تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,501 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,115,289 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,219,343 |
بررسی تغییرات آلایندههای معلق جوی در کلانشهرهای عمدة ایران با استفاده از عمق نوری تصاویر ماهوارهای | ||
نشریه محیط زیست طبیعی | ||
دوره 75، شماره 1، خرداد 1401، صفحه 165-176 اصل مقاله (1.37 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jne.2022.338515.2387 | ||
نویسندگان | ||
محمود احمدی* ؛ داود درویش | ||
گروه آب و هواشناسی، دانشکده علوم زمین، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران | ||
چکیده | ||
تحلیلهای جهانی از ذرات معلق (PM2.5 ) نشان میدهد که در معرض قرار گرفتن مقابل این ذرات، پنجمین عامل خطر مرگ میر در جهان است. هدف از این تحقیق بررسی تغییرات آلایندههای معلق جوی در کلانشهرهای تهران، کرج، اصفهان، مشهد و شیراز با استفاده از تلفیق عمق نوری تصاویر ماهوارهای است. روش کار ابتدا از تصاویر ماهوارهای سنجندههای MODIS، MISR و SeaWifs استفاده شد سپس برای صحتسنجی، از دادههای ایستگاههای کنترل کیفی کلانشهرهای ایران و شاخصهای آماری استفاده شد. همچنین برای تحلیل روند، روش من-کندال و شیب سنس بکار گرفته شد. نتایج نشان داد تغییرپذیری سالیانه ذرات معلق (PM2.5) طی دورة آماری 2000-2018 روندی افزایشی را در تمامی کلانشهرهای ایران دارد. شهرستان تهران بیشینة میزان PM2.5 را نشان داد که بیشتر از سایر کلانشهرها است. بعد از آن کرج و اصفهان بیشترین مقدار را به خود اختصاص دادند. همچنین مقدار روند و شیب روند PM2.5 در تمامی کلانشهرهای روند افزایشی داشت. این مقدار روند، برای تهران در سطح آماری 0/05 معنیدار است؛ بهطوریکه نمرة Z آزمون من-کندال برای تهران 1/998 بهدستآمده است. کمترین مقدار روند ذرات معلق در کلانشهر اصفهان با نمرة Z آزمون من-کندال 0/02 است. اثرات مناطق شهری و تغییرات ارتفاعی بیشترین تغییرات فضایی مقدار PM2.5 برآورد شده را نشان میدهند. مقدار PM2.5 در تمامی کلانشهرها دارای تنوع فضایی بالایی بود؛ علت این تغییرپذیری به دلیل نزدیکی به منابع اصلی گردوغبار و آلایندهای شهری و صنعتی سوی دیگر است. | ||
کلیدواژهها | ||
آلایندة جوی؛ ماهواره؛ توزیع فضایی؛ مک-کندال؛ کلانشهر ایران | ||
مراجع | ||
Ahmadi, M., Dadashi Rudbari, A.A., 2019. Temporal-spatial distribution of suspended particles (PM2.5) with environmental approach in western and southern Iran based on SeaWifs, MISR and MODIS sensors. Environmental Science 45(3), 379-394. (In Persian) Ahmadi, M., Dadashi Rudbari, A.A., 2020. Urban meteorological models and remote sensing techniques (theoretical-applied) Navid Mehr Publications, Tehran, 288 p. (In Persian) Ahmadi, M., Dadashi Roudbari, A.A., 2017.Identification of urban thermal islands based on environmental approach, case study (Isfahan metropolis). Geography and Environmental Planning 28(3): 1-20. (In Persian) Ahmadi, M., Dadashi Roudbari, A.A., Esfandiari, N., 2019 2017. Monitoring of urban thermal islands with special fractal evolution approach (FNEA) (Case study: Tehran metropolis), 11(1): 114-95. (In Persian) Khoshsima, M., Ali Akbari Bidokhti, A. 2015. Estimation of the concentration of suspended particles (PM10) in the atmosphere using satellite and ground-based sensing data and meteorological parameters: Application of artificial neural network. Earth and Space Physics 41, 499-510. (In Persian) Ghorbaniyan, A., Mohammadzadeh, A.2018. Use nonlinear regressions to estimate the concentration and generate a scatter plot of particles smaller than 10 microns using remote sensing images and ground measurements. Journal of Surveying Science and Technology, No. 2, 163-171. (In Persian) Nikkho, N., Ildermi, A., Nouri, H.2015. Land Use Developments in Malayer Using Remote Sensing, 8(30): 63-86. (In Persian) Conitz, M. 2000. GIS applications in Africa: Introduction. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 66(6), 672-673. Frey, C. M., Rigo, G., Parlow, E. 2009. Investigation of the daily Urban Cooling Island (UCI) in two coastal cities in an arid environment: Dubai and Abu Dhabi (UAE). City 81-102. Kamusoko, C. 2017. Importance of Remote Sensing and Land Change Modeling for Urbanization Studies. In Urban Development in Asia and Africa (pp. 3-10). Springer. Singapore. PP.310-312. Sorek-Hamer, M., Kloog, I., Koutrakis, P., Strawa, A. W., Chatfield, R., Cohen, A., Broday, D. M. 2015. Assessment of PM2. 5 concentrations over bright surfaces using MODIS satellite observations. Remote Sensing of Environment 163, 180-185. Van Donkelaar, A., Martin, R. V., Brauer, M., Boys, B. L. 2014. Use of satellite observations for long-term exposure assessment of global concentrations of fine particulate matter. Environmental Health Perspectives 123(2), 135-143. Van Donkelaar, A., Martin, R. V., Brauer, M., Hsu, N. C., Kahn, R. A., Levy, R. C., Winker, D. M.
Yuan, F., Sawaya, K. E., Loeffelholz, B. C., & Bauer, M. E. 2005. Land cover classification and change analysis of the Twin Cities (Minnesota) Metropolitan Area by multitemporal Landsat remote sensing. Remote sensing of Environment 98(2), 317-328. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 279 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 209 |