'Блуждающие часовые' обнаруживают новые источники загрязнения воздуха

В 2019 году атмосферные ученые из Университета Юты, Фонд защиты окружающей среды (Environmental Defense Fund, EDF) и другие партнеры добавили новый инструмент в свой арсенал мониторов качества воздуха — два автомобиля Google Street View, ставшие «блуждающими часовыми» долины Солт-Лейк-Сити для обнаружения сверхлокальных очагов загрязнения воздуха. Профессор Джон Лин разработал новый метод моделирования, который с использованием моделей ветровых потоков и статистического анализа позволяет отследить источник загрязнения с точностью, ранее недоступной для более грубых сетей мониторинга.

Исследование, проведенное под руководством Университета Юты и EDF, опубликовано в октябрьском выпуске 2023 года журнала Atmospheric Environment. Автомобили, оснащенные научным оборудованием, в период с мая 2019 по март 2020 года собирали пробы воздуха с разрешением до 200 метров, создав карту загрязнения с беспрецедентной детализацией. Данные выявили значительную пространственную изменчивость загрязнения в масштабах города.

«Большой вывод заключается в том, что существует огромная пространственная изменчивость загрязнения воздуха от одного конца квартала до другого. Могут быть большие различия в том, чем дышат люди, и этот масштаб не улавливается типичными регулирующими мониторами», — отметила соавтор исследования Тэмми Томпсон из EDF. Анализ подтвердил проблему экологической несправедливости: более высокие уровни загрязняющих веществ (NO_x, PM2.5, черный углерод) были зафиксированы в районах с более низким средним доходом и более высокой долей чернокожего населения, что является наследием исторической политики «редлайнинга».

Новый атмосферный метод моделирования был успешно протестирован на известных источниках, таких как полигон и карьер, а затем применен для идентификации ранее неизвестного источника повышенного уровня PM2.5 в промышленной зоне к югу от аэропорта Солт-Лейк-Сити. Ученые надеются, что этот подход поможет городам по всему миру выявлять источники загрязнения для более эффективного регулирования. Методология также лежит в основе инструмента Air Tracker, который помогает пользователям определить вероятный источник загрязнения воздуха в их районе.