Inventario de Emisiones de Fuentes de Polvo Fugaz del Suelo con Alta Resolución Espaciotemporal: Un Estudio de Caso del Distrito de Daxing, Pekín, China
Autores: Liu, Qianxi; Liu, Yalan; Liu, Shufu; Zhao, Jinghai; Zhao, Bin; Zhou, Feng; Zhu, Dan; Wang, Dacheng; Yu, Linjun; Yi, Ling; Chen, Gang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Inventario de Emisiones de Fuentes de Polvo Fugaz del Suelo con Alta Resolución Espaciotemporal: Un Estudio de Caso del Distrito de Daxing, Pekín, China
Categoría
Ciencias Medioambientales
Subcategoría
Ciencias medioambientales generales
Palabras clave
Suelo
Polvo fugitivo
Inventario de emisiones
Contaminación
Calidad del aire
Salud
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
El polvo fugitivo del suelo (SFD) es un contribuyente significativo a las partículas en suspensión en el medio ambiente (PM), que no solo contamina y afecta la calidad del aire, sino que también representa riesgos para la salud humana. El inventario de emisiones puede proporcionar una base para la prevención y control efectivo de la contaminación por SFD. Sin embargo, los inventarios de emisiones actuales, con baja resolución y frecuencia, dificultan la evaluación precisa de las emisiones de polvo. Obtener información mensual de suelo desnudo de alta resolución es una de las soluciones para compilar inventarios de emisiones de SFD. Tomando el distrito de Daxing, Beijing, como estudio de caso, este estudio primero extrajo el suelo desnudo para cada mes de 2020, 2021 y 2022, respectivamente, utilizando datos de satélite de teledetección de alta resolución espacial, y luego construyó una cuadrícula de emisión de 10 m de tamaño y los inventarios de emisiones mensuales de SFD basándose en la ecuación de erosión eólica al introducir el factor de cobertura vegetal, datos meteorológicos e índice de erosión del suelo. Las emisiones totales de TSP, PM10 y PM2.5 en el distrito de Daxing de 2020 a 2022 fueron de 3996.54 toneladas, 359.26 toneladas y 25.25 toneladas, respectivamente. Temporalmente, las emisiones de SFD mostraron una tendencia a la baja a lo largo de los años y se concentraron principalmente en las estaciones de invierno y primavera. Espacialmente, las emisiones de SFD se concentraron predominantemente en las áreas del sur y del norte. Y las emisiones de PM10 exhiben una correlación significativamente más fuerte con la velocidad del viento y la extensión del área de suelo desnudo.
Descripción
El polvo fugitivo del suelo (SFD) es un contribuyente significativo a las partículas en suspensión en el medio ambiente (PM), que no solo contamina y afecta la calidad del aire, sino que también representa riesgos para la salud humana. El inventario de emisiones puede proporcionar una base para la prevención y control efectivo de la contaminación por SFD. Sin embargo, los inventarios de emisiones actuales, con baja resolución y frecuencia, dificultan la evaluación precisa de las emisiones de polvo. Obtener información mensual de suelo desnudo de alta resolución es una de las soluciones para compilar inventarios de emisiones de SFD. Tomando el distrito de Daxing, Beijing, como estudio de caso, este estudio primero extrajo el suelo desnudo para cada mes de 2020, 2021 y 2022, respectivamente, utilizando datos de satélite de teledetección de alta resolución espacial, y luego construyó una cuadrícula de emisión de 10 m de tamaño y los inventarios de emisiones mensuales de SFD basándose en la ecuación de erosión eólica al introducir el factor de cobertura vegetal, datos meteorológicos e índice de erosión del suelo. Las emisiones totales de TSP, PM10 y PM2.5 en el distrito de Daxing de 2020 a 2022 fueron de 3996.54 toneladas, 359.26 toneladas y 25.25 toneladas, respectivamente. Temporalmente, las emisiones de SFD mostraron una tendencia a la baja a lo largo de los años y se concentraron principalmente en las estaciones de invierno y primavera. Espacialmente, las emisiones de SFD se concentraron predominantemente en las áreas del sur y del norte. Y las emisiones de PM10 exhiben una correlación significativamente más fuerte con la velocidad del viento y la extensión del área de suelo desnudo.