escalonado

npj Climate and Atmospheric Science volume 5, Número do artigo: 99 (2022) Cite este artigo

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Detalhes das métricas

A produção de pico escalonado (SP) - uma medida para interromper a produção industrial na estação de aquecimento - foi implementada na planície do norte da China para aliviar a poluição do ar. Comparamos as variações da composição de PM1 em Pequim durante o período SP na estação de aquecimento de 2016 (SPhs) com aquelas nos períodos de produção normal (NP) durante a estação de aquecimento de 2015 (NPhs) e a estação de não aquecimento de 2016 (NPnhs) para investigar a eficácia do SP. A concentração de PM1 diminuiu de 70,0 ± 54,4 μg m–3 em NPhs para 53,0 ± 56,4 μg m–3 em SPhs, com reduções proeminentes nas emissões primárias. No entanto, a fração de nitrato durante SPhs (20,2%) foi aproximadamente o dobro durante NPhs (12,7%), apesar de uma grande diminuição de NOx, sugerindo uma transformação eficiente de NOx em nitrato durante o período SP. Isso é consistente com o aumento do aerossol orgânico oxigenado (OOA), que quase dobrou de NPhs (22,5%) para SPhs (43,0%) na fração de aerossol orgânico total (OA), destacando a formação secundária eficiente durante o SP. A carga de PM1 foi semelhante entre SPhs (53,0 ± 56,4 μg m−3) e NPnhs (50,7 ± 49,4 μg m−3), indicando uma menor diferença na poluição por PM entre as estações de aquecimento e não aquecimento após a implementação da medida SP. Além disso, uma técnica de aprendizado de máquina foi usada para desacoplar o impacto da meteorologia nos poluentes atmosféricos. Os resultados de desagregação foram comparáveis ​​com os resultados observados, indicando que as condições meteorológicas não tiveram grande impacto nos resultados de comparação. Nosso estudo indica que a política de SP é eficaz na redução das emissões primárias, mas promove a formação de espécies secundárias.

A poluição por material particulado (MP) exerce impactos profundos na saúde humana1,2,3,4,5, clima6,7,8, visibilidade9,10 e ecossistema11. Devido à rápida industrialização e urbanização nas últimas décadas, a China tem sofrido com a poluição persistente e generalizada por névoa, especialmente durante o inverno12,13,14,15. Como uma das maiores megacidades da China, Pequim sofreu séria poluição do ar nas últimas décadas13,15,16. As cargas anuais de PM2.5 variaram de 89,5 a 73,0 μg m-3 durante 2013–2016 em Pequim (Departamento Municipal de Ecologia e Meio Ambiente de Pequim, http://sthjj.beijing.gov.cn/bjhrb/), excedendo o Índice Nacional de Meio Ambiente da China Padrão de Qualidade do Ar (CNAAQS, 35 µg m−3). Nos últimos anos, várias medidas rigorosas de prevenção e controle da poluição abrangendo os principais setores de poluição foram implementadas em todo o país para aliviar a poluição do ar, por exemplo, restrição de tráfego17, mudança de carvão para gás18 e o Plano de Ação de Prevenção da Poluição do Ar19. Existem muitos estudos que investigam a eficácia dessas intervenções na qualidade do ar. Por exemplo, Gao et al. encontraram uma redução de 21% na concentração média de PM2,5 em Pequim durante os invernos de 2011 a 2016, que foi atribuída principalmente a rigorosas medidas de controle de emissões20. Gu et al. ilustrou que as concentrações médias de PM1 na área urbana de Pequim em 2014–2015 diminuíram 16-43% em comparação com aquelas em 2008–2013 após a implementação de medidas de controle de emissões desde 201321. A distribuição de tamanho, propriedades de oxidação e acidez dos aerossóis mudaram substancialmente após a implantação do plano de ação limpa22,23,24. Além disso, os controles de emissão de curto prazo também são eficazes para melhorar a qualidade do ar. Grandes reduções de concentrações nos principais componentes do aerossol submicron foram relatadas durante a cúpula de Cooperação Econômica Ásia-Pacífico (APEC) de 201425. A concentração em massa de PM (PM1) diminuiu em 57% devido ao controle rigoroso durante o desfile do Dia da Vitória na China em 201526. Esses resultados demonstram que a poluição do ar foi efetivamente mitigada após um controle rigoroso. Especificamente, as condições meteorológicas também podem afetar a variação da concentração de poluentes, o que dificulta a comparação direta dos níveis de emissão de poluentes. Zhang et ai. estimou que as condições meteorológicas contribuíram para 9% da redução nacional de PM2,5 de 2013 a 2017 e contribuíram para 16% da redução de PM2,5 na região de Beijing-Tianjin-Hebei (BTH) de 2013 a 201727. Em contraste, durante a pandemia de COVID -19 período de bloqueio, a poluição severa por neblina foi facilitada pela meteorologia estagnada e alta UR, apesar da redução substancial das emissões primárias28,29,30. Assim, é essencial dissociar os impactos meteorológicos da qualidade do ar ambiente para avaliar a eficácia das medidas de controle em Pequim. Modelos de regressão31,32, modelos de transporte químico20,33,34,35 e modelos de aprendizado de máquina são métodos comuns para desacoplar os efeitos potenciais de variações relacionadas ao clima36,37,38,39,40. Comparações detalhadas desses métodos podem ser encontradas em outros lugares37,39,41. O algoritmo de floresta aleatória (RF) baseado em aprendizado de máquina mostrou alta precisão de previsão, reduzindo a variância e o erro em conjuntos de dados de alta dimensão, e o processo de aprendizado pode ser explicado e interpretado onde a importância das variáveis ​​de entrada e suas interações são visualizadas37,41. Grange et ai. aplicou uma técnica de normalização meteorológica baseada no algoritmo de RF para controlar mudanças na meteorologia ao realizar análises de dados de qualidade do ar36. Shi et ai. usou um algoritmo de RF baseado em aprendizado de máquina para avaliar as principais reduções nas emissões de poluentes atmosféricos após as intervenções de emissão de curto prazo39.