Measurement of particulate matter size, concentration and mass emissions from in-use heavy duty vehicles

As technological advancements lower heavy duty vehicle particulate matter (PM) mass emission rates, there is concern that these improvements are increasing the toxicity of the PM by virtue of a subsequent reduction in particle size. These ultrafine particles are able to better penetrate the alveolar region where they can cause serious lung disorders. Alternative fuels such as compressed and liquefied natural gas (CNG and LNG) and the synthetic diesel fuel Mossgas are attractive in that they reduce the levels of total PM. However, use of natural gas in internal combustion engines may produce a larger number of smaller particles than commercial diesel fuel, and little particle size information is available on Mossgas combustion.;The tests showed the effectiveness of the measurement system while returning mass and size data for the various fleets. The particulate measurement system allowed this full description of particle emissions to be performed quantitatively rather than mathematically

Phytosampling of Ambient Air Particulate Matter (PM) -New Method of PM-Associated Pollution Characterization

Ambient air particulate matter (PM) has been documented to be a contributor to a lot of pollution-related health effects. Due to the common anthropogenic origin, PM could be an effective vehicle to carry and deliver many toxic materials, including environmentally persistent free radicals (EPFRs) and polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) into the human body, thus significantly raise the health risk of PM exposure. Studies of ambient air PM potentially bear artifacts stemming from the collection methods. We investigated the effects of collection methods on the ambient air PM composition and developed a static collection method relying on the particle entrapment by the plant’s leaf through electrostatic interactions and surface trichomes (“phytosampling”). This method allows for easy particle recovery from the matrix, collection under natural environmental conditions, and enables a dense collection network to represent spatial pollutants distribution more accurately. The experimental results show that the new “phytosampling” method is an effective method to collect PM from ambient air. And the PM retrieving process does not compromise the leaf integrity. On phytosampling collected PM, we detected relatively more potassium and calcium, the larger contribution of oxygen-centered EPFRs, different decay behavior, more consistent PAHs distribution between PM sizes, and less toxicological effects in cell viability test compared to the standard sampling method PM samples. These results indicate that the phytosampling method could prevent some unpredictable changes during PM collection, and collected PM will be more representative as the PM that the general public is exposed to. However, phytosampling cannot evaluate the absolute PM concentration in the air, so it serves as an excellent supplementary tool to work in conjunction with the standard PM collection method. This method has been successfully applied to field studies

Air Quality and Source Apportionment

Atmospheric particulate matter (PM) is known to have far-ranging impacts on human health through to climate forcing. The characterization of emission sources and the quantification of specific source impacts to PM concentrations significantly enhance our understanding of, and our ability to, eventually predicting the fate and transport of atmospheric PM and its associated impacts on humans and the environment. Recent advances in source apportionment applications have contributed unique combinations of chemical and numerical techniques for determining the contributions of specific sources, including diesel exhaust and biomass burning. These advances also identify and help characterize the contributions of previously uncharacterized sources. Numerical modeling has also enabled estimations of contributions of emission sources to atmospherically processed PM in urban and rural regions. Investigation into the emissions sources driving air quality is currently of concern across the globe. This Special Issue offers studies at the intersection of air quality and source apportionment for study areas in China, Germany, Iceland, Mexico, and the United States. Studies cover diverse methods for chemical characterization and modeling of the impact of different emission sources on air quality

Multiannual assessment of the desert dust impact on air quality in Italy combining PM10 data with physics-based and geostatistical models

Desert dust storms pose real threats to air quality and health of millions of people in source regions, with associated impacts extending to downwind areas. Europe (EU) is frequently affected by atmospheric transport of desert dust from the Northern Africa and Middle East drylands. This investigation aims at quantifying the role of desert dust transport events on air quality (AQ) over Italy, which is among the EU countries most impacted by this phenomenon. We focus on the particulate matter (PM) metrics regulated by the EU AQ Directive. In particular, we use multiannual (2006–2012) PM10 records collected in hundreds monitoring sites within the national AQ network to quantify daily and annual contributions of dust during transport episodes. The methodology followed was built on specific European Commission guidelines released to evaluate the natural contributions to the measured PM-levels, and was partially modified, tested and adapted to the Italian case in a previous study. Overall, we show that impact of dust on the yearly average PM10 has a clear latitudinal gradient (from less than 1 to greater than 10 µg/m3 going from north to south Italy), this feature being mainly driven by an increased number of dust episodes per year with decreasing latitude. Conversely, the daily-average dust-PM10 (≅12 µg/m3) is more homogenous over the country and shown to be mainly influenced by the site type, with enhanced values in more urbanized locations. This study also combines the PM10 measurements-approach with geostatistical modelling. In particular, exploiting the dust-PM10 dataset obtained at site- and daily-resolution over Italy, a geostatistical, random-forest model was set up to derive a daily, spatially-continuous field of desert-dust PM10 at high (1-km) resolution. This finely resolved information represent the basis for a follow up investigation of both acute and chronic health effects of desert dust over Italy, stemming from daily and annual exposures, respectively.This work was performed as an ‘After-LIFE’ activity of the EU LIFE+2010 DIAPASON project (LIFE+10 ENV/IT/391) and is a contributing activity to the COST Action InDust (CA16202) and to the EU ERA4CS project DustClim (Grant n. 690462). We thank the Barcelona Supercomputing Center (BSC, http://www.bsc.es/earth-sciences/mineral-dust-forecast-system/) for maintaining the BSC-DREAM8b daily dust forecasts used in this study. S. Basart acknowledges AXA Research Fund for supporting the long-term mineral dust research at the Earth Sciences Department at BSC. N. Alvan Romero carried out this research during an internship at ISAC-CNR under the supervision of F. Barnaba. Constructive comments by Jorge Pey and two other anonymous Reviewers are also gratefully acknowledged.Peer ReviewedPostprint (published version

Environmental Influences on Patterns of Atmospheric Particulate Matter: a QuantitativeStudy Using Ground- and Satellite-Based Observations

Luftverschmutzung, insbesondere hohe Konzentrationen von mikroskopischen Partikeln in der Atmosphäre, sogenannte Feinstaubpartikel (PM), haben schwerwiegende Auswirkungen auf die menschliche Gesundheit. Partikel mit einem aerodynamischen Durchmesser von weniger als 10$\mu$m (PM10) können in die Atemwege gelangen und bereits eine kurzzeitige Exposition gegenüber hohen PM-Konzentrationen kann zu unmittelbaren negativen Auswirkungen wie Asthmaanfällen führen. Sind Menschen über einen längeren Zeitraum erhöhten PM-Konzentrationen ausgesetzt, kann die Lunge geschädigt werden und das Risiko von Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Diabetes steigt. Diese gesundheitlichen Auswirkungen können die Lebenserwartung senken. Obwohl in den letzten Jahrzehnten ein rückläufiger Trend der PM-Konzentrationen in Europa zu verzeichnen ist, liegen die aktuellen PM-Konzentrationen in vielen Mitgliedsstaaten immer noch über den WHO-Empfehlungen, was zur Folge hat, dass die derzeitigen PM-Konzentrationen in vielen Gebieten Europas mit hoher Wahrscheinlichkeit für Menschen schädlich sind. Infolgedessen wurden bereits einige Maßnahmen gegen die Luftverschmutzung umgesetzt, darunter städtische Umweltzonen und andere Einschränkungen für den privaten Autoverkehr. Es sind jedoch weitere Anstrengungen erforderlich, um gesundheitlich unbedenkliche PM-Konzentrationen zu ermöglichen. Um effizientere Strategien für eine bessere Luftqualität zu entwickeln, müssen den Entscheidungsträgern zusammenhängende Informationen über räumlich-zeitliche Muster der PM-Konzentrationen zur Verfügung stehen. Die sogenannte Aerosol Optische Dicke (AOD), die aus satellitengestützten Messungen gewonnen wird, hat das Potenzial, diese Informationen zu liefern. Die AOD stellt das Integral der Partikelbelastung in einer Atmosphärensäule dar, die mit den bodennahen PM-Konzentrationen in Beziehung gesetzt werden kann. Dies ist notwendig, da bodennahe PM-Konzentrationen von besonderer Relevanz sind für die Bestimmung schädlicher Auswirkungen auf den Menschen. Die Verwendung der AOD zur Annäherung der PM-Konzentrationen in Bodennähe bringt jedoch einige Herausforderungen mit sich, da die Beziehung zwischen AOD und PM durch eine Reihe von meteorologischen Parametern beeinflusst wird. Daher wird in dieser Arbeit das Potenzial satellitengestützter AOD zur Bestimmung bodennaher PM-Konzentrationen analysiert und eine Grundlage für die genaue Ableitung zusammenhängender Informationen zur bodennahen Luftverschmutzung durch satellitengestützte AOD geschaffen. Darüber hinaus ist bekannt, dass verschiedene Umweltfaktoren PM-Konzentrationen beeinflussen und die Luftverschmutzung verstärken können. Um die Wirksamkeit von Strategien zur Verbesserung der Luftqualität wissenschaftlich beurteilen zu können, müssen die Auswirkungen von Umwelteinflüssen auf die PM-Konzentrationen von anthropogenen Emissionen getrennt werden. In dieser Arbeit wird das wissenschaftliche Verständnis der Umwelteinflüsse auf die PM-Konzentrationen und die Entwicklung von Phasen starker Verschmutzung in Bezug auf die atmosphärischen Umgebungsbedingungen erweitert. In dieser Arbeit werden drei zusammenhängende Studien vorgestellt, die sich jeweils mit einer Hauptforschungsfrage befassen. Diese Hauptforschungsfragen zusammen mit den Hauptergebnissen sind: Wie beeinflussen die meteorologischen Bedingungen die statistische Beziehung zwischen AOD und PM? Eine für den Nordosten Deutschlands durchgeführte Studie zeigt einen nichtlinearen Zusammenhang zwischen AOD und PM10 in Bodennähe auf, was auf den Einfluss der meteorologischen Parameter relative Luftfeuchtigkeit (RH), Grenzschichthöhe (BLH), Windrichtung und Windgeschwindigkeit zurückzuführen ist. Wenn eine relativ trockene Atmosphäre (30%80%) erhöht sich die AOD durch die Feuchtigkeitsaufnahme der Partikel und dem dadurch verursachten hygroskopischen Partikelwachstum. Dies führt zu einer relativen Überschätzung der trockenen Partikelkonzentration in Bodennähe, wenn diese auf Basis der AD approximiert wird. Dieser Effekt kann jedoch durch höhere PM10-Messwerte bei niedrigen Grenzschichten (<600m) kompensiert werden, was schließlich zu AOD- und PM10-Satellitenmessungen in ähnlicher Größenordnung führt. Die Windrichtung beeinflusst die Beziehung zwischen AOD und PM10 durch den Transport von Luftmassen mit unterschiedlichen Eigenschaften in das Untersuchungsgebiet. Unter Bedingungen, die von westlichen Luftmassen dominiert werden, ist die Wahrscheinlichkeit vergleichsweise hoch, dass die AOD bei Anwendung einer semiquantitativen Skala relativ höher ist als die PM10-Beobachtung. Dies deutet auf eine Überschätzung der PM10-Konzentrationen auf Basis der AOD hin. Westliche Luftmassen sind häufig marinen Ursprungs und haben damit tendenziell eine höhere RH und enthalten einen hohen Gehalt an Meersalzen. Meersalze sind hydrophil und fördern das hygroskopische Wachstum von Partikeln, wodurch wiederum die AOD erhöht wird. Die Analyse des Zusammenhangs zwischen AOD und PM10 zeigt, dass die Berücksichtigung der Parameter RH, BLH und Wind notwendig ist, wenn Schätzungen von PM10 auf Basis von satellitengestützter AOD angestrebt werden. Das in dieser Studie vorgestellte Konzept der Normalisierung der AOD / PM10-Datenpaare eignet sich für die Anwendung in anderen Untersuchungsgebieten. Die Erkenntnisse dieser Studie haben das Potenzial, zukünftige Abschätzungen bodennaher PM-Konzentrationen auf Basis von Satelliten-AOD zu verbessern. Was sind die bestimmenden Einflussfaktoren auf PM10-Konzentrationen, wenn diese auf Basis der vorherrschenden Umweltbedingungen und AOD abgeschätzt werden? Ein statistisches Modell wird zur Vorhersage in Deutschland gemessener PM10-Konzentrationen auf Basis satellitengestützter AOD und unter Berücksichtigung der Umweltbedingungen aufgesetzt. Sensitivitätsanalysen an diesem Modell zeigen, dass die wichtigsten Einflussfaktoren auf die modellierten PM10-Konzentrationen die Ost-West-Windströmung, die BLH und die Temperatur sind. Einströmung von Luftmassen aus östlichen Richtungen über mehrere Tage hinweg erhöht die modellierten PM10-Konzentrationen im Durchschnitt um $\sim$10$\mu$g/m$^3$ im Vergleich zu Situationen, die von westlichem Einstrom dominiert werden. Dies ist auf grenzüberschreitenden Partikeltransport aus Ländern östlich von Deutschland zurückzuführen. Modellierte PM10-Konzentrationen für niedrige BLHs (<800m) erhöhen sich um durchschnittlich $\sim$10$\mu$g/m$^3$ aufgrund der Akkumulation von Partikeln in Bodennähe. Dieser Mechanismus erweist sich im Winter und Herbst als besonders wichtig. Im Sommer zeigen die Modellergebnisse eine deutliche Erhöhung der PM10-Vorhersagen (bis zu $\sim$12$\mu$g/m$^3$ bei um 15K erhöhten Temperaturen). Dies ist auf eine verstärkte biogenene Aktivität und erhöhte Staubaufwirbelung aufgrund ausgetrockneter Böden zurückzuführen. Im gleichen Modell-Setup zeigen Sensitivitätsanalysen, dass die AOD positiv mit PM10 korreliert, aber BLH und die Ost-West-Windkomponente die Beziehung zwischen AOD und PM10 wesentlich beeinflussen. AOD und PM10 korrelieren im Sommer schwächer, da dann die Partikel innerhalb einer höheren Grenzschicht stärker verteilt sind und die AOD weitgehend von den höher in der Atmosphäre befindlichen Partikeln bestimmt wird. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die AOD zur Beurteilung der Luftqualität am Boden verwendet werden kann, wenn sie durch eine statistische Modellierung mit meteorologischen Umgebungsbedingungen verknüpft wird. Darüber hinaus wird der starke Einfluss der meteorologischen Bedingungen auf die PM10-Konzentrationen aufgezeigt. Wie bestimmen atmosphärische Prozesse die Konzentration verschiedener chemischer Bestandteile von PM1 auf lokaler Ebene? Atmosphärische Einflussfaktoren auf Konzentrationen von Feinstaubpartikeln, die kleiner als 1$\mu$m (PM1) sind, und deren chemischen Hauptbestandteile, werden analysiert. Der Fokus liegt dabei auf den Prozessen, die zu Phasen mit hoher Schadstoffbelastung führen. Ein statistisches Modell wird aufgestellt, um die täglichen Schwankungen der PM1-Konzentrationen unter Berücksichtigung der meteorologischen Bedingungen zu reproduzieren. Dafür werden Daten eines suburban-geprägten Standorts südwestlich von Paris, Frankreich, verwendet. Sensitivitätsanalysen des Modells deuten darauf hin, dass Spitzenkonzentrationen von PM1 im Winter durch die bodennahe Partikelakkumulation bei niedrigen BLHs in Kombination mit der Bildung neuer Partikel und erhöhten Heizungsemissionen bei niedrigen Temperaturen (<$\sim$5$^{\circ}$C) verursacht werden. Im Sommer sind die Spitzenkonzentrationen von PM1 im Allgemeinen niedriger als im Winter. Erhöhte PM1-Konzentrationen treten jedoch auf, wenn windstille Bedingungen mit hohen Temperaturen zusammentreffen, die zu photochemisch induzierten Partikelbildungsprozessen führen. Der Transport verschmutzter Luft aus der Pariser Region führt in beiden Jahreszeiten zu einem deutlichen Anstieg der PM1-Konzentrationen. Hochaufgelöste Fallstudien zeigen eine große Variabilität der Prozesse, die zu Phasen starker Verschmutzung führen. Die Prozesse variieren nicht nur zwischen, sondern auch innerhalb der Jahreszeiten. Die Modellergebnisse zeigen beispielsweise für eine Phase starker Luftverschmutzung im Januar 2016, dass diese durch einen Temperaturabfall verursacht wurde, was die modellierten PM1 Konzentrationen um bis zu 11$\mu$g/m$^3$ erhöht. Dies wird auf eine verstärkte Bildung von sekundären anorganischen Aerosolen (SIA) und einen Anstieg der lokalen Heizungsemissionen zurückgeführt. Im Gegensatz dazu werden im Dezember 2016 hohe PM1-Konzentrationen hauptsächlich durch eine niedrige BLH und Partikeladvektion aus dem Raum Paris verursacht. Ein beobachteter Rückgang der Schadstoffkonzentrationen während dieser Phase hängt mit einer Änderung der Windrichtung zusammen, die weniger belastete, maritime Luftmassen herantransportiert, was zu einem Rückgang der PM1-Konzentrationen von $\sim$4$\mu$g/m$^3$ führt. Obwohl sich diese Ergebnisse auf lokale Ereignisse beziehen, sind die Ergebnisse verallgemeinerbar und auch für andere Regionen relevant. Dies betrifft beispielsweise die Relevanz der Bildung neuer Partikel während kalter Temperaturen oder die Akkumulation von Partikeln in bodennahen Atmosphärenschichten durch eine niedrige BLH. Der Einfluss transportierter Partikel unterstreicht die Notwendigkeit großräumiger Maßnahmen zur Senkung des atmosphärischen Partikelgehalts. Diese Arbeit liefert ein quantitatives Verständnis der Beziehung zwischen AOD und PM10 und schafft damit eine Grundlage für Abschätzungen von PM auf Basis von AOD. Diese PM-Abschätzungen sind von großem Nutzen für die Identifizierung von stark verschmutzten Gebieten und zur langfristigen Beobachtung der Luftqualität auf großen räumlichen Skalen. Darüber hinaus ist das wissenschaftliche Verständnis der Umweltprozesse, die PM-Konzentrationen beeinflussen, wichtig, um atmosphärische Prozesse bei der Entwicklung von Strategien zur Schadstoffminderung berücksichtigen zu können

Air pollution forecasts: An overview

© 2018 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland. Air pollution is defined as a phenomenon harmful to the ecological system and the normal conditions of human existence and development when some substances in the atmosphere exceed a certain concentration. In the face of increasingly serious environmental pollution problems, scholars have conducted a significant quantity of related research, and in those studies, the forecasting of air pollution has been of paramount importance. As a precaution, the air pollution forecast is the basis for taking effective pollution control measures, and accurate forecasting of air pollution has become an important task. Extensive research indicates that the methods of air pollution forecasting can be broadly divided into three classical categories: statistical forecasting methods, artificial intelligence methods, and numerical forecasting methods. More recently, some hybrid models have been proposed, which can improve the forecast accuracy. To provide a clear perspective on air pollution forecasting, this study reviews the theory and application of those forecasting models. In addition, based on a comparison of different forecasting methods, the advantages and disadvantages of some methods of forecasting are also provided. This study aims to provide an overview of air pollution forecasting methods for easy access and reference by researchers, which will be helpful in further studies

Utilizing Raman Microscopy to Identify Sources of PM10 Downwind of Agricultural Operations

Emission of particulate matter (PM) from animal feeding operations (AFOs) poses a potential threat to the health of human and livestock. Current efforts to characterize PM emissions from AFOs generally examine variations in mass concentration and particle size distributions over time and space, but these methods do not provide information on the sources of the PM. Raman microscopy was employed in an innovative manner to quantify the contributions of source materials to PM10 emitted from a large cattle feedlot. Raman spectra from potential source materials were first compiled to create a spectral library. Multivariate statistical analysis model was developed to identify the source of particles collected on PM10 sample filters. Cross validation of the model resulted in 99.76% correct classification of the model spectra. Source characterization results from samples collected over a two-day period indicate that pen surface dominated in PM10 emission with unpaved road as the second biggest contributor

Atmospheric Composition Observations

The composition of the atmosphere is a critical factor in understanding the nature and magnitude of processes associated with the planet’s energy balance, clouds and precipitation, biogeochemical cycling of nutrients, and public health and welfare. A detailed understanding of trace gases, aerosol particles, and hydrometeors is challenging due to the combination of their physicochemical complexity, variable lifetimes, and spatial inhomogeneity. Recent advances in instrumentation have resulted in improved measurements and an increased understanding of atmospheric composition. Laboratory and field in-situ measurement studies have benefited from such improvements, including improved spatial and temporal resolution, the ability to sample in challenging conditions (e.g., on airborne platforms, in clouds, at widely ranging pressure and temperature conditions), and the ability to measure a wider range of chemical species, and, in the case of aerosol particles, to detect smaller sizes. Remote sensing capabilities have increased in recent years, thus offering new views of atmospheric composition across broad spatiotemporal ranges. Manuscripts related to all aspects of atmospheric observations are included in this Special Issue, including advances in observational techniques and scientific insights into atmospheric composition

Estancamiento atmosférico en la región euromediterránea : variabilidad espaciotemporal e impacto en la calidad del aire

Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Ciencias Físicas, leída el 22-07-2022Air stagnation occurs under stable weather conditions, weak winds in the lower tomid-troposphere and absence of precipitation. These conditions minimize the horizontal dispersion and vertical mixing of air masses as well as the scavenging of air pollutants, favouring their accumulation in the lower atmospheric layers (e.g. Leibensperger et al.,2008; Jacob and Winner, 2009; Tai et al., 2010; Dawson et al., 2014). In the last few years, several studies have developed meteorological indices to identify stagnant conditions conducive to enhanced air pollution (Wang and Angell, 1999;Horton et al., 2012, 2014; Wang et al., 2016, 2018; Cai et al., 2017; Zou et al., 2017; Feng et al., 2018, 2020; Huang et al., 2018). Despite sharing common features, such socalled air stagnation indices (ASIs) are defined based on different meteorological variables and their applicability may be geographically dependent. Most previous studies on air stagnation have either been conducted on global and hemispheric scales (Horton et al.,2012, 2014; Wang et al., 2018), or have been confined to the US (Wang and Angell, 1999; Leibensperger et al., 2008; Tai et al., 2010) or China (Huang et al., 2017, 2018; Wanget al., 2016; Zou et al., 2020). However, although southern Europe has been identified as a climate hot spot where climate models project strong increases in air stagnation frequency (Horton et al., 2014), a systematic analysis of air stagnation and its impact on air quality has not been carried out hitherto for Europe and the Mediterranean region...El estancamiento atmosférico se caracteriza por condiciones atmosféricas estables, vientos débiles en la troposfera media y baja, y ausencia de precipitación. Estas condiciones minimizan la dispersión horizontal y la mezcla vertical de masas de aire, favoreciendo la acumulación de contaminantes cerca de la superficie de la Tierra (ej. Leibensperger et al., 2008; Jacob and Winner, 2009; Tai et al., 2010; Dawson et al., 2014). En los últimos años, varios estudios han desarrollado índices meteorológicos para identificar las condiciones de estancamiento que podrían desencadenar episodios de contaminación atmosférica (Wang and Angell, 1999; Horton et al., 2012, 2014; Wang et al.,2016, 2018; Cai et al., 2017; Zou et al., 2017; Feng et al., 2018, 2020; Huang et al., 2018). Pese a compartir características comunes, estos índices se definen a partir de diferentes variables meteorológicas y su aplicabilidad podría depender del lugar. En el momento actual, la mayoría de los estudios sobre las situaciones de estancamiento se han realizado a escala global o hemisférica (Horton et al., 2012, 2014; Wang et al., 2018) o se han centrado en los Estados Unidos (Wang and Angell, 1999; Leibensperger et al., 2008; Tai et al., 2010)y China (Huang et al., 2017, 2018; Wang et al., 2016; Zou et al., 2020). Sin embargo, pese a que las proyecciones climáticas indican que el entorno Mediterráneo podría ser una delas zonas con un mayor aumento del estancamiento en el futuro (Horton et al., 2014), no se ha llevado a cabo un análisis sistemático sobre el mismo para esta región...Fac. de Ciencias FísicasTRUEunpu