הקרן לבריאות וסביבה | מענקים ומלגות | אוסף תקצירים 2014-2008

47 / 67

45
הערכת חשיפה לחלקיקים באוויר
הערכה נכונה של מקורות זיהום במרחב אורבני היא תנאי חשוב ואף הכרחי לביסוס הקשר בין זיהום סביבתי
לבריאות האדם. נתוני לוויין מרחיבים את כיסוי השטח הנסרק ובכך - את יכולתנו להעריך את רמת החשיפה
). במחקר זה PM2.5של האדם לזיהום אוויר, בעיקר לחלקיקים המזיקים לבריאותנו שקוטרם קטן מ–5.2 מיקרון (
המספק מידע Geostationary Operational Environmental Satellite )GOES השתמשנו בנתונים מן הלוויין (
). לוויין זה מספק נתונים ברזולוציה מרחבית AODעל כמות האירוסולים בעמוד האוויר (עובי אופטי אטמוספרי,
של 4 ק"מ מעל ארצות הברית. הוא שוגר לחלל עוד בשנות השמונים ומכאן חשיבותו המיוחדת בספקו רצף נתונים
למחקרים אפידמיולוגיים. כמה מודלים שפותחו במחקר בחנו את היחסים ואת הקשר בין מדידות מתחנות ניטור
מן הלוויין. נתוני מדידה קרקעיים נאספו מ–62 תחנות AOD) לבין נתוני PM 2.5קרקעיות (מדידה נקודתית של
ניטור בצפון–מזרח ארצות הברית בשנת 3002. השתמשנו במודלים מעורבים המאפשרים כיול של שני הפרמטרים
). על R2=0.89( אשר נובאו באמצעות המודל ובין מדידות שטח PM2.5על בסיס יומי. נמצא מתאם גבוה בין ערכי
בסיס תוצאות המודל הצגנו דגם מרחבי של מקורות זיהום באזור ניו–אינגלנד.
)Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer( MODISבמחקר אחר השתמשנו בנתונים מן הלוויין
) ברזולוציה מרחבית גבוהה - 1 ק"מ. כבסיס למחקר AODהמספק מידע על כמות האירוסולים בעמוד האוויר (
בשטח אורבני ומעל משטחים בהירים, ברזולוציה מרחבית AOD להערכת MAIAC שימש אלגוריתם בשם
. אזור המחקר היה העיר בוסטון מסצ'וסטס וסביבתה. תחנות NASA גבוהה. את האלגוריתם פיתחו חוקרי
אלא גם לבחינת הקשר בין PM2.5 ניטור קרקעיות שימשו לא רק לאימות של מדידות לוויין בהשוואה למדידות
). הקשר בין שני הפרמטרים נבחן כפונקציה של רזולוציה מרחבית שונה: PM2.5כנגד AODשני סוגי המדידות (
1 ק"מ, 3 ק"מ, 5 ק"מ ו–01 ק"מ. הדמיות לוויין ברזולוציה מרחבית גסה - 3-01 ק"מ - הופקו על בסיס הדמיות
)PM2.5 כנגד AOD של 1 ק"מ באמצעות חישוב של ממוצע פיקסלי. נמצא כי המתאם בין שני הפרמטרים ( AOD
יורד ככל שהרזולוציה המרחבית יורדת. יתרה מזאת, מהמחקר עולה כי השונות המרחבית (שחושבה באמצעות
) ברמת זיהום אוויר בסביבה אורבנית משתנה כפונקציה של רזולוציה מרחבית של הלוויין: Simple Variance
ככל שהרזולוציה גבוהה יותר, כך עולה רמת הפירוט והפענוח של מקורות הזיהום. עוד חשוב לציין כי נמצא
שמהירות הרוח היא משתנה חשוב בקביעת הקשר בין שני הפרמטרים. זאת ועוד: המחקר הורחב והתמקד
ברזולוציה מרחבית גבוהה; מודלים שונים נבחנו. נמצא כי נתונים PM2.5בפיתוח מודלים סטטיסטיים לניבוי
מטאורולוגיים ושימושי קרקע שונים משפיעים על רמות הזיהום האורבני.
פרסומים
(1) Chudnovsky, A., Lee, H.J., Kostinski, A., Kotlov, T., & Koutrakis, P. (2012). Prediction of daily fine particulate matter
concentrations using aerosol optical depth retrievals from the Geostationary Operational Environmental Satellite. Journal of
the Air & Waste Management Association, 62(9), 1022-1031.
(2) Kloog, I., Chudnovsky, A., Koutrakis, P., & Schwartz, J. (2012). Temporal and spatial assessments of minimum air temperature
using satellite surface temperature measurements in Massachusetts, USA. Science of the Total Environment, 432, 85-92.
(3) Chudnovsky, A., Kostinski, A., Lyapustin, A., & Koutrakis, P. (2013). Spatial scales of pollution from variable
resolution satellite imaging. Environmental Pollution, 172, 131-138.
(4) Chudnovsky, A., Lyapustin, A., Wang, Y., Tang, C., Schwartz, J., & Koutrakis, P. (2013). High resolution aerosol data
from MODIS satellite for urban air quality studies. Central European Journal of Geosciences, 6(1), 17-26.
(5) Chudnovsky, A., Tang, C., Lyapustin, A., Wang, Y., Schwartz, J., & Koutrakis, P. (2013). A critical assessment of
high-resolution aerosol optical depth retrievals for fine particulate matter predictions. Atmospheric Chemistry and
Physics, 13, 10907-10917.
(6) Nordio, F., Kloog, I., Coull, B.A., Chudnovsky, A., Grillo, P., Bertazzi, P.A., Baccarelli, A.A., & Schwartz, J. (2013).
Estimating spatio-temporal resolved PM10 aerosol mass concentrations using MODIS satellite data and land use
regression over Lombardy, Italy. Atmospheric Environment, 74, 227-236.
(7) Alexeeff, S.E., Schwartz, J., Kloog, I., Chudnovsky, A., Koutrakis, P., & Coull, B.A. (2014). Consequences of kriging and land
use regression for PM2.5 predictions in epidemiologic analyses: Insights into spatial variability using high-resolution satellite
data. Journal of Exposure Science and Environmental Epidemiology. Advance online publication. doi:10.1038/jes.2014.40
(8) Chudnovsky, A., Koutrakis, P., Kloog, I., Melly, S., Nordio, F., Lyapustin, A., Wang, Y., & Schwartz, J. (2014). Fine particulate
matter predictions using high resolution Aerosol Optical Depth (AOD) retrievals. Atmospheric Environment, 89, 189–198.
(9) Kloog, I., Chudnovsky, A.A., Just, A.C., Nordio, F., Koutrakis, P., Coull, B.A., Lyapustin, A., Wang, Y., & Schwartz,
J. (2014). A new hybrid spatio-temporal model for estimating daily multi-year PM2.5 concentrations across
northeastern USA using high resolution aerosol optical depth data. Atmospheric Environment, 95, 581-590.
מלגאית
אלכסנדרה
צ'ודנובסקי
אוניברסיטת הרווארד,
ארצות הברית
מנחה
פטרוס קוטרקיס
2012-2010
מלגות פוסט דוקטורט