Посмотреть или загрузить статью (Rus)
Об авторах
А.В. Скрипчинский
проспект Кулакова, 16/1 (корпус № 16), Ставрополь, Россия, 355035,
E-mail: ron1975@list.ru
Е.В. Бондарь
ул. Артема, 6, Россия, г. Ставрополь, 355017,
E-mail: evbondar68@gmail.com
В.В. Мовсесова
проспект Кулакова, 2 (корпус 23), Россия, г. Ставрополь, 355035,
E-mail: viktoriya-movsesova@yandex.ru
Аннотация
Для получения надежной оценки состояния окружающей среды городов необходимым условием является анализ качества атмосферного воздуха в ходе осуществления мониторинга. В настоящее время геоинформационный анализ позволяет выявить пространственные закономерности загрязнения атмосферного воздуха. Целью исследования является анализ степени химического загрязнения атмосферного воздуха в городах Ставрополе, Невинномысске, Пятигорске с применением геоинформационных технологий. При подготовке картографической основы жилых и промышленных зон населенных пунктов были использованы космические снимки и векторные данные. Для создания геоинформационных моделей максимальной концентрации веществ и комплексного индекса загрязнения атмосферы была создана база геоданных, которая включала атрибутивные данные о концентрации веществ в векторном слое «точек отбора проб» и обрабатывалась в программе QGIS методом взвешенных расстояний. Для всестороннего анализа были составлены картографические произведения, позволяющие оценить комплексный индекс загрязнения воздуха за каждый изучаемый год, и карта динамики индекса. В статье представлен анализ приоритетных загрязняющих веществ за 2019–2021 гг. в крупных и активно развивающихся промышленных центрах Ставропольского края: Ставрополе, Невинномысске, Пятигорске. В результате исследования установлено, что в период с 2019 по 2021 гг. уровень химического загрязнения атмосферного воздуха в этих трех городах оценивается как низкий, но зарегистрирована устойчивая тенденция к ежегодному увеличению комплексного индекса загрязнения атмосферы. В Ставрополе большой вклад в химическое загрязнение атмосферы города вносят фенол и диоксид азота, повышенные концентрации веществ отмечаются в промышленной зоне города и вдоль основных транспортных магистралей. В Невинномысске основными загрязняющими веществами являются оксид углерода, оксид азота, диоксид азота, аммиак и фенол. Наибольший вклад в химическое загрязнение атмосферы Пятигорска вносят фенол и диоксид азота. Полученные геоинформационные модели позволяют наглядно выявить основные районы загрязнения воздуха и закладывают основу для расчета показателей качества жизни в городах.
Ключ. слова
Список литературы
- Бондаренко Е.В., Филиппов А.А., Сулейманов И.Ф., Минатуллаев Ш.М. Системная оценка воздействия улично-дорожной сети на атмосферу урбанизированной территории. Научный рецензируемый журнал «Вестник СибАДИ», 2022. № 19 (2). С. 184–197. DOI: 10.26518/2071-7296-2022-19-2-184-197.
- Заалишвили В.Б., Кануков А.С., Корбесова К.В. Оценка влияния автомобильного движения транспорта на загрязнение урбанизированных территорий. Геология и геофизика Юга России, 2021. № 11 (4). С. 135–146. DOI: 10.46698/VNC.2021.53.63.011.
- Липилин Д.А., Евтушенко Д.Д. Оценка качества городской среды с применением геоинформационных систем на примере микрорайонов города Краснодара. Геология и геофизика Юга России, 2022. № 12 (3). С. 195–210. DOI: 10.46698/VNC.2022.72.93.013.
- Мовсесова В.В. Пространственное распределение приоритетных загрязнителей атмосферного воздуха, в условиях городской застройки (на примере г. Ставрополя). Современные наукоемкие технологии, 2009. № 3. С. 69–70. Электронный ресурс: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=26274 (дата обращения 14.03.2024).
- Низамутдинов Т.И, Колесникова Е.В., Алексеев Д.К. Влияние зеленых насаждений на динамику загрязнения воздуха в городах. Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Прикладная экология. Урбанистика, 2021. № 1 (41). С. 58–73. DOI: 10.15593/2409-5125/2021.01.05.
- Пашкевич М.А., Петрова Т.А. Оценка площадного загрязнения атмосферного воздуха в мегаполисе с использованием геоинформационных систем. Записки Горного института, 2017. Т. 228. С. 738–742. DOI: 10.25515/PMI.2017.6.738.
- Штриплинг Л.О., Баженов В.В., Калинин Ю.В., Нижевясов О.В. Геоинформационная система мониторинга состояния атмосферного воздуха и контроля за выбросами загрязняющих веществ предприятиями. Омский научный вестник, 2010. № 1 (94). С. 203–208.
- Apte Joshua S., Kyle P. Messier, Shahzad Gani, Michael Brauer, Thomas W. Kirchstetter, Melissa M. Lunden, Julian D. Marshall, Christopher J. Portier, Roel C.H. Vermeulen, Steven P. Hamburg high-resolution air pollution mapping with Google Street View Cars: exploiting big data. Environmental Science and Technology. 2017, V. 51. Iss. 12. P. 6999–7008. DOI: 10.1021/acs.est.7b00891.
- Basly L., Wald L. Remote sensing and air quality in urban areas. Proceedings of the 2nd international workshop on telegeoprocessing, TeleGeo’2000, Sophia Antipolis, France, May 10–12, 2000. P. 213–219.
- Chang S., Jiang Q., Zhao Y. Integrating CFD and GIS into the development of urban ventilation corridors: a case study in Changchun City, China. Sustainability, 2018, No. 10. DOI: 10.3390/su10061814.
- Feißel T., Büchner F., Kunze M., Rost J., Ivanov V., Augsburg K., Hesse D., Gramstat S. Methodology for virtual prediction of vehicle-related particle emissions and their influence on ambient PM10 in an urban environment. Atmosphere, 2022. No. 13. DOI: 10.3390/atmos13111924.
- Liang L., Gong P. Urban and air pollution: a multi-city study of long-term effects of urban landscape patterns on air quality trends. Scientific Reports, 2020. V. 10. DOI: 10.1038/s41598-020-74524-9.
- Mejri K. Monitoring de l’environnement atmosphérique en milieu urbain intégrant des images de télédétection: le cas des particules fines (PM2.5) Université de Montréal Faculté des études supérieures et postdoctorales. Janvier 2020. Web resource: https://papyrus.bib.umontreal.ca/xmlui/bitstream/handle/1866/24225/Mejri_Karim_memoire_2020.pdf?sequence=4&isAllowed=y (accessed 11.03.2024).
- Pinault L., Crouse D., Jerrett M., Brauer M., Tjepkema M. Spatial associations between socioeconomic groups and NO₂ air pollution exposure within three large Canadian cities. Environmental Research, 2016. V. 147. P. 373–382. DOI: 10.1016/j.envres.2016.02.033.
- Toja-Silva F., Chen J., Hachinger S., Hase F. CFD simulation of CO₂ dispersion from urban thermal power plant: analysis of turbulent Schmidt number and comparison with Gaussian plume model and measurements, Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 2017. V. 169. P. 177–193. DOI: 10.1016/j.jweia.2017.07.015.
- Ung A., Ranchin T., Wald L., Weber C., Hirsch J. Cartographie de la pollution de l’air: une nouvelle approche basée sur la télédétection et les bases de données géographiques. Application à la ville de Strasbourg. Photointerprétation, 2000, No. 3/4. Р. 53–63.
- Wu Q., Wang Y., Sun H., Lin H., Zhao Z. A system coupled GIS and CFD for atmospheric pollution dispersion simulation in urban blocks. Atmosphere, 2023. V. 14. Iss. 5. DOI: 10.3390/atmos14050832.
Для цитирования: Скрипчинский А.В., Бондарь Е.В., Мовсесова В.В. Мониторинг химического загрязнения атмосферного воздуха городов Ставропольского края на основе геоинформационных технологий. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Географический факультет МГУ, 2024. Т. 30. Ч. 2. С. 567–579 DOI: 10.35595/2414-9179-2024-2-30-567-579
For citation: Skripchinsky A.V., Bondar E.V., Movsesova V.V. Monitoring of chemical pollution of atmospheric air in the cities of Stavropol Region using geoinformation technologies. InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2024. V. 30. Part 2. P. 567–579. DOI: 10.35595/2414-9179-2024-2-30-567-579 (in Russian)