نیوار

نیوار

بررسی ارتباط پدیده گردوخاک با تغییرات آلاینده‌های PM2.5 و PM10 در شهر قم

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 مرکز بین المللی مطالعات گردوخاک، پژوهشگاه هواشناسی و علوم جو، تهران، ایران
2 مرکز مطالعات مخاطرات هوا و اقلیم قم، پژوهشگاه هواشناسی و علوم جو.
3 مرکز مطالعات مخاطرات هوا و اقلیم قم، پژوهشگاه هواشناسی و علوم جو
4 مرکز بین المللی مطالعات گردوخاک، پژوهشگاه هواشناسی و علوم جو، تهران، ایران.
چکیده
در این مطالعه به‌منظور بررسی روند تغییرات غلظت دو آلاینده 5/2PM و 10PM در شهر قم و ارتباط این دو آلاینده با رخدادهای گردوخاک از داده‌های ایستگاه‌های همدیدی هواشناسی موجود شامل سمت و سرعت باد و کدهای مربوط به پدیده‌های گردوخاک در ایستگاه شکوهیه، مرکز تحقیقات و نیروگاه حرارتی و دادههای مربوط به غلظت دو آلاینده 5/2PM و 10PM در چهار ایستگاه پایش آلودگی هوای شهر قم شامل ایستگاه مدیریت بحران، خیابان امام، پل حجتیه و پردیسان در دوره آماری در دسترس (2024-2017) و آزمون آماری Mann-Kendall استفاده شد.
نتایج بررسی سری زمانی آلاینده 5/2PM و 10PM بیانگر آن است در همه ایستگاهها در اغلب اوقات سال غلظت هر دو آلاینده بیشتر از استاندارد USEPA می‌باشد؛ بطوریکه بیشترین غلظت 5/2PM مربوط به ایستگاه‌های خیابان امام و مدیریت بحران (تا غلظت 500 میکروگرم بر مترمکعب) و بیشترین غلظت 10PM مربوط به ایستگاه‌ مدیریت بحران (تا غلظتهای 770 میکروگرم بر مترمکعب )است، که نزدیک‌ترین ایستگاه پایش آلودگی هوا به چشمههای داخلی گردوخاک استان قم و نیز ایستگاه پل حجتیه می‌باشد. تفکیک سری زمانی آلاینده‌ها بر حسب روزهای تعطیل و غیر تعطیل نشان دهنده کاهش غلظت هر دو آلاینده بخصوص 5/2PM در روزهای تعطیل است. نتایج آزمون Mann-Kendall نشان داد در ایستگاه پردیسان در فصل بهار هر دو آلاینده 5/2PM و 10PM روندی افزایشی دارد که با توجه به جهت غربی باد و گسیل بیشتر گردوخاک از سمت چشمه مرکزی استان به این منطقه و از طرف دیگر نزدیکی به نیروگاه سیکل ترکیبی میتواند از دلایل افزایش غلظت آلاینده‌ها در این ایستگاه باشد. بررسی تعداد روزهای آلودهای که پدیده گردوخاک نیز در همان روزها گزارش شده ، نشان‌دهنده این موضوع است که آلاینده 10PM در 75% مواقع و 5/2PM در 31% مواقع همراه با گردوخاک بوده است که بیشترین تعداد روزها مربوط به تابستان و سپس بهار میباشد. با توجه به جهت شرقی باد در فصل تابستان و جهت غربی آن در سه فصل دیگر در شهر قم، میتوان نتیجه گیری نمود سهم گردوخاک در آلودگی‌های شهر قم در فصل تابستان ناشی از گردوخاکی است که از چشمه گردوخاک جنوب شرقی گسیل می‌شود.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Investigating the relationship between dust phenomenon and PM2.5 and PM10 pollutants variation in Qom City

نویسندگان English

Mehdi Rahnama 1
Saeedeh Kamali 2
Mohammad Amini 3
Tahere Sabzeh 3
Saviz Saviz Sehat Kashani 4
1 مرکز بین المللی مطالعات گردوخاک، پژوهشگاه هواشناسی و علوم جو، تهران، ایران
2 Center for Weather and Climate Risk Studies, Qom, Research Institute of Meteorology and Atmospheric Science (RIMAS).
3 Center for Weather and Climate Risk Studies, Qom, Research Institute of Meteorology and Atmospheric Science (RIMAS).
4 Sand and Dust Storm International Research Center (SDS-IRC), Research Institute of Meteorology and Atmospheric Science (RIMAS),
چکیده English

The focus of this study is on the concentration trends of PM2.5 and PM10 pollutants in Qom City and their connection to sand and dust storms. Shokohiyeh, Markaz Tahghighat, and Nirogah e Hararati stations data, including wind direction and speed, and present codes related to sand and dust storms were used for our analysis In addition, we used the Mann-Kendall trend test to examine the PM2.5 and PM10 concentrations at four air pollution-monitoring stations in Qom City including Modiriat e Bohran, Emam, Pol-e Hojjatieh, and Pardisan in Qom City during the available statistical period (2017-2024). The daily time series results for PM2.5 and PM10 pollutants show that the concentration of both pollutants is above the USEPA standard at all stations for a significant portion of the year.The highest concentration of PM2.5 was recorded at Emam and Modiriat-e-Bohran stations, reaching up to 500 µg/m³. The highest concentration of PM10 was recorded at Modiriat-e-Bohran station (up to 770 µg/m³), which is the closest pollution monitoring station to the internal dust sources of Qom Province, as well as the Pol-e-Hojjatieh station. Analyzing the time series of pollutants during holidays and non-holidays reveals a decrease in the concentration of both pollutants in holidays, particularly PM2.5. Both PM2.5 and PM10 pollutants showed an increasing trend at the Pardisan station during the spring season, as indicated by the Mann-Kendall test results. This behavior could be attributed to the blowing of westerly winds, leading to dust intrusion from the central sand and dust source in the province into this area, while this area's concentration of urban pollutants could also be caused by its proximity to Nirogah e Hararati. An examination of the number of polluted days with reported sand and dust storms shows that PM10 was recorded 75% of the time, while PM2.5 was recorded 31% of the studied period. The highest number of polluted days occurred in summer, followed by spring. By taking the easterly wind direction in summer and the westerly wind direction during the other three seasons in Qom City into consideration, it can be concluded that the pollution in Qom during summer is primarily caused by sand and dust emitted from the southeastern dust source.

کلیدواژه‌ها English

PM2.5
PM10
Mann-Kendall test
Dust Source
Qom City
1.  Department of Environment, Deputy of Human Environment, National Headquarters for Combating Dust Phenomena. (2019). Internal source study of wind erosion, sandstorms and dust in Iran, Vol. 17 (Qom Province). (In Persian)
2.  Soleimani, M., Amini, N., Mirghafari, N., & Haghnashnas, H. (2021). Inventory of air pollutant emissions from anthropogenic sources in the metropolis of Qom. Tehran University Press. (In Persian)
3.  Azizi Far, M., Safdari, M., Nadafi, K., & Tabaraei, Y. (2012). Investigating the relationship between PM10, PM2.5, and meteorological parameters in Qom’s air. 15th National Environmental Health Congress, Rasht. (In Persian)
4.  Azizi Far, M., Nadafi, K., Mohammadian, M., Safdari, M., & Khezayi, M. (2011). Air quality index and concentration of suspended particles in Qom’s atmosphere. (In Persian)
5.  Abdi Vishkaee, F., Flamant, C., Cuesta, J., Flamant, P., & Khalesifard, H., R., 2011. Multiplatform observations of dust vertical distribution during transport over northwest Iran in the summertime. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 116(D5).
6.  Antanasijević, D. Z., Pocajt, V. V., Povrenović, D. S., Ristić, M. Đ., & Perić-Grujić, A. A., 2013. PM10 emission forecasting using artificial neural networks and genetic algorithm input variable optimization. Science of the Total Environment, 443, 511-519.
7.  Apte, J. S., Brauer, M., Cohen, A. J., Ezzati, M., & Pope III, C. A., 2018. Ambient PM2. 5 reduces global and regional life expectancy. Environmental Science & Technology Letters, 5(9), 546-551.
8.  Biglari, H., Geravandi, S., Mohammadi, M. J., Porazmey, E. J., Chuturkova, R. Z., Khaniabadi, Y. O., ... & Yari, A. R., 2017. Relationship between air particulate matter and meteorological parameters. Fresenius Environ Bull, 26(6), 4047-56.
9.  Engel-Cox, J., Oanh, N. T. K., van Donkelaar, A., Martin, R. V., & Zell, E., 2013. Toward the next generation of air quality monitoring: Particulate Matter. Atmospheric Environment, 80, 584-590.
10.               Ginoux, P., Prospero, J. M., Gill, T. E., Hsu, N. C., & Zhao, M., 2012. Global‐scale attribution of anthropogenic and natural dust sources and their emission rates based on MODIS Deep Blue aerosol products. Reviews of Geophysics, 50(3).
11.               Givehchi, R., Arhami, M., & Tajrishy, M., 2013. Contribution of the Middle Eastern dust source areas to PM10 levels in urban receptors: Case study of Tehran, Iran. Atmospheric environment, 75, 287-295.
12.               Hassanvand, M.S., Naddafi, K., Faridi, S., Nabizadeh, R., Sowlat, M.H., Momeniha, F., Gholampour, A., Arhami, M., Kashani, H. and Zare, A., 2015. Characterization of PAHs and metals in indoor/outdoor PM10/PM2. 5/PM1 in a retirement home and a school dormitory. Science of the total environment, 527: 100-110.
13.               Hoseini, M., Yunesian, M., Nabizadeh, R., Yaghmaeian, K., Ahmadkhaniha, R., Rastkari, N., Parmy, S., Faridi, S., Rafiee, A. and Naddafi, K., 2016. Characterization and risk assessment of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in urban atmospheric Particulate of Tehran, Iran. Environmental Science and Pollution Research, 23(2): 1820-1832.
14.               Kalantari, E., Gholami, H., Malakooti, H., Eftekhari, M., Saneei, P., Esfandiarpour, D., ... & Nafarzadegan, A. R., 2024. Evaluating traditional versus ensemble machine learning methods for predicting missing data of daily PM10 concentration. Atmospheric Pollution Research, 15(5), 102063.
15.               Khazaei, M., Darejeh, M., Beigi, A. M., Fahiminia, M., Azizifar, M., Karami, G., ... & Yousefi, N., 2016. Patterns of annual fluctuation of dust concentrations along with meteorological parameters: A case study in Qom province, central Iran. Journal of Air Pollution and Health, 1(2), 99-110.
16.               Littmann, T., 1991. Dust storm frequency in Asia: climatic control and variability. International Journal of Climatology, 11(4), 393-412.
17.               Middleton, N. J., 1986. A geography of dust storms in South‐west Asia. Journal of Climatology, 6(2), 183-196.
18.               Sen, P. K., 1968. Asymptotically efficient tests by the method of n rankings. Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 30(2), 312-317.
19.               Theil, H., 1950. A rank-invariant method of linear and polynomial regression analysis. Indagationes mathematicae, 12(85), 173.
20.               US-EPA., 2022. Primary and Secondary Standards for Fine Particle Pollution (PM2.5) and Coarse Particle Pollution (PM10). United States Environmental Protection Agency.
21.               Weber, S. A., Insaf, T. Z., Hall, E. S., Talbot, T. O., & Huff, A. K., 2016. Assessing the impact of fine particulate matter (PM2. 5) on respiratory-cardiovascular chronic diseases in the New York City Metropolitan area using Hierarchical Bayesian Model estimates. Environmental research, 151, 399-409.
22. Xu, X., & Ren, W., 2019. Prediction of air pollution concentration based on mRMR and echo state network. Applied Sciences, 9(9), 1811. 

  • تاریخ دریافت 22 اسفند 1403
  • تاریخ بازنگری 04 مرداد 1404
  • تاریخ پذیرش 13 مرداد 1404
  • تاریخ انتشار 01 مهر 1404