Cidade – Gwalior (Madhya Pradesh, Índia)

Gwalior, uma ex-princely do estado, reside no estado de Madhya Pradesh. É uma cidade pequena, conhecida por sua história, atrações turísticas e é um centro de literatura, artes e música. Rani Lakshmibai foi uma importante figura histórica em sua história e a Universidade Nacional de Educação Física de Lakshmibai recebeu o nome dela. A cidade também está se tornando um centro de treinamento para os exames de admissão comuns. Abriga várias universidades e faculdades governamentais e privadas.

Gwalior suporta unidades industriais de pequeno e médio porte que fabricam têxteis, processamento agrícola, fabricação de borracha e pneus, molas ferroviárias e componentes de transformadores. Couro, papel machê e móveis de madeira também são atividades artesanais proeminentes na cidade. De acordo com o censo de 2011, tem uma população de cerca de um milhão de pessoas. A Corporação municipal cobre uma área de 289 quilômetros quadrados.

para avaliar a qualidade do ar de Gwalior, selecionamos uma bacia de 30km x 30Km. Este domínio é ainda segregado em grades de 1km, para estudar as variações espaciais na emissão e nas cargas de poluição.

os campos de Meteorologia são importantes, pois têm um impacto direto nas concentrações de poluição do ar. Durante períodos de alta precipitação ou ventos de alta velocidade, as emissões de uma cidade são varridas e não têm impacto nas concentrações. Por outro lado, durante os meses de inverno, quando as temperaturas e as alturas de inversão são baixas, há um maior impacto das emissões nas concentrações de poluição. As baixas temperaturas também afetam o comportamento por meio da necessidade de aquecimento de espaço e água – o que, por sua vez, aumenta as emissões.Processamos os campos meteorológicos globais de reanálise do NCEP de 2010 a 2018 através do modelo meteorológico 3D-WRF. Um resumo dos dados de um ano, em média para a bacia da cidade, é apresentado abaixo por mês. Faça o Download dos dados processados que incluem informações sobre Ano, Mês, Dia, hora, precipitação (mm/hora), altura de Mistura (m), temperatura (C), Velocidade do vento (m/seg) e direção do vento (graus) – parâmetros-chave que determinam a intensidade da dispersão das emissões.

Multi-Emissão de Poluentes Inventário

Nós compilado um inventário de emissões para o Gwalior região para os seguintes poluentes – dióxido de enxofre (SO2), óxidos de nitrogênio (NOx), monóxido de carbono (CO), não-metano compostos orgânicos voláteis (NMVOCs), dióxido de carbono (CO2) e material particulado (mp) em quatro posições (uma) partículas grossas fração com tamanho entre 2,5 e 10 µm (b) multa PM com tamanho de fração menor que 2,5 µm (c), “black carbon” (BC) e (d) carbono orgânico (CO), para o ano de 2015 e projetada para 2030. Na Fase 1, o ano base para todos os cálculos foi 2015. Na Fase 2, todos os cálculos são atualizados para o ano de 2018.

personalizamos a família de ferramentas SIM-air para atender às informações básicas agrupadas de fontes díspares. Além dos relatórios oficiais, de recursos materiais intervalos de GIS bancos de dados de uso da terra, cobertura do solo, estradas e linhas ferroviárias, corpos d’água, área construída (representado na figura ao lado), atividades comerciais (tais como hotéis, hospitais, quiosques, restaurantes, shoppings, complexos de cinema, de tráfego, interseções, adoração pontos, polos industriais, de telecomunicações e de torres), a densidade populacional e a meteorologia, a melhor resolução espacial possível (1 km). Uma descrição detalhada desses recursos é publicada como um artigo de jornal em 2019, que também inclui um resumo das linhas de base e análise da poluição para 20 cidades indianas.

este inventário de emissões baseia-se na atividade local disponível e nas estimativas de consumo de combustível para a bacia urbana selecionada (representada na grade acima). Esta informação é coletada de várias agências que vão desde o Conselho Central de controle de poluição, Conselho Estadual de controle de poluição, census bureau, National sample survey office, Ministério dos transportes rodoviários e rodovias, pesquisa anual de indústrias, Autoridade elétrica central, Ministério das indústrias pesadas e gestão municipal de resíduos e publicações de instituições acadêmicas e não governamentais.

para o inventário de emissões de transporte rodoviário, além do número total de veículos e suas informações de uso, também utilizamos informações de Velocidade do veículo para alocar espacial e temporalmente as emissões estimadas para as respectivas grades. Este é um produto dos serviços do Google maps. Para a cidade de Gwalior, extraímos as informações de velocidade para rotas representativas em toda a cidade por vários dias. Esses dados são resumidos abaixo para uma rápida olhada.

resumo para um cidade do inventário de emissões não incluem fontes de emissões naturais (como poeira tempestades, relâmpagos e seasalt) e incêndios sazonais abertos (agrícolas e florestais). No entanto, estes estão incluídos na modelagem geral de transporte químico nas simulações de escala nacional. Essas fontes de emissão são contabilizadas no cálculo da concentração como uma contribuição externa (também conhecida como limite ou longo alcance) para a qualidade do ar da cidade.

as projeções para 2030 sob o cenário business as usual são influenciadas pelo layout social, econômico, landuse, urbano e industrial da cidade e, portanto, as taxas projetadas (crescentes e decrescentes) que assumimos são apenas uma estimativa. Baseamos a taxa de crescimento do veículo nos números de projeção de vendas; crescimento industrial no produto interno bruto do estado; setor doméstico, atividades de construção, demanda de tijolos, uso de diesel nos grupos geradores e queima aberta de resíduos nas taxas de crescimento populacional e notas dos municípios sobre planos para implementar programas de gerenciamento de resíduos. Usamos essas estimativas para avaliar a tendência nas emissões totais e seu provável impacto nas concentrações ambientais de PM2.5 até 2030.

o inventário de emissões foi então segregado espacialmente em uma resolução de grade de 0,01° em longitude e latitude (equivalente a 1 km) para criar um mapa espacial de emissões para cada poluente (PM2.5, PM10, SO2, NOx, CO e VOCs). As emissões de pm2.5 e o total (ações por setor) são apresentados abaixo.

Grade PM2.5 Emissões (2018 e 2030)

Total PM2.5 Emissões por Setor 2018-2030

TRANS = emissões do transporte rodoviário, ferroviário, aéreo e de transporte (para cidades costeiras); RESIDEN = emissões residenciais de atividades de cozinha, aquecimento e iluminação; INDUS = emissões industriais de indústrias pequenas, médias e pesadas (incluindo geração de energia); todos.Poeira = emissões de poeira das atividades de re-suspensão e construção de estradas; W. BURN = emissões de queima de resíduos abertos; DG.Conjuntos = emissões de grupos geradores a diesel; B. fornos = emissões de fornos de tijolos(não incluídas nas emissões industriais)

emissões totais estimadas por setor para 2018 (unidades-toneladas / ano)

Gwalior	PM2.5	PM10	BC	OC	NOx	CO	VOC	SO2
emissões do Transporte rodoviário, ferroviário, aéreo e de transporte (para cidades costeiras)	1,600	1,700	650	500	7,200	52,350	12,050	100
Residencial emissões de cozinhar, aquecimento e iluminação de atividades	1,150	1,250	200	550	150	13,500	1,750	100
as emissões Industriais de pequeno, médio e heavy industries (incluindo geração de energia)	3,550	3,600	1,300	750	1,250	3,600	400	850
emissão de Poeira de estrada re-suspensão e das actividades de construção	1,800	11,500	–	–	–	–	–	–
Aberto de resíduos de queima de emissões	550	600	50	350	–	2,750	550	–
Diesel grupo gerador de emissões	250	300	150	100	1,800	5,700	2,550	50
Tijolo de emissões dos fornos (não incluído nas emissões industriais)	600	650	150	250	600	7,350	850	250
	9,500	19,600	2,500	2,500	11,000	85,250	18,150	1,350

Química Modelagem de Transporte de

foi calculado o ambiente PM2.5 concentrações e a fonte de contribuições, utilizando grades, inventário de emissões, 3D dados meteorológicos (a partir de WRF), e o CAMx regional de química modelo de transporte. O modelo simula concentrações em 0.01 ° resolução da rede e contribuições setoriais para a área urbana, que incluem contribuições de emissões primárias, fontes secundárias por meio de reações químicas e transporte de longo alcance por meio de condições de contorno (representadas como “limite” no gráfico do pie abaixo).

o gráfico da faixa de opções mostra a variação da poluição média de PM2, 5 por mês. Devido à precipitação durante as monções, geralmente os níveis de poluição caem e podem se enquadrar nos padrões nacionais de poluição do ar, no entanto, a maioria das cidades não consegue atingir esses padrões em outras épocas do ano.

o seguinte é um mapa da poluição média anual de PM2.5 para a cidade de Gwalior. As principais fontes que contribuem para o PM2. 5 em 2018 estão no gráfico de pizza à esquerda. A mudança nas contribuições em 2030 de diferentes fontes é mostrada à direita.

há uma variação temporal nas contribuições de fontes e contribuições espaciais, dependendo de fatores meteorológicos. Temos um mapa dos níveis médios mensais de PM2.5, bem como suas contribuições de origem para cada mês nos gráficos abaixo.

os Dados de Satélite, Derivada de Superfície PM2.5 concentrações

os resultados das concentrações derivadas de dados de satélite são úteis para avaliar as tendências anuais nos níveis de poluição e não são um proxy para redes de monitoramento no solo. Esses dados são estimados usando feeds de satélite e modelos globais de transporte químico. Os satélites não estão medindo um local o tempo todo, em vez disso, uma combinação de satélites fornece um cache de medições que são interpretadas usando modelos globais de transporte químico (GEOS-Chem) para representar a mistura vertical de poluição e estimar concentrações terrestres com a ajuda de medições terrestres anteriores. Os modelos globais de transporte dependem de estimativas de emissões em grade para vários setores para estabelecer uma relação com observações de satélite ao longo de vários anos. Esses bancos de dados também foram usados para estudar a carga global de doenças, que estimou a poluição do ar como as 10 principais causas de mortalidade e morbidade prematura na Índia. Um resumo das concentrações de PM2, 5 para o período de 1998 a 2016 para a cidade de Gwalior é apresentado abaixo. Os arquivos PM2. 5 globais estão disponíveis para download e análise adicional @ Dalhousie University.

os gráficos para outras concentrações de pm2.5 distritais para este período, mapas de médias nacionais e mudanças em termos de ano estão disponíveis aqui. Os dados para o nível distrital PM2.5 concentrações para 1998-2016 período Para pode baixado aqui.

monitoramento

apresentamos abaixo um resumo dos dados de monitoramento ambiental disponíveis no âmbito do Programa Nacional de Monitoramento Ambiental (NAMP), operado e mantido pelo Conselho Central de controle de poluição (CPCB, Nova Delhi, Índia). Em Gwalior, a partir de novembro de 2018, existem 0 estações contínuas e 2 manuais de qualidade do ar em operação. Um arquivo de todos os dados da rede NAMP de estações em toda a Índia para o período de 2011-2015 está disponível aqui.

tempo Real PM2.5 níveis de poluição e em torno da cidade de Gwalior

Material

• CPCB repositório de ar contínuo de monitoramento de dados (Link)
• CPCB Lista de não-realização cidades (Link)
• Madhya Pradesh Controle da Poluição do Conselho (Link)
• Gwalior Municipal Corporation (Link)
• “Gwalior Plano de Desenvolvimento 2021”, Direcção de Planeamento urbano e rural, Madhya Pradesh (Link)
• Gwalior Smart City Proposta (Link)
• “plano de Ação para o controle da poluição do ar na não obtenção da cidade de Gwalior (M. P.) “, Madhya Pradesh Conselho De Controle Da Poluição. (2019) (Link)
• corporação de desenvolvimento de infraestrutura Industrial de Gwalior (Link)
• “exposição à poluição do ar e seus efeitos na saúde em policiais de trânsito da cidade de Gwalior, Índia”, Sharma, K. H. et. al. (2017) (Journal Article Link)
• “efeitos dos parâmetros meteorológicos nas concentrações de poluentes gasosos do ar na área urbana da cidade de Gwalior, Índia”, Dandotiya, B. et. al. (2018) (link do artigo do Jornal)

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