Trazado de fuentes de PM2.5 en un área metropolitana utilizando una red de monitoreo de calidad del aire de bajo costo: Estudio de caso de Denver, Colorado, EE. UU
Autores: Afshar-Mohajer, Nima; Shaban, Mirella
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Subcategoría
Astronomía
Palabras clave
Apportionamiento de fuentes
Contaminantes del aire
Sensores de PM de bajo costo
Velocidad del viento
Dirección del viento
Modelado de trayectorias de retroceso
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 7
Citaciones: Sin citaciones
Las evaluaciones de la calidad del aire a menudo requieren la atribución de fuentes de los contaminantes del aire observados en el sitio receptor. Los modelos convencionales de atribución de fuentes están sujetos a altas incertidumbres debido a la falta de perfiles de emisión precisos de todas las fuentes contribuyentes y a un número limitado de mediciones en los sitios receptores. Los avances recientes en el desarrollo y la aplicación de sensores de PM de bajo costo han facilitado la formación de una base de datos más robusta con un mayor número de mediciones por ubicación y tiempo. El objetivo principal de este estudio es combinar una gran base de datos de registros de concentración de PM con registros de sensores de bajo costo en Denver, Colorado, durante enero de 2021. Utilizando la velocidad y dirección del viento en los receptores, desarrollamos una herramienta de visualización para el rastreo de fuentes de PM con análisis estadísticos resultantes y modelado de trayectorias. Para este propósito, se utilizó una combinación de paquetes de scripts de R internos y existentes junto con el modelo de trayectoria de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA) y los kits de herramientas climáticas y meteorológicas. En general, los resultados muestran que las mediciones de PM obtenidas de una red de sensores de PM incorporados con datos de campo de viento horarios, que son de acceso público, pueden proporcionar una herramienta de detección poderosa para descubrir las vías de transporte de PM antes de requerir enfoques costosos de atribución de fuentes. La fracción de concentración de PM detectada por cada sensor en relación con la dirección del viento y los intervalos de velocidad se cuantificó utilizando este método. Los resultados del análisis de clúster identificaron los grupos de áreas en relación con los intervalos de velocidad y dirección del viento, lo que ilumina cuán lejos y en qué dirección se encuentran las fuentes contaminantes. Finalmente, las salidas del modelado de trayectorias ilustraron la ruta exacta de viaje de los paquetes de aire cargados de PM de cada día hacia cada sensor.
Descripción
Las evaluaciones de la calidad del aire a menudo requieren la atribución de fuentes de los contaminantes del aire observados en el sitio receptor. Los modelos convencionales de atribución de fuentes están sujetos a altas incertidumbres debido a la falta de perfiles de emisión precisos de todas las fuentes contribuyentes y a un número limitado de mediciones en los sitios receptores. Los avances recientes en el desarrollo y la aplicación de sensores de PM de bajo costo han facilitado la formación de una base de datos más robusta con un mayor número de mediciones por ubicación y tiempo. El objetivo principal de este estudio es combinar una gran base de datos de registros de concentración de PM con registros de sensores de bajo costo en Denver, Colorado, durante enero de 2021. Utilizando la velocidad y dirección del viento en los receptores, desarrollamos una herramienta de visualización para el rastreo de fuentes de PM con análisis estadísticos resultantes y modelado de trayectorias. Para este propósito, se utilizó una combinación de paquetes de scripts de R internos y existentes junto con el modelo de trayectoria de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA) y los kits de herramientas climáticas y meteorológicas. En general, los resultados muestran que las mediciones de PM obtenidas de una red de sensores de PM incorporados con datos de campo de viento horarios, que son de acceso público, pueden proporcionar una herramienta de detección poderosa para descubrir las vías de transporte de PM antes de requerir enfoques costosos de atribución de fuentes. La fracción de concentración de PM detectada por cada sensor en relación con la dirección del viento y los intervalos de velocidad se cuantificó utilizando este método. Los resultados del análisis de clúster identificaron los grupos de áreas en relación con los intervalos de velocidad y dirección del viento, lo que ilumina cuán lejos y en qué dirección se encuentran las fuentes contaminantes. Finalmente, las salidas del modelado de trayectorias ilustraron la ruta exacta de viaje de los paquetes de aire cargados de PM de cada día hacia cada sensor.