Оценка качества атмосферного воздуха в разных странах (обзор)

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

На основании данных научной литературы, нормативно-методических документов обобщён мировой опыт в области оценки качества атмосферного воздуха в разных странах. Приведены особенности нормирования содержания поллютантов в атмосферном воздухе в ряде стран, включая Россию, и сравнение норм, установленных в этих государствах. Выявлены различные подходы к нормированию содержания поллютантов в атмосферном воздухе в разных странах. Проанализированы методы оценки качества воздуха и инструментального контроля в разных странах, рассмотрены наиболее известные и популярные математические модели оценки и прогнозирования качества атмосферного воздуха. Выявлено, что данные о состоянии атмосферного воздуха, полученные с помощью прогностического моделирования, имеют значительное сходство с данными, полученными на основе натурных измерений, однако использование широкой сети станций измерения позволяет получить наиболее точные данные о концентрации загрязнителей атмосферного воздуха в текущий период времени. Приведён обзор мировых онлайн-сервисов мониторинга состояния атмосферного воздуха в реальном времени. Описаны методики оценки риска влияния концентрации загрязняющих веществ в атмосферном воздухе на здоровье населения.

Установлено, что наибольшие успехи в области контроля качества атмосферного воздуха достигнуты в странах Европы, США, Китае, жители которых могут получать актуальную информацию о состоянии атмосферного воздуха в свободном доступе в режиме реального времени. В России, несмотря на проводимую оценку качества атмосферного воздуха, до настоящего времени не существует доступного для населения единого сервиса, позволяющего получить всю необходимую информацию о качестве атмосферного воздуха.

Об авторах

Михаил Валерьевич Поздняков

Саратовский медицинский научный центр гигиены Федерального научного центра медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения; Саратовский государственный медицинский университет им. В.И. Разумовского

Автор, ответственный за переписку.
Email: mpozdnyakov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2067-3830
SPIN-код: 6726-4542

к.ф.-м.н.

Россия, Саратов; Саратов

Святослав Игоревич Мазилов

Саратовский медицинский научный центр гигиены Федерального научного центра медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения

Email: smazilov@ya.ru
ORCID iD: 0000-0002-8220-145X
SPIN-код: 2048-0643

к.б.н.

Россия, Саратов

Светлана Владимировна Райкова

Саратовский медицинский научный центр гигиены Федерального научного центра медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения; Саратовский государственный медицинский университет им. В.И. Разумовского

Email: matiz853@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5749-2382
SPIN-код: 1286-5149

к.м.н., доцент

Россия, Саратов; Саратов

Юрий Сергеевич Гусев

Саратовский медицинский научный центр гигиены Федерального научного центра медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения

Email: yuran1989@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-7379-484X
SPIN-код: 1776-5237

к.б.н.

Россия, Саратов

Наталия Евгеньевна Комлева

Саратовский медицинский научный центр гигиены Федерального научного центра медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения; Саратовский государственный медицинский университет им. В.И. Разумовского

Email: nekomleva@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4099-9368
SPIN-код: 7145-3073

д.м.н.

Россия, Саратов; Саратов

Анатолий Николаевич Микеров

Саратовский медицинский научный центр гигиены Федерального научного центра медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения; Саратовский государственный медицинский университет им. В.И. Разумовского

Email: mail@smncg.ru
ORCID iD: 0000-0002-0670-7918
SPIN-код: 1456-5471

д.б.н.

Россия, Саратов; Саратов

Список литературы

  1. Https://www.who.int/ru/ [internet]. Всемирная организация здравоохранения. Загрязнение атмосферного воздуха. Информационный бюллетень воз [дата обращения: 31.03.2023]. Доступ по ссылке: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/ambient-(outdoor)-air-quality-and-health
  2. Dominski F.H., Branco J.H., Buonanno G., et al. Effects of air pollution on health: a mapping review of systematic reviews and meta-analyses // Environ Res. 2021. Vol. 201. P. 111487. doi: 10.1016/j.envres.2021.111487
  3. Чанчаева Е.А., Гвоздарева О.В., Гвоздарев А.Ю. Состояние атмосферного воздуха и здоровье детей в условиях возрастающей транспортной и теплоэнергетической нагрузки // Экология человека. 2019. Т. 26, № 11. С. 12–19. doi: 10.33396/1728-0869-2019-11-12-19
  4. Всемирная организация здравоохранения. Глобальные рекомендации ВОЗ по качеству воздуха, касающиеся твердых частиц (ТЧ2,5 и ТЧ10), озона, двуокиси азота, двуокиси серы и окиси углерода [интернет]. 2021. Дата обращения: 31.03.2023. Доступ по ссылке: https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/345334/9789240035409-rus.pdf
  5. Муравьева С.И., Буковский М.И., Прохорова Е.К., и др. Руководство по контролю вредных веществ в воздухе рабочей зоны. Москва : Химия, 1991. 368 с.
  6. https://www.epa.gov/ [Internet]. United States Environmental Protection Agency. NAAQS Table [дата обращения: 04.04.2023]. Доступ по ссылке: https://www.epa.gov/criteria-air-pollutants/naaqs-table
  7. https://environment.ec.europa.eu/ [Internet]. European Commission. Environment [дата обращения: 31.03.2023]. Доступ по ссылке: https://ec.europa.eu/environment/air/quality/standards.htm
  8. https://www.eea.europa.eu/ [Internet]. European Environment Agency. Air quality standards [дата обращения: 02.04.2023]. Доступ по ссылке: https://www.eea.europa.eu/themes/air/air-quality-concentrations/air-quality-standards
  9. Wang Z., Tan Y., Guo M., et al. Prospect of China’s ambient air quality standards // J Environ Sci (China). 2023. Vol. 123. P. 255–269. doi: 10.1016/j.jes.2022.03.036
  10. Gong J., Ding L., Lu Y., et al. Scientometric and multidimensional contents analysis of PM2.5 concentration prediction // Heliyon. 2023. Vol. 9, N 3. P. e14526. doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e14526
  11. Wang Y., Li J., Jing H., et al. Laboratory evaluation and calibration of three low-cost particle sensors for particulate matter measurement // Aerosol Science and Technology. 2015. Vol. 49, N 11. P. 1063–1077. doi: 10.1080/02786826.2015.1100710
  12. Rai A.C., Kumar P., Pilla F., et al. End-user perspective of low-cost sensors for outdoor air pollution monitoring // Sci Total Environ. 2017. Vol. 607-608. P. 691–705. doi: 10.1016/j.scitotenv.2017.06.266
  13. Koehler K.A., Peters T.M. New methods for personal exposure monitoring for airborne particles // Curr Environ Health Rep. 2015. Vol. 2, N 4. P. 399–411. doi: 10.1007/s40572-015-0070-z
  14. Thomas A., Gebhart J. Correlations between gravimetry and light scattering photometry for atmospheric aerosols // Atmospheric Environment. 1994. Vol. 28, N 5. P. 935–938. doi: 10.1016/1352-2310(94)90251-8
  15. Northcross A.L., Edwards R.J., Johnson M.A., et al. A low-cost particle counter as a real-time fine-particle mass monitor // Environ Sci Process Impacts. 2013. Vol. 15, N 2. P. 433–439. doi: 10.1039/c2em30568b
  16. Sousan S., Koehler K., Thomas G., et al. Inter-comparison of low-cost sensors for measuring the mass concentration of occupational aerosols // Aerosol Sci Technol. 2016. Vol. 50, N 5. P. 462–473. doi: 10.1080/02786826.2016.1162901
  17. Fine G.F., Cavanagh L.M., Afonja A., Binions R. Metal oxide semi-conductor gas sensors in environmental monitoring // Sensors (Basel). 2010. Vol. 10, N 6. P. 5469–5502. doi: 10.3390/s100605469
  18. Aleixandre M., Gerboles M. Review of small commercial sensors for indicative monitoring of ambient gas // Chemical Engineering Transactions. 2012. Vol. 30.
  19. Piedrahita R., Xiang Y., Masson N., et al. The next generation of low-cost personal air quality sensors for quantitative exposure monitoring // Atmospheric Measurement Techniques. 2014. Vol. 7, N 10. P. 3325–3336. doi: 10.5194/amt-7-3325-2014
  20. Stetter J.R., Li J. Amperometric gas sensors — a review // Chem Rev. 2008. Vol. 108, N 2. P. 352–366. doi: 10.1021/cr0681039
  21. Spinelle L., Gerboles M., Aleixandre M., Bonavitacol F. Evaluation of metal oxides sensors for the monitoring of O3 in ambient air at ppb level // Chemical Engineering Transactions. 2016. Vol. 54. P. 319–324.
  22. Karagulian F., Barbiere M., Gerboles M., et al. Review of sensors for air quality monitoring. Luxembourg : Publications Office of the European Union, 2019.
  23. Chloe C. Over 6,000 cities now monitor air quality, WHO reveals // Air Quality News. 2022. Режим доступа: https://airqualitynews.com/2022/04/04/over-6000-cities-now-monitor-air-quality-who-reveals/ Дата обращения: 02.04.2023.
  24. https://aqicn.org/ [Internet]. World Air Quality Index. World-wide Air Quality Monitoring Data Coverage [дата обращения: 02.04.2023]. Доступ по ссылке: https://aqicn.org/sources/
  25. Lin C., Li Y., Yuan Z., et al. Using satellite remote sensing data to estimate the high-resolution distribution of ground-level PM2.5 // Remote Sensing of Environment. 2015. Vol. 156. P. 117–128. doi: 10.1016/j.rse.2014.09.015
  26. Hua Z., Sun W., Yang G., Du Q. A full-coverage daily average PM2.5 retrieval method with two-stage IVW fused MODIS C6 AOD and two-stage GAM model // Remote Sensing. 2019. Vol. 11, N 13. P. 1558. doi: 10.3390/rs11131558
  27. Zhao R., Gu X., Xue B., et al. Short period PM2.5 prediction based on multivariate linear regression model // PLoS One. 2018. Vol. 13, N 7. P. e0201011. doi: 10.1371/journal.pone.0201011
  28. Li T., Guo Y., Liu Y., et al. Estimating mortality burden attributable to short-term PM2.5 exposure: a national observational study in China // Environ Int. 2019. Vol. 125. P. 245–251. doi: 10.1016/j.envint.2019.01.073
  29. Ford B., Heald C.L. Exploring the uncertainty associated with satellite-based estimates of premature mortality due to exposure to fine particulate matter // Atmos Chem Phys. 2016. Vol. 16, N 5. P. 3499–3523. doi: 10.5194/acp-16-3499-2016
  30. van Donkelaar A., Martin R.V., Levy R.C., et al. Satellite-based estimates of ground-level fine particulate matter during extreme events: a case study of the Moscow fires in 2010 // Atmospheric Environment. 2011. Vol. 45, N 34. P. 6225–6232. doi: 10.1016/j.atmosenv.2011.07.068
  31. Holben B.N., Kim J., Sano I., et al. An overview of mesoscale aerosol processes, comparisons, and validation studies from DRAGON networks // Atmos Chem Phys. 2018. Vol. 18, N 2. P. 655–671. doi: 10.5194/acp-18-655-2018
  32. Sorek-Hamer M., Chatfield R., Liu Y. Review: strategies for using satellite-based products in modeling PM2.5 and short-term pollution episodes // Environ Int. 2020. Vol. 144. P. 106057. doi: 10.1016/j.envint.2020.106057
  33. https://ecologyofrussia.ru/ [интернет]. Федеральный проект «Чистый воздух» [дата обращения: 02.04.2023]. Доступ по ссылке: https://ecologyofrussia.ru/proekt/chistyj-vozduh/
  34. https://www.feerc.ru/ [интернет]. Федеральный проект «Чистый воздух». Национальный проект «Экология» [дата обращения: 02.04.2023]. Доступ по ссылке: http://www.feerc.ru/uisem/portal/
  35. https://www.meteorf.gov.ru/ [интернет]. Структура Управления по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды России [дата обращения: 03.05.2023]. Доступ по ссылке: https://www.meteorf.gov.ru/about/structure/local/
  36. https://www.epa.gov/ [Internet]. EPA AQS (Air Quality System) [дата обращения: 02.04.2023]. Доступ по ссылке: https://www.epa.gov/outdoor-air-quality-data/air-data-basic-information
  37. Byun D., Schere K. Review of the governing equations, computational algorithms, and other components of the models-3 community multiscale air quality (CMAQ) modeling system // Appl Mech Rev. 2006. Vol. 59, N 2. P. 51–77. doi: 10.1115/1.2128636
  38. https://www.eea.europa.eu/ [интернет]. Европейское агентство по окружающей среде [дата обращения: 02.05.2023]. Доступ по ссылке: https://www.eea.europa.eu/en
  39. Liu X., Hadiatullah H., Tai P., et al. Air pollution in Germany: spatio-temporal variations and their driving factors based on continuous data from 2008 to 2018 // Environ Pollut. 2021. Vol. 276. P. 116732. doi: 10.1016/j.envpol.2021.116732
  40. https://uk-air.defra.gov.uk/ [Internet]. UK AIR. Air Information Resource [дата обращения: 02.04.2023]. Доступ по ссылке: https://uk-air.defra.gov.uk/networks/network-info
  41. Rodrigues V., Gama C., Ascenso A., et al. Assessing air pollution in European cities to support a citizen centered approach to air quality management // Sci Total Environ. 2021. Vol. 799. P. 149311. doi: 10.1016/j.scitotenv.2021.149311
  42. Kumar A., Gupta I., Brandt J. et al. Air quality mapping using GIS and economic evaluation of health impact for Mumbai City, India // J Air Waste Manag Assoc. 2016. Vol. 66, N 5. P. 470–481. doi: 10.1080/10962247.2016.1143887
  43. Zhang F., Shi Y., Fang D., et al. Monitoring history and change trends of ambient air quality in China during the past four decades // J Environ Manage. 2020. Vol. 260. P. 110031. doi: 10.1016/j.jenvman.2019.110031
  44. Maji K.J., Dikshit A.K., Arora M., Deshpande A. Estimating premature mortality attributable to PM2.5 exposure and benefit of Air Pollution Control Policies in China for 2020 // Sci Total Environ. 2018. Vol. 612. P. 683e693. doi: 10.1016/j.scitotenv.2017.08.254
  45. Li X., Hussain S.A., Sobri S., Md Said M.S. Overviewing the air quality models on air pollution in Sichuan Basin, China // Chemosphere. 2021. Vol. 271. P. 129502. doi: 10.1016/j.chemosphere.2020.129502
  46. http://www.gisa.ru/ [интернет]. ГИС-Ассоциация [дата обращения: 02.04.2023]. Доступ по ссылке: http://www.gisa.ru/assoc.html
  47. Liu H., Yin S., Chen C., Duan Z. Data multi-scale decomposition strategies for air pollution forecasting: a comprehensive review // Journal of Cleaner Production. 2020. Vol. 277. P. 124023. doi: 10.1016/j.jclepro.2020.124023
  48. Белихов А.Б., Леготин Д.Л., Сухов А.К. Моделирование распространения атмосферных загрязнений с помощью системы SILAM // Вестник КГУ им. Н.А. Некрасова. 2014. №1. С. 7–11.
  49. Беляев Н.Н. Численные модели для прогноза загрязнения атмосферного воздуха выбросами автотранспорта // Наука та прогрес транспорту. 2016. № 6. С. 25–32.
  50. Rao S., Klimont Z., Smith S.J., et al. Future air pollution in the shared socioeconomic pathways // Global Environmental Change. 2017. Vol. 42. P. 346–358. doi: 10.1016/j.gloenvcha.2016.05.012
  51. Rao S.T., Luo H., Astitha M., et al. On the limit to the accuracy of regional-scale air quality models // Atmos Chem Phys. 2020. Vol. 20, N 3. P. 1627–1639. doi: 10.5194/acp-20-1627-2020
  52. Porter P.S., Rao S.T., Hogrefe C., et al. Methods for reducing biases and errors in regional photochemical model outputs for use in emission reduction and exposure assessments // Atmospheric Environment. 2015. Vol. 112. P.178–188. doi: 10.1016/j.atmosenv.2015.04.039
  53. Tella A., Balogun A.L. GIS-based air quality modelling: spatial prediction of PM10 for Selangor State, Malaysia using machine learning algorithms // Environ Sci Pollut Res. 2022. Vol. 29, N 57. P. 86109–86125. doi: 10.1007/s11356-021-16150-0
  54. Оценка риска для здоровья от загрязнения воздуха — общие принципы. Копенгаген : Европейское региональное бюро ВОЗ, 2016.
  55. Швыряев А.А., Меньшиков В.В. Оценка риска воздействия загрязнения атмосферы в исследуемом регионе: учебное пособие для вузов. Москва : Изд-во МГУ. 2004. 124 с.
  56. Меньшиков В.В., Швыряев А.А. Опасные химические процессы и техногенный риск: учебное пособие. Москва : Изд-во МГУ, 2003.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Эко-Вектор, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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