Satelitarny monitoring jakości powietrza Krzysztof Markowicz Instytut Geofizyki, Wydział Fizyki Uniwersytet Warszawski kmark@igf.fuw.edu.pl Szkoła letnia sieci badawczej Poland-AOD, Warszawa 5-8 lipca 2017r.

Problem satelitarnego pomiaru PM10/PM2.5 powietrza Większość satelitarnych metod teledetekcyjnych opiera się na transformacji aerozolowej grubości optycznej (AOD) do PM2.5/PM10 AOD wyznacza jest drogą inwersji z pomiarów radiancji na górnej granicy atmosfery. AOD obarczona jest znaczny błędem w szczególności nad obszarami o wysokim współczynniku odbicia podłoża AOD jest zdefiniowana dla pionowej kolumny atmosfery podczas gdy PM2.5/PM10 odnoszą się na ogół do przypowierzchniowej warstwy powietrza Dlatego w ogólnym przypadku relacja pomiędzy AOD i PM2.5/PM10 jest skomplikowana

Co mierzą satelity? Sun Ozon Aerosol Powierzchnia ziemi Pomiary kolumnowe Ozon Rozpraszanie Rayleigh’a 10km Para wodna + inne gazy absorbujące promieniowanie 7 kanałów MODIS’a jest używanych do pomiarów aerozolowych: 0.47, 0.55, 0.65, 0.86, 1.24, 1.64, 2.13 µm Produkty na rozdzielczości 10X10 km2 Aerosol Powierzchnia ziemi

Aerosol Trend over Albany MODIS AQUA Δt = ~ 0.07 ~30% Gupta et al., 2013 Aerosol Trend over Albany ΔPM2.5 = ~5 mgm-3 ~38%

Porównanie AOD z MODIS’a z pomiarami naziemnymi (AERONET) (Levy et al. 2010) Niepewność AOD: ±(0.05+0.15t)

Relacje pomiędzy AOD i PM10 w Warszawie i Belsku Zawadzka et al., 2013

Relacje pomiędzy AOD i PM10 w stacji tła na Podkarpaciu Przebieg roczny AOD w Polsce jest ujemnie skorelowany z cyklem PM10.

Porównanie własności optycznych aerozolu zmierzonych kolumnie pionowej i na powierzchni ziemi (praca Szczepanik&Markowicz, 2017).

Dlaczego AOD i PM10 są ujemnie skorelowane? Roczny przebieg PM10 jest związany z przebiegiem „niskich emisji”, które dominują w chłodnej porze roku Dodatkowo, w tym czasie warstwa graniczna jest płytsza niż latem co sprawia, że aerozol znajduje się głównie blisko powierzchni ziemi Ponadto słaba konwekcja powoduje, że utrzymuje się duży gradient koncentracji aerozolu pomiędzy powierzchnią ziemi a swobodną troposferą W ciepłej porze roku aerozol jest wynoszony do wyższych warstw gdzie może przebywać dłużej i zwiększać AOD. Istotną kontrybucję do AOD wnoszą w tym czasie aerozole naturalne emitowane przez pustynie oraz pożary

Zmiany w warstwie granicznej atmosfery

Korelacje nieuśrednianych danych

Współ. korelacji w zależności od gradientu temperatury

Współczynnik korelacji w zależności od wysokości i okresu uśredniania Model NAAPS

Korelacja wykładników Angstroma

Relacje pomiędzy AOD i PM10/PM2.5 – podstawy fizyczne Correlation coefficient Gupta et a., 2006

Jak mierzymy PM10/PM2.5 z poziomu satelitów Fundamentals Relating PM to AOD Jak mierzymy PM10/PM2.5 z poziomu satelitów Near-surface pollution is one of the most challenging problems for Earth observations from space… Near-surface information must be inferred from column-integrated quantities obtained by passive remote sensing from downward-looking satellite instruments. wysokość warstwy aerozolu Musimy wiedzieć czy aerozol jest dobrze wymieszany wielkość piksela satelitarnego Jeśli to wiemy możemy szacować PM10/PM2.5

Najprostsza sytuacja PBLH α0 AOD = α0 PBLH = SSCPBLH PM2.5 PM2.5 = (3e-6 m2/µg 1000m)-1 AOD = 83 µg/m-3 AOD

Masowy współczynnik rozpraszania SSC(BAM)= 3.2 ± 1.29 m2 g-1 Zmienność naturalna tego czynnika sięga 30%

Bardziej realistyczny przypadek PM2.5 α0 RH Nawet jeśli aerozol jest dobrze wymieszane w warstwie granicznej współczynnik eekstynkcji zmienia się wraz z wilgotnością względną  = GF(RH)  dry = GF(RH)  SSC  PM2.5

PM2.5 Estimation: Popular Methods Difficulty Level Two Variable Method Multi-Variable Method Artificial Neural Network MSC   AOT PM2.5 Y=mX + c

AWMA 39th Critical Review Relacja PM – AOD Hoff & Christopher AWMA 39th Critical Review

AWMA 39th Critical Review Mikrofizyka aerozolu RH RH H = PM2.5 S Masowy współczynnik ekstynkcji dla danej RH Watson, 2002 Liu et al. 2005 AWMA 39th Critical Review

Jak ulepszyć dane i metody? Zwiększyć liczbę kanałów spektralnych Poprawić metody liczenia AOD, w szczególności parametryzacja BRDF podłoża Wykorzystać lidar satelitarny do oszacowania współczynnika ekstynkcji blisko powierzchni ziemi Wykorzystanie danych z kilku platform satelitarnych itd. AWMA 39th Critical Review

What Satellites can provide for vertical information? - CALIPSO

Ewolucja dobowa warstwy granicznej Delgado et al. A13E-0373. Determination of Planetary Boundary Layer Heights on Short Spatial and Temporal Scales from Surface and Airborne Vertical Profilers during DISCOVER-AQ

Dlaczego AOD i PM10/PM2.5 mają różne przebiegi dobowe? Zmiany AOD może spowodować jedynie adwekcja innej masy powietrza lub w małym stopniu zmiana profilu wilgotności względnej!

Badania Gupta i in. (2006) Pokazano, że współczynnik korelacji liniowej pomiędzy AOD mierzoną satelitarnie a PM2.5 jest wysoki gdy: występuje niskie zachmurzenie górna granica warstwy granicznej jest nisko AOD jest powyżej 0.1 Występuje niska wilgotność względna powietrza Wskazano, że pionowy profil rozkładu aerozolu wraz z informacjami meteorologicznymi jest istotny z punktu widzenia szacowania PM2.5. Niestety współczesne lidary nie są w stanie mierzyc profili współczynnika ekstynkcji blisko powierzchni ziemi

Grubość optyczna aerozolu (AOD) opisuje całkowitą zawartość aerozolu w pionowej kolumnie powietrza. Z definicji grubości optycznej mamy gdzie współczynnik ekstynkcji określający własności optyczne cząstek w danym punkcie wyraża się wzorem Q () jest efektywnym przekrojem czynnym na ekstynkcje i dla cząstek sferycznych może być wyznaczony z teorii Lorentza-MIE o ile znamy współczynnik refrakcji m oraz promień cząstki r.

nc(r)- kolumnowy rozkład wielkości

Definicja PM10/PM2.5 ρ (r) gęstość aerozolu n(r) rozkład wielkości cząstek Koncentracja masy suchych cząstek (RH<55%) W przeciwieństwie do PM10 wielkość AOD jest zdefiniowana dla warunków rzeczywistych jakie panuje w atmosferze!!

Rozkłady wielkości cząstek Rozkład wielkości pełni funkcji wagowej z jaką wchodzą współczynniki ekstynkcji do grubości optycznej. Na ogół największy wkład mają cząstki w modzie akumulacyjnym Na ogół największy wkład mają cząstki w modzie aerozolu dużego

Przypadek cząstek mono dyspersyjnych n(r ) =No (r-ro) Mamy tylko cząstki o wielkości r (promieniu zastępczym) Jeśli ro <2.5 μm wówczas

Rozkład Log-Normalny Znacznie lepiej opisuje rozkład wielkości aerozolu. Często przyjmuje się że rozkład wielkości jest suma 2 lub 3 rozkładów log-normalnych opisujących cząstki w modzie nukleacyjnym i akumulacyjnym oraz cząstki duże. rmi jest promieniem modalnym, i zaś geometryczne odchylenie standardowe. W tym przypadku wzoru na AOD nie można scałkować. Jednak korzystając z twierdzenia o wartość średniej możemy zapisać:

jest całkowitą powierzchnią aerozolu w jednostce objętości Jeśli gęstość aerozolu nie zależy od wielkości cząstek oraz masa cząstek powyżej 10μm jest zaniedbywalna wówczas Ogólny wzór na n–ty moment rozkładu log-normalnego można łatwo obliczyć i ma on postać: Promień efektywny

W przypadku rozkładu log-normlanego

Przybliżenie warunków konwekcyjnych

Przybliżenie warunków konwekcyjnych c.d. PM10 jest funkcją: promienia efektywnego aerozolu, gęstości cząstek, wysokości warstwy granicznej, skali wysokości zaniku aerozolu powyżej warstwy granicznej, współczynnika załamania światła, który zależy od wilgotności względnej i składu chemicznego aerozolu

Przykład =2000 km/m3 reff =0.5 m ZPBLH =2000 m H=250 m <Q>=2

Przybliżenie warunków nocnych

Przykład =2000 km/m3 reff =0.5 m H=100 m <Q>=2

Relacja AOD – PM - podsumowanie  – gęstość cząstek Q – efekt. współ. ekstynkcji re – promień efektywny fPBL – % AOD w PBL HPBL – wysokość warstwy mieszania Skład chemiczny Rozkład wielkości Profil pionowy

Rzeczywista atmosfera Profil współczynnika ekstynkcji często wykazuje maksima świadczące o warstwach aerozolu na różnych wysokościach. W lecie mogą występować znaczące napływy aerozolu naturalnego powyżej warstwy granicznej. Wówczas do grubości optycznej wnoszą wkład warstwy aerozolu, które nie mają nic wspólnego z aerozole znajdującym się przy powierzchni ziemi. Nocą w dolnej troposferze mogą występować warstwy aerozolu związane z tzw. resztkową warstwą graniczną. W dzień podczas dobrze wymieszanej warwy granicznej ekstynkcja nie jest stała ze względu na higroskopijny wzrost rozmiarów cząstek

Błędy i niepewności Niepewności AOD z detektora MODIS Niepewności konwersji AOD do współczynnika rozpraszania dla warunków konwekcyjnych gdy znana jest wysokość warstwy granicznej jest trudna do oszacowania ze względu na możliwość występowania aerozolu powyżej PBL. Gdy cały aerozol znajduje się w PBL niepewność sięga 10-15% Niepewności konwersji współczynnika rozpraszania do PM2.5 wynosi ok. 30% Całkowity błąd PM2.5 jest wysoki i zależy od AOD. Dla AOD=0.1 wynosi ok. 70%, dla AOD=0.5 ok. 40%

Ma et al., 2014

Ma et al., 2014

Metoda: Exposure Modeling Approach Idea: PM2.5 = f(AOD, zmienne meteorologiczne, pokrycie terenu, zaludnienie, itd.) + ε Census / traffic data land use MODIS AOD NLDAS meteorology Model statystyczny EPA air monitors Oszacowane PM2.5

Regresja wielu zmiennych Wykorzystanie dodatkowych informacjach o polach meteorologicznych zmniejsza błędy PM2.5.

Przykład modelu regresji wielu zmiennych

Wykorzystanie re-analizy meteorologicznej Observed vs Estimated (AOD only) Liniowy współczynnik korelacji Observed vs Estimated (AOD + Meteorology)

Skalowanie satelitarnej AOD Na podstawie modelu transportu zanieczyszczeń (modelu chemicznego) wyznaczana jest konwersja AOD do PM2.5. Natomiast oszacowana z pomiarów satelitarnych AOD jest używana do poprawie AOD z modelu. Metoda ta poprawia rezultaty o ile model w miarę realnie przewiduje skład chemiczny i rozmiar aerozolu. PM2.5 = x AOD z satelity

Comparison with CMAQ General patterns agree, details differ

Przykładowe wyniki uzyskane z metody skalowania AOD