تخمین مکانی – زمانی آلاینده‌های منواکسید کربن و دی‌اکسید نیتروژن شهر تهران مبتنی بر داده‌های حاصل از سنجش‌ازدور و داده‌های کمکی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

گروه سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشکده علوم انسانی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران

چکیده

آلودگی هوا یکی از پیامدهای ناهنجار فعّالیت­های بشر است که نه‌تنها سلامت انسان را تهدید می‌کند؛ بلکه بر همة عوامل محیط‌زیست ازجمله گیاهان و جانوران تأثیر نامطلوب می‌گذارد. تهران به‌عنوان مرکز اداری، سیاسی و اقتصادی کشور و پرجمعیّت­ترین شهر ایران، یکی از آلوده‌ترین شهرهای دنیا به­شمار می­رود. از مدل‌های خطّی و غیر خطّی متعدّدی تاکنون به‌منظور مدل­سازی آلودگی هوا استفاده شده است. در نوشتار پیش رو از ویژگی­های مکانی و زمانی مستخرج از تصاویر سنجش‌ازدور و داده­های محیطی ایستگاه­های پایش آلودگی هوا سازمان محیط‌زیست واقع در سطح شهر تهران پس از پیش‌پردازش‌های لازم به­مثابة ورودی مدل استفاده شد. ازمیان ایستگاه­های آلاینده­سنج موجود در سطح شهر تهران، با درنظرگرفتن پوشش سری زمانی مشترک داده­های ثبت‌شده، تعداد هشت ایستگاه انتخاب شد. به­منظور انجام فرایند مدل‌سازی از روش شبکة عصبی مصنوعی پرسپترون چندلایه با الگوریتم آموزش لونبرگ – مارکوارت و تابع فعّال‌سازی سیگموئیدی استفاده شد. در پژوهش حاضر از داده­های هواشناسی، داده‌های مربوط به غلظت آلاینده‌ها در روزهای قبل، کاربری اراضی و نیز داده‌های مستخرج از تصاویر ماهواره‌ای شامل داده‌های مربوط به پوشش گیاهی و جزایر حرارتی به‌منظور مدل‌سازی غلظت آلاینده‌ها استفاده شد. از روش تبدیل موجک بر روی مقادیر غلظت آلاینده ها در روزهای قبل استفاده گردید و سپس روش انتخاب ویژگی جنگل تصادفی بر روی ویژگی­های ورودی مدل اعمال شد؛ همچنین با توجّه به تغییرات مکانی آلودگی هوا سعی بر آن شد که با استفاده از اطّلاعات هفت ایستگاه، مقادیر غلظت آلایندة یک ایستگاه برآورد شود. نتایج حاصل از ارزیابی مدل بیانگر کارابودن مدل ارائه‌شده در تخمین مقادیر بیشینة روزانه غلظت آلاینده بود. منواکسید کربن و دی‌اکسید نیتروژن به­ترتیب با خطای 13% و 5/11% به‌صورت زمانی پیش‌بینی شدند؛ همچنین این دو آلاینده به‌صورت مکانی با خطای تخمین کمتر از 17% پیش‌بینی شدند.

کلیدواژه‌ها


آل­شیخ، علی­اصغر؛ قراگوزلو، علیرضا؛ سجادیان، مهیار (1391). بهره‌گیری از شبکة عصبی به­منظور استفاده در فرایند مدیریت ریسک زیست‌محیطی ناشی از آلودگی هوای منتج از ترافیک در کلان‌شهر تهران.جغرافیایی چشم‌انداز زاگرس، 4 (14)، 25-38.
اجتهادی، مرجان (1386). بررسی آلودگی هوای شهری ناشی از سامانة حمل‌ونقل با تأکید بر ذرّات معلّق و ارائة راهکارهای مدیریتی (مطالعة موردی، تهران). دهمین همایش ملّی بهداشت محیط، همدان: دانشگاه علوم پزشکی همدان.
حسینی شفیع، روجا؛ علیمحمدی، عباس؛ قاسمیان یزدی، محمدحسن (1395). ارزیابی آثار موجک پایه و تعداد سطوح تجزیه جهت تخمین نقشة تغییرات با استفاده از الگوریتم موجک. سنجش‌ازدور و GIS ایران، 8 (2)، 17-34.
خبری، زهرا؛ موسویان ندوشن، نرجس السادات؛ نژاد کورکی، فرهاد؛ منصوری، نبی­ا... (1392).  تأثیر مدل رقومی ارتفاعی در مدل‌سازی آلودگی هوا با استفاده از ائرمود (AERMOD).سنجش‌ازدور و سامانة اطّلاعات جغرافیایی در منابع طبیعی، 4 (4)، 25-33.
رفیع­­پور، مهرداد؛ آل­شیخ، علی­اصغر؛ علیمحمدی سراب، عباس؛ صادقی نیارکی، ابوالقاسم (1392). مدل‌سازی مکانی غلظت منواکسید کربن در تهران با استفاده از رگرسیون چندمتغیّره و شبکه­های عصبی. همایش ملّی ژئوماتیک، 20. تهران: دانشگاه آزاد اسلامی.
شرعی­پور، زهرا (1388). بررسی تغییرات فصلی و روزانة آلاینده­های هوا و ارتباط آن با پارامترهای هواشناسی. مجلّة فیزیک زمین و فضا، 35 (2)، 119-137.
شرکت کنترل کیفیت هوای تهران (1395). گزارش سالانة کیفیت هوای تهران در سال 1394. تهران: شهرداری تهران.
عبودی، محمدرضا؛ کرمی، جلال؛ شمس‌الدینی، علی (1394). مدل‌سازی خطّی و غیر خطّی آلاینده­های هوای شهر تهران با استفاده از خصیصه­های محیطی و ترافیک.  اوّلین کنفرانس ملّی مهندسی فنّاوری اطّلاعات مکانی. تهران: دانشگاه صنعتی خواجه نصیر طوسی.
متکان، علی‌اکبر؛ شکیبا، علیرضا؛ پورعلی، سید حسین؛ بهارلو، ایمان (1388). تعیین تغییرات مکانی و زمانی آلودگی­های منواکسید کربن و ذرّات معلّق با استفاده از تکنیک­های GIS در شهر تهران.سنجش‌ازدور و GIS ایران، 1(1)، 57-72.
References
Aboodi, M., Karami, J. & Shamsoddini, A. (2015). Linear and nonlinear modeling of air pollutants in Tehran using environmental and traffic characteristics. In: First National Conference on Spatial Information Technology Engineering. Tehran: K. N. Toosi University of Technology. (In Persian)
Agirre-Basurko, E., Ibarra-Berastegi, G. & Madariaga, I. (2006). Regression and multilayer perceptron-based models to forecast hourly O3 and NO2 levels in the Bilbao area. Environmental Modelling & Software, 21 (4), 430-446.
Alesheikh, A., Qara Gozlu, A. & Sajjadian, M. (2012). Use of neural network for use in environmental risk management process due to air pollution caused by traffic in Tehran metropolis. Zagros Landscape Geography and Planning, 4 (14), 25-38.(In Persian)
Alimissis, A., Philippopoulos, K., Tzanis, C. G. & Deligiorgi, D. (2018). Spatial estimation of urban air pollution with the use of artificial neural network models. Atmospheric environment, 191, 205-213.
Artis, D. A. & Carnahan, W. H. (1982). Survey of emissivity variability in thermography of urban areas. Remote Sensing of Environment, 12 (4), 313-329.
Chen, G., Knibbs, L. D., Zhang, W., Li, S., Cao, W., Guo, J., ... & Hamm, N. A. S. (2018). Estimating spatiotemporal distribution of PM1 concentrations in China with satellite remote sensing, meteorology, and land use information. Environmental pollution, 233, 1086-1094.
Chelani, A. B., Rao, C. C., Phadke, K. M. & Hasan, M. Z. (2002). Prediction of sulphur dioxide concentration using artificial neural networks. Environmental Modelling & Software, 17 (2), 159-166.
Coulibaly, P., Dibike, Y. B. & Anctil, F. (2005). Downscaling precipitation and temperature with temporal neural networks. Journal of Hydrometeorology, 6 (4), 483-496.
Ejtehadi, M. (2007). Investigation of urban air pollution caused by transportation system with emphasis on suspended particles and presentation of management solutions (Case study, Tehran). In: 10th National Conference on Environmental Health. Hamadan: Hamadan University of Medical Sciences. (In Persian)
Elangasinghe, M. A., Singhal, N., Dirks, K. N. & Salmond, J. A. (2014). Development of an ANN–based air pollution forecasting system with explicit knowledge through sensitivity analysis. Atmospheric Pollution Research, 5 (4), 696-708.
Gardner, M. W. & Dorling, S. R. (1999). Neural network modelling and prediction of hourly NOx and NO2 concentrations in urban air in London. Atmospheric Environment, 33 (5), 709-719.
Grgurić, S., Krizan, J., Gasparac, G., Antonic, O., Spiric, Z.; Mamouri, R. E., Christodoulou, A.; Nisantzi, A., Agapiou, A., Themistocleous, K., Fedra, K., Panayiotou, C. & Hadjimitsis, D. (2014). Relationship between MODIS based Aerosol Optical Depth and PM10 over Croatia. Central European Journal of Geosciences. 6 (1), 2-16.
Hewitt, C. N. (1991). Spatial variations in nitrogen dioxide concentrations in an urban area. Atmospheric Environment. Part B. Urban Atmosphere, 25 (3), 429-434.
Hosseini Shafi, R., Ali Mohammadi, A. & Qasemian Yazdi, M. (2016). Evaluation of base wavelet effects and number of decomposition levels to estimate change map using wavelet algorithm. Iranian Remote sensing & GIS, 8 (2), 17-34. (In Persian)
Hrust, L., Klaić, Z. B., Križan, J., Antonić, O. & Hercog, P. (2009). Neural network forecasting of air pollutants hourly concentrations using optimised temporal averages of meteorological variables and pollutant concentrations. Atmospheric Environment, 43 (35), 5588-5596.
Karatzas, K. D. & Kaltsatos, S. (2007). Air pollution modelling with the aid of computational intelligence methods in Thessaloniki, Greece. Simulation Modelling Practice and Theory, 15 (10), 1310-1319.
Khabari, Z., Mousavian Nodoshan, N., Nejad Korki, F. &  Mansoori, N. (2013). The effect of digital elevation model on air pollution modeling using AERMOD. Remote sensing and GIS in natural resources, 4 (4), 25-33.(In Persian)
Kharytonov, M. M., Khlopova, V. M., Stankevich, S. A. & Titarenko, O. V. (2013). Remote and ground-based sensing of air polluted by nitrogen dioxide in the Dnepropetrovsk region (Ukraine). In Disposal of Dangerous Chemicals in Urban Areas and Mega Cities (pp. 291-298). Springer, Dordrecht.
Knelson, J. H. & Lee, R. E. (1977). Oxides of nitrogen in the atmosphere: origin, fate and public health implications. Ambio, 6 (2/3), 126-130.
Koller, D. & Sahami, M. (1996). Toward optimal feature selection. Stanford InfoLab.
Kukkonen, J., Partanen, L., Karppinen, A., Ruuskanen, J., Junninen, H., Kolehmainen, M., ... & Cawley, G. (2003). Extensive evaluation of neural network models for the prediction of NO2 and PM10 concentrations, compared with a deterministic modelling system and measurements in central Helsinki. Atmospheric Environment, 37 (32), 4539-4550.
Mao, L., Qiu, Y., Kusano, C. & Xu, X. (2012). Predicting regional space–time variation of PM 2.5 with land-use regression model and MODIS data. Environmental Science and Pollution Research, 19 (1), 128-138.
Martin, R. V. (2008). Satellite remote sensing of surface air quality. Atmospheric environment, 42 (34), 7823-7843.
Matkan, A., Shakiba, A., Pour Ali, S. & Baharlou, I. (2009). Determination of spatial and temporal variations of carbon monoxide and particulate pollutants using GIS techniques in Tehran. Iranian Remote sensing & GIS, 1 (1), 57-72. (In Persian)
McKendry, I. G. (2002). Evaluation of artificial neural networks for fine particulate pollution (PM10 and PM2. 5) forecasting. Journal of the Air & Waste Management Association, 52 (9), 1096-1101.
Montero-Lorenzo, J. M., Fernández-Avilés, G., Mondéjar-Jiménez, J. & Vargas-Vargas, M. (2013). A spatio-temporal geostatistical approach to predicting pollution levels: The case of mono-nitrogen oxides in Madrid. Computers, Environment and Urban Systems, 37, 95-106.
Nisantzi, A., Hadjimitsis, D. G., Akylas, E., Agapiou, A., Panayiotou, M., Michaelides, S., & Paronis, D. (2013). Study of air pollution with the use of modis data, lidar and sun photometers in Cyprus. In Advances in Meteorology, Climatology and Atmospheric Physics (pp. 1133-1139). Springer, Berlin, Heidelberg.
Perez, P. & Trier, A. (2001). Prediction of NO and NO2 concentrations near a street with heavy traffic in Santiago, Chile. Atmospheric Environment, 35 (10), 1783-1789.
Pfeiffer, H., Baumbach, G., Sarachaga-Ruiz, L., Kleanthous, S., Poulida, O. & Beyaz, E. (2009). Neural modelling of the spatial distribution of air pollutants. Atmospheric Environment, 43 (20), 3289-3297.
Rafiepour, M., Alesheikh, A., Ali Mohammadi Sarab, A. & Sadeghi Niaraki, A. (2013). Spatial modeling of carbon monoxide concentration in Tehran using multivariate regression and neural networks. In: National Geomatics Conference. Tehran: Islamic Azad University. (In Persian)
Shamsoddini, A., Aboodi, M. R. & Karami, J. (2017). Tehran air pollutants prediction based on random forest feature selection method. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences, 483-488.
Shamsoddini, A., Raval, S. & Taplin, R. (2014). Spectroscopic analysis of soil metal contamination around a derelict mine site in the Blue Mountains, Australia. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences, 75-79.
Sharie pour, Z. (2009). Investigation of seasonal and daily changes of air pollutants and its relationship with meteorological parameters. Journal of Earth and Space Physics, 35 (2), 119-137. (In Persian)
Shi, J. P. & Harrison, R. M. (1997). Regression modelling of hourly NOx and NO2 concentrations in urban air in London. Atmospheric Environment, 31 (24), 4081-4094.
Snyder, W. C., Wan, Z., Zhang, Y. & Feng, Y. Z. (1998). Classification-based emissivity for land surface temperature measurement from space. International Journal of Remote Sensing, 19 (14), 2753-2774.
Siwek, K. & Osowski, S. (2012). Improving the accuracy of prediction of PM10 pollution by the wavelet transformation and an ensemble of neural predictors. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 25 (6), 1246-1258.
Tehran Air Quality Control Company (2016). Annual Report of Tehran Air Quality In 1394. Tehran: Municipality of Tehran. (In Persian)
Tomczak, M. (1998). Spatial interpolation and its uncertainty using automated anisotropic inverse distance weighting (IDW)-cross-validation/jackknife approach. Journal of Geographic Information and Decision Analysis, 2 (2), 18-30.
Zhang, H., Wu, W. & Yao, M. (2012 a). Boundedness and convergence of batch back-propagation algorithm with penalty for feedforward neural networks. Neurocomputing, 89, 141-146.
Zhang, Y., Yiyun, C., Qing, D. & Jiang, P. (2012 b). Study on urban heat island effect based on Normalized Difference Vegetated Index: A case study of Wuhan City. Procedia environmental sciences, 13, 574-581.