Abstract:
شهر تهران به عنوان بزرگترین شهر ایران در زمره آلودهترین شهرهای جهان به حساب می آید بنابراین ضرورت شناخت دقیق آلاینده ها و مشخص ساختن پهنه های آلوده به منظور کاستن از شدت آنها آشکار است. هدف این پژوهش تهیه نقشه آلودگی هوای تهران و مشخص کردن مناطقی دارای بیشترین آلودگی است. برای بررسی وضعیت آلودگی هوای شهر تهران پس از ۲۰ ازPM۲۵ ،O۳ ،SOx ،NOx ،CO جوی آالینده ۵ غلظت جمع آوری ایستگاه ثبتکننده آلاینده های هوا، از سه روش درونیابی، کریجینگ و روش توابع شعاعی پایه و روش عکس فاصله وزنی IDW در نرم افزار ArcGIS و برای مقایسه روش ها و انتخاب بهترین آنها از ریشه میانگین مربعات خطا RMSE و ضریب همبستگی R۲ استفاده شده است. با بررسی مقادیر RMSE مشخص گردید که در اکثر پارامترها روش IDW دارای دقت مناسبتری جهت پهنه بندی آلودگی منطقه میباشد. برای رسیدن به نتایج با استفاده از روش های ذکرشده، نقشه محدوده های کیفی هوا در منطقه آماده و با تلفیق پنج نقشه و وزن دهی به هریک از پارامترها نقشه کلی آلودگی منطقه تهیه شد. نتایج نشان میدهد در نقشه پهنه بندی آلودگی CO بیشترین وضعیت آلودگی مربوط به طبقه ناسالم، در نقشه NO مربوط به طبقه بسیار ناسالم، در نقشه O۳ مربوط به طبقه بسیار ناسالم، در نقشه PM مربوط به طبقه ناسالم و همچنین، در نقشه SO مربوط به طبقه ناسالم میباشد. در نقشه نهایی نیز بیشترین بخش مربوط به طبقه ناسالم است. به طورکلی ایستگاه مسعودیه با وزن آلودگی ۱۰۹۱ بیشترین آلودگی و خطرناکترین وضعیت هوا را دارد و ایستگاه دروس با وزن آلودگی ۶۲۸ دارای وضعیت مناسبتری بوده است.
Tehran as the largest city in Iran, is one of the most polluted cities in the world, so necessity of accurate detection of contaminants and identifying contaminated areas for reducing their severity is obvious. The aim of this research was prepared Tehran air pollution map and determining the areas with the highest polluted. For studying air pollution situation in Tehran, after gathering concentration of 5 main Atmospheric pollutants (CO, NOx، SOx، O3، PM25) from 20 air pollutant recorder station, three Interpolation methods in ArcGIS software include: Kriging, radial basis function RBF and inverse distance weighted IWD have been used. In Additon, for comparing methods and selecting the best of them, root- mean- square error RMSE and the correlation coefficient R2 had been used. It determined that in most of parameters IDW had better accuracy for zoning pollution of the area by checking the RMSE values. For achieving results with using mentioned methods, map of air quality limits in the area was ready and by combining five maps and weighing them into each parameter, general pollution map of the area was prepared. Results showed that in Monoxide carbon pollution zoning map, most of the pollution was related to the unhealthy class, in Nitrogen Oxide and Ozone was related to very unhealthy class and in particle matter and sulfur oxide was related to unhealthy class. In final map also most portion was related to unhealthy class. Overlay Masudieh station with 1091 pollution weight had the most pollutants and dangerous weather conditions and Darrus station with 628 pollution weight had better position.