Замеры воздуха: Индекс качества воздуха (AQI) в Москва и загрязнение атмосферы в Россия

Содержание

Индекс качества воздуха (AQI) в Москва и загрязнение атмосферы в Россия

четверг, март 31

Средне 61 AQI США

пятница, апр. 1

Хорошо 36 AQI США

суббота, апр. 2

Хорошо 24 AQI США

Сегодня

Хорошо 17 AQI США

-6°

21. 6 mp/h

понедельник, апр. 4

Средне 79 AQI США

-7°

10.8 mp/h

вторник, апр. 5

Хорошо 45 AQI США

-4°

28.8 mp/h

среда, апр. 6

Хорошо 33 AQI США

-1°

21. 6 mp/h

четверг, апр. 7

Средне 55 AQI США

21.6 mp/h

пятница, апр. 8

Средне 72 AQI США

13°

32.4 mp/h

суббота, апр. 9

Средне 62 AQI США

21. 6 mp/h

Непрерывные замеры воздуха

В трех районах Новокузнецка сегодня превышена концентрация сероводорода. Данные в реальном времени получили сотрудники стационарного поста наблюдения. Оборудование, полученное по федеральной программе «Чистый воздух», заработало в непрерывном режиме, и теперь установить источники загрязнения будет проще.

Так звучит контроль. Работают насосы, которые закачивают в колбы уличный воздух. Все в автоматическом режиме. Вмешаться в работу оборудования нельзя. Через полчаса собранный материал отправят в гидрометобсерваторию. Лаборанты проанализируют пробы и сделают заключение, какие вещества загрязняют новокузнецкий воздух. Оборудование, полученное по федеральной программе «Чистый воздух» из тестового режима перешло в непрерывную работу.

Людмила ВИННИКОВА, и.о. начальника комплексной лаборатории по мониторингу загрязнения окружающей среды Новокузнецкой гидрометобсерватории: «Газоанализаторы отбирают воздух на основные загрязняющие вещества, это диоксид азота, оксид азота, аммиак, сероводород, диоксид серы, озон, мелкодисперсная пыль РМ 2,5, РМ 10.

Кроме этого у нас также проводится ручной отбор. Если мы раньше отбор проводили 3 раза в сутки, сейчас мы проводим 4ех разовый отбор, то есть мы работаем по полной программе. Мы имеем наблюдения в ночное время».

Сегодня, например, в Куйбышевском, Центральном и Кузнецком районах превышена предельно допустимая концентрация по сероводороду. Коэффициент 1,3. Данные лаборанты передадут в надзорные ведомства, чтобы принимали меры. И так практически каждый день. Но, несмотря на это, пока дыхание полной грудью для новокузнечан из разряда роскоши.

С 19 января в Новокузнецке морозно, практически безветренно и нет осадков. В городе действует самый долгий в истории режим неблагоприятных метеоусловий. Сейчас под номером 2. Это значит, что промпредприятия должны на 40% сократить выбросы, чтобы вредных веществ в атмосфере скапливалось меньше. Остальные источники загрязнения помогут выявить непрерывные наблюдения на постах. Из 8 стационарных 7 уже работают в непрерывном режиме.

температура, скорость воздуха, влажность, тепловое излучение

Замер микроклимата квартиры в Москве

Микроклимат в жилом помещении – это система обмена входящего и уходящего воздуха в квартире или загородном доме. От того, как работает воздухообмен, зависит общее самочувствие того, кто проживает в квартире. А именно вас и ваших близких.

Поэтому необходимо перед установкой пластиковых окон произвести замер микроклимата в помещении, особенно в квартирах старого жилого фонда. Ведь не секрет, что 20-30 лет назад строили дома с расчетом на то, что через обычные деревянные окна будет обеспечен приток свежего уличного воздуха. А через вытяжку этот отработанный вместе с запахами воздух будет выходить наружу.

Сейчас же стандарты и возможности остекления кардинально поменялись. Пластиковые окна теперь настолько герметичны, что через них не проходит ни одного кубического сантиметра воздуха.

Наши специалисты могут выехать на объект для замера следующих показателей, отвечающих за комфортный микроклимат в квартире или коттедже:

  • Температура воздуха
  • Скорость движения воздуха
  • Относительная влажность воздуха
  • Индекс тепловой среды
  • Тепловое излучение
Как ни странно, решение проблемы таится в пластиковых окнах, которые Вы уже установили или только собираетесь это сделать. После того, как измеренный индекс совокупных показателей микроклимата оказался ниже норм СанПиН 2.2.4.548-96, нужно обеспечить комфортное ежесуточное проветривание помещения.

Это стало возможно реализовать с помощью трехступенчатого проветривания ROTO NT, обеспечивающее 2-3 уровня фиксации створки. Сама створка окна откидывается 1-2 см и удерживается в фиксированном положении долгое время. Благодаря этому осуществляется круглосуточное проветривание малыми порциями воздуха, принося Вам комфорт 24 часа в сутки.

Преимущества микропроветривания:

  • Проветривание 24 часа в сутки
  • Никакого продувания даже в зимнее время
  • При сильном ветре створка не деформируется и не откроется настежь
  • Никакого сквозняка и лишней пыли
  • Улучшение микроклимата
  • Улучшение самочувствия, отсутствие сонливости, улучшение работоспособности.

Завершились замеры качества атмосферного воздуха на полигоне «Красный Бор»

Подведомственное комитету по природопользованию предприятие «Минерал» направило передвижную станцию мониторинга атмосферного воздуха на территорию полигона «Красный Бор» для замера качества воздуха.

Замеры проводились в течение 4 февраля. Результаты стали известны сегодня. Напомним, станция мониторинга в автоматическом режиме замеряет основные компоненты: оксид углерода, оксид азота, диоксид азота, диоксид серы, аммиак, взвешенные вещества (PM-10). Кроме того, на территории полигона были проведены замеры содержания в воздухе формальдегида и ароматических углеводородов.

В таблицах приведены результаты замеров, а также уровень ПДК. Из приведенных ниже результатов видно, что состояние атмосферного воздуха на полигоне значительно ниже уровня предельно-допустимых концентраций.

Время

Оксид

углерода

Оксид

азота

Диоксид

азота

Диоксид серы

Аммиак

Взвешенные вещества

РМ-10

ПДКмр=

5мг/м3

ПДКмр=

0. 4мг/м3

ПДКмр=

0.2мг/м3

ПДКмр=

0.5мг/м3

ПДКмр=

0.2 мг/м3

ПДКмр=

0.3мг/м3

мг/м3

мг/м3

мг/м3

мг/м3

мг/м3

мг/м3

11:40

< 0.96

< 0.032

< 0.048

< 0.040

< 0.032

0,010

12:00

< 0. 96

< 0.032

< 0.048

< 0.040

< 0.032

0,009

12:20

< 0.96

< 0.032

< 0.048

< 0.040

< 0.032

0,008

12:40

< 0.96

< 0.032

< 0.048

< 0.040

< 0.032

0,018

13:00

< 0. 96

< 0.032

< 0.048

< 0.040

< 0.032

0,007

13:20

< 0.96

< 0.032

< 0.048

< 0.040

< 0.032

<0,007

13:40

< 0.96

< 0.032

< 0.048

< 0.040

< 0.032

<0,007

14:00

< 0. 96

< 0.032

< 0.048

< 0.040

< 0.032

0,007

 

п/п

Вид пробы

Период отбора

Определяемое

вещество

Концентрация,

мг/м3

ПДКмр, мг/м3

1.

Дата проведения анализа: 04.02.2016

Атмосферный воздух,

разовая проба

12:03 – 12:23

формальдегид

0. 038

0.050

2.

12:23 – 12:43

0.032

3.

12:43 – 13:02

0.035

4.

13:02 – 13:21

0.023

5.

13:21 – 13:40

0.035

 

 

п/п

Номер станции/

адрес

Номер пробы

Период отбора

Определяемое

вещество

Концентрация

мг/м3

ПДКмр, мг/м3

1.

Дата проведения анализа: 04.02.2016

Красный Бор

МТ-27

12:05 – 12:25

бензол

0.001

0.3

толуол

0.013

0.6

этилбензол

0.008

0.02

п-ксилол

0.006

0.3

м-ксилол

0.020

0. 25

о-ксилол

0.013

0.3

2.

Красный Бор

МТ-08

13:00 – 13:20

бензол

0.001

0.3

толуол

0.025

0.6

этилбензол

0.014

0.02

п-ксилол

0.010

0. 3

м-ксилол

0.036

0.25

о-ксилол

0.024

0.3

 

Напомним, в Санкт‑Петербурге  24 автоматические станции мониторинга, которые в on-line режиме выдают показатели замеров каждые 20 минут.

Дополнительная информация: 417-59-13, 8-931-326-51-85, press@kpoos.gov.spb.ru, пресс-секретарь Комитета Анна Титоренко

Провели замеры расхода воздуха систем (ПД-1, ПД-2) ЖК Ермолино

АНО «РАЭСА» публикует протокол по результатам, проведения замеров расхода воздуха систем (ПД-1, ПД-2) на объекте: 17-этажный жилой дом №4, расположенный по адресу: Московская область, Ленинский р-н, восточнее деревни Ермолино, участок № 13.

Наименование и адрес испытательного центра

АНО «Региональное агентство экспертизы, сертификации и аудита»
Юридический адрес:101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д.22, стр.1.
Фактический адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д.22, стр.1.
Телефон: 8-499-390-97-00
www.raesa.ru, E-mail: [email protected]

Наименование и адрес заказчика

ООО «СтройКомпас».
Юридический адрес: 123007, Москва, Хорошевское шоссе, д.32А.
ИНН 7714784890, КПП 771401001, ОГРН 1097746425160, ОКПО 62194931
Генеральный директор Гурарий Д.Ю.

Характеристика заказываемой услуги

Аэродинамические испытания систем подпора воздуха (ПД-1, ПД-2) на объекте: 17-этажный жилой дом №4, расположенный по адресу: Московская область, Ленинский р-н, восточнее деревни Ермолино, участок № 13.

Дата проведения проверки: 15.02.2016 г.

Описание процедуры испытания

Испытания проведены в соответствии с требованиями НПБ 240-97 «Противодымная защита зданий и сооружений. Метод приемо-сдаточных и периодических испытаний».

В процессе испытаний инициирование действия систем подпора воздуха (приточной противодымной вентиляции) осуществлялось в автоматическом режиме управления.

Определение избыточного давления в шахтах лифтов (групп лифтов) производилось при следующих условиях:

  • кабины лифтов находятся на «основном посадочном этаже»;
  • двери кабин лифтов и шахты (только на «основном посадочном» этаже) открыты.

Замеры избыточного давления производятся прибором «ТЕСТО 512».

Параметры воздушной среды в дни проведения аэродинамических испытаний:

Температура воздуха, оС:

  • наружная – 1,5;
  • внутренняя – 5,5.

Направление ветра – юго-восток

Скорость ветра, м/с:

  • с наветренной стороны здания – 10,5.
  • с заветренной стороны здания – 9.

Проектное решение

Не представлено.

Средства измерений

№ п/п Наименование средств измерений Класс, точности погрешность
1.«ТЕСТО 512» — компактный цифровой манометр для измерения давления, разряжения, дифференциального давления не агрессивных газов. Разрешение прибора 0,001hPa.Погрешность прибора при температуре 22 оС ±0.5 % от диапазона, ±1 цифра
Предельная относительная погрешность согласно ГОСТ 12.3.018-79 составляет ± 10%.

Внешнее состояние конструктивных элементов

Конструктивные элементы выполнены в соответствии с разработанной проектной документацией. Запуск систем приточной противодымной вентиляции производится в автоматическом режиме.

Результаты испытаний

№ п/п Обозначение Тип Функциональное назначение Основные параметры Заключение о нормативном соответствии
нормативное значение давления, Па фактическое значение давления, Па
1ПД-1Приточная, автоматическаяПодача нар. воздуха лифтовую шахту20-15065,9соотв.
2ПД-2Приточная, автоматическаяПодача нар. воздуха лифтовую шахту20-15066,6соотв.

Выводы по результатам испытаний

В соответствии с п. 8.15б СНиП 41-01-2003 (избыточное давление воздуха не менее 20 Па и не более 150 Па — в шахтах лифтов, в незадымляемых лестничных клетках типа Н2, в тамбур-шлюзах незадымляемых лестничных клеток типа НЗ относительно смежных помещений (коридоров, холлов).

Системы подпора воздуха (ПД-1, ПД-2) на объекте: 17-этажный жилой дом №4, расположенный по адресу: Московская область, Ленинский р-н, восточнее деревни Ермолино, участок № 13 – удовлетворяют требованиям п. 8.15б СниП 41-01-2003.

Заказать похожую услугу:

— через форму обратной связи

Другие наши испытания системы дымоудаления и подпора воздуха

Завершены замеры воздуха вблизи предприятия ЗАО «Керамзит» городского округа Серпухов

26 окт. 2021 г., 15:15

Независимая аналитическая лаборатория «Агава» завершила замеры воздуха вблизи предприятия ЗАО «Керамзит» городского округа Серпухов.

Утром, днём, вечером и ночью – четыре анализа за сутки произвели в присутствии представителей Администрации муниципалитета, сотрудников завода и инициативной группы. Ещё один шаг на пути поиска оптимального решения вопросов относительно выбросов в атмосферу осуществлен.


Последний замер произвели у края разработанного карьера на расстоянии около 500 метров от «Керамзита» в восточном направлении. Измерили взвешенные вещества в атмосферном воздухе согласно установленной методике, в процессе учитывались все показатели — температуру, влажность, атмосферное давление и скорость ветра.
—  Эта точка была выбрана мной лично. Завод работает, направление ветра учтено. Теперь есть надежда, что данные измерений будут объективными и покажут нам реальную картину по выбросам с завода, — прокомментировал представитель инициативной группы местных жителей Алексей Добровольский.  
В результатах измерений будет отображено количество взвешенной пыли, которую сравнят с максимально допустимой концентрацией согласно СанПиНу.
— Чтобы более точно понять ситуацию по запыленности территории предприятия, вчера анализ был проведен в зоне жилой застройки в микрорайоне Заборья и в санитарно-защитной зоне предприятия, — рассказала юрисконсульт ЗАО «Керамзит» Мария Кузнецова.
Помимо этого, был взят и экспресс-тест на содержание в воздухе веществ, которые образуются при технологическом процессе обжига глины для производства керамзита.
— На момент теста никаких превышений не обнаружено,  значение показателей гораздо меньше установленных  предельных допустимых концентраций. Расширенный анализ будет готов через неделю. Его результаты будут предоставлены инициативной группе, — подытожила главный эксперт МКУ «Управление экологии, организации сбора, вывоза и утилизации отходов» Ирина Токарева.

Источник: http://inserpuhov. ru/novosti/ekologiya/zaversheny-zamery-vozduha-vblizi-predpriyatiya-zao-keramzit-gorodskogo-okruga-serpuhov

Прошли очередные замеры воздуха — «Местный спрос»

Исследования лаборатории показали, что концентрация вредных веществ в атмосферном воздухе и уровень шума от деятельности ООО «ЭГГЕР ДРЕВПРОДУКТ ШУЯ» ниже допустимых значений.

В августе специалисты независимой лаборатории «Ивпромэнергоремонт» проводили измерения концентрации вредных веществ в атмосферном воздухе на границе санитарно-защитной зоны завода «ЭГГЕР ДРЕВПРОДУКТ ШУЯ». 8 и 9 августа также проведены измерения уровня шума, источником которого является работающее оборудование предприятия. Исследования проводились во время работы предприятия по действующим методикам МВИ, СН и ГОСТ.

8, 9 и 22 августа специалисты лаборатории круглосуточно измеряли содержание пяти вредных веществ в атмосферном воздухе. Замеры воздуха производились в шести контрольных точках на границе санитарно-защитной зоны (в коллективных садах, на Танковом поле, на Южном шоссе) и в пределах жилой застройки (улица Кооперативная). Полученные результаты в разы ниже установленных законодательством предельно допустимых концентраций. Так, например, содержание формальдегида в десять раз меньше ПДК (предельно допустимых концентраций), диоксида азота в восемь раз меньше, диоксида серы в 13-16 раз ниже нормы, взвешенных веществ в 5,5 раз меньше и скипидара в три раза меньше предельно допустимых концентраций.

Предыдущие замеры проводились в конце апреля — начале мая и также показали результаты значительно ниже предельно допустимых значений, что подтверждает экологическую безопасность предприятия. Уровень шума также не превышает предельно допустимых значений.

Методика измерений

Измерения проводила независимая ивановская лаборатория ООО «Ивпромэнергоремонт». Использованы газоанализатор ГАНК‑4, анализатор шума и виб-раций «Ассистент», калибратор акустический «Защита-К». Методы измерений определены руководствами по эксплуатации, ГОСТ 17.2.3.01-86 «Охрана Природы. Атмосфера. Правила контроля качества воздуха населённых пунктов», ГОСТ 23337-2014 «Шум. Методы измерения шума на селитебной территории и в помещениях жилых и общественных зданий».

От 12 Сентября 2017 года Местный Спрос

Исследования в области развития методов и измерений окружающего воздуха

Для эффективного мониторинга загрязнителей воздуха и внедрения Национальных стандартов качества окружающего воздуха (NAAQS) штатам, племенам и местным авиационным агентствам необходимы современные методы использования технологий измерения, обеспечивающие получение точных и надежных данных. Исследователи EPA работают над разработкой новых методов отбора проб и анализа для улучшения характеристик качества окружающего воздуха.

На этой странице:

Разработка методов мониторинга критериев загрязнителей воздуха

Закон о чистом воздухе требует общенационального мониторинга шести критериев загрязняющих веществ с использованием только методов мониторинга, официально обозначенных EPA как федеральные эталонные методы (FRM) или федеральные эквивалентные методы (FEM).

Согласно мандату Конгресса, EPA несет постоянную ответственность за рассмотрение и оценку официальных письменных заявок от производителей инструментов на новые пробоотборники и анализаторы FRM и FEM.Кроме того, проводятся проверки поданных запросов на модификацию в отношении любых предлагаемых изменений аппаратного обеспечения, микропрограммы и/или программного обеспечения ранее назначенных пробоотборников и анализаторов FRM и FEM. Государственным, местным и племенным организациям по мониторингу требуется своевременное уведомление об этих решениях по назначению и поддержка во время внедрения и эксплуатации утвержденных инструментов FRM и FEM для обеспечения точности и обоснованности решений о соответствии Национальному стандарту качества окружающего воздуха, принятых с использованием собранных сетевых данных.

Агентство по охране окружающей среды также проводит исследования по разработке новых методов мониторинга для измерения загрязняющих веществ по критериям. Методы представлены в Уведомлениях Федерального реестра, полугодовых обновлениях Информационного центра технологии мониторинга окружающей среды (AMTIC) Список назначенных эталонных и эквивалентных методов.

Ссылки по теме: 

Разработка методов для датчиков окружающего воздуха

Недорогой портативный датчик воздуха.С самого начала исследований Агентства по охране окружающей среды в новой технологической области датчиков воздуха качество данных из недорогостоящего сегмента рынка было основной проблемой не только для потребителей, но и для регулирующих органов, которым было поручено отвечать на вопросы о данные с датчиков. Желая быть активным и продуктивным участником продвижения в этой области, исследователи EPA проводят беспристрастную оценку производительности датчиков и инфраструктурной поддержки посредством таких усилий, как разработка целевых показателей производительности и протоколов тестирования.

Учитывая широкий диапазон показателей качества данных в недорогих датчиках, исследователи EPA предприняли усилия по разработке целевых показателей для датчиков воздуха, используемых для нерегулируемого мониторинга окружающей среды. Цель установления целевых показателей производительности состоит в том, чтобы определить пороговый уровень качества данных, чтобы способствовать систематическому пониманию измерений датчиков, что максимизирует качество продукции и сводит к минимуму продукцию, не представляющую никакой ценности.

Установление целевых показателей качества данных влечет за собой определение набора параметров, которые необходимо включить в определение производительности (т.т. е. точность, смещение, минимальные уровни обнаружения и т. д.), и установка значения для каждого параметра, который устанавливает искомый уровень качества. Узнайте больше об исследованиях датчиков воздуха на веб-странице набора инструментов датчиков воздуха.

Гранты на исследования инноваций в малом бизнесе (SBIR), связанные с датчиками воздуха

Ссылки по теме:

Разработка методов определения летучих органических соединений (ЛОС)

Исследователи Агентства по охране окружающей среды установили канистры для сбора образцов летучих органических соединений из воздуха возле проезжей части. Toxic Organic Method TO-15A: ​​​​Проводятся исследования по разработке, оценке и внедрению методов для некритериальных загрязнителей воздуха, таких как формальдегид и другие летучие органические соединения. Хотя существуют некоторые методы для этих типов загрязнителей, они имеют известные недостатки. В настоящее время проводятся исследования по разработке новых методов для удовлетворения потребности в точном и надежном измерении этих загрязняющих веществ.

Одной из областей исследований является расширение применения метода токсичных органических веществ TO-15A.Этот метод в настоящее время используется для измерения части из 97 ЛОС, включенных в 189 опасных загрязнителей воздуха (ОЗВ), перечисленных в поправках к Закону о чистом воздухе 1990 года.

Toxic Organic Method TO-15A был обновлен с учетом передового опыта и уроков, извлеченных пользователями метода TO-15. В новом методе рассматриваются и включаются усовершенствования в технологии канистр, отбора проб, предварительного концентрирования и аналитических приборов. Этот метод фокусируется на сборе и анализе ЛОС в окружающем воздухе.

Исследователи Агентства по охране окружающей среды изучают возможность применения метода TO-15A для измерения концентрации газообразного этиленоксида (EtO). EtO используется в химической промышленности для производства других химикатов, в том числе этиленгликоля, которые используются в производстве множества обычных продуктов. EtO также используется для стерилизации медицинского оборудования и фумигации специй. Цель состоит в том, чтобы разработать дополнение к методу TO-15A, описывающее оптимальные аналитические методы измерения этого опасного загрязнителя воздуха при его сборе в пробах воздуха в специально обработанных емкостях.

Полевой участок Агентства по охране окружающей среды для проведения исследований по измерению летучих органических соединений в Дьюк-Форест, Чапел-Хилл, Северная Каролина. Методы формальдегида: Ведутся исследования по разработке и оценке спектроскопических методов измерения концентраций формальдегида в окружающей среде в режиме реального времени. Формальдегид является опасным загрязнителем воздуха, который способствует образованию озона и мелких твердых частиц. Текущие методы измерения используют автономную влажную химию, требующую много времени, ресурсов и труда, и имеют известные проблемы с точностью. Исследователи изучают новые технологии измерения формальдегида в режиме реального времени для их использования в регулировании качества воздуха.

Разработка метода направлена ​​на решение фундаментальных проблем точных измерений, включая методологию отбора проб, оценку помех и методы точной калибровки. Полевая оценка сосредоточена на различных средах, включая фоновый и городской воздух, пожарные выбросы и регионы, затронутые источником.

Текущая работа Агентства по охране окружающей среды включает измерение концентраций и потоков формальдегида на исследовательской площадке Агентства по охране окружающей среды в Дьюк-Форест в Чапел-Хилл, Северная Каролина. Этот участок характерен для экосистемы смешанных лиственных лесов на юго-востоке, что связано с большими выбросами изопрена (и последующими концентрациями формальдегида) в регионе.На полевом объекте ведется работа по разработке методов, калибровке и валидации приборов.

В другом направлении исследование предоставляет рекомендации для Агентства по охране окружающей среды, штатов и местных агентств по контролю качества воздуха по реализации варианта непрерывного формальдегида для общенациональной сети станций мониторинга фотохимической оценки (PAMS), включая необходимую информацию для разработки документов технической помощи (TAD). и другие документы по обеспечению качества. Он характеризует сдвиг парадигмы от автономных измерений к онлайновым методам измерения в реальном времени целевых соединений ЛОС.Будущая работа будет использовать знания и опыт, полученные в ходе исследования, для расширения возможностей измерения других высокоприоритетных летучих органических соединений.

Ссылки по теме:

Разработка методологии для токсичных веществ в воздухе и прекурсоров озона  

Государства обязаны использовать общенациональную сеть станций мониторинга фотохимической оценки (PAMS) для мониторинга озона, оксидов азота (NOx) и летучих органических соединений (ЛОС) для внедрения национальных стандартов качества атмосферного воздуха.В октябре 2021 года штаты должны будут измерять почасовую высоту смешивания загрязнителей воздуха, чтобы обеспечить регулярную оценку переноса атмосферных химических веществ в моделях переноса химических веществ, таких как WRF-CMAQ.

Исследователи оценивают имеющиеся в продаже облакомеры и проприетарное программное обеспечение, предоставляемое поставщиками для расчета высоты смешивания. В настоящее время не существует стандартной методики, которую можно было бы использовать для различных имеющихся в продаже облакомеров для смешивания высот. Исследователи тестируют и внедряют общий алгоритм для расчета высоты непрерывного смешивания с помощью имеющихся в продаже облакомеров и других приборов для профилирования.Исследование включает в себя разработку прототипа системы архивирования данных, позволяющей распространять данные облакомеров через информационный шлюз дистанционного зондирования Агентства по охране окружающей среды.

Результаты предыдущих исследований Агентства по охране окружающей среды подчеркивают как возможность, так и важность регулярного мониторинга высоты пограничного слоя и плотности вертикального столба, которые влияют на распределение диоксида азота (NO ) и формальдегида (HCHO), обоих предшественников тропосферного озона. Эти знания помогают формировать реализацию комплекса мероприятий по расширенному мониторингу (EM) для улучшения измерения этих загрязнителей воздуха вблизи земли и в воздушном столбе над ней.Эти измерения помогут Агентству по охране окружающей среды, а также государственным и местным агентствам лучше понять связь между столбцовыми измерениями, полученными со спутников, и измерениями качества приземного воздуха, что повысит ценность спутниковых данных.

Ссылки по теме:

 

Измерение качества воздуха

Эффективный мониторинг качества воздуха

Ricardo уже много лет является ведущей организацией по мониторингу качества воздуха в Великобритании, и наш опыт в области мониторинга получает все большее признание на международном уровне.Надежный мониторинг необходим для понимания соблюдения нормативных ограничений и, что не менее важно, для разработки эффективных и целенаправленных действий по улучшению качества воздуха и снижению воздействия на здоровье и окружающую среду. Мы предоставляем индивидуальные решения для мониторинга качества воздуха более шести десятилетий, и наша работа обеспечивает основу для национальной сети мониторинга качества воздуха в Великобритании. Это означает, что мы идеально подходим для разработки индивидуальных решений по мониторингу качества воздуха для клиентов из государственного и частного секторов.Наши услуги включают: 

  • Разработка и установка обследований и сетей непрерывного мониторинга в соответствии с теми же стандартами, которые используются в национальных сетях.
  • Разработка и проведение специальных исследований по мониторингу качества воздуха для любых других загрязнителей воздуха.
  • MODUS – надежное, надежное и эффективное управление данными о качестве воздуха, обеспечивающее автоматический сбор, проверку, обеспечение качества и распространение данных через веб-сайты и приложения для мобильных устройств.
  • Моделирование и визуализация данных с использованием самых современных методов представления и интерпретации сложных данных в привлекательном и доступном формате.
  • Аккредитованный UKAS Центр измерения взвешенных частиц (APCM) обеспечивает валидацию систем измерения ультрадисперсных частиц выбросов транспортных средств в соответствии с международными нормами, включая калибровку счетчика количества частиц и калибровку разбавителя. APMC также предоставляет лучшие в отрасли услуги по измерению частиц для количественного определения их количества, массы и размера.
  • Оценка и управление наноматериалами.
  • Специализированная лаборатория запахов, обеспечивающая необходимое сочетание аккредитованного UKAS мониторинга запахов (ольфактометрии) с опытом оценки запахов и управления ими.
  • Мониторинг выбросов транспортных средств помогает вам понять влияние реальных характеристик транспортных средств.
  • Разработка приложений для измерения качества воздуха, таких как uBreathe.
Наш опыт

Как вы измеряете загрязнение воздуха?

Резкий запах при ходьбе за машиной, горизонт, окрашенный в коричневатый цвет, густой дым, выходящий из трубы, или першение в горле, когда мы рисуем… в обнаружении изменений в качестве воздуха.

Однако, когда дело доходит до количественной оценки загрязнения воздуха, мы должны вернуться в мир науки и техники. Итак, какие технологии используются для измерения уровня загрязнения и помогают нам контролировать качество воздуха, которым мы дышим?

Все зависит от того, что вы хотите сделать. Существует множество технологий измерения качества воздуха, чаще всего специфичных для конкретного загрязнителя. Эти технологии могут различаться по многим параметрам, например по точности, стоимости или размеру.

В случае исследовательских лабораторий или государственных учреждений, ответственных за обеспечение официальных измерений качества воздуха на национальном уровне, они будут использовать сложные стационарные измерительные устройства с точностью до миллиардных долей (млрд).Каждая из этих стационарных станций, которые постоянно измеряют загрязнение в непосредственной близости от них, оснащена несколькими измерительными приборами, называемыми анализаторами. Эти анализаторы на самом деле представляют собой мощные мини-компьютеры, наполненные множеством дорогих технологий. Они могут стоить до 10 000 долларов!

Измерение каждого загрязняющего вещества осуществляется в соответствии со стандартами, связанными с используемой технологией: радиометрия для PM10, фотометрия или УФ-спектроскопия для озона, хемилюминесценция для оксидов азота, инфракрасная спектроскопия для окиси углерода – вот некоторые примеры различных используемых технологий.

Эти официальные измерения станции чрезвычайно ценны и составляют краеугольный камень моделей загрязнения воздуха, которые строит Plume Labs. Они используются как для оценки загрязнения воздуха в любой точке страны (не только вокруг станций!), так и для составления прогнозов с течением времени.

Могу ли я измерить качество воздуха у себя дома?

Загрязнение наружного воздуха представляет собой серьезную проблему, но поддержание хорошего качества воздуха в помещении также имеет основополагающее значение для нашего здоровья. Мы проводим в среднем от 80 до 90% наших дней в помещении, и воздух, которым мы дышим, часто загрязнен.Новая мебель, чистящие средства и косметические средства, а также краски — все это источники загрязнения, особенно летучих органических соединений. Итак, как вы можете понять, чем вы дышите дома, и что вы можете сделать, чтобы улучшить его?

Индивидуальные датчики загрязнения меньше по размеру и более доступны, чем их аналоги, выпускаемые государством, и позволяют людям не только измерять качество воздуха в помещении, но и отслеживать индивидуальное воздействие с течением времени. Было доказано, что доступ к личным данным о загрязнении такого уровня помогает людям лучше защитить себя и своих близких, уменьшая их общее воздействие загрязнения воздуха.

Flow, персональный датчик качества воздуха, разработанный Plume Labs, измеряет твердые частицы (PM10, PM2,5 и PM1), NO2 и летучие органические соединения. Flow использует два разных метода измерения качества воздуха: лазерную дифракцию для мелких частиц и измерение изменений проводимости оксидов металлов для NO2 и ЛОС.

границ | Измерение качества воздуха и образование: повышение экологической осведомленности учащихся старших классов

Введение

Экологическая осведомленность о загрязнении воздуха все еще не очень отчетлива среди населения в целом, и особенно молодые люди часто имеют лишь расплывчатое и абстрактное представление о загрязнителях воздуха.Это можно объяснить тем, что многие загрязнители воздуха не имеют ни запаха, ни цвета. Кроме того, человеческий нос не может воспринимать медленное увеличение концентрации пахучих загрязнителей в помещении. Последствия для здоровья от плохого качества воздуха в помещении (IAQ) варьируются от усталости до проблем с концентрацией внимания (Chen et al., 2017) и головных болей (Wolkoff et al., 2004) до синдрома больного здания (Агентство по охране окружающей среды США, 1991). В школах и классах хорошее качество воздуха в помещении важно для создания оптимальных условий для обучения.Регулярная вентиляция не только позволяет избежать продуктов повседневного использования с высоким уровнем выбросов, но и является наиболее эффективным способом обеспечения хорошего качества воздуха в помещении. Однако из-за низких температур наружного воздуха в зимнее время проветривание проводится недостаточно часто, отчасти из-за отсутствия объективной обратной связи о качестве воздуха. Одним из способов получения немедленной и объективной обратной связи является мониторинг воздуха в помещении с помощью газовых датчиков. Их использование может обеспечить поддержание объективных предельных значений, выше которых становится необходимой вентиляция.

Основным требованием для активного вовлечения учащихся в процесс поддержания хорошего качества воздуха в помещении и принятия мер по вентиляции является развитие экологической осведомленности о загрязняющих веществах и качестве воздуха.Согласно современным концепциям экологического образования, сюда входят экологические знания, а также аспекты экологического отношения и экологического поведения (de Haan and Kuckartz, 1996). Было показано, что простое обучение экологическим знаниям в форме информации о загрязняющих веществах и принципах работы датчиков является основной предпосылкой, но одного этого недостаточно для изменения поведения в окружающей среде (Szagun et al., 1994; Milton et al. ., 1995; Роде, 2001). Среди прочего, это можно отнести к принципу «косного знания» (Ренкл и др., 1996). Этот термин относится к недостаточному применению знаний в сложных или повседневных ситуациях. Соответственно, недостаточно учить только фактическим знаниям о загрязнителях. Чтобы знание не оставалось инертным, его необходимо приобретать активно и проблемно, а преподавать его нужно так, чтобы оно было привязано к повседневной жизни. Ситуативное обучение описывает связь процессов обучения и применения, например, в форме экспериментов (de Witt and Czerwionka, 2012), что создает прямую контекстуальную ссылку (Bahr, 2013).

Кроме того, сами экологические знания можно разделить на декларативные, концептуальные и процедурные (Renkl et al., 1996). Декларативные знания включают в себя как чистые фактические знания, такие как знания о существовании загрязняющих веществ, предельных значений и последствий для здоровья людей, так и знания о сложных корреляциях, таких как источники загрязняющих веществ или основные принципы измерения. Согласно Андерсону, концептуальное знание характеризуется относительностью (Андерсон, 1996).Это относится к тому факту, что знания о качестве воздуха можно абстрагировать и перенести на аналогичные (повседневные) ситуации. Таким образом, это основа для понимания по существу (Schneider, 2006). Термин процедурное знание определяется как знание действия. Он описывает систему правил действия (процедуры) и формирует основу того, как то, что изучено, может быть реализовано в конкретных условиях на практике. Сюда входят, например, стратегии поддержания хорошего качества воздуха, такие как регулярная вентиляция или использование повседневных продуктов с низким уровнем выбросов, имеющих экомаркировку, например «Голубой ангел».

Далее обсуждаются различные аспекты знаний об окружающей среде, связанные с качеством воздуха в помещении, в частности, загрязнители воздуха и принципы работы датчиков. Далее представлены эксперименты, касающиеся измерения различных загрязняющих веществ, а также интерпретации результатов измерений. На этой основе учащимся будет предложено разработать свои собственные вопросы и исследования, связанные с качеством воздуха, таким образом применяя то, что они узнали, явным образом. Одним из примеров этого является разработка светофора CO 2 в школах.

Экологические знания, связанные с качеством воздуха

В 2019 году около 400 000 преждевременных смертей в Европейском Союзе могли быть напрямую связаны с загрязнением воздуха (Европейское агентство по окружающей среде, 2019). Однако последствия для здоровья от повышенного воздействия загрязнителей воздуха часто проявляются спустя годы, поэтому молодые люди, в частности, не имеют интуитивного доступа к теме качества воздуха. Поэтому на первом этапе крайне важно предоставить декларативные и концептуальные знания о существовании загрязнителей, их источниках, предельных значениях, влиянии на здоровье человека и основных принципах измерения для объективного количественного определения загрязнителей.Следующим шагом является абстрагирование того, что было изучено, и применение его к личному окружению. Это включает в себя стратегии поддержания хорошего качества воздуха в помещении и является частью процедурных знаний.

Наиболее распространенные загрязнители включают летучие органические соединения (ЛОС) и твердые частицы (ТЧ). Кроме того, концентрация CO 2 в помещении может служить индикатором качества воздуха, поскольку она коррелирует с концентрацией летучих органических соединений, если люди являются основным источником загрязняющих веществ через дыхание. Для обнаружения этих загрязняющих веществ используются различные принципы работы датчиков.Газовые МОП-сенсоры используются для измерения ЛОС. Измерение CO 2 основано на поглощении инфракрасного излучения, а твердые частицы могут быть измерены с использованием принципа светорассеяния.

Летучие органические соединения (ЛОС)

ЛОС представляют собой углеродсодержащие (органические) вещества, которые испаряются даже при низких температурах. По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), эти вещества можно разделить на четыре подкатегории в зависимости от их точки кипения (ТП) (Всемирная организация здравоохранения, 2000 г.):

1) Очень летучие органические соединения (VVOC; tкип: <5 до 50–100°C)

2) Летучие органические соединения (ЛОС, т.кип.: от 50–100 до 240–260°C)

3) Полулетучие органические соединения (SVOC, т.кип.: от 240–260 до 380–400°C)

4) Твердые органические вещества (POM, т. кип.: >380°C).

Примерами ЛОС являются различные (ароматические) углеводороды (например, бензол), альдегиды (например, формальдегид) и спирты (например, изопропанол).

Источники, пределы и воздействие на здоровье

Благодаря своим химическим свойствам ЛОС часто используются в промышленности в качестве растворителей, клеев, пластификаторов и ароматизаторов, а это означает, что они также содержатся в предметах повседневного обихода, таких как мебель, краски и игрушки (Guenther et al., 1995). В результате они также выделяются в воздух помещений и могут попадать в организм человека, т.е.г., через дыхание. Однако сами люди также генерируют летучие органические соединения в результате своего метаболизма, что приводит к накоплению летучих органических соединений в помещениях при недостаточной вентиляции.

В зависимости от вещества применяются разные предельные значения. По данным ВОЗ, например, не существует безопасного предела воздействия канцерогенного бензола, поэтому его концентрацию следует поддерживать на как можно более низком уровне (World Health Organization, 2010). Предел воздействия формальдегида на рабочем месте составляет 0,3 промилле, а толуола — 50 промилле (Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin, 2006).Из-за большого количества различных веществ сумма летучих органических соединений часто приводится как общее значение летучих органических соединений (TVOC) для оценки качества воздуха в помещении. Помимо CO 2 , это теперь считается стандартным показателем для определения IAQ, хотя это также неоднократно подвергалось критике. Например, не учитываются разные потенциалы опасности разных ЛОС, поэтому информативность воздействия на здоровье ограничена и должна служить лишь ориентиром для более подробных исследований (Sagunski and Heinzow, 2003).

Вредное воздействие ЛОС на здоровье человека варьируется от нарушений нервной системы, таких как нарушение концентрации внимания и утомляемость, до развития аллергии, астмы и рака. Кроме того, они связаны с синдромом больного здания, который среди прочих симптомов вызывает раздражение глаз и носа, головные боли и головокружение (Агентство по охране окружающей среды США, 1991; Wolkoff et al., 2004; Chen et al., 2017).

Принцип упрощенного датчика
Газовые МОП-сенсоры

часто используются для обнаружения летучих органических соединений.Принцип их действия основан на изменении их электропроводности в присутствии восстановительного или окислительного газа. Теоретическое описание работы газовых МОП-сенсоров является сложным и является предметом текущих исследований. Поэтому, чтобы не перегружать учащихся, полезно передать только основные принципы сенсорной реакции, используя упрощенную модель, которая представлена ​​ниже. Подробное описание модели см. в Höfner et al. (2021).

На рис. 1 схематически показана упрощенная модель датчика.Электроны, представленные серыми точками, движутся в соответствии с моделью Друде (Drude, 1900) за счет постоянного электрического напряжения U 0 как свободные носители заряда внутри материала сенсора. Их направленное движение в направлении x указано стрелками, причем длина стрелки пропорциональна их эффективной скорости. Над датчиком находится окружающая атмосфера, где кислород обозначен синими точками, а молекулы восстановительного газа — фиолетовыми. Амперметр используется для измерения тока или электрического тока и, следовательно, проводимости.Это пропорционально количеству и эффективной скорости свободных носителей заряда. Температура материала датчика обозначается его цветом (синий = «холодный», желтый = «теплый», красный = «горячий»).

Рисунок 1 . Схематическая структура и компоненты упрощенной модели газовых МОП-сенсоров.

Упрощенная модель описывает зависимость электропроводности от температуры сенсора путем наложения двух противоположных эффектов. С одной стороны, датчик интерпретируется изображением термистора с отрицательным температурным коэффициентом (NTC полупроводник) (Feteira, 2009).В них электрическая проводимость увеличивается с повышением температуры. Такое поведение вызвано увеличением эффективной скорости свободных носителей заряда внутри материала при приложении внешнего напряжения. С другой стороны, с повышением температуры больше молекул кислорода адсорбируется на поверхности сенсора и захватывает электрон, тем самым уменьшая количество свободных носителей заряда — электрическая проводимость уменьшается, см. рис. 2.

Рисунок 2 . Схематическое изображение поведения датчика в атмосфере кислорода с восстановительным газом при различной температуре (синий = «холодный», желтый = «теплый», красный = «горячий»).С одной стороны, эффективная скорость свободных носителей заряда увеличивается с ростом температуры. С другой стороны, для платных перевозок доступно меньше бесплатных перевозчиков.

Из-за наложения обоих эффектов максимальная проводимость формируется при средних температурах, см. рис. 3. Восстанавливающие газы из атмосферы могут вступать в реакцию с кислородом, связанным на поверхности, уменьшая кислородное покрытие поверхности. Это высвобождает ранее связанные носители заряда, что увеличивает проводимость.Это изменение проводимости зависит от скорости реакции газа со связанным кислородом, концентрации газа и температуры сенсора. Таким образом, различные газы могут быть идентифицированы и количественно оценены путем измерения проводимости при различных рабочих температурах и интерпретации полученной картины.

Рисунок 3 . Зависимость проводимости МОП-сенсора от температуры по упрощенной модели на воздухе (сплошная линия) и в присутствии восстановительного газа (пунктирная линия).

Углекислый газ (CO

2 )

Углекислый газ (CO 2 ) представляет собой встречающуюся в природе молекулу в атмосфере Земли, которая не имеет ни цвета, ни запаха.Он известен студентам в первую очередь из-за изменения климата и его важности как парникового газа. Кроме того, хотя CO 2 не является загрязнителем с точки зрения воздействия на здоровье, он часто используется в качестве газа-индикатора для определения качества воздуха в помещении из-за его корреляции с летучими органическими соединениями в помещении (von Pettenkofer, 1858). На рис. 4 показано изменение концентраций СО 2 и ЛОС в закрытом помещении в течение 8 часов. Примерно через 380 минут окно было открыто, что привело к значительному падению обеих концентраций.

Рисунок 4 . Сравнение концентраций CO 2 и TVOC в закрытом помещении в течение 8 часов. Ходы концентраций коррелируют. Примерно через 380 минут окно было открыто, и обе концентрации упали.

Источники, пределы и воздействие на здоровье

В помещении люди являются основным источником CO 2 , поскольку концентрация CO 2 в выдыхаемом воздухе составляет около 4% или 40 000 частей на миллион (Lang, 2016). Уже в 19 веке Петтенкофер признал, что концентрация CO 2 может использоваться в качестве индикатора качества воздуха в помещении, поскольку она коррелирует с концентрацией летучих органических соединений, если люди являются основным источником летучих органических соединений.В то время как CO 2 сам по себе оказывает неблагоприятное воздействие на здоровье человека, включая нарушения концентрации внимания, одышку и спутанность сознания (Lahrz et al., 2008), но только при концентрациях выше 5000 частей на миллион, усиленная вентиляция рекомендуется уже в помещении, если концентрация выше 1000 частей на миллион, что известно как предел Петтенкофера (фон Петтенкофер, 1858).

Принцип упрощенного датчика

Существуют различные методы обнаружения CO 2 , основанные на химических и физических процессах.Наиболее распространенный метод определения концентрации CO 2 в воздухе основан на поглощении инфракрасного излучения. Инфракрасный свет с длиной волны ~4,3 мкм поглощается молекулами CO 2 при возбуждении колебаний молекул. Интенсивность света после прохождения через среду измеряется детектором (Budzier and Gerlach, 2010). Интенсивность поглощения зависит от концентрации молекул CO 2 и может быть описана законом Ламберта-Бера (Demtröder, 2012).

Поглощение, зависящее от длины волны, можно объяснить учащимся, проведя простой эксперимент. Для этого студентам выдаются кюветы с красным пищевым красителем разного разведения, а также красный и синий светодиод. Свет синего светодиода поглощается при прохождении через красную жидкость, в то время как свет красного светодиода проходит почти без помех. Интенсивность передаваемого синего лазерного излучения уменьшается с увеличением концентрации красителя в соответствии с законом Ламберта-Бера, см. рис. 5.Молекулы красного пищевого красителя символизируют молекулы CO 2 . Этот эксперимент иллюстрирует избирательное поглощение инфракрасного света молекулами CO 2 .

Рисунок 5 . Пропускание синих и красных светодиодов через воду, окрашенную красным красителем, для демонстрации принципа действия поглощения, зависящего от длины волны. Концентрацию красителя можно определить по относительной интенсивности обоих светодиодов.

Твердые частицы (PM)

Твердые частицы (ТЧ) – твердые или жидкие частицы в воздухе с аэродинамическим диаметром менее 10 мкм.Их часто делят на подгруппы PM 10 , PM 2,5 и PM 1 , где индекс указывает максимальный аэродинамический диаметр в мкм.

Источники, пределы и воздействие на здоровье

Существуют как естественные источники ТЧ, такие как лесные пожары, пыльца и эрозия почвы, так и антропогенные источники, такие как электростанции, автомобили и мусоросжигательные заводы. В городах дорожное движение, особенно дизельные выхлопы (сажа), износ тормозов и шин, является основным источником ТЧ (Stieß, 2009).

Попадание ТЧ в дыхательные пути может привести к повреждению. Глубина проникновения зависит от их размера, при этом более мелкие частицы способны проникать глубже в организм человека и, следовательно, потенциально более опасны. Не существует пороговой концентрации, ниже которой не происходит вреда для здоровья. Поэтому воздействие ТЧ всегда должно быть как можно более низким (World Health Organization, 2013a; Umweltbundesamt, 2017). С 2005 года в ЕС были установлены предельные значения для различных фракций ТЧ.Таким образом, среднесуточная концентрация PM 10 не должна превышать предельного значения 50 мкг/м3 более 35 раз в год. Кроме того, среднегодовое значение не должно превышать 40 мкг/м3. Предельное значение для средней концентрации PM 2,5 , распределенной в течение года, составляет 25 мкг/м3 (Всемирная организация здравоохранения, 2013a).

PM могут накапливать на своей поверхности тяжелые металлы и полициклические ароматические углеводороды, которые по данным ВОЗ являются канцерогенными и, таким образом, относятся к канцерогенам группы 1 (Всемирная организация здравоохранения, 2013b).Заболевания, возникающие в результате повышенного воздействия ТЧ, включают ухудшение функции легких, астму, обострения хронической обструктивной болезни легких ХОБЛ и сердечно-сосудистые заболевания (Schweisfurth, 2015).

Принцип упрощенного датчика

Существует несколько способов измерения PM. К ним относятся радиометрические, кумулятивные, гравиметрические или неоптические методы, основанные на принципе возмущения поля. Кроме того, различают непрерывные и прерывистые методы измерения, при которых анализ выполняется либо непосредственно на месте, либо в лаборатории.Наиболее распространенный метод измерения частиц в современных недорогих датчиках PM основан на непрерывных оптических методах с использованием светорассеяния (Stieß, 2009). По интенсивности и характеру рассеяния можно сделать выводы о количестве частиц и их распределении по размерам.

Для ознакомления учащихся с основным принципом работы датчика PM на основе светорассеяния подойдет простой эксперимент, в котором лазерной указкой просвечивают взвеси различных концентраций силикатных шариков в воде, см. рисунок 6.Невооруженным глазом трудно заметить какую-либо разницу между тремя образцами. Только при освещении лазерной указкой через кюветы плотности различных суспензий становятся видимыми в результате светорассеяния.

Рисунок 6 . Эксперимент, демонстрирующий принцип действия датчика PM на основе светорассеяния. Слева: три кюветы с различными суспензиями, состоящими из воды и различных концентраций силикатных шариков. Справа: демонстрация принципа рассеяния света.Чем выше концентрация силикатных шариков, тем сильнее рассеивается свет.

Аутентичные обучающие эксперименты

Помимо обучения декларативным и концептуальным знаниям о загрязняющих веществах и принципах работы датчиков, эксперименты с этими датчиками могут обеспечить аутентичные сценарии обучения, когда учащиеся выполняют примерные измерения. Эти эксперименты должны быть связаны с повседневной жизнью, чтобы результаты этих измерений могли быть непосредственно перенесены в личную среду учащихся.Исходя из этого, ниже представлены различные (вводные) эксперименты с датчиками VOC, CO 2 и твердых частиц, которые дают учащимся первый опыт использования датчиков и интерпретации результатов. Критическая оценка результатов измерений помогает учащимся сделать личные выводы и, таким образом, обучает процедурным знаниям. Каждый эксперимент имеет свою направленность и демонстрирует универсальность датчиков. На этой основе студентам предлагается разработать свои собственные исследовательские вопросы в соответствии со своими личными интересами.

Экспериментальной основой является печатная плата (PCB), оснащенная датчиком VOC (SGP30; Sensirion, 2020a), датчиком NDIR-CO 2 (SCD30; Sensirion, 2020b) и датчиком PM (SPS30; Sensirion, 2020c). , все от Sensirion, CH), см. рис. 7. Датчики управляются и считываются через интерфейс I 2 C с микроконтроллером ESP8266 NodeMCU v3 (Lolin, 2015). Программирование осуществляется с помощью Arduino IDE с свободно доступными библиотеками от Adafruit (2020a,b), Sensirion (2020d).Кабель micro USB используется для передачи данных на ПК с программным обеспечением для измерений и графическим пользовательским интерфейсом (GUI), разработанными в рамках проекта.

Рисунок 7 . Сенсорная плата для измерений параметров окружающей среды, содержащая газовый МОП-сенсор для измерения летучих органических соединений (SGP30), датчик CO 2 на основе ИК-поглощения (SCD30) и датчик PM на основе светорассеяния (SPS30, все от Sensirion, Швейцария).

Нос против сенсора

В первом эксперименте ученики проверяют, насколько надежен их нос.Для этого им дают пять различных растворов этанола в воде. В начале эксперимента образцы не маркируются, и студентов просят рассортировать их по концентрации этанола, понюхав. Для различных разбавлений были приняты меры к тому, чтобы три самые низкие концентрации были ниже порога человеческого запаха, поэтому учащиеся, как правило, не могут их различить. После того, как учащиеся представили свои предположения, образцы измеряются датчиком ЛОС.Разбавленные образцы помещаются в контейнер сенсорной платой сверху. Через несколько секунд датчик ЛОС может надежно сортировать образцы по концентрации в них этанола, см. рис. 8.

Рисунок 8 . Слева: экспериментальная установка для количественного определения выбросов ЛОС от образцов. Справа: реакция сенсора.

Этот эксперимент показывает необходимость объективных измерений загрязнителей воздуха, поскольку некоторые газы не воспринимаются или в лучшем случае слабо воспринимаются носом даже при высоких концентрациях.

Выбросы ЛОС от бытовых товаров

Во втором эксперименте с датчиком ЛОС учащиеся изучают выбросы ЛОС от различных предметов повседневного обихода, таких как краски, фломастеры, клеи и напольные покрытия. В каждом случае они сравнивают обычный продукт с продуктом, который явно помечен как «с низким уровнем выбросов» и имеет экологическую маркировку, например, «Голубой ангел». Учащиеся присваивают баллы за интенсивность запаха от 0 («незаметный») до 6 («очень сильный») на основании руководства «VDI 3882, часть 1: Ольфактометрическое определение интенсивности запаха (1992)» (Verein deutscher Ingenieure e, 1992).Затем образцы измеряются датчиком ЛОС, и на основе его показаний присваиваются баллы. Для всех примеров, использованных в эксперименте, существуют альтернативы обычным продуктам с низким уровнем выбросов. Поскольку датчик ЛОС показывает только общее значение ЛОС, образцы были дополнительно проанализированы с использованием газовой хроматографии-масс-спектрометрии (ГХ-МС) для определения точных компонентов и относительных долей общего выброса, см. Рисунок 9. Таким образом, учащиеся чувствительны к содержанию загрязняющих веществ в повседневных продуктах и ​​могут сделать свои собственные личные выводы о будущем использовании определенных продуктов.

Рисунок 9 . Эталонное измерение ГХ-МС состава свободного пространства над обычными маркерами и маркерами, не содержащими ЛОС.

Измерительная камера Walk-In — имитация интерьера

Чтобы продемонстрировать ухудшение качества воздуха в помещении в случае недостаточной вентиляции, была сконструирована камера для измерения в помещении, в которой концентрация летучих органических соединений и CO 2 измеряется и визуализируется в режиме реального времени. Кроме того, камера оснащена вентиляторами, которые при желании можно включить.В этом эксперименте студенты сначала сидят в закрытой измерительной камере около 3 минут. Затем им предлагается потренироваться в течение 3 мин, например, приседаниями. Наконец, дверь измерительной камеры открывается. Затем эксперимент повторяют с включенными вентиляторами, обеспечивающими непрерывную циркуляцию воздуха. Пример результатов этого измерения показан на рисунке 10. Концентрации как CO 2 , так и TVOC значительно увеличиваются, когда вентиляторы выключены. Однако при включенных вентиляторах прирост намного меньше.У этого эксперимента две цели. Во-первых, чтобы показать учащимся, что CO 2 и TVOC коррелируют, если люди являются основным источником VOC. С другой стороны, учащиеся будут осведомлены о необходимости регулярной вентиляции, поскольку концентрации как CO 2 , так и TVOC могут поддерживаться на низком уровне. Тот факт, что сами студенты являются частью этого эксперимента, придает особую достоверность. Процедурные знания передаются в виде инструкций по регулярной вентиляции легких.

Рисунок 10 .Примерные результаты эксперимента с имитацией интерьера. Концентрации CO 2 (слева) и TVOC (справа) внутри измерительной камеры с течением времени. Сплошными линиями обозначена камера без вентиляции, пунктирными – с вентиляцией.

Эмиссия PM

В этом эксперименте учащиеся исследуют выделение твердых частиц школьным мелом при письме и стирании с доски. Для этой цели им выдается меловая ручка с низким уровнем эмиссии (мел A) и кусок имеющегося в продаже школьного мела (мел B).Им также предоставляется классная доска, влажная и сухая губки, см. рис. 11 слева.

Рисунок 11 . Слева: экспериментальная установка для эксперимента по выбросу твердых частиц. Справа: примерные результаты эмиссии PM различных типов мела (мел A: меловая ручка с низким уровнем выбросов, мел B: имеющийся в продаже школьный мел).

Процедура измерения состоит из 4 фаз по ~30 с каждая:

1) Запись на доске

2) Очистка платы сухой губкой

3) Повторить запись на доске

4) Очистка платы влажной губкой.

Опыт проводится для обоих видов мела. Обе губки очищаются после одного прохода. Это показывает, что меловая ручка производит значительно меньше твердых частиц, чем обычный школьный мел. Схема тестирования и типичные результаты измерений показаны на рис. 11 справа. Вскоре после начала записи на доске обычным мелом концентрация PM 2,5 вблизи доски возрастает до ~50 мкг/м3, что уже представляет собой превышение среднего предельного значения в 25 мкг/м3.Напротив, концентрация РМ не меняется при письме мелом с низким уровнем эмиссии. Как только классная доска протирается сухой губкой, высвобождается большое количество ТЧ, о чем свидетельствуют резко возросшие измеренные значения. Во второй фазе записи концентрация PM снова падает до нормального уровня. На заключительном этапе протирания влажной губкой концентрация PM увеличивается минимально для мела B, в то время как для мела A увеличения не наблюдается.

Чтобы реалистично оценить ожидаемое загрязнение PM в классе, учащихся просят критически задать вопросы и интерпретировать измеренные значения в финальном задании.Например, несмотря на кратковременное увеличение нагрузки ТЧ вблизи школьной доски, можно предположить, что лишь малая ее часть распространяется в воздухе помещения. Регулярная вентиляция может помочь поддерживать общую концентрацию PM ниже предельного значения. Кроме того, подходящей альтернативой обычному мелу будет использование меловой ручки с низким уровнем эмиссии.

Развитие собственных экспериментов — пример: CO

2 Светофор в классах

Основываясь на знаниях, полученных учащимися в ходе различных экспериментов с газовыми датчиками и определением качества воздуха, им предлагается разработать свои собственные вопросы.Их поддерживают ученые из Лаборатории измерительных технологий Саарского университета в Саарбрюккене, Германия, а также преподаватели и Студенческий исследовательский центр в Саарлуисе, Германия.

Из-за нынешней пандемии коронавируса и необходимости регулярно проветривать классы, чтобы максимально снизить потенциальную вирусную нагрузку в воздухе, два ученика гимназии Альберта Швейцера в Диллингене/Сааре, Германия, разработали идею CO 2 светофор, который должен быть установлен во всех классах.Их идея заключалась в том, что измеренное значение CO 2 воздуха в помещении также можно использовать в качестве «индикатора короны», поскольку и CO 2 , и вирусная нагрузка являются результатом выдыхаемого воздуха. Объективное измерение качества воздуха может гарантировать, с одной стороны, достаточное проветривание классной комнаты путем открывания окон, а с другой стороны, что классная комната не охлаждается без необходимости из-за слишком частого или длительного проветривания.

Для этой цели они разработали печатную плату, интегрирующую датчик CO 2 (SCD30) и датчик летучих органических соединений (SGP30) в Студенческом исследовательском центре в Саарлуисе, Германия, см. рис. 12 слева.Также на плату встроены три светодиода, похожие на светофор, а также зуммер, генерирующий звуковой сигнал при достижении соответствующего порогового значения концентрации CO 2 . Датчики управляются микроконтроллером ESP32 D1 NodeMCU с подключением к Интернету (AZ-Delivery, 2020). Это отправляет данные измерений в анонимной форме в онлайн-базу данных. Кроме того, студенты определили пределы и рекомендуемые действия в соответствии с таблицей 1.

Рисунок 12 .Слева: светофор CO 2 , состоящий из подключенного к Интернету микроконтроллера ESP32, датчика CO 2 SCD30, датчика TVOC SGP30, а также зуммера и 3 светодиодов для визуализации текущей концентрации CO 2 . Справа: напечатанный на 3D-принтере корпус.

Таблица 1 . Определены ограничения, индикаторы и рекомендации для светофора CO 2 .

Для защиты печатной платы и датчиков от внешних воздействий также был разработан и реализован корпус, напечатанный на 3D-принтере, см. рис. 12 справа.

После испытаний первого прототипа учащиеся гимназии имени Альберта Швейцера построили и установили в школе в общей сложности 60 светофоров CO 2 . Инсталляцию научно сопровождал Саарский университет. В будущем измеренные датчиками данные дадут представление о работе вентиляции и качестве воздуха в классах. Это также позволит сравнить ситуацию в разных помещениях, а также разные стратегии вентиляции, т.CO 2 вентиляция на основе.

Заключение и перспективы

Согласно сегодняшнему пониманию, экологическое сознание складывается из различных факторов и включает не только экологические знания, но и аспекты экологического отношения и экологического поведения. Хотя предоставление фактов об экологических проблемах является необходимым первым шагом к повышению осведомленности об окружающей среде, одного этого недостаточно для достижения устойчивых изменений. Основополагающий принцип инертных знаний гласит, что устойчивое улучшение может быть достигнуто только в том случае, если знания также преподаются в прикладной манере и в аутентичных сценариях обучения.Кроме того, экологические знания также можно разделить на декларативные, концептуальные и процедурные знания. Связанные с темой качества воздуха декларативные и концептуальные знания включают знания о существовании загрязнителей, предельных значениях, опасностях для здоровья, а также об источниках и основных принципах измерения. Кроме того, процедурные знания должны преподаваться в форме практических знаний.

Эффективным способом обучения экологическим знаниям о качестве воздуха аутентичным, ситуативным и прикладным способом является проведение экспериментов с датчиками качества воздуха.Эксперименты, представленные в этом вкладе, касаются газовых МОП-сенсоров, датчиков CO 2 , основанных на инфракрасном поглощении, и датчиков PM, основанных на рассеянии света. Они сочетают в себе как передачу знаний о загрязняющих веществах, так и знания о принципах измерения. Самостоятельно измеряя и интерпретируя результаты измерений в аутентичных и повседневных сценариях обучения, учащиеся получают знания, которые оказывают непосредственное влияние на их личную жизненную ситуацию. Например, учащиеся узнают, что датчики газа более надежны, чем их нос, или что регулярная вентиляция необходима для поддержания хорошего качества воздуха в помещении.Кроме того, создается осведомленность о выбросах загрязняющих веществ повседневными продуктами и демонстрируются альтернативы.

Эти эксперименты служат первым введением в работу с датчиками качества воздуха и побуждают учащихся к разработке собственных вопросов. Студенты могут сами решить, над какой темой они хотят работать, что гарантирует мотивацию. Кроме того, научный надзор дает им представление о научной работе. Например, двое студентов смогли совместно разработать светофор CO 2 с помощью научных руководителей, который в будущем будет использоваться в школе и, помимо предупреждения о плохом качестве воздуха, также будет дать новое представление о поведении вентиляции.Дальнейшие студенческие экологические исследования, разработанные в контексте этого проекта, были описаны в предыдущих публикациях (Schütze et al., 2018; Höfner and Schütze, 2019; Höfner et al., 2019, 2020). Эти примеры включают изучение состава воздуха в ульях или разработку карты загрязняющих веществ. Все материалы для тиражирования экспериментов находятся в открытом доступе и могут быть загружены в разделе «Скачать» на сайте проекта.

Заявление о доступности данных

Необработанные данные, подтверждающие выводы этой статьи, будут предоставлены авторами без неоправданных оговорок.

Вклад авторов

Все перечисленные авторы внесли существенный, непосредственный и интеллектуальный вклад в работу и одобрили ее для публикации.

Финансирование

Работа была частью проекта SUSmobil, финансируемого Deutsche Bundesstiftung Umwelt (DBU; AZ: 33704/01) в рамках линии финансирования «Образование для устойчивого развития» (нем. Bildung für nachhaltige Entwicklung).

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Особая благодарность Бенджамину Брюку, руководителю Студенческого исследовательского центра Саарлуи, Германия, и Вольфгангу Тевесу, учителю гимназии имени Альберта Швейцера в Диллингене, Германия.

Сноска

Каталожные номера

Андерсон, Дж. Р. (1996). Когнитивная психология . Гейдельберг/Берлин/Оксфорд: Spektrum Akademischer Verlag.

Академия Google

Бахр, М. (2013). Umweltbildung . Потсдам: Schriftenreihen/Potsdamer Geographische Praxis, 71–78.

Академия Google

Будзиер, Х., и Герлах, Г. (2010). Термический инфракрасный датчик . Вайнхайм: Wiley VCH.

Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (2006). Arbeitsplatzgrenzwerte (TRGS 900). Bekanntmachung де BMAS. ГМБИ 55:1094.

Академия Google

Чен, X., Ли, Ф., Лю, К., Ян, К., Чжан, Дж., и Пэн, К. (2017). Мониторинг оценки риска для здоровья человека и оптимизированное управление типичными загрязняющими веществами в воздухе помещений от случайных семей сотрудников университетов, город Ухань, Китай. Устойчивое развитие 9:1115. дои: 10.3390/su15

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

де Хаан Г. и Кукартц У. (1996). Umweltbewusstsein: Denken und Handeln in Umweltkrisen . Opladen: VS Verlag für Sozialwissenschaften. дои: 10.1007/978-3-322-83265-8

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

де Витт, К., и Червёнка, Т. (2012). Медиендидактик . Билефельд: W. Bertelsmann Verlag.

Академия Google

Демтредер, В.(2012). Экспериментальная физика 2 — Электричество и оптика . Кайзерслаутерн: Springer-Verlag.

Академия Google

Европейское агентство по окружающей среде (2019 г.). Отчет ЕАОС № 10/2019 . Копенгаген. doi: 10.1016/S0306-3747(19)30103-4

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Фетейра, А. (2009). Керамические термисторы с отрицательным температурным коэффициентом сопротивления (NTCR): промышленная перспектива. Дж. Ам. Цер. соц. 92, 967–983. doi: 10.1111/j.1551-2916.2009.02990.x

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Guenther, A., Hewitt, C.N., Erickson, D., Fall, R., Geron, C., Graedel, T., et al. (1995). Глобальная модель естественной эмиссии летучих органических соединений. Ж. Геофиз. Рез . 100, 8873–8892. дои: 10.1029/94JD02950

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Хёфнер С., Хирт М., Кун Дж., Брюк Б. и Шютце А. (2020). «Гражданская наука для студентов: основы обнаружения газа и проведения экологических исследований», в IMCS2020 — 18-е Международное совещание по химическим сенсорам (Монреаль), 10–14.дои: 10.1149/MA2020-01292241mtgabs

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Хёфнер С., Хирт М., Брюк Б., Кун Дж. и Шютце А. (2021). Моделирование принципа действия металлооксидно-полупроводниковых газовых сенсоров для старшеклассников. Междунар. J. Интернет-биомедицина. Eng . 17, 5–25. дои: 10.3991/ijoe.v17i03.19213

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Хёфнер, С., и Шютце, А. (2019). Umweltstudien mit Smartphone für Schüler * innen am Beispiel der Untersuchung der Luft in Bienenstöcken.14 . Дрезден: Dresdner Sensor-Symposium, 2–4. дои: 10.5162/14dss2019/P1.12

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Хёфнер С., Шютце А., Брюк Б., Хирт М. и Кун Дж. (2019). Citizen Science для Schüler * innen: Durchführung von Umweltstudien mit Smartphone und Mobiler Messtechnik. 20 . Нюрнберг: GMA/ITG Fachtagung Sensoren und Messsysteme, 25–26. doi: 10.5162/sensoren2019/6.1.5

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Ларц, Т., Bischof, W., Sakunski, H., Baudisch, C., Fromme, H., Grams, H., et al. (2008). Gesundheitliche Bewertung von Kohlendioxid in der Innenraumluft. Bekanntmachung де Umweltbundesamtes. Springer Medizin Verlag . 51, 1358–1369. doi: 10.1007/s00103-008-0707-2

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Ланг, Х. (2016). Beatmung для Einsteiger. Theorie und Praxis für die Gesundheits- und Krankenpflege. Гамбург: Springer-Verlag. дои: 10.1007/978-3-662-45989-8

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Милтон, Б., Кливленд, Э., и Беннет-Гейтс, Д. (1995). Изменение восприятия природы, себя и других: отчет о программе в парке/школе. Дж. Окружающая среда. Образовательный 26, 32–39. дои: 10.1080/00958964.1995.9941443

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Ренкл А., Мандл Х. и Грубер Х. (1996). Косые знания: анализы и средства, учебные Психолог , 31, 115-121. дои: 10.1207/s15326985ep3102_3

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Роде, Х.(2001). Umwelterziehung в школе . Zwischen Anspruch und Wirklichkeit. Висбаден: Leske+Budrich Verlag. дои: 10.1007/978-3-663-11677-6

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Сагунски, Х., и Хайнцов, Б. (2003). Bundesgesundheitsblatt—gesundheitsforschung—gesundheitsschutz. Umweltbundesamt 46, 346–352. doi: 10.1007/s00103-003-0584-7

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Шнайдер, М. (2006). Konzeptuelles und prozedurales Wissen als latente Variablen: Ihre Interaktion beim Lernen mit Dezimalbrüchen .[диссертация]. [Берлин]: Технический университет Берлина.

Академия Google

Шютце, А., Хёфнер, С., Брюк, Б., Хирт, М., и Кун, Дж. (2018). «Гражданская наука с интеллектуальными датчиками газа: оценка качества воздуха и исследования окружающей среды учащимися», в материалах Proceedings IMCS 2018–17th International Meeting on Chemical Sensors (Вена). doi: 10.5162/IMCS2018/ME.5

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Швайсфурт, Х. (2015). Gesundheitsschäden durch Feinstaub .Котбус: Pulmologisches Forschungsinstitut.

Академия Google

Штисс, М. (2009). Mechanische Verfahrenstechnik — Partikeltechnologie 1 . Берлин/Гейдельберг: Springer-Verlag.

Академия Google

Сагун, Г., Мезенхолл, Э., и Джелен, М. (1994). Umweltbewusstsein bei Jugendlichen . Emotionale, handlungsbezogene und ethische Aspekte. Франкфурт: Lang Verlag.

Verein Deutscher Ingenieure e,V. (1992). Ольфактометрия; Определение интенсивности запаха .Дюссельдорф: VDI/DINCommission Reinhaltung der Luft (KRdL) – Normenausschuss.

фон Петтенкофер, М. (1858 г.). Über Luftwechsel в Wohngebäuden . Мюнхен: Дж.Г. Котта Верлаг.

Академия Google

Волкофф П., Клаузен П. А., Дженсен Б., Нильсен Г. и Уилкинс К. (2004). Измеряем ли мы соответствующие загрязняющие вещества внутри помещений? Воздух в помещении . 7, 92–106. doi: 10.1111/j.1600-0668.1997.t01-2-00003.x

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Всемирная организация здравоохранения (2000 г.). Группа по гигиене труда и окружающей среде. Руководство по качеству воздуха . Женева.

Академия Google

Ежедневные измерения метеорологии, качества воздуха и пыльцы в Великобритании за 2016–2019 годы с оценками недостающих данных

Составление набора данных включало извлечение данных из различных источников и управление отсутствующими данными. В таблице 1 показан состав окончательного набора данных, используемые источники, временная частота и географический охват. В оставшейся части раздела мы более подробно опишем источники данных, методы извлечения и методы, используемые для работы с отсутствующими данными.

Таблица 1 Описание наборов данных (описание регионов с почтовыми индексами см. в разделе Оценка данных по регионам).

Источники данных и подготовка

Наборы данных о количестве пыльцы и погоде были взяты из набора данных MIDAS Метеобюро (https://www.metoffice.gov.uk/), извлеченного из базы данных MEDMI Эксетерского университета ( https://www.ecehh.org/research/medmi/ и https://www.data-mashup.org.uk). Источником набора данных о загрязняющих веществах была Автоматическая городская и сельская сеть мониторинга загрязнения воздуха правительства Великобритании (AURN) (https://uk-air.defra.gov.uk/data/). Данные были извлечены с серверов AURN с помощью набора сценариев Python, которые собирают файлы данных R за определенные годы, а затем распределяют значения по сайтам в региональных органах власти в соответствии с файлом метаданных, хранящимся в том же месте. Смоделированные данные о загрязнителях также были извлечены из моделирования, проведенного с использованием модели Европейской программы мониторинга и оценки трансграничных загрязнителей воздуха, переносимых на большие расстояния (EMEP) (https://github.com/metno/emep-ctm). Настройка модели и сценарии для извлечения всех этих наборов данных описаны в разделе «Доступность кода» (вместе с рекомендациями по их использованию).

В следующих разделах описываются эти наборы данных с подробным описанием различных типов данных в каждом из них, периодами доступности данных и количеством отсутствующих данных. Отсутствующие значения были вызваны тем, что данные не собирались на существующей станции мониторинга в течение определенного периода времени (например, в определенный день станция мониторинга была неисправна, поэтому данные за этот день не собирались). Кроме того, в процессе очистки данных некоторые данные были намеренно удалены и заменены отсутствующими значениями; где это происходит, и причины этого указаны ниже.Хотя некоторые наборы данных, которые были сопоставлены для этой работы, представлены как почасовые данные, мы включили только ежедневные данные для всех наборов данных в этой работе из-за размера необработанных почасовых данных. Для тех, кто хочет получить доступ к почасовым данным, предоставляются инструменты для воспроизведения наших рабочих процессов. Пропущенные значения были заполнены вмененными значениями для некоторых наборов данных; в этом случае это также описано в соответствующем разделе. Обзор регионального охвата для каждого набора данных показан в таблице 1, а полный CSV-файл регионов и количество участков для каждого по типу измерения можно найти в опубликованном репозитории данных региональных оценок 11 .

Набор данных о количестве пыльцы

Количество пыльцевых зерен (в единицах зерна m −3 24 часа −1 ) было доступно на 14 участках мониторинга для 12 различных типов пыльцы: лещины ( Corylus spp.), ольха ( Alnus spp.), ива ( Salix spp.), береза ​​( Betula spp.), ясень ( Fraxinus spp.), вяз ( Ulmus spp.), дуб ( 1 Quercus8 spp.), платан ( Platanus spp.), злаки (Poaceae), семейство крапивных (Urticaceae), полынь ( Artemisia spp.) и амброзии ( Ambrosia spp.). Эти измерения были проведены с использованием объемных ловушек Херста-Буркарда при расходе воздуха 10 л м −2 , и, по оценкам, эффективность улавливания составляет 60–90% (в зависимости от скорости внешнего ветра) 12 . Период сбора данных для станций мониторинга подсчета пыльцы — с начала марта до начала сентября в период с 2016 по 2019 год. Нецелесообразно использовать импутацию для заполнения пробелов в наборе данных о пыльце как из-за редкости станций мониторинга, так и из-за из-за отсутствия измерений в зимние месяцы (у некоторых родов, особенно у орешника и ольхи, сезон пыльцы может начинаться в январе или феврале 13 ).Следовательно, для периодов, в которых нет измерений, и для отсутствующих значений в пределах периодов измерений (они составляли примерно 6% всего набора данных), мы оставили переменные пустыми.

загрязняющих веществ Набор данных

Мы загрузили почасовые данные измерения для загрязняющих веществ O 3 , NO 2 , NOx (как № 2 ), SO 2 , PM 10 и PM 2.5 . O 3 , NO 2 , NOx и SO 2 все в единицах μ г · м -3 , а PM 10 и PM 2 .5 в гравиметрических единицах μ г · м −3 . Газообразные компоненты представлены с точностью до 0,00001 мк г м -3 , твердые частицы с точностью 0,1 мк г м -3 . Измерения твердых частиц проводятся с помощью различных приборов на разных участках с применением поправочных коэффициентов для обеспечения эквивалентности между наборами данных. Мы не будем рассматривать их здесь, но отсылаем читателя к исходному веб-сайту (https://uk-air.defra.gov.uk/data/openair-data-definition).Очистка данных для этих наборов данных заключалась в удалении всех отрицательных или нулевых значений измерений (при условии, что они нефизические). Такие значения редки; больше всего было данных PM 2,5 — 1,3% от общего количества данных. Мы сохранили все станции, которые имели данные, эквивалентные как минимум 2 годам для любого загрязняющего вещества (рассчитанные как количество дней, в которых есть хотя бы одна точка данных), что дало нам 74, 151, 151, 27, 69 и 72 точки измерения. для загрязнителей O 3 , NO 2 , NOx, SO 2 , PM 10 и PM 2.5 соответственно (для тех же самых загрязнителей 9, 17, 17, 3, 23 и 14 станций соответственно имели данные менее чем за 2 года и поэтому были исключены). Отсутствующие значения составили 5,2 %, 9,3 %, 9,2 %, 12,5 %, 12,3 % и 12,6 % от сохраненных данных объекта для загрязняющих веществ O 3 , NO 2 , SO 2 , PM 10 7 и 5 PM 2.050. соответственно. Для заполнения отсутствующих значений в почасовых данных использовались методы вменения, следуя методам, описанным ниже, с использованием данных AURN и EMEP.Из этих почасовых данных были рассчитаны среднесуточные и максимальные значения для каждой станции и загрязняющего вещества. Ежедневные данные были выбраны здесь, потому что набор данных в первую очередь предназначен для сравнения с данными о симптомах, отобранными на основе опыта, которые редко измеряются с частотой, превышающей ежедневную, и поэтому использование более высокого временного разрешения было бы неуместным. Следует отметить, что сеть AURN была разработана, чтобы помочь местным властям понять, как меняется и развивается качество воздуха в их конкретном регионе.Участки измерения были выбраны и расположены таким образом, чтобы выполненные измерения были репрезентативными для качества воздуха в регионе (для заданной среды каждого участка, например, городской обочины, пригородного фона и т. д.), но ограниченность ресурсов означает, что этот охват не является всеобъемлющей, в отличие от сети метеорологических измерений.

Загрязняющие вещества, смоделированные ЕМЕП

Версия v4.33 (201906) модели ЕМЕП, трехмерная эйлерова модель переноса химических веществ, которая объединяет химические процессы с крупномасштабными процессами переноса.Это было обусловлено метеорологическими полями из модели Weather Research and Forecasting (WRF) (версия 4.1.3), в свою очередь, управляемыми глобальными метеорологическими данными ERA-5. Настройка модели состояла из двух доменов; область с разрешением 50 км, охватывающая всю Европу, использовалась для создания химических граничных условий для второй области с более высоким разрешением (3 км), охватывающей большую часть Британских островов. Антропогенные выбросы для обоих доменов были взяты из Центра инвентаризации и прогнозов выбросов ЕМЕП (https://www.ceip.at/webdab-emission-database) база данных выбросов за 2017 год (с разрешением 0,1 × 0,1 градуса), которая предоставляется вместе с моделью ЕМЕП. Для второго домена для замены выбросов ЕМЕП для Великобритании, Атлантики и , и регионы Северного моря. Четырехлетний период моделирования был разделен на 18 двухмесячных периодов, каждому из которых предшествовал 7-дневный период раскрутки для инициализации химических полей.Мы извлекли почасовые прогнозы загрязняющих веществ O 3 , NO 2 , SO 2 , PM 10 и PM 2,5 из данных моделирования ЕМЕП с поверхности земли на каждой из перечисленных станций измерений AURN (272 станции). ). Почасовые данные в основном были сгенерированы для использования при импутации данных измерений AURN (см. раздел «Импутация пропущенных значений» ниже), однако среднесуточные и максимальные значения, рассчитанные непосредственно из этих данных, также включены в окончательный набор данных.

Набор метеорологических данных

Мы собирали почасовые данные для следующих измерений: температура воздуха (°C), температура точки росы (°C) и давление на станции (гПа). Все эти измерения хранятся в базе данных MEDMI с точностью до 0,1 °C или гПа. Эти данные были извлечены для всех станций, на которых проводятся измерения температуры воздуха; это приводит к небольшой потере данных о давлении (<1% от общего набора данных), но обеспечивает лучшую очистку набора данных. Набор данных MEDMI был создан из нескольких сетей измерений, что увеличивает пространственный охват, но приводит к некоторому дублированию данных, когда измерения для разных сетей выполняются на одном и том же месте, или к включению данных, которые были отобраны в способом, несовместимым с нашими требованиями.

Необработанный набор данных содержит 11,44 миллиона измерений температуры, 99 % из которых включают температуру точки росы, а 46 % — измерения давления. Двумя основными сетями измерений, включенными в этот набор данных, являются сети METAR и SYNOP (М. Сантер и К. Сарран, Метеобюро, личное сообщение, июль 2020 г.). Оба включают измерения температуры и температуры точки росы, но (как правило) только сеть METAR также включает измерения давления. В наборе необработанных данных есть 521 109 дублированных показаний; как правило, это происходит там, где сетевые инструменты METAR и SYNOP расположены совместно.Сеть METAR предоставляет больше информации и, как правило, имеет более точные измерения температуры, поэтому там, где есть дубликаты, мы решили сохранить измерения с соответствующими показаниями давления. Для 2 показаний, где оба имеют данные о давлении, и 8567, где нет данных о давлении, мы просто сохраняем первое показание и отбрасываем второе.

Имеется информация о температуре за 637 195 дней по всему набору данных (для всех участков). 67% из них проводят 24 измерения в день, 28% — одно измерение в день, а 5% — от 2 до 23 измерений в час.Подавляющее большинство однократных ежедневных измерений температуры происходит из сети синоптических точечных показаний, которые ежедневно снимаются в выбранных местах. Хотя мы используем импутацию для создания почасовых данных для других участков, на которых отсутствует много данных, в этом случае мы решили, что на этих участках не будет достаточно информации о суточной изменчивости измерений, чтобы сделать это разумно, и поэтому удалили измерение 166. сайты, которые имеют только эти однократные ежедневные измерения температуры.

Помимо удаления повторяющихся показаний и точечных измерений, мы также применяем фильтрацию данных на основе исследования общих данных.Для этого периода и набора данных были применены два из этих фильтров; при использовании наших сценариев обработки для обработки данных за разные периоды или наборы данных мы рекомендуем пользователям проводить собственное исследование данных, чтобы добавлять или удалять фильтры, которые будут описаны здесь.

Первый фильтр предназначен для объекта 117. Эта измерительная станция находится в горах Кэрнгорм, и измерения содержат самые экстремальные данные относительной влажности (от отрицательных значений до RH > 110%) из всего набора данных.Вместо того, чтобы фильтровать эти подозрительные точки измерения по отдельности, мы полностью удалили этот участок из набора данных (поскольку плотность населения в этом регионе низкая, поэтому сокращение охвата измерения здесь приемлемо для наших требований). Второй фильтр, который мы применяем, заключается в удалении всех измерений, которые имеют данные о температуре ниже -20 °C. Для точки 18920 в марте 2016 г. имеется только 11 точек измерения с температурой ниже этой. Они сильно отличаются от остальных данных для этой точки, и поэтому, вероятно, являются ошибками измерения.

Весь процесс очистки данных удаляет 6,4% и 6,3% исходных измерений температуры и температуры точки росы соответственно. Удаляются две точки данных измерения давления (это количество удаленных данных, а не процент от исходных данных).

После этой очистки и приняв те же требования, что и для данных о загрязнении, мы сохранили все станции, которые имели данные, эквивалентные как минимум 2 годам для любой из метеорологических переменных (рассчитанных как количество дней, в которых есть хотя бы один точки данных), что дает нам 319 точек измерения температуры и точки росы и 151 точку измерения давления.Процент отсутствующих данных на этих выбранных участках составляет 4,9% и 1,6% для температуры и давления соответственно. Процент точек данных, в которых отсутствуют данные либо о температуре, либо о температуре точки росы (и то, и другое требуется для расчета относительной влажности), составляет 5,4%.

Участки, в которых имеются данные по всем метеорологическим переменным как минимум за 3,5 года, были выбраны в качестве эталонных участков для методов условного исчисления, описанных ниже. Это дало нам 146 метеорологических опорных точек. Относительная влажность рассчитывалась на основе наборов данных о температуре воздуха и температуре точки росы, а среднесуточные и максимальные значения температуры воздуха, относительной влажности и давления на станции рассчитывались для каждой станции.

Относительная влажность была рассчитана с использованием соотношения давлений пара и насыщенного пара, которые рассчитываются по температуре воздуха и температуре точки росы соответственно 14 . Этот расчет выполняется с помощью пакета python metpy. Эти рассчитанные значения относительной влажности достаточно хорошо сопоставимы со значениями относительной влажности, представленными в наборе данных Метеобюро. Подавляющее большинство (> 99%) были в пределах 3% от предоставленных значений с небольшим положительным перекосом в расчетных значениях. Большинство наблюдаемых различий, вероятно, связано с использованием данных о температуре с более низкой точностью, которые округляются до 2 знаков после запятой в базе данных MEDMI, для этого расчета, чем те, которые первоначально использовались Метеобюро.

Импутация отсутствующих значений

Если станция не собирала данные за определенный период времени, мы использовали методы импутации, чтобы заполнить пробелы в этих измерениях, используя набор инструментов scikit-learn на основе Python 15 . Критерии, используемые для определения того, где было уместно вменение, основаны на типе данных измерений на станции (т. е. измерения пыльцы не подходят для вменения из-за совпадающих периодов времени отсутствия данных, а данные об относительной влажности не вменены из-за к форме распределения значений) и минимальным критериям доступности данных, которые мы установили равными 2 годам измерений этой переменной на этой станции.Для каждого набора данных измерений мы определили референсные станции, на которых есть по крайней мере 3,5 года измерений для этого конкретного набора переменных данных.

Для каждого набора данных станций, требующего импутации, мы находим 5 ближайших эталонных станций для этого набора данных и используем их для импутации отсутствующих данных для этой станции. Для наборов метеорологических данных это делается отдельно для каждого набора данных. Для данных о загрязняющих веществах также включены другие данные о загрязняющих веществах для интересующей станции и смоделированные ЕМЕП данные о загрязняющих веществах для этой станции.Затем отсутствующие значения во всех связанных наборах данных вводятся итеративно, пока не будет найдено решение для всех из них.

В процессе вменения используется Байесовский хребет 16 . При этом используется гауссовский априор для весов коэффициентов, что позволяет получить несколько более стабильную оценку, но может искажать наборы данных, которые изначально не имеют нормального распределения. Чтобы решить эту проблему, сначала используется преобразователь, чтобы создать нормальное распределение в наборе данных (и обратное используется впоследствии, чтобы восстановить исходное распределение).Квантильный преобразователь с «нормальным» выходом используется для большинства наборов данных, потому что данные о температуре воздуха и точке росы (и данные об озоне в загрязненных местах) имеют бимодальное распределение, которое не способствует использованию силовой трансформатор. Однако для данных о давлении используется силовой трансформатор, поскольку квантильные преобразователи слишком резко обрезают точки данных выбросов для этого набора данных (см. https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html#non-linear-transformation для дополнительную информацию о различных доступных методах преобразования).

Этот процесс требует наличия подходящих данных на эталонных участках за периоды времени, за которые требуются условно исчисленные данные. Это также требует, чтобы существовала сильная корреляция между временными рядами в контрольных точках и вмененной площадкой. По этой причине мы решили не использовать импутацию для заполнения пробелов во временных рядах пыльцы, поскольку постоянное отсутствие данных для всех участков в зимние месяцы делает этот процесс невозможным. Валидация процесса импутации проводилась путем удаления данных для выбранных эталонных участков и сравнения импутированных значений с исходными данными (см. раздел «Техническая валидация»).Этот процесс проверки показал, что импутация данных SO 2 в целом не очень надежна (коэффициент корреляции Спирмена <0,3). Это, вероятно, связано с редкостью точек измерения SO 2 и различными источниками этого загрязнителя по сравнению с другими загрязнителями. Таким образом, мы решили не использовать импутацию для заполнения пробелов в данных SO 2 , хотя в наших инструментах предусмотрена такая возможность. Процесс проверки также демонстрирует ценность включения данных ЕМЕП в этот процесс условного исчисления.Хотя могут существовать значительные абсолютные различия между данными ЕМЕП и данными измерений загрязняющих веществ на одном и том же участке, общая корреляция между ними, как правило, хорошая, и именно это имеет значение для процесса условного исчисления.

Оценка данных по регионам

Невозможно, чтобы датчики, регистрирующие все показатели, существовали во всех частях Великобритании, но исследования данных об окружающей среде (например, исследования воздействия на население) часто требуют оценки значений датчиков для конкретных целевых мест, а не обязательно рядом с одним датчиком.В таких случаях (в отличие от случаев, вызванных отказами станции: см. раздел «Вменение отсутствующих значений» для таких случаев) мы предлагаем метод базовой оценки, который собирает данные из соседних областей и использует их для вывода значения в целевом местоположении.

Чтобы определить регионов в наших наборах оценочных данных, мы приняли стандартное региональное подразделение Великобритании, которое состоит из 121 области почтовых индексов (таблица 2 в https://geoportal.statistics.gov.uk/documents/ons::ons-postcode- каталог-май-2021-руководство пользователя).Почтовые индексы используются в Великобритании для прямой почтовой рассылки, и первые один или два буквенных символа (символов) указывают на большие области почтового индекса. Например, почтовый индекс M13 9PL указывает на определенный адрес в Великобритании, а первая буква (M) обозначает район Манчестера. Эти регионы не все одинаковы по географической протяженности и могут иметь довольно неправильную форму, потому что на их структуру повлияли как география, так и распределение населения в Великобритании. Хотя эти неравномерности могут быть проблемой для интерполяции измерений на месте из-за их связи с населением, а не чисто географическими особенностями, они по-прежнему являются потенциально полезным средством для создания региональных карт экологических данных при проведении исследований воздействия на население.

Таблица 2. Среднесуточные диапазоны датчика для исходных и расчетных измерений.

В этом наборе данных мы представляем как данные сайта в одной географической точке, так и усредненные данные по площади почтового индекса, рассчитанные с использованием базового метода, который мы назвали методом концентрических областей . Метод концентрических областей работает путем вменения регионального значения с использованием значений датчиков, собранных либо внутри этой области, либо из окружающих ее областей. В частности, в тех случаях, когда кто-то хочет сделать вывод о значении конкретного индикатора (например,грамм. PM 2.5 ) в регионе с почтовым индексом, который имеет одну или несколько станций мониторинга и, следовательно, несколько значений для этого целевого местоположения, используется среднее значение этих значений датчика. В тех случаях, когда регион не содержит каких-либо соответствующих станций мониторинга, мы выводим значение для целевого местоположения, собирая измерения из областей с почтовыми индексами, ближайших к целевому региону, в которых обнаружена одна или несколько станций мониторинга, снова вычисляя среднее значение этих измерений. .

Например, рис.1 показана вымышленная карта областей почтовых индексов. Учитывая область почтового индекса A , кольцо определяется как список областей почтового индекса, которые имеют физическую границу (смежную) с A . Представьте, что мы хотим узнать значение PM 2.5 для области почтового индекса A (рис. 1 — слева), но у него нет станции мониторинга для этого показателя. Если отойти на одно кольцо, в соседние области почтовых индексов B, C и D (рис. 1 – в центре), мы обнаружим 2 станции мониторинга (красные точки), одну в области B и одну в области C.В этом случае мы вычисляем среднее значение этих станций, чтобы аппроксимировать значение для области A (т. е. целевое местоположение). Там, где нет соответствующих станций мониторинга в непосредственно примыкающих областях почтовых индексов, мы выдвигаемся на еще одно кольцо и смотрим на области почтовых индексов, прилегающие к B, C и D. В этом примере это E, F, G, H, I, L, M и N (рис. 1 – справа). В областях G, I и M есть станция мониторинга, поэтому мы берем их среднее значение для аппроксимации значения A. В первом примере нам нужно всего лишь отойти на одно кольцо, чтобы сделать вывод о значении A (кольца = 1).Во втором примере мы должны сдвинуться на два кольца (кольца = 2). Если в этом втором кольце не найдены датчики, процесс продолжается с использованием более широких колец, пока либо не будут найдены станции, либо не перестанут существовать другие внешние области.

Рис. 1

Метод концентрических областей показан на вымышленных областях почтового индекса.

Максимальное количество колец не установлено, поскольку, во-первых, не существует универсального обоснования того, какой должна быть эта верхняя граница, поскольку она может различаться в разных регионах.Во-вторых, мы сообщаем о количестве колец, используемых в наборе данных для оценок, что позволяет пользователю установить это ограничение в соответствии со своими требованиями. Таким образом, предоставляется оценка вместе с уверенностью в точности такой оценки (представленной кольцами). Количество колец, необходимых для каждого измерения, суммировано в разделе «Проверка метода региональных оценок».

Кроме того, поскольку места измерения качества воздуха делятся на несколько разных типов (например, городской трафик или сельский фон ), мы предоставляем два дополнительных региональных набора данных оценки качества воздуха, как описано в разделе «Записи данных» (подраздел «Региональные оценки»). ), в котором наборы данных разделены по типам участков, а региональные оценки рассчитываются отдельно.Мы реализовали приведенный выше базовый алгоритм региональных оценок с использованием Python и GeoPandas и описали, как получить доступ к этому коду в разделе «Доступность кода».

Care4Air | Измерение загрязнителей воздуха

Измерение загрязнителей воздуха

Мониторинг и измерение качества воздуха осуществляется различными организациями, например правительством, местными советами, промышленностью, исследовательскими организациями и экологическими группами давления.

Многие города в Великобритании и во всем мире время от времени сталкиваются с нездоровым уровнем загрязнения.В местах с интенсивным дорожным движением уровень загрязнения может увеличиться, особенно частиц и двуокиси азота. В Великобритании, где обнаружено, что уровни выше или близки к уровням, установленным для защиты нашего здоровья, местные советы обязаны измерять ряд загрязнителей воздуха.

Внутри станции мониторинга качества воздуха

Для измерения каждого загрязняющего вещества необходим отдельный тип прибора. Во всех крупных и крупных городах есть по крайней мере одна станция мониторинга воздуха, оснащенная узкоспециализированными и тонкими приборами для измерения ряда загрязняющих веществ.Эти сайты размером с небольшой фургон, и их покупка и обслуживание очень дороги.

Широко используемый метод измерения одного из основных загрязнителей воздуха от дорожного движения, диоксида азота, использует простое устройство, называемое диффузионной трубкой. Большинство приборов для измерения загрязнения воздуха называются активными устройствами, потому что они используют насос для всасывания воздуха в них.

Однако в диффузионных трубках не используются насосы, поэтому они называются пассивными диффузионными трубками.

Почему измеряется загрязнение воздуха?

Каждый час каждого дня качество воздуха измеряется по всей стране с помощью автоматических мониторов непрерывного действия.Это связано с тем, что правительство Великобритании по закону обязано измерять загрязнение воздуха Европейским союзом. ЕС посредством законодательства, называемого Директивами, требует от стран Европы, которые являются членами, измерять и улучшать качество воздуха. ЕС может оценить, как страна справляется со своими попытками уменьшить загрязнение воздуха, только если проводится надлежащий мониторинг и сообщается им.

Местные советы также должны осуществлять мониторинг и оценку загрязнения воздуха на своей территории. Если какой-либо местный совет обнаружит, что уровень загрязнения воздуха превышает установленные пределы, он должен объявить этот район зоной управления качеством воздуха (AQMA).Затем он должен разработать план действий по качеству воздуха, чтобы попытаться улучшить ситуацию.

Измерение загрязнения воздуха предоставляет данные, которые используются различными способами, например, для оценки того, как продвигается план действий по качеству воздуха. Его также можно использовать для изучения влияния на качество воздуха изменений в дорожной сети или нового здания, такого как супермаркет, который может привлечь большое количество транспортных средств. Эксперты в области здравоохранения также могут использовать данные измерений для оценки того, как загрязнение воздуха влияет на людей в этом районе.

Получение измерений

Тысячи и тысячи битов информации, которые мониторы качества воздуха производят каждый год, необходимо собирать и хранить таким образом, чтобы к ним можно было легко получить доступ и понять.

Правительство Великобритании хранит все данные, полученные в результате мониторинга качества воздуха, на одном веб-сайте www.airquality.co.uk и ежегодно выпускает отчеты. Он также управляет службой бюллетеней о загрязнении воздуха, которая обновляется каждый день. Это классифицирует загрязнение воздуха как низкое, умеренное, высокое или очень высокое в зависимости от прогноза загрязнения.Если уровень загрязнения воздуха повышается, вы можете иногда слышать, как синоптики упоминают об этом в своих бюллетенях.

Многие местные советы также хранят свои данные о загрязнении воздуха на веб-сайтах. Советы в области Care4Air предоставляют информацию по широкому кругу вопросов качества воздуха.

Барнсли

Хорошим местом для поиска информации об уровне загрязнения воздуха в Барнсли является веб-сайт муниципального совета

.
Донкастер

Совет Донкастера имеет веб-сайт с картой, на котором вы можете найти всю информацию о текущих уровнях загрязнения воздуха и проблемах загрязнения воздуха в районе

.

У них также есть отличный веб-сайт, посвященный загрязнению воздуха, специально для молодежи

Ротерхэм

Совет Ротерхэма создал лучший сайт с информацией о качестве местного воздуха.Он показывает всю справочную информацию и отчеты, а также дает вам доступ к системе на основе карт, где вы можете распечатывать прошлые и текущие уровни загрязнения воздуха. Доступ к нему здесь

Шеффилд

В Шеффилде городской совет создал веб-сайт под названием «Airmap» www.sheffieldairmap.org. Это интерактивная карта, показывающая расположение всех пунктов мониторинга загрязнения воздуха в городе вместе с данными, которые предоставляет каждый сайт. На нем также показана сеть диффузионных трубок с диоксидом азота, которой управляет городской совет, и сеть, которой управляет местное сообщество.

Как измеряются мелкие частицы?

В Великобритании наиболее распространенным способом автоматического измерения PM10 и PM2,5 является использование анализатора под названием TEOM (микровесы с колеблющимся коническим элементом).

Воздух всасывается через пробоотборную головку, которая предназначена для предотвращения попадания крупных частиц в устройство (например, пробоотборная головка PM10 пропускает только частицы диаметром менее или равным 10 микронам). Затем часть воздуха проходит через устройство и попадает в фильтр, установленный на вибрирующем кварцевом стержне (это колеблющаяся часть микровесов).

По мере увеличения количества осажденных частиц вибрация кварцевого стержня уменьшается. Существует прямая зависимость между изменением вибрации и количеством собранных частиц на фильтре. TEOM измеряет количество частиц в воздухе и может производить показания каждые 15 минут; это очень полезно для отслеживания случаев загрязнения по мере их возникновения. TEOM дает показания, выраженные в микрограммах частиц на кубический метр воздуха, это записывается как мкг м-3.

Как измеряется диоксид азота (NO

2 )?

Диоксид азота обычно измеряют с помощью автоматических анализаторов, которые работают 24 часа в сутки.Основным методом измерения является использование хемилюминесцентного анализатора непрерывного действия (хемилюминесценция означает испускание света в результате химической реакции).

Воздух всасывается в анализатор, где монооксид азота (NO) вступает в реакцию с озоном с образованием диоксида азота в результате реакции, которая генерирует свет:

Монооксид азота + озон » диоксид азота + кислород + световое излучение.

Этот метод на самом деле не измеряет диоксид азота, а рассчитывает уровни содержания в воздухе монооксида азота и общего количества оксидов азота (NOx), а затем вычитает одно значение из другого.Окончательные результаты выражаются в частях на миллиард (ppb) или микрограммах на кубический метр воздуха, это записывается как мкг м-3.

Диоксид азота также измеряется с помощью диффузионных трубок. Для получения дополнительной информации перейдите на страницу диффузионной трубки.

Как измеряется диоксид серы (SO

2 )?

Диоксид серы обычно измеряется автоматически с помощью анализатора непрерывного действия, использующего ультрафиолетовую флуоресценцию. Концентрация диоксида серы рассчитывается путем измерения энергии флуоресцентного излучения, возникающего при бомбардировке молекул диоксида серы УФ-излучением внутри анализатора.

Затем он дает концентрацию в воздухе, обычно выражаемую в частях на миллиард (млрд) или микрограммах на кубический метр (мкг м-3).

Как измеряется озон (O

3 )?

Монитор озона работает, втягивая пробу воздуха из атмосферы в машину с помощью воздушного насоса. Внутри анализатора специально созданный свет проходит через образец внутри трубки, а на другом конце измеряется количество поглощенного света. Поглощение света пропорционально концентрации озона.

Измерение диоксида азота с помощью диффузионных трубок

Использование диффузионных трубок >
Использование данных о качестве воздуха — Действия 1 и 2 >

Специальный выпуск: Инновационные измерения загрязнения воздуха, характеристика и распределение источников

Уважаемые коллеги,

Возникновение, перенос и судьба атмосферных загрязнителей вызывают постоянную озабоченность из-за их последующего воздействия на окружающую среду, климат и здоровье. Таким образом, необходимость разработки инновационных приборов, аналитических методов и методологий распределения источников (SA) для лучшей характеристики уровней концентрации токсичных видов или их заместителей, их временной и пространственной изменчивости, а также их источников имеет решающее значение для лучшего смягчения их воздействия в помещениях и наружные среды.

Этот специальный выпуск направлен на рассмотрение одного или нескольких из этих аспектов оригинальным и новаторским способом с помощью высококачественных исследовательских работ, коротких сообщений и обзоров. Приветствуются как онлайновые, так и автономные подходы к измерению токсичных веществ в газовой фазе или твердых частиц (включая металлы, но не ограничиваясь ими), дистанционное измерение или измерение на месте, от локального до глобального масштаба. Рукописи по расширенному распределению источников (например, скользящая позитивная матричная факторизация, SA с разделением по размеру, машинное обучение и т. д.) также будут собраны в этом спецвыпуске.

Я с нетерпением жду ваших пожертвований.

Проф. д-р Вероник Риффо
Приглашенный редактор

Информация о подаче рукописей

Рукописи должны быть представлены онлайн на сайте www.mdpi.com путем регистрации и входа на этот сайт. После регистрации нажмите здесь, чтобы перейти к форме отправки. Рукописи можно подавать до указанного срока. Все материалы, прошедшие предварительную проверку, рецензируются экспертами.Принятые статьи будут постоянно публиковаться в журнале (как только они будут приняты) и будут перечислены вместе на веб-сайте специального выпуска. Приглашаются исследовательские статьи, обзорные статьи, а также короткие сообщения. Для планируемых статей в редакцию можно отправить название и краткую аннотацию (около 100 слов) для размещения на сайте.

Представленные рукописи не должны быть опубликованы ранее или находиться на рассмотрении для публикации в другом месте (за исключением материалов конференции).Все рукописи проходят тщательную рецензирование в рамках единого процесса слепого рецензирования. Руководство для авторов и другая необходимая информация для подачи рукописей доступны на странице Инструкции для авторов. Toxics — международный рецензируемый ежемесячный журнал с открытым доступом, издаваемый MDPI.

Перед отправкой рукописи посетите страницу Инструкции для авторов. Плата за обработку статьи (APC) для публикации в этом журнале с открытым доступом составляет 1800 швейцарских франков (швейцарских франков).Представленные документы должны быть хорошо отформатированы и на хорошем английском языке.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

*