АНТРОПОГЕННЫЕ ФАКТОРЫ ЗАГРЯЗНЕНИЯ АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА ГОРОДА ТАШКЕНТА И АНАЛИЗ ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЕЩЕСТВ (НА ПРИМЕРЕ ДИОКСИДА АЗОТА)

Авторы

  • Зарипов Шахбоз Базарбаевич

    Национальный университет Узбекистана image/svg+xml

  • Исматова Нилуфар Равшановна

    Специализированная школа имени Мирзо Улугбека

Ключевые слова: урбанизация, загрязнение атмосферного воздуха, географические информационные системы (ГИС), Inverse Distance Weighting (IDW), диоксид азота (NO₂), мониторинг качества воздуха

Аннотация

В статье проанализированы пространственные и временные изменения концентрации диоксида азота (NO₂), поступающего в атмосферный воздух города Ташкента из антропогенных источников, в летний период 2013-2023 годов. Основной целью исследования являлось выявление долгосрочных тенденций изменения концентрации загрязняющего вещества, построение карт его пространственного распределения, а также оценка основных антропогенных источников загрязнения атмосферного воздуха диоксидом азота. В качестве исходных данных использованы материалы наблюдений сети станций мониторинга атмосферного воздуха Гидрометеорологической службы Республики Узбекистан. Для анализа пространственного распределения концентраций NO₂ применены технологии географических информационных систем (ГИС), а в программном обеспечении ArcGIS Pro использован метод интерполяции Inverse Distance Weighting (IDW). Для каждого исследуемого периода с пятилетним интервалом были составлены карты сезонного распределения концентрации NO₂ в летний период. Кроме того, для оценки временной динамики концентраций загрязняющего вещества использованы методы описательной статистики и графического анализа. Полученные результаты показали, что максимальная концентрация диоксида азота (NO₂) в летний период была зарегистрирована в 2023 году.

Библиографические ссылки

1. Alkabbani H., Ramadan A., Zhu Q., & Elkamel A. An improved air quality index machine learning-based forecasting with multivariate data imputation approach. Atmosphere, 13(7), 2022. 1144. https://doi.org/10.3390/atmos13071144

2. Azizov Q., & Beketov, A. Traffic flow characteristics and their impact on air pollution in urban streets: A case study of Tashkent. Engineer International Scientific Journal, 2(4). 2024. ISSN 3030-3893

3. Bell L. The use of ambient air quality modeling to estimate individual and population exposure for human health research: A case study of ozone in the Northern Georgia Region of the United States. Environment International, 32, 586–593. 2006.

4. Bhat T., Jiawen G., & Farzaneh H. (2021). Air Pollution Health Risk Assessment (AP-HRA), principles. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(4), 1935. https://doi.org/10.3390/ijerph18041935

5. Bollen J., & Brink C. Air pollution policy in Europe: Quantifying the interaction with greenhouse gases and climate change policies. Energy Economics, 46, 202–215. 2014.

6. Cheng F., Zheng J., Wei C., Mu Q., Zheng B., Wang B., Gao M., Zhang Q., & He B. Reactive nitrogen chemistry in aerosol water as a source of sulfate during haze events in China. Science Advances, 2. 2016.

7. Chen D., Xu T., Li, Y., Zhou Y., Lang J., Liu X., & Shi H. A hybrid approach to forecast air quality during high-PM concentration pollution period. Aerosol and Air Quality Research, 15, 1325–1337. 2015.

8. Christoph S., David M., Keywan R., Jan M., Elmar, K., Detlef, V., Jessica, J., Carmenza, R., Edgar, H., Massimo, T., Sevastianos, M., Oliver, L., Joyashree, R., Yacob M., Navroz D., Johannes B., Diana V., & Ottmar E. Integrating global climate change mitigation goals with other sustainability objectives: A synthesis. Annual Review of Environment and Resources, 40, 363–394. 2015.

9. Diao Y., Zuo Q., & Ma J. Urbanization, water use level and their coupled coordination in the Yellow River Basin. Journal of Beijing Normal University (Natural Science). 2020.

10. Dobesch H., Dumolard P., & Dyras I. Spatial interpolation for climate data: The use of GIS in climatology and meteorology (2nd ed.). 2013. Wiley. https://books.google.iq/books?isbn=1118614992

11. Derwent R., Jenkin M., Saunders S., Pilling M., Simmonds P., Passant, N., Dollard, G., Dumitrean, P., & Kent, A. (2003). Photochemical ozone formation in northwest Europe and its control. Atmospheric Environment, 37, 1983–1991.

12. Duggan S. Carbon monoxide exposure inside UK road vehicles: A pilot study. Environment International. https://doi.org/10.1016/j.envint.2024.109070

13. Eslami A., & Ghasemi S.M. (2018). Determination of the best interpolation method in estimating the concentration of environmental air pollutants in Tehran city in 2015. Journal of Air Pollution and Health, 3(4), 187–198. https://doi.org/10.18502/japh.v3i4.402

14. Fajar W., Nusrat E., Rabiya N., Waqas A., Muhammad, K., Laila S., Aqil T., Hira A., & Qamar Z. Geo-spatial distribution of air pollutants in urban area and its potential health risk analysis solutions. Urban Climate, 61. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2025.102380

15. Gao H., Sun L., Wu H., Chen J., Cheng Y., & Zhang Y. The predictive value of neutrophil-lymphocyte ratio at presentation for delayed neurological sequelae in carbon monoxide poisoning. Inhalation Toxicology, 33(4), 121–127. 2021.https://doi.org/10.1080/08958378.2021.1887410

16. Han S., Bian H., Feng Y., Liu A., Li X., Zeng F., & Zhang X. Analysis of the relationship between O₃, NO and NO₂ in Tianjin, China. Aerosol and Air Quality Research, 11, 128–139. 2011.

17. Jumaah H., Mohammed H., Bahareh K., Mojaddadi, R., & Sarah J. (2019). Air quality index prediction using IDW geostatistical technique and OLS-based GIS technique in Kuala Lumpur, Malaysia. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 10(1), 2185–2199. https://doi.org/10.1080/19475705.2019.1683084

18. Jung M., Yuexiong D., Vincent G., Changqing L., & Zhiwei W. Spatiotemporal prediction of PM₂.₅ concentrations at different time granularities using IDW-BLSTM. IEEE Access Journal, 7. 2019.

19. Kuttler W., & Strassburger A. Air quality measurements in urban green areas: A case study. Atmospheric Environment, 33, 4101–4108. 1999.

20. Khan J., Kakosimos K., Raaschou-Nielsen, O., Brandt J., Jensen S. S., Ellermann T., et al. Development and performance evaluation of new AirGIS–a GIS-based air pollution and human exposure modelling system. Atmospheric Environment, 198, 102–121. 2019.

21. Li R., Cui L., Li J., Zhao A., Fu H., Wu Y., Zhang L., Kong L., & Chen J. Spatial and temporal variation of particulate matter and gaseous pollutants in China during 2014–2016. Atmospheric Environment, 161, 235–246. 2017.

22. Li R.., Wang Z., Cui L., Fu H., Zhang Z., Kong L., Chen W., & Ch. J. Air pollution characteristics in China during 2015–2016: Spatiotemporal variations and key meteorological factors. Science of the Total Environment. 2018.

23. Li X., & Xu H. The energy-conservation and emission-reduction paths of industrial sectors: Evidence from China’s 35 industrial sectors. Energy Economics, 86, 104628. 2020.