Новая модель обнаружения загрязнения воздуха обещает более точную картину

Исследователи из Университета Восточной Англии (UEA) разработали новый метод, позволяющий обнаруживать загрязняющие вещества воздуха, которые ранее ускользали от мониторинга. Это обещает дать более полную картину для населения и разработки политики.

В настоящее время оценка качества воздуха основана на данных с высоким уровнем неопределенности, что может приводить к ошибочным политическим решениям и негативным последствиям для здоровья. Суточный индекс качества воздуха (DAQI), который информирует людей об уровне загрязнения, рассчитывается только на основе концентраций измеряемых загрязнителей, что может не отражать реальную ситуацию. Учёные проанализировали данные со станций мониторинга по Великобритании, чтобы создать статистические модели для расчёта отсутствующих концентраций загрязнителей. Ведущий исследователь, доктор Ведад Алахамаде, отмечает, что текущий DAQI может пропускать значительные эпизоды загрязнения, если станции в определённой области не регистрируют все загрязняющие вещества, что делает предупреждения о здоровье неточными.

Новая модель позволяет получить более полную картину и выявить эпизоды загрязнения, которые были зафиксированы на одних станциях, но пропущены на других из-за отсутствия данных. Она может оценивать значения там, где измерения не проводились, и помогает понять, где требуются дополнительные замеры. В исследовании использовались данные сети AURN за 2015–2018 годы, включающие 169 станций. Основными загрязнителями для оценки в Великобритании являются озон (O₃), диоксид азота (NO₂), взвешенные частицы PM2.5 и PM10, а также диоксид серы (SO₂), хотя в данном исследовании SO₂ не рассматривался. Сложность анализа заключается в разном поведении загрязнителей, сезонных вариациях и пробелах в данных из-за простоев оборудования. Цель работы — предоставить более реалистичный DAQI, поскольку расчёт только по наблюдаемым данным может давать ложное представление о качестве воздуха.