DOI: https://doi.org/10.15802/stp2019/196059

MOBILE POLLUTION SOURCES EMISSION FACTORS IN THE TASKS OF AIR QUALITY MANAGEMENT OF LARGE CITIES

V. І. Nochvai

Abstract


Purpose. Increasing the traffic intensity in large cities requires the implementation of plans to improve the air quality in accordance with the Procedure for the implementation of state monitoring in the field of atmospheric air protection. To develop and justify the measures to reduce air pollution and negative impact on the environment and public health in decision-making information systems, it is necessary to process large amounts of available heterogeneous information and use mathematical decision-making models. The paper proposes a mathematical decision-making model for evaluating the effectiveness of air quality management plans in cities with high emissions of mobile pollution sources. Methodology. For air quality management problems in cities, a methodology is used for constructing mathematical models of decision-making under emission parameters uncertainty due to incomplete data on vehicles` emissions and their distribution over the city. The structure of data flows in the information system is considered in accordance with the requirements of modern environmental decision support systems, during which the management bodies have the opportunity to take into account different social and economic criteria. Findings. Analysis of national statistics showed an increase in the contribution of mobile sources to the structure of urban air pollution. Information technologies and optimization models are considered that make it possible to quickly assess the impact of vehicles and their traffic on atmospheric air quality in cities and make strategic decisions on planning measures to improve it. Originality. The structure of an information system and a decision-making model for air quality management are proposed based on the multi-criteria optimization of emission parameters using the construction of “source – receptor” matrix in the network area for modelling air pollution of a city’s territory with motor vehicle emissions. Practical value. The model could be used at the stage of designing municipal environmental monitoring systems and developing plans for improving atmospheric air quality in urban agglomerations.


Keywords


vehicle air pollution; decision-making; mathematical modelling; air quality management in cities

References


Barishnіkova, O. E. (2009). Statystychne vyvchennia zabrudnennia atmosfernoho povitria Ukrainy antropohennymy dzherelamy. Ukrayinskiy sotsіum, 1(28), 87-97. (in Ukrainian)

Beyko, І. V. (2008). Modeliuvannia ta optymizatsiia parametriv emisiinykh protsesiv u povitrianomu baseini mista. Matematichne ta kompyuterne modelyuvannya, 1, 25-32. (in Ukrainian)

Belyaev, N. N. Slavinskaya, Ye. S., & Kirichenko, R. V. (2016). Prediction of air pollution in case of traffic emissions with account of admixture transfer and it’s absorbtion by road. Scientific Bulletin of National Mining University, 54, 345-353. (in Russian)

Biliaiev, M. M., Slavinska, O. S., & Kyrychenko, R. V. (2016). Numerical prediction models for air pollution by motor vehicle emissions. Science and Transport Progress, 6(66), 25-32. doi: 10.15802/stp2016/90457 (in Russian)

Verbytskyi, I. (2016). Yak ne vmerty vid smohu: Kyiv maie zminyty transportnu polityku. Ukrayinska urbanіstichna platforma MISTOSITE. Retrieved from https://clck.ru/MCCmb (in Ukrainian)

Doslidzhennia vplyvu na vykydy shkidlyvykh rechovyn v atmosferne povitria struktury parku kolisnykh transportnykh zasobiv Ukrainy. (2015). Kyiv. (in Ukrainian)

Kolomiiets, S. V. (2019). Pidvyshchennia rivnia ekolohichnoi bezpeky avtotransportnykh pidpryiemstv. (Avtoreferat dysertatsii kandydata tekhnichnykh nauk). Natsіonalny avіatsіyny unіversytet, Kyiv. (in Ukrainian)

Miska mobilnist v Kyievi: analitychna dovidka ta rekomendatsii. (2016). Tsentr ekolohichnykh initsiatyv «Ekodiia». Retrieved from https://cutt.ly/wrJUDnv (in Ukrainian)

Nochvai, V. І., Kryvakovska, R. V., & Іshchuk, O. (2012). Use of gis in the problems of air quality management. Elektronіka ta іnformatsіynі tekhnologіi, 2, 154-163. (in Ukrainian)

Poriadok zdiisnennia derzhavnoho monitorynhu v haluzi okhorony atmosfernoho povitria. Retrieved from https://cutt.ly/MrJUNxh (in Ukrainian)

Statystychni dani po haluzi avtomobilnoho transportu. Mіnіsterstvo іnfrastruktury Ukrayiny. Retrieved from https://cutt.ly/WrJUMvb (in Ukrainian)

Blond, N., Carnevale, C., Douros, J., Finzi, G., Guariso, G., Janssen, S., … & Volta, M. (2016). A Framework for Integrated Assessment Modelling. SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology, 9-35. doi:10.1007/978-3-319-33349-6_2 (in English)

Cai, Y. P., Huang, G. H., Lin, Q. G., Nie, X. H., & Tan, Q. (2009). An optimization-model-based interactive decision support system for regional energy management systems planning under uncertainty. Expert Systems with Applications, 36(2), 3470–3482. doi:10.1016/j.eswa.2008.02.036 (in English)

Amann, M., Bertok, I., Borken-Kleefeld, J., Cofala, J., Heyes, C., Höglund-Isaksson, L., … & Winiwarter, W. (2011). Cost-effective control of air quality and greenhouse gases in Europe: Modeling and policy appliations. Environmental Modelling & Software, 26(12), 1489-1501. doi:10.1016/j.envsoft.2011.07.012 (in English)

Miranda, A., Silveira, C., Ferreira, J., Monteiro, A., Lopes, D., Relvas, H., … & Roebeling, P. (2015). Current air quality plans in Europe designed to support air quality management policies. Atmospheric Pollution Research, 6(3), 434-443. doi:10.5094/apr.2015.048 (in English)

Hakami, A., Odman, M. T., & Russell, A. G. (2004). Nonlinearity in atmospheric response: A direct sensitivity analysis approach. Journal of Geophysical Research, 109(D15), 1-12. doi:10.1029/2003jd004502 (in English)

Makowski, M. (2001). Multi-objective Decision Support Including Sensitivity Analysis. International Institute for Applied Systems Analysis. (in English)

Mallet, V., & Sportisse, B. (2005). A comprehensive study of ozone sensitivity with respect to emissions over Europe with a chemistry-transport model. Journal of Geophysical Research, 110(D22), 1-15. doi:10.1029/2005jd006234 (in English)

Klimont, Z., Cofala, J., Bertok, I., Amann, M., Heyes, C., & Gyarfas, F. (2016). Modeling Particulate Emissions in Europe. A Framework to Estimate Reduction Potential and Control Costs. International Institute for Applied Systems Analysis. (in English)

Nochvai, V. I. (2014). Decision Making Problem Under Uncertainties Relating to Air Quality Management. NATO Science for Peace and Security. Series C: Environmental Security, 4(2), 105-109. (in English)

Nochvai, V. (2011). Multi-objective Optimization of Emission Parameters for Air Pollution Models. NATO Science for Peace and Security. Series C: Environmental Security, 705-709. (in English)

Seibert, P., & Frank, A. (2004). Source-receptor matrix calculation with a Lagrangian particle dispersion model in backward mode. Atmospheric Chemistry and Physics, 4(1), 51-63. doi:10.5194/acp-4-51-2004 (in English)

Jimenez-Guerrero, P., Jorba, O., Baldasano, J. M., & Gassу, S. (2008). The use of a modelling system as a tool for air quality management: Annual high-resolution simulations and evaluation. Science of the total environment, 390, 323-340. doi: 10.1016/j.scitotenv.2007.10.025 (in English)

Tong, D., Muller, N., Kan H., & Mendelsohn, R. (2009). Using air quality modeling to study source-receptor relationships between nitrogen oxides emissions and ozone exposures over the United States. Environment International, 35(8), 1109-1117. doi: 10.1016/j.envint.2009.06.008


GOST Style Citations


  1. Баришнікова, О. Є. Статистичне вивчення забруднення атмосферного повітря України антропогенними джерелами / О. Є. Баришнікова // Український соціум. – 2009. – № 1 (28). – С. 87–97.
  2. Бейко, І. В. Моделювання та оптимізація параметрів емісійних процесів у повітряному басейні міста / І. В. Бейко, В. І. Ночвай // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія : Фізико-математичні науки: зб. наук. пр. – Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2008. – Вип. 1. – С. 25–32.
  3. Беляев, Н. Н. Прогноз загрязнения атмосферного воздуха выбросами автотранспорта с учетом химических трансформаций веществ и поглощения примеси поверхностью дороги / Н. Н. Беляев, Е. С. Славинская, Р. В. Кириченко // Збірник наукових праць НГУ. – 2018. – № 54. – С. 345–353.
  4. Беляев, Н. Н. Численные модели для прогноза загрязнения атмосферного воздуха выбросами автотранспорта / Н. Н. Беляев, Е. С. Славинская, Р. В. Кириченко // Наука та прогрес транспорту. – 2016. – № 6 (66). – С. 25–32. doi: 10.15802/stp2016/90457
  5. Вербицький, І. Як не вмерти від смогу: Київ має змінити транспортну політику [Електронний ресурс] / І. Вербицький // Українська урбаністична платформа MISTOSITE. – 2016. – Режим доступу: https://clck.ru/MCCmb. – Назва з екрана. – Перевірено : 18.11.2019.
  6. Дослідження впливу на викиди шкідливих речовин в атмосферне повітря структури парку колісних транспортних засобів України. Проміжний звіт ДП «ДержавтотрансНДІпроект» з НДР. № Державного реєстру НДР – 0112U001736. – Київ, 2015. – 247 с.
  7. Коломієць, С. В. Підвищення рівня екологічної безпеки автотранспортних підприємств : автореф. дис. на здобуття наук. ступеня канд. техн. наук : спец. 21.06.01 «Екологічна безпека» / Коломієць Сергій Валерійович – Київ, 2019. – 22 с.
  8. Міська мобільність в Києві: аналітична довідка та рекомендації [Електронний ресурс] // Центр екологічних ініціатив «Екодія». – 2016. – Режим доступу: https://cutt.ly/wrJUDnv. – Назва з екрана. – Перевірено : 18.11.2019.
  9. Ночвай, В. І. Використання ГІС у задачах управління якістю повітря / В. І. Ночвай, Р. В. Криваковська, О. Іщук // Електроніка та інформаційні технології. – 2012. – Вип. 2. – С. 154–163.
  10. Порядок здійснення державного моніторингу в галузі охорони атмосферного повітря [Електронний ресурс] : затв. Постановою Кабінету Міністрів України від 14 серпня 2019 р. № 827. – Режим доступу: https://cutt.ly/MrJUNxh. – Назва з екрана. – Перевірено : 18.11.2019.
  11. Статистичні дані по галузі автомобільного транспорту [Електронний ресурс] // Міністерство інфраструктури України. – Режим доступу: https://cutt.ly/WrJUMvb. – Назва з екрана. – Перевірено : 18.11.2019.
  12. A Framework for Integrated Assessment Modelling / Blond, N., Carnevale, C., Douros, J., Finzi, G., Guariso, G., Janssen, S., … Volta, M. // Air Quality Integrated Assessment. – Springer Briefs in Applied Sciences and Technology. – 2016. – P. 9–35. https://doi.org/10.1007/978-3-319-33349-6_2
  13. An optimization-model-based interactive decision support system for regional energy management systems planning under uncertainty / Y. P. Cai, G. H. Huang, Q. G. Lin, X. H. Nie, Q. Tan // Expert Systems with Applications. – 2009. – Vol. 36. – Iss. 2. – Р. 3470–3482. doi: 10.1016/j.eswa.2008.02.036
  14. Cost-effective Control of Air Quality and Greenhouse Gases in Europe: Modeling and Policy Applications / Amann, M., Bertok, I., Borken-Kleefeld, J., Cofala, J., Heyes, C., Höglund-Isaksson, L., … Winiwarter, W. // Environmental Modelling & Software. – 2011. – Vol. 26. – Iss. 12. – P. 1489–1501. doi: 10.1016/j.envsoft.2011.07.012
  15. Current air quality plans in Europe designed to support air quality management policies / A. Miranda, C. Silveira, J. Ferreira, A. Monteiro, D. Lopes, H. Relvas, … P. Roebeling // Atmospheric Pollution Research. – 2015. –Vol. 6. – Iss. 3. – P. 434–443. doi: 10.5094/APR.2015.048
  16. Hakami, A. Nonlinearity in atmospheric response: A direct sensitivity analysis approach / A. Hakami, M. T. Odman, A. G. Russell // Journal of Geophysical Research. – 2004. – Vol. 109. – Iss. D15303. – P. 1–12.
  17. Makowski, M. Multi-objective Decision Support Including Sensitivity Analysis / M. Makowski // International Institute for Applied Systems Analysis. – Austria, 2001. – P. 1–22.
  18. Mallet, V. A comprehensive study of ozone sensitivity with respect to emissions over Europe with a chemistry-transport model / V. Mallet, B. Sportisse // Journal of Geophysical Research. – 2005. – Vol. 110. – Iss. D22302. – P. 1–15. doi: 10.1029/2005JD006234
  19. Modeling Particulate Emissions in Europe. A Framework to Estimate Reduction Potential and Control Costs / Z. Klimont, J. Cofala, I. Bertok, M. Amann, C. Heyes, F. Gyarfas // International Institute for Applied Systems Analysis. – 2016. – P. 1–167.
  20. Nochvai, V. I. Decision Making Problem Under Uncertainties Relating to Air Quality Management / V. I. Nochvai // NATO Science for Peace and Security. Series C: Environmental Security. – Dordrecht, 2014. – P.105–109
  21. Nochvai, V. I. Multi-objective optimization of emission parameters for air pollution models / V. I. Nochvai // // NATO Science for Peace and Security. Series C: Environmental Security. – Dordrecht, 2011. – P. 705–709.
  22. Seibert, P. Source-receptor matrix calculation with a Lagrangian particle dispersion model in backward mode / P. Seibert, A. Frank // Atmospheric Chemistry and Physics. – 2004. – Vol. 4. – Iss. 1. – P. 51–63. doi: 10.5194/acp-4-51-2004
  23. The use of a modelling system as a tool for air quality management: Annual high-resolution simulations and evaluation / P. Jiménez-Guerrero, O. Jorba, J. M. Baldasano, S. Gassó // Science of the total environment. – 2008. – Vol. 390. – Iss. 2–3. – Р. 323–340. doi: 10.1016/j.scitotenv.2007.10.025
  24. Using air quality modeling to study source-receptor relationships between nitrogen oxides emissions and ozone exposures over the United States / D. Q. Tong, N. Z. Muller, H. Kan, R. O. Mendelsohn // Environment International. – 2009. – Vol. 35. – Iss. 8. – P. 1109–1117. doi: 10.1016/j.envint.2009.06.008




Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

 

ISSN 2307–3489 (Print)
ІSSN 2307–6666 (Online)