,255 -0,411 0,443 -0,464 -0,691 0,922 -0,573
Дигидросульфид -0,285 -0,517 0,377 -0,486 -0,674 0,731 -0,512
Оксид углерода -0,115 0,549 0,943 -0,427 -0,847 0,817 -0,582
Оксид азота -0,828 0,573 0,838 -0,462 -0,607 0,843 -0,561
Формальдегид -0,615 -0,799 0,467 -0,489 -0,651 0,772 -0,876
Метан -0,793 0,331 0,214 -0,242 -0,792 0,715 -0,958
Взвешенные частицы (РМ10) -0,514 0,328 0,206 -0,202 -0,549 0,705 -0,753
Озон -0,604 0,482 0,591 -0,855 -0,584 0,794 -0,798
Бенз(а)пирен -0,804 0,738 0,856 -0,624 -0,696 0,786 -0,808
2022 год
Взвешенные вещества -0,194 0,219 0,231 -0,452 -0,424 0,873 -0,597
Диоксид серы -0,683 0,295 0,782 -0,467 -0,403 0,657 -0,565
Диоксид азота -0,687 0,622 0,913 -0,471 -0,401 0,625 -0,524
Дигидросульфид -0,121 0,576 0,455 -0,308 -0,484 0,539 -0,621
Оксид углерода -0,147 0,671 0,245 -0,607 -0,349 0,474 -0,956
Оксид азота -0,617 0,518 0,702 -0,572 -0,499 0,417 -0,596
Формальдегид -0,973 0,992 0,643 -0,657 -0,148 0,232 -0,636
Метан -0,531 0,445 0,636 -0,502 -0,232 0,164 -0,332
Взвешенные частицы (РМ10) -0,529 0,361 0,598 -0,575 -0,895 0,713 -0,351
Озон -0,502 0,483 0,384 -0,422 -0,742 0,711 -0,316
Бенз(а)пирен -0,674 0,691 0,405 -0,421 -0,617 0,619 -0,494
Примечание: Т — температура окружающей среды; °С — градусы Цельсия; Н — влажность воздуха, % — проценты; Р — атмосферное давление; гПа — гектопаскаль; V — скорость ветра; м/с — метры в секунду; N — направление ветра; град. — градусы; П (С, СВ, З, СЗ)/(В, ЮВ, Ю, ЮЗ) — повторяемость направлений ветра по румбам, соответственно: С — северное, СВ — северо-восточное, З — западное, СЗ — северо-западное, В — восточное, ЮВ — юго-восточное, Ю — южное, ЮЗ — юго-западное направления.
В 2013, 2014, 2018—2020, 2022 гг. между концентрациями диоксида азота и температурой, атмосферным давлением прослеживалась заметная, высокая и весьма высокая линейные зависимости, в 2014 г. между концентрациями и влажностью воздуха отмечалась заметная линейная зависимость (см. табл. 1).
В 2011—2017, 2022 гг. между концентрациями диоксида серы и температурой,
атмосферным давлением прослеживалась высокая линейная зависимость, в 2018— 2019 гг. — заметная. В 2012—2013 гг., 2019—2021 гг. наблюдалась заметная линейная зависимость и с влажностью воздуха (см. табл. 1).
На основе полученных результатов были построены диаграммы средних концентраций основных загрязняющих веществ. На рисунках 1—4 представлены результа-
Шкала Чеддока [11]
Таблица 2
38
Величина коэффициента корреляции Оценка силы связи
Для прямой связи Для обратной связи
[0,1—0,3] [-0,1—(-0,3)] Слабая
(0,3—0,5] ( 0,3—( 0,5)] Умеренная
(0,5—0,7] (-0,5—(-0,7)] Заметная
(0,7—0,9] (-0,7—(-0,9)] Высокая
(0,9—1,0] (-0,9—(-1,0)] Весьма высокая
0,025-
0,020-
0,015-
о а
о ^ §9° 0,010-
Гч
аО
0,005-
о И К
¡2 0
^^ Среднее значение
-ПДКсс
■ - - ПДКсг
И
1222 0000 2222
Годы
Рис. 1. Динамика средних концентраций формальдегида (СН2О)
§
ы н н е
£3
я 0
ей о 0 0
е
Й Я 0
И н
о Ко
Среднее значение
-ПДКсс
- - - ПДКсг
<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N
Годы
Рис. 2. Динамика средних концентраций взвешенных веществ
ты обработки данных, зафиксированных на АСК-А № 1 (ул. Севастопольская) в Иркутске. Превышения ПДКсс формальдегида (0,01 мг/м3) [12] отмечались на протяжении всего периода наблюдений в среднем в 1,5 раза, кроме 2015 и 2018 гг. Максимальные значения превышали норматив в два раза в 2013 гг. Превышения ПДКсг (0,003 мг/м3) [12] регистрировались на протяжении всего периода наблюдений. В 2018 г. средние концентрации находились практически на границе норматива. В среднем концентрации диоксида азота превышали значения ПДКсг в 4,3 раза (см. рис. 1).
Максимальные значения средних концентраций взвешенных веществ были зарегистрированы в 2015—2017 гг., минимальные — в 2013—2014 гг. Превышения ПДКсг (0,075 мг/м3) [12] прослеживались на протяжении всего периода наблюдений в среднем в 2,8 раза. Наибольшие превышения ПДКсг отмечались в 2015 и 2016 гг. в 3,6 и 4,9 раза соответственно. Превышения ПДКсс (0,15 мг/м3) [12] регистрировались в течение всего периода наблюдений, кроме 2013 г., в 2014 г. средние
концентрации находились на границе норматива. В среднем концентрации взвешенных веществ превышали значения ПДКсс в 1,4 раза (см. рис. 2).
Наибольшие значения средних концентраций диоксида азота фиксировались в 2012 и 2015 гг., превышающие норматив (ПДКсг) в 2 и 2,4 раза соответственно; наименьшие — в 2018 г. Превышения ПДК^ (0,04 мг/м3) [12] регистрировались на протяжении всего периода наблюдений, кроме 2016—2018 гг. В среднем концентрации диоксида азота превышали значения ПДКсг в 1,7 раза. Превышений ПДКсс (0,1 мг/м3) [12] не выявлено (см. рис. 3).
Превышения ПДКсс диоксида серы (0,05 мг/м3) [12] регистрировались в 2014— 2015 гг. — в 1,2 и 2,4 раза соответственно и 2019—2022 гг. — в 1,1—1,2 раза. В среднем концентрации диоксида серы превышали значения ПДКсс в 1,4 раза (см. рис. 4). Значения ПДК^ для д иоксида серы не установлены [12].
Незначительные превышения ПДК^ озона (0,03 мг/м3) были выявлены в 2014— 2015 гг., аммиака (0,04 мг/м3) — в 2018 г. Превышений ПДК остальных загрязняющих веществ (дигидросульфида, оксида углерода, оксида азота, метана, бенз(а)пи-рена не зафиксировано.
0 0 0 0
иО 0. % * 0
м -о
и
д
Среднее значение
-ПДКсс
- - - ПДКсг
П
оооооооооооо
<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N<N
Годы
Рис. 3. Динамика средних концентраций диоксида азота (N02)
диа 0,
с 0
¡3 § £
0
а
Йя 0
8 а £8 0
о Ко
1412 10 0,080604 02
Ш.
Ш Среднее значение
-ПДКсс
- - - ПДКсг
Ш
<N<N<N<N<N<N<N<N<N (N(N01
Годы
Рис. 4. Динамика средних концентраций диоксида серы ^02)
Ш О
ф ^
О
О -1
39
0
0
0
Заключение
¡Е Информация о качестве атмосферного
° воздуха урбанизированных территорий яв-2 ляется актуальной при разработке прирост доохранных мероприятий, проектирова-ьЕ нии объектов строительства жилого и производственного назначений, установлении предельно допустимых выбросов, организации системы мониторинга атмосферы.
Результаты настоящего исследования позволили выявить наибольшие коэффициенты корреляции, свидетельствующие о «весьма высоких» прямых и обратных связях, характеризующих метеорологические показатели и концентрации таких загрязняющих веществ, как формальдегид, диоксид серы, дигидросульфид, аммиак, бенз(а)пирен, оксид азота, диоксид азота, озон, оксид углерода. Наибольшая корреляционная зависимость выявлена между концентрациями загрязняющих веществ и температурой воздуха (порядка 43 %), а также давлением (40 %).
Кроме того, статистическая обработка данных позволила установить степень однородности регистрируемых показателей и приоритетных компонентов, создающих высокие концентрации, превышающие ПДК, в приземном слое атмосферы г. Ир-
кутска, преимущественно в районе расположения АСК-А (ул. Севастопольская): формальдегид (4,3 ПДКсг, 1,5 ПДКсс), взвешенные вещества (2,8 ПДКсг, 1,4 ПДКсс), диоксид азота (1,7 ПДК^), диоксид серы (1,4 ПДКсс).
Таким образом, на основании представленных результатов исследования с целью снижения выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух и, как следствие, улучшения экологической обстановки в Иркутске можно порекомендовать проводить обновление парка автотранспортных средств, внедрять наилучшие доступные технологии на промышленных предприятиях. Стоит отметить, что данные меры являются, в том числе, приоритетными направлениями реализации государственной политики в сфере обеспечения экологической безопасности Российской Федерации на период до 2025 г. [13].
Статья подготовлена по теме Государственного задания № ЕМ0Е-2019-0007 АААА-А19-119021990093-8 «Оценка физико-географических, гидрологических и биотических изменений окружающей среды и их последствий для создания основ устойчивого природопользования».
Библиографический список
40
1. Commission Directive (EU) 2015/1480 of 28 August 2015 Amending Several Annexes to Directives 2004/107/EC and 2008/50/EC of the European Parliament and of the Council Laying Down the Rules Concerning Reference Methods, Date Validation and Location of Sampling Points for the Assessment of Ambient Air Quality. — URL: http://date.europa.eu/eli/dir/2015/1480/oj, дата доступа 03.08.2023.
2. Spangl W., Schneider J., Moosmann L., Nagl C. Representativeness and Classification of Air Quality Monitoring Stations // Umweltbundesamt GmbH. — 2007.
3. Samad A., Garuda S., Vogt U., Yang B. (2023). Air pollution prediction using machine learning techniques. — An approach to replace existing monitoring stations with virtual monitoring stations. Atmospheric Environment. — 2023. — Т. 310. — 119987.
4. Pei-Yu Lin, Jiu-Yao Wang, Bing-Fang Hwang, Ruby Pawankar, I-Jen Wang. Monitoring ambient air pollution and pulmonary function in asthmatic children by mobile applications in COVID-19 pandemic // International Journal of Hygiene and Environmental Health. — 2023. — T. 251. — 114186.
5. Subin Han, Yongmi Park, Namkyu Noh, Joo-Hong Kim, Jae-Jin Kim, Baek-Min Kim, Wonsik Choi. Spatiotemporal variability of the PM2.5 distribution and weather anomalies during severe pollution events: Observations from 462 air quality monitoring stations across South Korea // Atmospheric Pollution Research. - 2023. — T. 14 (3). — 101676.
6. Новикова С. А. Оценка уровня загрязнения атмосферного воздуха г. Иркутска // Национальные приоритеты России. — 2019. — № 1 (32). — С. 50—56.
7. Новикова С. А. Загрязнение атмосферы крупных городов Иркутской области выбросами автотранспортных средств // Известия Иркутского государственного университета. Серия: Науки о Земле. — 2015. — Т. 11. — С. 64—82.
8. Данные о состоянии атмосферного воздуха в населенных пунктах Иркутской области в 2022 году. Информация о состоянии загрязнения окружающей среды на территории деятельности «Иркутского УГМС». [Электронный ресурс]. — URL: https://www.irmeteo.ru/index.php?id=5, дата обращения 03.08.2023.
9. Росгидромет Байкал. Информация о загрязнении окружающей среды в районе озера Байкал. — URL: http://www.feerc.ru/baikal/ru/monitoring/air/bulletin, дата обращения 03.08.2023.
10. Бююль А., Цеффель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей / Пер. с нем. — СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2005. — 608 с. е
11. Chaddock R. E. Principles and methods of statistics. — Boston, New York, [etc.]. 1925. — 471 p. О
12. Постановление главного санитарного врача РФ от 28.01.2021 № 2 «Об утверждении санитарных к правил и норм СанПиН 1.2.3685—21 «Гигиенические нормативы и требования к обеспечению бе- л зопасности и (или) безвредности для человека факторов среды обитания»». — URL: https:// О docs.cntd.ru/document/573500115, дата доступа 03.08.2023. я
13. Указ Президента РФ от 19.04.2017 № 176 «О Стратегии экологической безопасности Российской Федерации на период до 2025 года». — URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/41879, дата доступа 03.08.2023.
GEOECOLOGICAL ASSESSMENT OF THE IMPACT OF METEOROLOGICAL CONDITIONS ON AIR POLLUTION IN IRKUTSK
S. A. Novikova, Senior Lecturer, Irkutsk State Transport University, eco-science@mail.ru, Irkutsk, Russia,
B. I. Kochurov, Dr. (Geography), Professor, Leading Researcher, Institute of Geography of the Russian Academy of Sciences, b.i.kochurov@igras.ru, Moscow, Russia
References
1. Commission Directive (EU) 2015/1480 of 28 August 2015 Amending Several Annexes to Directives 2004/107/EC and 2008/50/EC of the European Parliament and of the Council Laying Down the Rules Concerning Reference Methods, Date Validation and Location of Sampling Points for the Assessment of Ambient Air Quality. URL: http://date.europa.eu/eli/dir/2015/1480/oj, access date 03.08.2023.
2. Spangl W., Schneider J., Moosmann L., Nagl C. Representativeness and Classification of Air Quality Monitoring Stations. Umweltbundesamt GmbH, Vienna, Austria. URL: https://www.umweltbundesamt.at/ fileadmin/site/publikationen/REP0121.pdf, access date 03.08.2023.
3. Samad A., Garuda S., Vogt U., Yang B. Air pollution prediction using machine learning techniques. — An approach to replace existing monitoring stations with virtual monitoring stations. Atmospheric Environment. 2023. 310, 119987.
4. Pei-Yu Lin, Jiu-Yao Wang, Bing-Fang Hwang, Ruby Pawankar, I-Jen Wang. Monitoring ambient air pollution and pulmonary function in asthmatic children by mobile applications in COVID-19 pandemic. International Journal of Hygiene and Environmental Health. 2023. Vol. 251, 114186.
5. Subin Han, Yongmi Park, Namkyu Noh, Joo-Hong Kim, Jae-Jin Kim, Baek-Min Kim, Wonsik Choi. Spatiotemporal variability of the PM2.5 distribution and weather anomalies during severe pollution events: Observations from 462 air quality monitoring stations across South Korea. Atmospheric Pollution Research. Atmospheric Pollution Research. 2023. T. 14 (3). 101676.
6. Novikova S. A. Ocenka urovnja zagrjaznenija atmosfernogo vozduha g. Irkutska [Evaluation of the level of atmospheric air pollution in Irkutsk]. Russian National Priorities. 2019. 1 (32). P. 50—56 [in Russian].
7. Novikova S. A. Zagrjaznenie atmosfery krupnyh gorodov Irkutskoj oblasti vybrosami avtotransportnyh sredstv [Pollution of the atmosphere of large cities of the Irkutsk region by vehicle emissions]. News of the Irkutsk State University. Series: Earth Sciences. 2015. T. 11. P. 64—82 [in Russian].
8. Dannye o sostojanii atmosfernogo vozduha v naselennyh punktah Irkutskoj oblasti v 2022 godu. Informacija o sostojanii zagrjaznenija okruzhajushhej sredy na territorii dejatel'nosti "Irkutskogo UGMS" [Date on the state of atmospheric air in the settlements of the Irkutsk region in 2022. Information on the state of environmental pollution in the territory of the Irkutsk Department for Hydrometeorology and Environmental Monitoring]. URL: https://www.irmeteo.ru/index.php?id=5, access date 03.08.2023 [in Russian]. Rosgidromet Bajkal. Informacija o zagrjaznenii okruzhajushhej sredy v rajone ozera Bajkal [Roshydromet Baikal. Information on environmental pollution in the area of Lake Baikal]. URL: http://www.feerc.ru/ baikal/ru/monitoring/air/bulletin, access date 03.08.2023 [in Russian].
Bjujul' A., Cjoffel' P. SPSS: iskusstvo obrabotki informacii. Analiz statisticheskih dannyh i vosstanovlenie skrytyh zakonomernostej [SPSS: The Art of Information Processing. Analyzing Statistical Date and Recovering Hidden Patterns]. Transl. from Deutsch. — SPb: OOO "DiaSoftJuP", 2005. 608 p. [in Russian]. Chaddock R. E. Principles and methods of statistics. Boston, New York, [etc.]. 1925. 471 p. Postanovlenie glavnogo sanitarnogo vracha RF ot 28.01.2021 g. No. 2 "Ob utverzhdenii sanitarnyh pravil i norm SanPiN 1.2.3685—21 "Gigienicheskie normativy i trebovanija k obespecheniju bezopasnosti i (ili) bez-vrednosti dlja cheloveka faktorov sredy obitanija" [Resolution of the Chief Sanitary Doctor of the Russian Federation of January 28, No. 2. (2021), "On approval of sanitary rules and norms 1.2.3685—21 "Hygienic standards and requirements for ensuring the safety and (or) harmlessness of environmental factors for humans"] [in Russian]. URL: https://docs.cntd.ru/document/573500115, access date 03.08.2023.
13. Ukaz Prezidenta RF ot 19.04.2017 No. 176 "O Strategii jekologicheskoj bezopasnosti Rossijskoj Federacii na period do 2025goda" [Decree of the President of the Russian Federation of April 19, No. 176. (2017), "On the Strategy for Environmental Security of the Russian Federation for the period up to 2025"]. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/41879, access date 03.08.2023 [in Russian].
9.
10.
11. 12.
41
