Методология описания загрязнения атмосферного воздуха Екатеринбурга диоксидом азота методом land use regression

[гиена и санитария 2/2013

О К.М. АНТРОПОВ, А.Н. ВАРАКСИН, 2013 УДК 614.72:546.174.08]:519.84

К.М. Антропов, А.Н. Вараксин

МЕТОДОЛОГИЯ ОПИСАНИЯ ЗАГРЯЗНЕНИЯ АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА

Екатеринбурга диоксидом азота методом land use regression

ФГБУН Институт промышленной экологии УрО РАН, 620219, Екатеринбург

Приведено описание метода land use regression и результат его применения для исследования загрязнения атмосферного воздуха Екатеринбурга диоксидом азота. В статье рассмотрены трудности моделирования загрязнения атмосферного воздуха, вызванного автотранспортом, и показаны пути преодоления этих трудностей. Для описания загрязнения атмосферного воздуха Екатеринбурга были выполнены измерения концентрации NO2, собраны данные о факторах, влияющих на загрязнение атмосферного воздуха диоксидом азота, проведен статистический анализ этих данных. Была создана статистическая модель загрязнения атмосферного воздуха NO2 (коэффициент детерминации R2 = 0,70) и построена карта загрязнения.

Ключевые слова: статистические модели загрязнения атмосферного воздуха, модель land use regression, диоксид азота, автотранспорт, ГИС

K. M. Antropov, A. N. Varaksin - METHODOLOGY OF THE DESCRIPTION OF ATMOSPHERIC AIR POLLUTION BY NITROGEN DIOXIDE BY LAND USE REGRESSION METHOD IN EKATERINBURG

Federal State Budgetary Institution of Science "Institute of Industrial Ecology" of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, 620219, Ekaterinburg, Russian Federation,

This paper provides the description of Land Use Regression (LUR) modeling and the result of its application in the study of nitrogen dioxide air pollution in Ekaterinburg. The paper describes the difficulties of the modeling for air pollution caused by motor vehicles exhaust, and the ways to address these challenges. To create LUR model of the NO2 air pollution in Ekaterinburg, concentrations of NO2 were measured, data on factors affecting air pollution were collected, a statistical analysis of the data were held. A statistical model of NO2 air pollution (coefficient of determination R2 = 0.70) and a map of pollution were created.

Key words: Statistical air pollution models; Land Use Regression model; nitrogen dioxide; autotransport, geoinformational system

Введение

В данной статье представлены результаты исследования загрязнения атмосферного воздуха Екатеринбурга с использованием нового для России метода land use regression (далее LUR). Целью исследования являлось подробное изучение распределения загрязнения атмосферного воздуха диоксидом азота (далее NO2) в Екатеринбурге. Полученная информация о загрязнении использовалась для расчета величины персональной экспозиции NO2 детей младшего возраста [1-3].

Примененный в данной работе метод LUR с момента своего создания (1995 г.) получил широкое распространение [4], его используют во многих эпидемиологических исследованиях для получения детальной информации о загрязнении воздуха в крупных городах. Высокая популярность метода объясняется его значительными преимуществами перед методами интерполяции данных измерений и перед традиционными моделями рассеивания. Метод LUR сочетает преимущества названных методов и использует новые способы описания загрязнения. Как и в методах интерполяции, в LUR используются результаты натурных измерений загрязнения воздуха, таким образом результаты моделирования отражают реально наблюдаемую картину загрязнения воздуха. Также метод LUR использует различную географическую информацию (как и традиционные модели загрязнения), что позволяет добиться высокого пространственного разрешения карты загрязнения. При этом требования к исходным данным и соответственно затраты на их получение в методе LUR ниже, чем в указанных выше методах.

Антропов Константин Михайлович (Antropov Konstantin Mihailovich), E-mail: a-const@ecko.uran.ru

Материалы и методы

Рассмотрим подробнее общую идею метода LUR. Поскольку наибольшее применение метод LUR находит для описания картины загрязнения атмосферного воздуха в крупных городах (мегаполисах), будем апеллировать именно к этому объекту исследования.

Основная часть загрязнения атмосферного воздуха мегаполиса такими токсикантами, как NO2, CO и некоторыми другими, обусловлена выбросами автотранспорта. Поэтому очевидно, что уровень загрязнения в какой-либо точке мегаполиса обусловлен двумя основными факторами: расстоянием от точки наблюдения до улиц мегаполиса (выброс токсиканта происходит на улице) и количеством автомобилей на этих улицах (количество автомобилей определяет объем выброшенного токсиканта). Какие трудности возникают при попытке создания математической модели, которая описывала бы уровень загрязнения в заданной точке мегаполиса в зависимости от расстояния до улиц и интенсивности движения автомобилей? Первая трудность (принципиальная для мегаполиса) состоит в том, что любая точка наблюдения окружена множеством улиц с различными расстояниями от них до точки наблюдения (в модель необходимо вводить множество расстояний). Вторая трудность (техническая) - очень высокая трудоемкость работ по определению интенсивности движения автотранспорта по всем улицам мегаполиса (автоматизированный учет количества транспортных средств на многих улицах для России пока технически невозможен).

Каким образом эти трудности преодолеваются в методе LUR? Первая трудность преодолевается путем введения нового показателя, который называется «Плотность улиц (дорог) в буферной зоне определенного радиуса», очерченной вокруг точки наблюдения. Смысл этого показателя поясняет рис. 1. Выбираем точку наблюдения,

102

Рис. 1. Иллюстрация расчета переменных с использованием разных буферных зон.

описываем около нее окружность некоторого радиуса (в методе LUR используются радиусы 50, 100, 200 м и более) и определяем суммарную длину улиц, попавших в этот радиус (эта суммарная длина называется в методе LUR плотностью дорог).

Таким образом, вместо множества расстояний от точки наблюдения до окружающих улиц появляется небольшое число переменных, описывающих плотность дорог в радиусах 50, 100 и 200 м (радиусы большего размера редко оказываются в числе значимых переменных). Вторая трудность (оценка количества автотранспорта) решается в методе LUR путем экспертного разделения улиц на несколько классов: первый класс R1 - улицы с наиболее интенсивным движением, второй класс R2 - с меньшей интенсивностью движения и т. д. Конечно, замена интенсивности движения автотранспорта по данной улице на ее экспертно оцененный класс - это огрубление информации об автомобильной обстановке в городе, однако множество проведенных реальных исследований показывают допустимость такого огрубления.

После введения описанных выше принципов выбора переменных -предикторов уровня загрязнения, модель LUR строится следующим образом. Проводится серия натурных измерений уровней загрязнения в различных точках города и на их основе строится прогностическая регрессионная модель, использующая в качестве независимых переменных-предикторов описанные выше плотности дорог различного класса в различных радиусах буферных зон; для улучшения качества модели можно использовать дополнительную информацию о плотности городской застройки:

Y = b0 + b1 ' X, + b2X2 + + .- + bk ' X,

где Y - значение концентраций загрязнителя (в данном случае NO2) в каждой конкретной точке города; X. - это плотность дорог различных классов в различных радиусах буферных зон для данной точки наблюдения, а также показатели городской застройки; b. - коэффициенты регрессионного уравнения, получаемые путем «подгонки» уравнения под экспериментальные данные.

Результаты и обсуждение

Для создания модели LUR в Екатеринбурге были проведены измерения концентраций NO в июне 2010 г. Использовались пассивные пробоотборники Palms, которые устанавливались на 2 нед в 80 местах города. Кроме того, после создания модели LUR и построения карты загрязнения была проведена еще одна серия измерений (сентябрь 2010 г.), цель которой заключалась в проверке полученных результатов моделирования.

Также был собран и обработан набор доступных для Екатеринбурга географических данных. Использовались открытые источники географических данных: векторные карты OSM - «Картографические данные © Участники OpenStreetMap, cC-BY-SA»: дороги и здания, тип земле-

пользования; спутниковые снимки LandSat (разрешение 15 м); высотные данные SRTM (разрешение 90 м).

На основе данных источников информации было создано 76 исходных географических переменных. Расчет переменных производился с использованием размеров буферных круговых зон 50, 100, 200, 300, 400, 500, 700 и 1000 м. На основе данных OSM было получено несколько групп переменных: плотность дорог R1 (главные транспортные артерии города), R2 (второстепенные дороги с высокой интенсивностью движения) и R3 (прочие дороги с низкой интенсивностью движения), плотность парко-

Рис. 2. Зависимость измеренных концентраций NO2 от расстояния до ближайшей дороги типа R1.

103

[ена и санитария 2/2013

Рис. 3. Зависимость измеренных концентраций NO2 от плотности застройки.

Рис.4. Карта загрязнения Екатеринбурга NO2, уравнение (1).

вых и лесных зон, плотности водоемов, высота над уровнем моря. Данные SRTM использовались для создания переменной «Высота над уровнем моря». Данные LandSat были использованы для создания набора переменных, характеризующих одновременно плотность застройки.

После проведения измерительной кампании и определения переменных-предикторов был проведен статистический анализ полученной информации с исполь-

зованием метода множественной линейной регрессии. Полученная регрессионная модель загрязнения атмосферного воздуха NO2 была использована для создания карты загрязнения.

Получены следующие результаты измерений NO2. Распределение измеренных концентраций не отличается статистически значимо от нормального распределения согласно критерию Колмогорова-Смирнова; K-S d = 0,086, p > 0,20. Среднее значение концентраций NO2 в атмосферном воздухе Екатеринбурга равно 22,5 мкг/м3, минимальное и максимальное значения концентрации равны 4,9 и 43,9 мкг/м3 (ПДК среднесуточная - 40 мкг/м3).

Среди рассчитанных переменных некоторые оказались статистически значимо (р < 0,05) связаны с концентрацией NO2 - это переменные, описывающие автомобильные дороги, а также плотность застройки по данным спутниковых снимков LandSat. На рис. 2 и 3 в качестве примеров приведены две диаграммы рассеяния.

В результате статистического анализа полученной информации итоговым вариантом модели LUR было выбрано уравнение регрессии (1), в котором содержится только две переменных: Road и veg_400.

LUR

Переменная Road - влияние дорожной сети города, составная интегральная переменная, включающая в себя несколько переменных, описывающих дороги R1 и R2. Переменная veg_400 - оценка плотности застройки, полученная с помощью спутниковых снимков LandSat (для расчета использован радиус буферной зоны 400 м). Коэффициент детерминации модели R2 = 0,70 (достаточно высок).

Полученная регрессионная модель использована для создания карты загрязнения атмосферного воздуха NO2 в Екатеринбурге (рис. 4).

Полученная модель прошла проверку с помощью дополнительной серии измерений концентраций NO2. Получены высокие коэффициенты корреляции между измеренными и моделируемыми значениями концентраций NO2 (r = 0,86), что является подтверждением устойчивости модели загрязнения.

Пространственное разрешение карты ограничено разрешением исходных данных, а именно разрешением используемых спутниковых снимков LandSat. Разрешение полученной карты загрязнения составило порядка 15 м.

Созданная модель загрязнения города использована в эпидемиологических исследованиях риска для здоровья детей Екатеринбурга при длительном воздействии NO2. Полученные данные использованы для расчета персональной экспозиции 1150 участников исследования, для чего по модели LUR определен уровень загрязнения воздуха для ДОУ и мест проживания.

Заключение

Проведено исследование методом LUR: создана модель загрязнения NO2 для Екатеринбурга (R2=0,70), модель оказалась устойчивой и может считаться прогностической моделью. Построена карта с разрешением 15 м, на основе которой проведен анализ характера загрязнения атмосферного воздуха Екатеринбурга NO2.

Модель LUR для NO2 построена только с использованием открытых источников информации о городской уличной сети (OSM, LandSat). Данное исследование показало, что при минимальных материальных затратах подобная модель может быть построена для любого города России и мира.

104

Работа выполнена при поддержке программы Уральского отделения РАН «Фундаментальные науки - медицине», проект № 12-П-2-1033.

Литер атура

1. Антропов К.М., Казмер Ю.И., Вараксин А.Н. Описание пространственного распределения загрязнения атмосферного воздуха промышленного центра методом Land Use Regression (обзор). Экологические системы и приборы. 2010; 1: 28-41.

2. Антропов К.М., Вараксин А.Н. Оценка загрязнения атмосферного воздуха г. Екатеринбурга диоксидом азота методом Land Use Regression. Экологические системы и приборы. 2011; 8: 47-54.

3. Антропов К.М., Вараксин А.Н. Взаимосвязь здоровья детей г. Екатеринбурга с показателями загрязнения окружающей среды и другими факторами риска. Экологические системы и приборы. 2011; 5: 26-30.

4. Briggs D., Collins S., ElliotP., FischerP., Kingham S., LebretE.

et al. Mapping urban air pollution using GIS: a regression-based approach. Int. J. Geogr. Inform. Sci. 1997: 11(7): 699-718.

References

1. Antropov K.M., Kazmer Ju.I., Varaksin A.N. Description of spatial distribution of pollution of atmospheric air of the industrial center by the method Land Use Regression (review). Jekolog-icheskie sistemy i pribory. 2010; 1: 28-41. (in Russian).

2. Antropov K.M., Varaksin A.N. Assessment of pollution of atmospheric air of Yekaterinburg with nitrogen dioxide by the method Land Use Regression. Jekologicheskie sistemy i pribory. 2011; 8: 47-54. (in Russian).

3. Antropov K.M., Varaksin A.N. Interrelation of health of children of Yekaterinburg with indicators of environmental pollution and other risk factors. Jekologicheskie sistemy i pribory. 2011; 5: 26-30. (in Russian).

4. Briggs D., Collins S., Elliot P., Fischer P., Kingham S., Lebret E. et al. Mapping urban air pollution using GIS: a regression-based approach. Int. J. Geogr. Inform. Sci. 1997: 11(7): 699-718.

Поступила 19.10.12

Информация

РЕШЕНИЕ

IV ВСЕРОССИЙСКОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ

и специалистов «окружающая среда и здоровье. молодые УЧЕНЫЕ за УСТОЙЧИВОЕ развитие страны в ГЛОБАЛЬНОМ мире»

28 сентября 2012 г. г. Москва

В соответствии с Приказом Министерства здравоохранения Российской Федерации № 105 от 30 августа 2012 г. «Об утверждении плана научно-практических мероприятий Министерства здравоохранения Российской Федерации на 2012 г» на базе ФГБУ НИИ экологии человека и гигиены окружающей среды им. А.Н. Сысина Минздрава России состоялась IV Всероссийская научно-практическая конференция молодых ученых и специалистов «Окружающая среда и здоровье. Молодые ученые за устойчивое развитие страны в глобальном мире».

Основные задачи конференции - активизировать научно-исследовательскую деятельность молодых ученых и специалистов, способствовать расширению научного кругозора молодых ученых, развитию связей между различными научными направлениями, организации междисциплинарных исследований, обмену актуальной информацией.

В работе конференции приняли участие 120 специалистов, научных сотрудников и аспирантов из 12 регионов Российской Федерации (Москва, Московская обл., Санкт-Петербург, Чапаевск, Тольятти, Пермь, Уфа, Екатеринбург, Озерск, Кемерово, Новосибирск) и республик Казахстан, Кыргызстан, Беларусь, Армения, а также из Украины, представляющих учреждения Минздравсоцразвития, РАМН, РАН, Роспотребнадзора, академии и университеты системы высшего профессионального образования, государственные и муниципальные учреждения здравоохранения, другие организации.

В ходе конференции была проведена видеоконференция с Европейским центром ВОЗ по окружающей среде и охране здоровья, расположенным в Бонне. В рамках телемоста был заслушан доклад менеджера Информационной системы по

окружающей среде и охране здоровья Европейского центра ВОЗ по окружающей среде и охране здоровья А.И. Егорова «Подготовка к сбору данных для мониторирования выполнения Пармских обязательств».

Заслушано 44 доклада в рамках пленарного заседания и 14 - постерных. Сопредседатели конференции отмечают хорошее качество представленных докладов, разнообразие тематик научных исследований, высокий профессионализм молодых ученых и специалистов, их стремление участвовать в обсуждении крупных теоретических и практических эколого-гигиенических проблем здравоохранения.

Издан сборник «Материалы научно-практической конференции молодых ученых и специалистов «Окружающая среда и здоровье. Молодые ученые за устойчивое развитие страны в глобальном мире» М.: Издательство МГУ, 156 научных работ молодых ученых и специалистов России, Белоруссии, Казахстана, Украины, Армении, Кыргызстана, США.

По материалам докладов, заслушанных на конференции, отмечено, что на территории Российской Федерации и зарубежных стран загрязнение объектов окружающей среды остается значительным, что в свою очередь оказывает негативное влияние на состояние здоровья населения и может приводить к росту как инфекционных, так и неинфекционных заболеваний.

Использование методологии оценки риска здоровью позволяет оптимизировать управленческие процессы на муниципальном, городском, субъектном и федеральном уровне, в том числе при ведении социально-гигиенического мониторинга, однако в настоящее время недостаточно широко используются все ее возможности и преимущества. Также не до конца решенной проблемой является оценка профессиональ-

105