Уточнение моделей загрязнения воздуха

Загрязнение воздуха воздействует на людей по-разному. В новом исследовании учёные разработали метод, который улучшает оценку того, как различные сообщества внутри городов подвергаются воздействию мелкодисперсных частиц (PM_2.5).

Глобально PM_2.5, по оценкам, является причиной 4.7 миллиона преждевременных смертей ежегодно, а в США наиболее интенсивному воздействию этих частиц подвергаются цветные сообщества. Для оценки уровня воздействия загрязнения воздуха модель Intervention Model for Air Pollution (InMAP) рассчитывает качество воздуха с высоким пространственным разрешением, особенно в густонаселенных районах. Поскольку модель может оценивать различия в воздействии загрязнения внутри городов, она полезна для разработки политики, учитывающей экологическую справедливость.

Однако InMAP занижает и завышает концентрации отдельных химических компонентов PM_2.5: она недооценивает сульфаты и переоценивает аммоний в составе частиц. В новом исследовании Галлахер и коллеги разработали метод для коррекции этих систематических ошибок.

Исследователи разработали поправочные коэффициенты для InMAP, используя данные измерений различных химических компонентов PM_2.5. Они использовали данные мониторинга загрязнения, собранные на земле Агентством по охране окружающей среды США (U.S. EPA), и спутниковые данные, обработанные Университетом Вашингтона в Сент-Луисе. Сравнение прогнозов InMAP с этими источниками данных позволило оценить и скорректировать ошибки.

Авторы протестировали работу InMAP с поправочными коэффициентами и без них, используя установленный целевой порог погрешности прогнозов в 10%. Без поправочных коэффициентов модель занижала или завышала концентрации PM_2.5 более чем на 10%. Введение специфичных для каждого города поправочных коэффициентов улучшило соответствие модели и снизило погрешность ниже порога в 10%. Кроме того, авторы обнаружили, что их метод наиболее эффективен в самых густонаселенных районах городов.

Авторы опубликовали все поправочные коэффициенты для общего пользования и рекомендуют применять их при исследовании различий в воздействии загрязнения воздуха в зависимости от расы, этнической принадлежности, дохода и других демографических характеристик.