Использование космических данных совместно c моделью рассеяния загрязнений воздуха для оценки риска здоровью населения от нерегулярных выбросов

Рассматривается использование космических данных для оценки индустриального загрязнения воздуха и влияния на здоровье населения. Обычно для прямого наблюдения загрязнений в типичных для этой проблемы концентрациях у космических сенсоров не хватает: пространственного разрешения, чтобы различить индустриальные шлейфы; спектрального разрешения для линий загрязнителей; частоты обзора, чтобы уловить редкие выбросы. Теперь дополнительно к космическим наблюдениям стали привлекать прямые измерения загрязнений или модельные расчеты рассеяния выбросов. Первый вариант популярен для одной из наиболее изученных угроз здоровью - респирабельной фракции мелкой пыли PM2.5. Мы рассмотрим второй вариант, причем наиболее трудный случай редких и кратковременных выбросов. Часто критичную угрозу для здоровья представляют именно нерегулярные кратковременные выбросы. Это продувки газовых скважин, заполнение резервуаров нефтепродуктов и др. Для таких выбросов модели источника и рассеяния обычно менее точны. Поэтому актуальна именно обратная задача уточнения параметров источника выброса и модели рассеяния, т.к. вряд ли каждый существенный шлейф таких загрязнений будет "пойман" космическим наблюдением.
Мы рассматриваем 2 способа использования космических данных применительно к модели рассеяния AERMOD: прямое наблюдение шлейфа и поставка вспомогательной информации для модели. Мерой ценности космических данных является величина уточнения расчетных концентраций загрязнителей по сравнению со случаем, когда космические данные не используются.
Вспомогательная информация включает следующее. 1) Рельеф местности, влияющий на траекторию шлейфа. Используются данные радарной альтиметрии SRTM с разрешением 90 м или ASTER с разрешением 15 м. 2) Мелкомасштабная неровность местности, влияющая на вертикальный профиль ветра и скорость рассеяния. Необходимая точность по высоте - около 10 см, разрешение - десятки-сотни метров; такие данные доступны с SIR-C, RADARSAT,… 3) Альбедо по сезонам, разрешение - десятки-сотни метров - необходимо для учета теплового баланса в системе поверхность - атмосфера. Могут быть использованы данные Landsat. 4) Влажность верхнего слоя почвы - используется так же, как альбедо, определяется по радарным данным. 5) Классификация растительности и индекс площади листьев, определяющие фильтрующее воздействие на шлейф. Оптимальный источник данных - гиперспектрометр, но этой съемкой покрыта лишь небольшая часть поверхности Земли. Менее точно использование данных Landsat , MODIS. 6) Размер и температура городского "теплового острова". Определяются по тепловому ИК-диапазону Landsat, MODIS,… Эти подходы уточняют упрощенный вариант, используемый US EPA, где по данным Landsat местность классифицируется на ~20 типов землепользования, и по их стандартным (по сезонам) значениям задаются характеристики 2), 3), 4). В докладе приведены примеры определения вышеуказанной информации по космическим данным и проиллюстрировано ее влияние на результирующие расчетные концентрации.
Прямое космическое наблюдение нерегулярных выбросов иллюстрируется а) шлейфами от продувок газовых скважин и б) выбросами коксохимического производства. Используются данные Landsat, в б) - также данные QuickBird. В а) цель - уточнение коэффициента пережигания H2S в SO2 в горизонтальном факельном устройстве. Его реальные значения плохо известны, а они влияют на опасность для здоровья, ввиду значительно большей токсичности H2S. Наблюдаемая из космоса величина - оптическая плотность шлейфа, которая определяется сажей, отражающей величину недожига H2S. В б) цель - уточнение параметров облака горячего выброса, от которых зависит высота подъема шлейфа, и через нее - приземные концентрации загрязнителей. Используется наблюдаемая форма и высота шлейфа, а также его температурные характеристики, определяемые по ИК-излучению.
Работа поддержана МОН РФ, задание 2014/601.