Estimation of ground-level particulate matter concentrations through the synergistic use of satellite observations and process-based models over South Korea

Long-term exposure to particulate matter (PM) with aerodynamic diameters < 10 (PM10) and 2.5 mu m (PM2.5) has negative effects on human health. Although station-based PM monitoring has been conducted around the world, it is still challenging to provide spatially continuous PM information for vast areas at high spatial resolution. Satellite-derived aerosol information such as aerosol optical depth (AOD) has been frequently used to investigate ground-level PM concentrations. In this study, we combined multiple satellite-derived products including AOD with model-based meteorological parameters (i. e., dew-point temperature, wind speed, surface pressure, planetary boundary layer height, and relative humidity) and emission parameters (i. e., NO, NH3, SO2, primary organic aerosol (POA), and HCHO) to estimate surface PM concentrations over South Korea. Random forest (RF) machine learning was used to estimate both PM10 and PM2.5 concentrations with a total of 32 parameters for 2015-2016. The results show that the RF-based models produced good performance resulting in R-2 values of 0.78 and 0.73 and root mean square errors (RMSEs) of 17.08 and 8.25 mu gm(-3) for PM10 and PM2.5, respectively. In particular, the proposed models successfully estimated high PM concentrations. AOD was identified as the most significant for esti-mating ground-level PM concentrations, followed by wind speed, solar radiation, and dew-point temperature. The use of aerosol information derived from a geostationary satellite sensor (i. e., Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) resulted in slightly higher accuracy for estimating PM concentrations than that from a polar-orbiting sensor system (i. e., the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS). The proposed RF models yielded better performance than the process-based approaches, particularly in improving on the underestimation of the process-based models (i. e., GEOS-Chem and the Community Multiscale Air Quality Modeling System, CMAQ)

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

Estimating PM2.5 Concentrations Using 3 KM MODIS AOD Products: A Case Study in British Columbia, Canada

PM2.5 refers to fine particles with diameters smaller than 2.5 μm. The rising level of PM2.5 reveals adverse effects on climate change, economic losses, international conflicts, and public health. Exposure to the high level of PM2.5 would increase the risk of premature death, especially for people with weak immune systems, such as children and elder people. The main sources of PM2.5 include combustion of biomass, vehicle and industrial emissions, and wildfire smoke. British Columbia (BC), Canada, with a land area of 944,735 km2 and 27 regional districts, experienced its record-breaking wildfire season in 2017. However, due to the uneven distribution of PM2.5 ground monitoring stations in BC, PM2.5 concentrations in the rural area are difficult to retrieve. Remote sensing techniques and geographical information systems (GIS) could be used as supplementary tools to estimate PM2.5 concentrations. Aerosol Optical Depth (AOD) has been proven to have a strong correlation with PM2.5. Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) provides AOD products in both 3 km and 10 km resolutions. The 3 km MODIS AOD products were released in 2013, and have been widely used to estimate PM2.5 concentrations in several studies. This study adopted the 3 km Aqua MODIS AOD products to estimate PM2.5 concentrations in BC in the year of 2017 by combining ground station measurements, meteorological and supplementary data. MODIS AOD products were validated with ground-level AErosol RObotic NETwork (AERONET) AOD data. The Multiple Linear Regression (MLR) model, Geographically Weighted Regression (GWR) model, and a novel theoretical model were then conducted to estimate PM2.5 concentrations by integrating MODIS AOD products, ground-level PM2.5 concentrations, meteorological and supplementary data. After comparing the performance of the three models, the GWR model was used to generate annual, seasonal, and monthly spatial distribution maps of PM2.5. The application feasibility of MODIS AOD products in predicting PM2.5 was also examined. The validation results showed that there was a strong correlation between the MODIS AOD and the AERONET AOD. The GWR model had the best prediction performance, while the MLR generated the worst prediction results. After analyzing the spatial distribution maps of PM2.5 with ground-level PM2.5 distribution maps, it could be concluded that the PM2.5 concentrations estimated by the GWR model almost follow the same trend as ground station measured PM2.5. In addition, PM2.5 concentrations were the highest in summer and August based on the estimation results of seasonal and monthly GWR models. It indicated that the application feasibility of MODIS AOD products in predicting PM2.5 concentrations during BC’s wildfire season was high

Data assimilation in atmospheric chemistry models: current status and future prospects for coupled chemistry meteorology models

Abstract. Data assimilation is used in atmospheric chemistry models to improve air quality forecasts, construct re-analyses of three-dimensional chemical (including aerosol) concentrations and perform inverse modeling of input variables or model parameters (e.g., emissions). Coupled chemistry meteorology models (CCMM) are atmospheric chemistry models that simulate meteorological processes and chemical transformations jointly. They offer the possibility to assimilate both meteorological and chemical data; however, because CCMM are fairly recent, data assimilation in CCMM has been limited to date. We review here the current status of data assimilation in atmospheric chemistry models with a particular focus on future prospects for data assimilation in CCMM. We first review the methods available for data assimilation in atmospheric models, including variational methods, ensemble Kalman filters, and hybrid methods. Next, we review past applications that have included chemical data assimilation in chemical transport models (CTM) and in CCMM. Observational data sets available for chemical data assimilation are described, including surface data, surface-based remote sensing, airborne data, and satellite data. Several case studies of chemical data assimilation in CCMM are presented to highlight the benefits obtained by assimilating chemical data in CCMM. A case study of data assimilation to constrain emissions is also presented. There are few examples to date of joint meteorological and chemical data assimilation in CCMM and potential difficulties associated with data assimilation in CCMM are discussed. As the number of variables being assimilated increases, it is essential to characterize correctly the errors; in particular, the specification of error cross-correlations may be problematic. In some cases, offline diagnostics are necessary to ensure that data assimilation can truly improve model performance. However, the main challenge is likely to be the paucity of chemical data available for assimilation in CCMM

A multi-analysis approach for estimating regional health impacts from the 2017 Northern California wildfires

Smoke impacts from large wildfires are mounting, and the projection is for more such events in the future as the one experienced October 2017 in Northern California, and subsequently in 2018 and 2020. Further, the evidence is growing about the health impacts from these events which are also difficult to simulate. Therefore, we simulated air quality conditions using a suite of remotely-sensed data, surface observational data, chemical transport modeling with WRF-CMAQ, one data fusion, and three machine learning methods to arrive at datasets useful to air quality and health impact analyses. To demonstrate these analyses, we estimated the health impacts from smoke impacts during wildfires in October 8–20, 2017, in Northern California, when over 7 million people were exposed to Unhealthy to Very Unhealthy air quality conditions. We investigated using the 5-min available GOES-16 fire detection data to simulate timing of fire activity to allocate emissions hourly for the WRF-CMAQ system. Interestingly, this approach did not necessarily improve overall results, however it was key to simulating the initial 12-hr explosive fire activity and smoke impacts. To improve these results, we applied one data fusion and three machine learning algorithms. We also had a unique opportunity to evaluate results with temporary monitors deployed specifically for wildfires, and performance was markedly different. For example, at the permanent monitoring locations, the WRF-CMAQ simulations had a Pearson correlation of 0.65, and the data fusion approach improved this (Pearson correlation = 0.95), while at the temporary monitor locations across all cases, the best Pearson correlation was 0.5. Overall, WRF-CMAQ simulations were biased high and the geostatistical methods were biased low. Finally, we applied the optimized PM2.5 exposure estimate in an exposure-response function. Estimated mortality attributable to PM2.5 exposure during the smoke episode was 83 (95% CI: 0, 196) with 47% attributable to wildland fire smoke. Implications: Large wildfires in the United States and in particular California are becoming increasingly common. Associated with these large wildfires are air quality and health impact to millions of people from the smoke. We simulated air quality conditions using a suite of remotely-sensed data, surface observational data, chemical transport modeling, one data fusion, and three machine learning methods to arrive at datasets useful to air quality and health impact analyses from the October 2017 Northern California wildfires. Temporary monitors deployed for the wildfires provided an important model evaluation dataset. Total estimated regional mortality attributable to PM2.5 exposure during the smoke episode was 83 (95% confidence interval: 0, 196) with 47% of these deaths attributable to the wildland fire smoke. This illustrates the profound effect that even a 12-day exposure to wildland fire smoke can have on human health

State-of-art in modelling particulate matter (PM) concentration: a scoping review of aims and methods

Air pollution is the one of the most significant environmental risks to health worldwide. An accurate assessment of population exposure would require a continuous distribution of measuring ground-stations, which is not feasible. Therefore, significant efforts are spent in implementing air-quality models. However, a complex scenario emerges, with the spread of many different solutions, and a consequent struggle in comparison, evaluation and replication, hindering the definition of the state-of-art. Accordingly, aim of this scoping review was to analyze the latest scientific research on air-quality modelling, focusing on particulate matter, identifying the most widespread solutions and trying to compare them. The review was mainly focused, but not limited to, machine learning applications. An initial set of 940 results published in 2022 were returned by search engines, 142 of which resulted significant and were analyzed. Three main modelling scopes were identified: correlation analysis, interpolation and forecast. Most of the studies were relevant to east and southeast Asia. The majority of models were multivariate, including (besides ground stations) meteorological information, satellite data, land use and/or topography, and more. 232 different algorithms were tested across studies (either as single-blocks or within ensemble architectures), of which only 60 were tested more than once. A performance comparison showed stronger evidence towards the use of Random Forest modelling, in particular when included in ensemble architectures. However, it must be noticed that results varied significantly according to the experimental set-up, indicating that no overall best solution can be identified, and a case-specific assessment is necessary

Blending model output with satellite-based and in-situ observations to produce high-resolution estimates of population exposure to wildfire smoke

2016 Fall.Includes bibliographical references.In the western US, emissions from wildfires and prescribed fire have been associated with degradation of regional air quality. Whereas atmospheric aerosol particles with aerodynamic diameters less than 2.5 μm (PM 2.5 ) have known impacts on human health, there is uncertainty in how particle composition, concentrations, and exposure duration impact the associated health response. Due to changes in climate and land-management, wildfires have increased in frequency and severity, and this trend is expected to continue. Consequently, wildfires are expected to become an increasingly important source of PM 2.5 in the western US. While composition and source of the aerosol is thought to be an important factor in the resulting human health-effects, this is currently not well-understood; therefore, there is a need to develop a quantitative understanding of wildfire-smoke-specific health effects. A necessary step in this process is to determine who was exposed to wildfire smoke, the concentration of the smoke during exposure, and the duration of the exposure. Three different tools are commonly used to assess exposure to wildfire smoke: in-situ measurements, satellite-based observations, and chemical-transport model (CTM) simulations, and each of these exposure-estimation tools have associated strengths and weakness. In this thesis, we investigate the utility of blending these tools together to produce highly accurate estimates of smoke exposure during the 2012 fire season in Washington for use in an epidemiological case study. For blending, we use a ridge regression model, as well as a geographically weighted ridge regression model. We evaluate the performance of the three individual exposure-estimate techniques and the two blended techniques using Leave-One-Out Cross-Validation. Due to the number of in-situ monitors present during this time period, we find that predictions based on in-situ monitors were more accurate for this particular fire season than the CTM simulations and satellite-based observations, so blending provided only marginal improvements above the in-situ observations. However, we show that in hypothetical cases with fewer surface monitors, the two blending techniques can produce substantial improvement over any of the individual tools