Experimental assessments of anthropogenic emissions of nitrogen oxides from the territory of St. Petersburg based on data from long-term mobile measurements

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

The results of a series of spectroscopic measurements of NO2 content in the troposphere, carried out on a closed route of the ring road (KAD) of St. Petersburg in different seasons of 2012, 2014, 2015 and 2016, are considered. A unified approach to the interpretation of all experimental data using numerical modeling of the dispersion of air pollution and a priori information on the spatial distribution of its anthropogenic sources made it possible to significantly reduce the error in determining the integral NOx emission. The total amount, converted into gross annual anthropogenic emission from the territory of St. Petersburg, constitutes to 81 ± 17 thousand tons of NOx. This value exceeds the official data of the city inventory of air pollution which is 61...63 thousand tons, but is consistent (within the error limits) with the estimate previously obtained on the basis of similar mobile measurements in the spring of 2019 (75 ± 26 thousand tons).

Texto integral

Acesso é fechado

Sobre autores

D. Ionov

St. Petersburg State University

Autor responsável pela correspondência
Email: d.ionov@spbu.ru
Rússia, 199034, St. Petersburg, Universitetskaya Embankment, 7–9

М. Makarova

St. Petersburg State University

Email: d.ionov@spbu.ru
Rússia, 199034, St. Petersburg, Universitetskaya Embankment, 7–9

V. Kostsov

St. Petersburg State University

Email: d.ionov@spbu.ru
Rússia, 199034, St. Petersburg, Universitetskaya Embankment, 7–9

Bibliografia

  1. Беляев Д.С., Серебрицкий И.А. Доклад об экологической ситуации в Санкт-Петербурге в 2019 году. СПб: ООО “Типография Глори”, 2000, 180 с.
  2. Герман А.В., Серебрицкий И.А. Доклад об экологической ситуации в Санкт-Петербурге в 2022 году. СПб., 2023, 226 с.
  3. Голдовская Л.Ф. Химия окружающей среды. М.: “Мир”, 2005. 296 с.
  4. Ионов Д.В., Поберовский А.В. Двуокись азота в воздушном бассейне Санкт-Петербурга: дистанционные измерения и численное моделирование // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2012. Т. 48. № 4. C. 422–433.
  5. Ионов Д.В., Поберовский А.В. Интегральная эмиссия окислов азота с территории Санкт-Петербурга по данным мобильных измерений и результатам численного моделирования // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2017. Т. 53. № 2. С. 232–241.
  6. Поберовский А.В., Шашкин А.В., Ионов Д.В., Тимофеев Ю.М. Вариации содержания NO2 в районе Санкт-Петербурга по наземным и спутниковым измерениям рассеянного солнечного излучения // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2007. Т. 43. № 4. C. 547–556.
  7. Beirle, S., Boersma, K.F., Platt, U., Lawrence, M.G., Wagner T. Megacity emissions and lifetimes of nitrogen oxides probed from space // Science. 2011. V. 333. P. 1737–1739. https://doi.org/10.1126/science.1207824
  8. Cheng X., Ma J., Jin J., Guo J., Liu Y., Peng J., Ma X., Qian M., Xia Q., Yan P. Retrieving tropospheric NO2 vertical column densities around the city of Beijing and estimating NOx emissions based on car MAX-DOAS measurements // Atmos. Chem. Phys. 2020. V. 20. P. 10757–10774. https://doi.org/10.5194/acp-20-10757-2020
  9. Davis Z.Y.W., Baray S., McLinden C.A., Khanbabakhani A., Fujs W., Csukat C., Debosz J., McLaren R. Estimation of NOx and SO2 emissions from Sarnia, Ontario, using a mobile MAX-DOAS (Multi-AXis Differential Optical Absorption Spectroscopy) and a NOx analyzer // Atmos. Chem. Phys. 2019. V. 19. P. 13871–13889. https://doi.org/10.5194/acp-19-13871-2019
  10. Draxler R.R., Hess G.D. An overview of the HYSPLIT-4 modelling system for trajectories, dispersion and deposition // Australian Meteorological Magazine. 1998. V. 47. № 4. P. 295–308.
  11. Frins E., Bobrowski N., Osorio M., Casaballe N., Belsterli G., Wagner T., Platt U. Scanning and mobile multi-axis DOAS measurements of SO2 and NO2 emissions from an electric power plant in Montevideo, Uruguay // Atmospheric Environment. 2014. V. 98. P. 347–356. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2014.03.069
  12. Huang Y., Li A., Xie P., Hu Z., Xu J., Fang X., Ren H., Li X., Dang B. NOx emission flux measurements with multiple mobile-DOAS instruments in Beijing // Remote Sensing. 2020. V. 12. № 16. P. 2527. https://doi.org/10.3390/rs12162527
  13. Ibrahim O., Shaiganfar R., Sinreich R., Stein T., Platt U., Wagner T. Car MAX-DOAS measurements around entire cities: quantification of NOx emissions from the cities of Mannheim and Ludwigshafen (Germany) // Atmos. Meas. Tech. 2010. V. 3. P. 709–721. https://doi.org/10.5194/amt-3-709-2010
  14. Ionov D., Poberovskii A.. Quantification of NOx emission from St.Petersburg (Russia) using mobile DOAS measurements around entire city // Int. J. Remote Sensing. 2015. V. 36. № 9. P. 2486–2502. https://doi.org/10.1080/01431161.2015.1042123
  15. Ionov D.V., Poberovskii, A.V. Observations of urban NOx plume dispersion using the mobile and satellite DOAS measurements around the megacity of St. Petersburg (Russia) // Int. J. Remote Sensing. 2019. V. 40. № 2. P. 719–733. https://doi.org/10.1080/01431161.2018.1519274
  16. Ionov D.V., Makarova M.V., Hase F., Foka S.C., Kostsov V., Alberti C., Blumenstock T., Warneke T., Virolainen Y. The CO2 integral emission by the megacity of St. Petersburg as quantified from ground-based FTIR measurements combined with dispersion modelling // Atmos. Chem. Phys. 2021. V. 21. P. 10939–10963. https://doi.org/10.5194/acp-21-10939-2021
  17. Ionov D.V., Makarova M.V., Kostsov V.S., Foka S.C. Assessment of the NOх integral emission from the St. Petersburg megacity by means of mobile DOAS measurements combined with dispersion modelling // Atmospheric Pollution Research. V. 13. № 12. P. 101958. https://doi.org/10.1016/j.apr.2022.101598
  18. Johansson M., Galle B., Yu T., Tang L., Chen D., Li H., Li J.X., Zhang Y.. Quantification of total emission of air pollutants from Beijing using mobile mini-DOAS // Atmospheric Environment. 2008. V. 42. P. 6926–6933. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2008.05.025
  19. Johansson M., Rivera C., B. de Foy, Lei W., Song J., Zhang Y., Galle B., Molina L.. Mobile mini-DOAS measurement of the outflow of NO2 and HCHO from Mexico City // Atmos. Chem. Phys. 2009. V. 9. P. 5647–5653. https://doi.org/10.5194/acp-9-5647-2009
  20. Kneizys F.X., Shettle E.P., Anderson G.P., Gallery W.O., Abreu L.W., Selby J.E.A., Chetwynd J.H., Clough S.A. Users guide to Lowtran 7. AFGL-TR-88-0177. Environmental Research Papers. № 1010. August 1988. 137 pp.
  21. Li A., Zhang J., Xie P., Hu Z., Xu J., Mou F., Wu F., Liu J., Liu W. Variation of temporal and spatial patterns of NO2 in Beijing using OMI and mobile DOAS // Science China. 2015. V. 58. № 9. P. 1367–1376. https://doi.org/10.1007/s11426-015-5459-x
  22. Makarova M.V., Alberti C., Ionov D.V., Hase F., Foka S.C., Blumenstock T., Warneke T., Virolainen Y., Kostsov V., Frey M., Poberovskii A.V., Timofeyev Y.M., Paramonova N., Volkova K.A., Zaitsev N.A., Biryukov E.Y., Osipov S.I., Makarov B.K., Polyakov A.V., Ivakhov V.M., Imhasin H.Kh., Mikhailov E.F. Emission Monitoring Mobile Experiment (EMME): an overview and first results of the St. Petersburg megacity campaign 2019 // Atmos. Meas. Tech. 2021. V. 14. P. 1047–1073. https://doi.org/10.5194/amt-14-1047-2021
  23. Merlaud A., Belegante L., Constantin D.-E., Den Hoed M., Meier A.C., Allaart M., Ardelean M., Arseni M., Bösch T., Brenot H., Calcan A., Dekemper E., Donner S., Dörner S., Balanica Dragomir M.C., Georgescu L., Nemuc A., Nicolae D., Pinardi G., Richter A., Rosu A., Ruhtz T., Schönhardt A., Schuettemeyer D., Shaiganfar R., Stebel K., Tack F., Nicolae Vâjâiac S., Vasilescu J., Vanhamel J., Wagner T., Van Roozendael M. Satellite validation strategy assessments based on the AROMAT campaigns // Atmos. Meas. Tech. 2020. V. 13. P. 5513–5535. https://doi.org/10.5194/amt-13-5513-2020
  24. Molina J.M., Molina L.T.. Megacities and atmospheric pollution // Journal of the Air & Waste Management Association. 2004. V. 54. № 6. P. 644–680. https://doi.org/10.1080/10473289.2004.10470936
  25. National Geophysical Data Center. U.S. Standard Atmosphere (1976) // Planetary and Space Science. ISSN 0032-0633. 1992. V. 40. № 4. P. 553–554. https://doi.org/10.1016/0032-0633(92)90203-Z
  26. Oda T., Maksyutov S. A very high-resolution (1 km × 1 km) global fossil fuel CO2 emission inventory derived using a point source database and satellite observations of nighttime lights // Atmos. Chem. Phys. 2011. V. 11. P. 543–556. https://doi.org/10.5194/acp-11-543-2011
  27. Platt U., Stuz J. Differential Optical Absorption Spectroscopy (DOAS), Principles and Applications. Berlin-Heidelberg: Springer, 2008. 598 pp. https://doi.org/10.1007/978-3-540-75776-4
  28. Rivera C., Sosa G., Wohrnschimmel H., B. de Foy, Johansson M., Galle B. Tula industrial complex (Mexico) emissions of SO2 and NO2 during the MCMA 2006 field campaign using a mobile mini-DOAS system // Atmos. Chem. Phys. 2009. V. 9. P. 6351–6361. https://doi.org/10.5194/acp-9-6351-2009
  29. Rivera C., Barrera H., Grutter M., Zavala M., Galle B., Bei N., Li G., Molina L.T. NO2 fluxes from Tijuana using a mobile mini-DOAS during Cal-Mex 2010 // Atmospheric Environment. 2013. V. 70. P. 532–539. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2012.12.026
  30. Rozanov V.V., Buchwitz M., Eichmann K.-U., de Beek R., Burrows J.P. SCIATRAN – a new radiative transfer model for geophysical applications in the 240–2400 nm spectral region: the pseudo-spherical version // Adv. Space Res. 2002. V. 29. № 11. P. 1831–1835. https://doi.org/10.1016/S0273-1177(02)00095-9
  31. Seinfeld J.H., Pandis S.N. Atmospheric chemistry and physics: from air pollution to climate change (3rd edition). New York: John Wiley & Sons, 2016. 1152 pp.
  32. Shaiganfar R., Beirle S., Sharma M., Chauhan A., Singh R.P., Wagner T. Estimation of NOx emissions from Delhi using car MAX-DOAS observations and comparison with OMI satellite data // Atmos. Chem. Phys. 2001. V. 11. P. 10871–10887. https://doi.org/10.5194/acp-11-10871-2011
  33. Shaiganfar R., Beirle S., Petetin H., Zhang Q., Beekmann M., Wagner T. New concepts for the comparison of tropospheric NO2 column densities derived from carMAX-DOAS observations, OMI satellite observations and the regional model CHIMERE during two MEGAPOLI campaigns in Paris 2009/10 // Atmos. Meas. Tech. 2015. V. 8. P. 2827–2852. https://doi.org/10.5194/amt-8-2827-2015
  34. Shaiganfar R., Beirle S., Denier van der Gon H., Jonkers S., Kuenen J., Petetin H., Zhang Q., Beekmann M., Wagner T. Estimation of the Paris NOx emissions from mobile MAX-DOAS observations and CHIMERE model simulations during the MEGAPOLI campaign using the closed integral method. Atmos. Chem. Phys. 2017. V. 17. P. 7853–7890. https://doi.org/10.5194/acp-17-7853-2017
  35. Wang S., Zhou B., Wang Z., Yang S., Hao N., Valks P., Trautmann T., Chen L.. Remote sensing of NO2 emission from the central urban area of Shanghai (China) using the mobile DOAS technique // Journal of Geophysical Research. 2012. V. 117. D13305. https://doi.org/10.1029/2011JD016983
  36. Wu F.C., Xie P.H., Li A., Chan K.L., Hart A., Wang Y., Si F.Q., Zeng Y.M., Qin M., Xu J., Liu J.G., Liu W.Q., Wenig M. Observations of SO2 and NO2 by mobile DOAS in the Guangzhou eastern area during the Asian Games 2010 // Atmos. Meas. Tech. 2013. V. 6. P. 2277–2292. https://doi.org/10.5194/amt-6-2277-2013
  37. Wu F., Li A., Xie P., Chen H., Hu Z., Zhang Q., Liu J., Liu W. Emission flux measurement error with a mobile DOAS system and application to NOx flux observations // Sensors. 2017. V. 17. № 231. https://doi.org/10.3390/s17020231
  38. Wu F., Xie P., Li A., Mou F., Chen H., Zhu Y., Zhu T., Liu J., Liu W. Investigations of temporal and spatial distribution of precursors SO2 and NO2 vertical columns in the North China Plain using mobile DOAS // Atmos. Chem. Phys. 2018. V. 18. P. 1535–1554. https://doi.org/10.5194/acp-18-1535-2018

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar
2. Fig. 1. Maps of the routes of mobile DOAS measurements around St. Petersburg in 2012 and in 2014–2016. The color palette shows the measured NO2 content at the route points (from 0 to 20 × 1015 molecules cm–2). The red symbols indicate the locations of three meteorological stations – “St. Petersburg”, “Lomonosov” and “Kronshtadt”; the straight lines at these points indicate the direction of the surface wind at 12:00 local time, the length of the straight line characterizes the wind speed.

Baixar (544KB)
Metadados
3. Fig. 2. A priori spatial distribution of anthropogenic NOx emissions from the territory of St. Petersburg, formed on the basis of data from the global inventory of anthropogenic CO2 emissions (ODIAC).

Baixar (614KB)
Metadados
4. Fig. 3. NO2 content (1015 molecules cm–2) in the surface layer of the atmosphere (0–1500 m) during mobile DOAS measurements around St. Petersburg in 2012 and in 2014–2016 based on the results of HYSPLIT modeling at 13:00 local time.

Baixar (612KB)
Metadados
5. Fig. 4. NO2 content (×1015 molecules cm–2) on the Ring Road routes in 2012 and 2014–2016 based on mobile measurements (DOAS) and modeling results (HYSPLIT) at the measurement times at the route points. Model calculations are reduced to the measurement results using the linear regression coefficient presented in Fig. 5.

Baixar (454KB)
Metadados
6. Fig. 5. Comparison of the average NO2 content in the urban pollution plume obtained for each of the mobile experiments using DOAS measurements and HYSPLIT calculations in 2012 and 2014–2016 (left). On the right, the variation in the average measured NO2 content from experiment to experiment is presented, compared with the model data normalized to the measurement results (using the linear regression coefficient kR in the graph on the left).

Baixar (209KB)
Metadados
7. Fig. 6. Estimates of the total anthropogenic NOx emissions from the territory of St. Petersburg based on mobile DOAS measurements in 2012 and 2014–2016, obtained using different methods: closed-loop integration, CIM [Ionov, Poberovskii, 2015], coupling with modeling calculations, HYSPLIT_1 [Ionov, Poberovskii, 2019], and coupling with modeling calculations using detailed a priori information on emission sources, HYSPLIT_2 [this work].

Baixar (171KB)
Metadados


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–NãoComercial–SemDerivações 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».