Abstract:
تهران به عنوان بزرگترین کلانشهر ایران در زمره آلودهترین شهرهای جهان به حساب می آید. با توجه به تاثیرات آلودگی هوا بر سلامت و محیط زیست، ضرورت شناخت دقیق آلاینده ها و مشخص نمودن پهنه های آلوده ضروری به نظر میرسد.هدف این پژوهش، بررسی توانایی داده های سنجنده مودیس، در سنجش آلودگی هوا در کلانشهر تهران و تولید نقشه های کیفی هوا با استفاده از این داده ها و داده های زمینی میباشد.:در این تحقیق داده های مربوط به آلاینده های PM۱۰، ازن، منو اکسید کربن، دی اکسید گوگرد، PM۲.۵در سال ۱۳۹۴ با استفاده از روش کریجینگ ساده به عنوان یک روش زمین آماری در حالت های مختلف مورد ارزیابی قرار گرفت و نقشه های سطوح آلاینده ترسیم گردید. همچنین از تصاویر ماهوارهای سطح اول و داده های سطحدوم سنجنده مودیس، برای انجام تحلیلهای کیفی و کمی ذرات معلق هوا در سطوح وسیع استفاده شد. با بکار بردن شاخص اختلاف نرمال گردوغبارمربوط به داده های سطح اول و پارامتر هایی نظیر عمق اپتیکی و نمای انگستروم مربوط به داده های سطح دوم، میزان همبستگی با استفاده از باندهای ۳ و ۷ سنجنده ی مودیس محاسبه و مقدار RMSE آنها با داده زمینی مربوط به آلاینده PM۱۰ محاسبه گردید. :نتایح نشان داد که همبستگی مناسبی بین پارامترهای تصاویر ماهوارهای و اندازهگیری زمینی وجود دارد. این نوع همبستگی نشانگر توانایی تصاویر این سنجنده در شناسایی گردوغبار جوی است. همچنین در بخش دیگر این تحقیق نقش پارامترهای هواشناسی تاثیرگذار بر آلودگی هوا مورد بررسی قرار گرفته و مشخص شد که آلاینده شاخص غالب در سال ۹۴، ذرات معلق PM۲.۵وPM۱۰بوده است. از عوامل موثر در افزایش غلظت آلاینده ها، استمرار شرایط جوی پایداربوده است که باعث انباشت آلاینده ها شده است.
Background and Objective
As the biggest metropolis of Iran, Tehran is among the most polluted cities of the world. Due to the detrimental effects of air pollution on health and environment, determining the exact pollutant and areas of pollution is necessary. The aim of this study was to investigate the ability of MODIS data.
Methods
This study measure particulate matter (particle pollution) in urban areas and make air quality maps using these data and the ground data. Data related to the pollutants pm10, o3, co, so2,pm2.5 in 1394 using simple kriging method as a method of ground statistics in different modes were evaluated and maps of pollutants levels were drawn. In addition, satellite images of the first level and second level data of this sensor for qualitative and quantitative analysis of particulate matter was used in large areas. Then, using the Normalized Difference dust Index (NDDI) related to the first level data and parameters such as optical depth and Angstrom view related to the second level data, their correlation and RMSE with ground data related to the pollutant PM10was calculated.
Findings
Results indicate that there was proper correlation between satellite images parameters and ground measurements. Discussion and
Conclusion
This correlation indicates the images ability of this sensor to detect atmospheric dust. Also, in this study the role of meteorological parameters influencing air pollution was investigated and results indicate that the dominant pollutant index in the year94, was the particulate matter pm2—.5and PM10.Continuous stability of weather condition is among the effective factors that increase the density of pollutants that leads to the pollutants accumulation.