## Pendugaan Tingkat Keasaman Air Hujan Berdasarkan Konsentrasi Pencemar Udara Ambien (Studi Kasus : DKI Jakarta)
The Estimation of Rainwater Acidity Level based on the Ambient Air Pollutants Concentration (Case Study: DKI Jakarta)
Ana Turyanti * dan Chaerunnisa Departemen Geofisika dan Meteorologi, Gedung FMIPA, IPB, Jl. Meranti Wing 19 Lv.4 Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
A R T I C L E I N F O
Article history: Received 28 January 2017 Received in revised from 13 June 2017 Accepted 29 September 2017
doi: 10.29244/j.agromet.31.2.71-79

## Keywords:
Acid rain Air quality model H enry’s law Wet deposition
WRF-Chemistry
A B S T R A C T
Nowadays, acid rain is a common phenomenon occurring in metropolitan city, such as  Jakarta.  Human  activities  including  transportation  and  industries  in  and surrounding this city have increased pollutants in the atmosphere, which lead to an increased of acid rain events. Analyzing on rainwater pH is common approach to assess whether an acid rain occurs or not. However, information on this pH value for greater Jakarta is limited. Here we used a combined of Henry's law approach and Weather Research Forecasting-Chemistry (WRF-Chem) to estimate rainwater pH in Jakarta. The WRF-Chem was employed  to  generate SO 2 and NO 2 concentrations. Results showed that rainwater pH is below the threshold (pH = 5.6) in observation and modeling (Henry’s approach) throughout greater Jakarta. Rainwater pH showed a  diurnal fluctuation with low value during night  and morning, but  high value at afternoon. Likely, season contributed to distribution of acid rain. Based on Henry’s approach, some regions (Bundaran HI, Kebon Jeruk, and Jagakarsa) revealed a high potency of acid rain for rainy season as indicated by the H + concentration. On other hand, a high potency of acid rain during dry season was observed in Kelapa Gading and Bundaran HI. Our findings indicated that traffic may influence on rain acid events as shown by a high H + concentration in Bundaran HI both dry and wet seasons.

## PENDAHULUAN
Atmosfer  terdiri  dari  beberapa  gas  dengan jumlah  yang  bervariasi  dari  waktu  ke  waktu,  dan beberapa  gas  berjumlah  konstan.  Beberapa  jenis  gas dengan  komposisi  berubah-ubah  yaitu  H 2 ,  CH 4 ,  N 2 O, dan  CO,  sedangkan  gas  dengan  komposisi  sangat berubah-ubah antara lain O 3 , NO 2 , NH 3 , SO 2 , H 2 S, COS, dan H 2 O (Fowler David et al., 2013; Monks et al., 2015; Nesaratnam and Taherzadeh, 2014). Gas tersebut dapat dihasilkan  oleh  alam  (Thangarajan  et  al.,  2013; Vanderkluysen et al., 2014; Werner et al., 2013) maupun aktivitas manusia  (Cook  et al., 2013; May et al., 2014; Miller et al., 2013). Apabila gas-gas yang berubah-ubah di atmosfer meningkat secara lokal maupun global dan dapat menurunkan kualitas udara ambien (Brauer et al., 2016), atau disebut sebagai pencemaran udara.
* Corresponding author: aturyanti@gmail.com
Pencemaran udara yang terjadi akan berpengaruh  pada  proses  fisik  maupun  kimia  pada lapisan  atmosfer,  salah  satunya  yaitu  deposisi  asam (Vet  et  al.,  2014).  Konsentrasi  pencemar  di  lapisan atmosfer  dapat  berkurang  melalui  deposisi,  yaitu penurunan  konsentrasi  pencemar  karena  pindah  ke permukaan,  baik  sebagai  deposisi  kering  maupun deposisi basah (Connan et al., 2013; Kryza et al., 2012; Pan et al., 2012; Pan and Wang, 2015).  Deposisi basah dapat  menyebabkan  masalah  baru  yaitu  hujan  asam. Hujan  asam  dapat  menyebabkan  korosi  (Chen  et  al., 2013; Gerengi et al., 2016; Yang et al., 2012), berdampak buruk teradap kesehatan (Pagano et al., 2015), kerugian dalam bidang lingkungan atau kehutanan (Wang et al., 2013), pertanian (Wang et al., 2014), dan material (Chen et al., 2013).
Salah  satu  indikator  dalam  menganalisis  hujan asam  adalah  nilai  pH  air  hujan.  Batas  normal  pH  air
hujan  adalah  5.6,  apabila  air  hujan  memiliki  pH  di bawah 5.6 dianggap sebagai hujan asam (Charlson and Rodhe, 1982). Sumber utama hujan asam adalah jenis zat pencemar SO 2 dan NO 2 , karena gas tersebut dapat membentuk  asam  kuat  yang  dapat  mempengaruhi kualitas air hujan di suatu wilayah.  Wilayah Indonesia yang berpotensi tinggi mengalami hujan asam adalah kawasan  kota  besar  (Jakarta,  Bandung,  Kototabang) dan kawasan industri (Cikarang dan Serpong). Daerah Khusus Ibukota (DKI) Jakarta merupakan wilayah yang padat  penduduk,  transportasi,  dan  kegiatan  industri sehingga  wilayah  tersebut  memiliki  konsentrasi  zat asam yang tinggi di atmosfer (Both et al., 2013; Santoso et  al.,  2013).  Gas  NO 2 dan  SO 2 merupakan  sumber pencemar utama yang dapat menyebabkan hujan asam (Dubey, 2013). Hal ini menjadikan wilayah DKI Jakarta sebagai  salah  satu  wilayah  yang  perlu  dikaji  tingkat keasaman pada air hujan.
Ketersediaan data derajat keasaman air hujan di berbagai  kota  di  Indonesia  yang  masih  kurang, terutama  DKI  Jakarta,  menjadi  salah  satu  masalah dalam proses analisis hujan asam lokal. Daerah urban seperti kawasan industri, pemukiman dan transportasi memiliki peluang yang lebih besar terjadi hujan asam dibandingkan  dengan  daerah  rural  (Ge  et  al.,  2016), sehingga diperlukan data yang lengkap untuk analisis lanjutan.  Dalam  mengatasi  masalah  tersebut, pendekatan  hukum  Henry  (Mackay  and  Shiu,  1981) dapat  dgunakan  untuk  menganalisis  keasaman  air hujan berdasarkan data kualitas udara ambien. Namun, data kualitas udara ambien juga  tidak  tersedia dalam periode  yang  mencukupi  untuk  analisis,  sehingga
digunakan  pemodelan  kualitas  udara  untuk mensimulasikan data zat pencemar yang mempengaruhi  kualitas  udara.  Salah  satu  pemodelan kualitas udara adalah WRF-Chem, yaitu model Weather and Research Forecasting (WRF) yang mensimulasikan emisi, transportasi, pencampuran dan transformasi gas kimia  dan  aerosol  di  atmosfer  bersamaan  dengan kondisi  meteorologinya.  Penelitian  ini  melakukan pendugaan  konsentrasi  zat  pencemar  udara  di  DKI Jakarta menggunakan WRF-Chem, dan analisis tingkat keasaman air hujan dengan pendekatan hukum Henry.

## METODE PENELITIAN

## Waktu dan Tempat Penelitian
Wilayah kajian penelitian ini adalah DKI Jakarta dengan letak geografis 106° 22’42” – 106° 58’18” BT dan 5° 19’12” – 6° 23’54” LS (Gambar 1). DKI Jakarta memiliki lima Stasiun Pemantau Kualitas Udara (SPKU) dibawah pengelolaan  Badan  Pengelolaan  Lingkungan  Hidup Daerah (BPLHD) DKI Jakarta yaitu DKI 1 (Bundaran HI), DKI 2 (Kelapa Gading), DKI 3 (Jagakarsa), DKI 4 (Lubang Buaya),  dan  DKI  5  (Kebon  Jeruk).  Periode  penelitian pada  tanggal 10-15  Februari  (musim hujan) dan 8-13 Agustus (musim kemarau) tahun 2010-2013.

## Bahan dan Alat Penelitian
Jenis  data  yang  digunakan  untuk  penelitian ditampilkan dalam Tabel 1. Alat yang digunakan dalam pengolahan  data  dan  analisis  adalah  seperangkat komputer yang dilengkapi dengan perangkat lunak Ms. Office 2016, WRF-Chem dan GrADS.

## Tabel 1 Jenis dan sumber data penelitian
Pemodelan  Kualitas  Udara  menggunakan  WRF- Chem
Pada  penelitian  ini  digunakan  WRF-Chem  3.5 yang terdiri dari tiga program utama, yaitu  WRF Pre- Processing System (WPS) untuk tahap pre-processing, WRFV3  untuk  mengkopel  dengan  data  emisi,  dan ARW post  untuk  tahap  post-processing.  Simulasi dilakukan menggunakan domain yang beresolusi 4 km wilayah DKI Jakarta dengan posisi geografis 106° 22’42” – 106° 58’18”  BT  dan  5 ° 19’12”  – 6° 23’54”  LS.  Periode yang  dilakukan  pada  pemodelan  yaitu  tanggal  10-15 Februari 2010 dan 8-13 Agustus 2010. Data input yang digunakan  dalam  pemeodelan  ini  adalah  data meteorologi dan emisi global. Data meteorologi global berupa Global Forecasting Systems (GFS) periode 10- 15  Februari  2010  dan  8-13  Agustus  2010  dengan resolusi 0.5° serta inisial data jam 00 UTC. Data emisi global  menggunakan  data  emisi  yang  didapat  dari Emission  Database  for  Global  Atmosphere  Research (EDGAR) HTAP tahun 2010.

## Ekstraksi Output Model
Data  keluaran  model  WRF-Chem  diekstrak dengan  menggunakan software  GrADS  untuk mendapatkan  data  berupa  angka  konsentrasi pencemar  di  setiap  titik  berdasar  lima  Stasiun Pemantau Kualitas Udara yang ada di DKI Jakarta. Data- data ini kemudian digunakan untuk menduga nilai pH air hujan.

## Pendugaan Nilai pH Air Hujan
Nilai  pH  merupakan  indikator  keasaman  air. Pendugaan  nilai  pH  air  hujan  dalam  penelitian  ini dilakukan  berdasarkan  pendekatan  hukum  Henry, menggunakan  data  observasi  kualitas  udara  ambien SO 2 dan NO 2 dari lima SPKU BPLHD DKI Jakarta.  Selain itu, digunakan pula data konsentrasi pencemar SO 2 dan NO 2 hasil  luaran  model  WRF-Chem  yang  telah diekstrak. Pendugaan dilakukan pada musim hujan dan musim  kemarau.    Musim  hujan  diwakili  oleh  bulan Februari,  dan  musim  kemarai  diwakili  oleh  bulan Agustus.
Nilai  pH  merupakan  nilai  logaritma  dari konsentrasi  H + .    yang  terkandung  dalam  larutan.
Penentuan nilai konsentrasi  H + menggunakan hukum Henry pada Persamaan (1) sampai (3) (Kurniawan, 2011).
𝑆𝑂 2 ∶ [ H + ] = 2 𝑥 ( 𝐾 1 𝑥 𝐾 𝐻 𝑥 𝑝𝑆𝑂 2 ) 0.5 (1)
𝑁𝑂 2 ∶ [ H + ] = 𝐾 𝐻 𝑥 𝑝𝑁𝑂 2 (2)
𝐴𝑘𝑢𝑚𝑢𝑙𝑎𝑠𝑖 [H + ] = [2 𝑥 (𝐾 1 𝑥 𝐾 𝐻 𝑥 𝑝𝑆𝑂 2 ) 0.5 ] + (𝐾 𝐻 𝑥 𝑝𝑁𝑂 2 ) (3)
Dimana pSO 2 adalah  tekanan  gas  SO 2 (atm), pNO 2 tekanan gas NO 2 (atm), [H + ] adalah konsentrasi H + , K 1 konstanta  disosiasi  atau  konstanta  kesetimbangan (mol/l), K H konstanta  Henry  atau  konstanta  pelarutan gas (mol/l/atm).  Nilai konstanta Henry dan konstanta disosiasi dalam penelitian ini menggunakan konstanta pada  suhu  standar  yaitu  suhu  25°C.  Tabel  konstanta Henry dan konstanta disosiasi tercantum pada Tabel 2.
Tabel 2 Konstanta Henry dan konstanta disosiasi pada suhu 298 K (25°C)

## Sumber : Seinfeld and Pandis (2006)
Konsentrasi  pencemar  udara  bervariasi  selama 24 jam, oleh karena itu pendugaan nilai pH dilakukan 24 jam sesuai data yang didapatkan dari hasil observasi maupun  pemodelan.    Nilai  konsentrasi  SO 2 dan  NO 2 dirata-ratakan  menjadi  data  per  jam  selama  24  jam, sehingga  fluktuasi  nilai  keasaman  air  hujan  dapat dianalisis.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Nilai pH Air Hujan berdasar data SO 2 dan NO 2 luaran model WRF-Chem
Berdasar  luaran  model  WRF-Chem  berupa konsentrasi SO 2 dan NO 2 , nilai  pH  air  hujan  di 5 titik stasiun pemantauan kualitas udara (SPKU) DKI Jakarta dianalisis, baik secara spasial maupun temporal.  Secara temporal dari waktu ke waktu menunjukkan pola yang sama di semua SPKU, pH rendah pada malam hingga pagi hari dan meningkat pada siang hari.  Hal ini berarti apabila terjadi hujan, keasaman curah hujan yang turun
pada  sore  hari  cenderung  lebih  asam  daripada  siang hari.  Hasil estimasi pH menunjukkan nilai maksimum 5 di  semua  SPKU  baik  pada  bulan  Februari  maupun Agustus.  Hal ini menunjukkan fenomena hujan asam sudah terjadi.

## Fluktuasi diurnal pH air hujan
Potensi hujan asam dapat dianalisis dari tingkat keasaman air hujan di suatu daerah. Kondisi rata-rata per jam pH air hujan untuk melihat potensi hujan asam selama periode pemodelan  di lima SPKU ditunjukkan pada Gambar 2. Fluktuasi pH air hujan rata-rata per jam selama  periode  pemodelan  pada  bulan  Februari menunjukkan pola yang sama di semua SPKU (Gambar 2a). Namun nilai pH terendah di setiap jam pemodelan tidak selalu pada SPKU yang sama. Rata-rata pH pada malam hingga pagi hari, yaitu pukul 22:00 sampai 6:00, terendah berada di daerah Bundaran HI (DKI1) dengan pH  terendah  sebesar  4.47.  Pada  pukul  10:00  sampai
20:00  WIB,  pH  terendah  berada  di  daerah  Jagakarsa (DKI3) dengan pH terrendah sebesar 4.63.
Pada bulan Agustus (Gambar 2b) fluktuasi rata- rata  pH  per  jam  selama  periode  pemodelan  juga cenderung  memliki  pola  yang  cenderung  sama  di setiap SPKU.  Nilai pH rendah pada pukul 20:00-07:00 WIB  dan  meningkat  pada  pukul  08:00  serta  mulai menurun  pada  pukul  20:00  WIB.  Pada  pukul  00:00- 07:00  WIB  dan  21:00-24:00  WIB  hampir  semua  SPKU memiliki nilai pH yang sama namun pada pukul 13:00- 19:00 WIB daerah Jagakarsa memiliki pH terendah.
Terdapat  sedikit  perbedaan  pola  antara  bulan Agustus  dengan  Februari.  Pada  bulan  Agustus peningkatan nilai pH terjadi pukul 08.00 WIB, dengan peningkatan  perlahan,  hingga  maksimum  tercapai pada sekitar pukul 16.00 WIB, sedangkan pada bulan Februari, nilai pH sudah terjadi peningkatan pada pukul 07.00 WIB dengan pola yang cepat hingga pukul 10.00 WIB, lalu stabil besarannya sampai sekitar pukul 17.00 WIB.
Gambar 2 Rata-rata per jam pH air hujan pada periode pemodelan (a) bulan Februari dan (b) bulan Agustus. DKI1 menunjukkan daerah Bundaran HI, DKI2 daerah Kelapa  Gading, DKI3 daerah Jagakarsa, DKI4 daerah Lubang Buaya, DKI5 daerah Kebon Jeruk.

## Sebaran Spasial Tingkat Keasaman Air Hujan
Pola  sebaran  spasial  potensi  hujan  asam  di wilayah DKI hasil luaran model WRF-Chem ditunjukkan pada  Gambar  3.    Pada  luaran  ini  digunakan  nilai
konsentrasi  H + sebagai  parameter  untuk  menduga potensi  hujan  asam.    Hasil  luaran  model  WRF-Chem berupa  data  konsentrasi  gas  SO 2 dan  NO 2 yang kemudian diolah menjadi konsentrasi H + untuk melihat
sebaran potensi hujan asam menggunakan pendekatan hukum Henry. Sebaran konsentrasi H + rata-rata selama periode  pemodelan  bulan  Februari  dan  Agustus disajikan dalam Gambar 3(a) dan 3(b).  Nilai konsentrasi
H + rendah (biru) menunjukkan nilai pH besar, sehingga potensi  hujan  asam  tinggi  pada  peta  dengan  warna merah.
Gambar 3 Sebaran rata-rata konsentrasi H + DKI Jakarta (a) bulan Februari dan (b) bulan Agustus Pada bulan Februari, lokasi dengan konsentrasi H + yang rendah berada di sekitar Jakarta bagian utara. Daerah  Kelapa  Gading  dan  Lubang  Buaya  memiliki
konsentrasi  H + yang  rendah  sehingga  daerah-daerah ini memiliki rendahnya potensi hujan asam. Sedangkan daerah  yang  memiliki  konsentrasi  H + yang  tinggi
berada  di  sekitar  Jakarta  bagian  tengah  dan  selatan. Daerah  ini  berada  di  Bundaran  HI,  Kebon  Jeruk,  dan Jagarkasa.  Hal  ini  menunjukkan  daerah-daerah tersebut memiliki potensi yang lebih tinggi terjadinya hujan asam.
Pada  bulan Agustus, lokasi dengan konsentrasi H + yang tinggi berada hampir di seluruh daerah Jakarta. Hal ini menunjukkan pada musim kemarau konsentrasi SO 2 dan  NO 2 tinggi,  sehingga  apabila  terjadi  hujan potensi  terjadi  hujan  asam  terjadi  di  semua  wilayah. Berdasar Gambar 3 (b), daerah Bundaran HI dan Kelapa Gading  memiliki  konsentrasi  H + tertinggi  dibanding dengan SPKU lainnya, sehingga daerah-daerah ini lebih berpotensi terjadinya hujan asam pada musim kemarau.
Estimasi Tingkat Keasaman Air Hujan di DKI Jakarta berdasar Data Observasi Konsentrasi SO 2 dan NO 2 Tingkat keasaman air hujan yang didapat dari perhitungan menggunakan pendekatan hukum Henry
berdasar data kualitas udara ambien di lima SPKU DKI Jakarta  disajikan  dalam  Gambar  4.  Gambar  ini menunjukkan pH air hujan di DKI Jakarta memiliki nilai di  bawah  5.6,  sesuai  dengan  hasil  estimasi menggunakan model WRF-Chem.  Hal ini menunjukkan DKI  Jakarta,  terutama  di  lima  daerah  SPKU,  air  hujan pada  periode  observasi  bulan  Februari  dan  Agustus telah  masuk  kategori  hujan  asam.  Berdasar  observasi pada bulan Februari, daerah yang memiliki pH air hujan terendah di DKI Jakarta adalah daerah Kelapa Gading dengan pH terendah 4.75 pada pukul 14:00 dan daerah yang  memiliki  pH  air  hujan  tertinggi  adalah  Kebon Jeruk  dengan  pH  tertinggi  5.25  pada  pukul  17:00 (Gambar  4a).  Pada  bulan  Agustus,  daerah  yang memiliki  pH  air  hujan  terendah  pada  saat  pada  pagi hari  adalah  Kelapa  Gading  (DKI2)  dengan  nilai  pH terendah  4.49,  dan  pada  siang  hingga  malam  hari adalah daerah Bundaran HI (DKI1) dengan pH terendah sebesar 4.56.
Gambar 4 Nilai pH air hujan rata-rata per jam pada (a) bulan Februari dan (b) bulan Agustus. DKI1 menunjukkan daerah Bundaran HI, DKI2 daerah Kelapa Gading, DKI3 daerah Jagakarsa, DKI4 daerah Lubang Buaya, DKI5 daerah Kebon Jeruk.
Pada  siang  hari  kondisi  konsentrasi  SO 2 dan NO 2 terakumulasi di sekitar Bundaran HI. Hal ini dapat terjadi  karena  daerah  Bundaran  HI  secara  umum merupakan daerah terbangun dengan banyak gedung sehingga jenis permukaan didominasi oleh permukaan beton.  Kondisi  ini  pada  siang  hari  berpotensi menyebabkan  suhu  udara  tinggi  dan  tekanan  udara lebih rendah, sehingga massa udara akan bergerak dan terkumpul  di  pusat  kota.    Jika  terjadi  pembentukan awan  yang  intensif  dan  turun  hujan,  maka  potensi reaksi  asam  akan  lebih  besar,  terbentuk  hujan  asam. Hal ini dapat terjadi dengan asumsi adveksi awan tidak jauh dari sekitar Bundaran HI.

## KESIMPULAN
Tingkat keasaman air hujan yang dihasilkan dari output model WRF-Chem memiliki variasi diurnal yang sama pada saat musim hujan dan musim kemarau. Nilai pH  air  hujan  rendah  pada  saat  pagi  dan  malam  hari, sedangkan pada saat siang dan sore hari pH air hujan cenderung  tinggi.  Sebaran  konsentrasi  H+  yang didapat  menunjukkan  bahwa  daerah  Bundaran  HI, Kebon  Jeruk,  dan  Jagarkasa  memiliki  potensi  hujan asam yang tinggi pada saat musim hujan, serta pada musim  kemarau  semua  SPKU  memiliki  potensi  hujan asam  yang  tinggi.  Sedangkan  tingkat  keasaman  air hujan yang dihasilkan dari data observasi konsentrasi gas SO 2 dan NO 2 didapat nilai pH di bawah 5.6 untuk lima SPKU di DKI Jakarta.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terimakasih  disampaikan  kepada  pihak Badan  Pengelola  Lingkungan  Hidup  Daerah  (BPLHD) DKI  Jakarta  atau  saat  ini  disebut  sebagai  Dinas Lingkungan  Hidup  (DLH)  Provinsi  DKI  Jakarta,  untuk penggunaan  data  kualitas  udara  ambien  sebagai pembanding pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Both,  A.F.,  Westerdahl,  D.,  Fruin,  S.,  Haryanto,  B., Marshall,  J.D.,  2013.  Exposure  to  carbon monoxide,  fine  particle  mass,  and  ultrafine particle  number  in  Jakarta,  Indonesia:  Effect  of commute  mode.  Science  of  The  Total Environment 443, 965 – 972. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2012.10.082
Brauer, M., Freedman, G., Frostad, J., van Donkelaar, A.,
Martin, R.V., Dentener, F., Dingenen, R. van, Estep, K.,  Amini,  H.,  Apte,  J.S.,  Balakrishnan,  K., Barregard,  L.,  Broday,  D.,  Feigin,  V.,  Ghosh,  S., Hopke, P.K., Knibbs, L.D., Kokubo, Y., Liu, Y., Ma, S., Morawska, L., Sangrador, J.L.T., Shaddick, G., Anderson,  H.R.,  Vos,  T.,  Forouzanfar,  M.H.,
Burnett,  R.T.,  Cohen,  A.,  2016.  Ambient  Air Pollution  Exposure  Estimation  for  the  Global Burden of Disease 2013. Environ. Sci. Technol. 50, 79 – 88. https://doi.org/10.1021/acs.est.5b03709 Charlson, R.J., Rodhe, H., 1982. Factors controlling the acidity of natural rainwater. Nature 295, 683. Chen,  M.-C.,  Wang,  K.,  Xie,  L.,  2013.  Deterioration mechanism of cementitious materials under acid rain attack. Engineering Failure Analysis 27, 272 – 285.
https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2012.08.00 7
Connan, O., Maro, D., Hébert, D., Roupsard, P., Goujon, R., Letellier, B., Le Cavelier, S., 2013. Wet and dry deposition of particles associated metals (Cd, Pb, Zn, Ni, Hg) in a rural wetland site, Marais Vernier, France.  Atmospheric  Environment  67,  394 – 403. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2012.11.029 Cook,  J.,  Nuccitelli,  D.,  Green,  S.A.,  Richardson,  M.,
Winkler, B., Painting, R., Way, R., Jacobs, P., Skuce, A.,  2013.  Quantifying  the  consensus  on anthropogenic  global  warming  in  the  scientific literature.  Environmental  Research  Letters  8, 024024.
Dubey,  D.S.,  2013.  Acid  Rain-The  Major  Cause  of Pollution:  Its  Causes,  Effects  and  Solution. International  Journal  of  Scientific  Engineering and Technology 4.
Fowler David, Coyle Mhairi, Skiba Ute, Sutton Mark A., Cape  J.  Neil,  Reis  Stefan,  Sheppard  Lucy  J., Jenkins Alan, Grizzetti Bruna, Galloway James N., Vitousek  Peter,  Leach  Allison,  Bouwman Alexander  F.,  Butterbach-Bahl  Klaus,  Dentener Frank,  Stevenson  David,  Amann  Marcus,  Voss Maren,  2013.  The  global  nitrogen  cycle  in  the twenty-first  century.  Philosophical  Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences 368, 20130164. https://doi.org/10.1098/rstb.2013.0164 Ge, B., Wang, Z., Gbaguidi, A.E., Zhang, Q., 2016. Source Identification of Acid Rain Arising over Northeast China: Observed Evidence and Model Simulation. Aerosol and Air Quality Research 16, 1366 – 1377. https://doi.org/10.4209/aaqr.2015.05.0294 Gerengi,  H.,  Bereket,  G.,  Kurtay,  M.,  2016.  A morphological and electrochemical comparison of  the  corrosion  process  of  aluminum  alloys under simulated acid rain conditions. Journal of the  Taiwan  Institute  of  Chemical  Engineers  58, 509 – 516. https://doi.org/10.1016/j.jtice.2015.05.023
Kryza,  M.,  Werner,  M.,  Dore,  A.J.,  Bła ś ,  M.,  Sobik,  M., 2012.  The  role  of  annual  circulation  and precipitation  on  national  scale  deposition  of
atmospheric  sulphur  and  nitrogen  compounds. Journal of Environmental Management 109, 70 – 79. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2012.04.048 Kurniawan, A., 2011. PEMBUATAN MODEL SEDERHANA PENGARUH  GAS  CO  ,SO  DAN  NO  2  2  2 TERHADAP  TINGKAT  KEASAMAN  AIR  HUJAN. Jurnal Meterorologi dan Geofisika 12, 43 – 52. Mackay, D., Shiu, W.Y., 1981. A critical review of Henry’s law  constants  for  chemicals  of  environmental interest.  Journal  of  Physical  and  Chemical Reference Data 10, 1175 – 1199. https://doi.org/10.1063/1.555654
May,  A.A.,  Nguyen,  N.T.,  Presto,  A.A.,  Gordon,  T.D., Lipsky, E.M., Karve, M., Gutierrez, A., Robertson, W.H., Zhang, M., Brandow, C., Chang, O., Chen, S., Cicero-Fernandez,  P.,  Dinkins,  L.,  Fuentes,  M., Huang,  S.-M.,  Ling,  R.,  Long,  J.,  Maddox,  C., Massetti, J., McCauley, E., Miguel, A., Na, K., Ong, R., Pang, Y., Rieger, P., Sax, T., Truong, T., Vo, T., Chattopadhyay, S., Maldonado, H., Maricq, M.M., Robinson,  A.L.,  2014.  Gas-  and  particle-phase primary emissions from in-use, on-road gasoline and diesel vehicles. Atmospheric Environment 88, 247 – 260.
https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2014.01.046
Miller,  S.M.,  Wofsy,  S.C.,  Michalak,  A.M.,  Kort,  E.A.,
Andrews,  A.E.,  Biraud,  S.C.,  Dlugokencky,  E.J., Eluszkiewicz, J., Fischer, M.L., Janssens-Maenhout, G.,  Miller,  B.R.,  Miller,  J.B.,  Montzka,  S.A.,
Nehrkorn, T., Sweeney, C., 2013. Anthropogenic emissions of methane in the United States. Proc Natl Acad Sci USA 110, 20018. https://doi.org/10.1073/pnas.1314392110 Monks,  P.S.,  Archibald,  A.T.,  Colette,  A.,  Cooper,  O.,
Coyle, M., Derwent, R., Fowler, D., Granier, C., Law, K.S.,  Mills,  G.E.,  Stevenson,  D.S.,  Tarasova,  O., Thouret, V., Schneidemesser, E. von, Sommariva, R.,  Wild,  O.,  Williams,  M.L.,  2015.  Tropospheric ozone and its precursors from the urban to the global  scale  from  air  quality  to  short-lived climate  forcer.  Atmospheric  Chemistry  and Physics 15, 8889 – 8973.
Nesaratnam,  S.T.,  Taherzadeh,  S.,  2014.  Air  Quality Management. John Wiley & Sons Ltd., Chichester. Pagano, G., Aliberti, F., Guida, M., Oral, R., Siciliano, A.,
Trifuoggi,  M.,  Tommasi,  F.,  2015.  Rare  earth elements in human and animal health: State of art  and  research  priorities.  Environmental Research 142, 215 – 220. https://doi.org/10.1016/j.envres.2015.06.039
Pan,  Y.P.,  Wang,  Y.S.,  2015.  Atmospheric  wet  and  dry deposition  of  trace  elements  at  10  sites  in Northern  China.  Atmospheric  Chemistry  and
Physics 15, 951 – 972.
https://doi.org/10.5194/acp-15-951-2015 Pan, Y.P., Wang, Y.S., Tang, G.Q., Wu, D., 2012. Wet and dry  deposition  of  atmospheric  nitrogen  at  ten sites in Northern China. Atmospheric Chemistry and Physics 12, 6515 – 6535. https://doi.org/10.5194/acp-12-6515-2012
Santoso,  M.,  Lestiani,  D.D.,  Markwitz,  A.,  2013. Characterization  of  airborne  particulate  matter collected at Jakarta roadside of an arterial road. Journal of Radioanalytical and Nuclear Chemistry 297,  165 – 169.  https://doi.org/10.1007/s10967- 012-2350-5
Seinfeld, J., Pandis, S., 2006. Atmospheric Chemistry and Physics :  from  Air  Pollution  to  Climate  Change Second  Edition,  2nd  ed.  A  Wiley-Interscience Publication, New York.
Thangarajan,  R.,  Bolan,  N.S.,  Tian,  G.,  Naidu,  R., Kunhikrishnan,  A.,  2013.  Role  of  organic amendment  application  on  greenhouse  gas emission  from  soil.  Science  of  The  Total Environment 465, 72 – 96. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2013.01.031
Vanderkluysen,  L.,  Burton,  M.R.,  Clarke,  A.B., Hartnett,
H.E., Smekens, J.-F., 2014. Composition and flux of  explosive  gas  release  at  LUSI  mud  volcano (East Java, Indonesia). Geochemistry, Geophysics, Geosystems 15, 2932 – 2946. https://doi.org/10.1002/2014GC005275
Vet, R., Artz, R.S., Carou, S., Shaw, M., Ro, C.-U., Aas, W., Baker,  A.,  Bowersox,  V.C.,  Dentener,  F.,  Galy- Lacaux, C., Hou, A., Pienaar, J.J., Gillett, R., Forti, M.C.,  Gromov,  S.,  Hara,  H.,  Khodzher,  T., Mahowald,  N.M.,  Nickovic,  S.,  Rao,  P.S.P.,  Reid, N.W., 2014. A global assessment of precipitation chemistry and deposition of sulfur, nitrogen, sea salt, base cations, organic acids, acidity and pH, and  phosphorus.  Atmospheric  Environment  93, 3 – 100.
https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2013.10.060 Wang,  L.,  Wang,  W.,  Zhou,  Q.,  Huang,  X.,  2014.
Combined effects of lanthanum (III) chloride and acid  rain  on  photosynthetic  parameters  in  rice. Chemosphere 112, 355 – 361. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2014.04.
069
Wang, X., Liu, Z., Niu, L., Fu, B., 2013. Long-term effects of  simulated  acid  rain  stress  on  a  staple  forest plant,  Pinus  massoniana  Lamb:  a  proteomic analysis. Trees 27, 297 – 309. https://doi.org/10.1007/s00468-012-0799-z Werner, C., Kelly, P.J., Doukas, M., Lopez, T., Pfeffer, M.,
McGimsey, R., Neal, C., 2013. Degassing of CO2, SO2, and H2S associated with the 2009 eruption
of  Redoubt  Volcano,  Alaska.  Journal  of Volcanology and Geothermal Research 259, 270 – 284. https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2012.04.012
Yang, L., Zhang, Y., Zeng, X., Song, Z., 2012. Corrosion behaviour  of  superplastic  Zn – Al  alloys  in simulated acid rain. Corrosion Science 59, 229 – 237. https://doi.org/10.1016/j.corsci.2012.03.013