Remote Sensing-Based Biomass Estimation

Over the past two decades, one of the research topics in which many works have been done is spatial modeling of biomass through synergies between remote sensing, forestry, and ecology. In order to identify satellite-derived indices that have correlation with forest structural parameters that are related with carbon storage inventories and forest monitoring, topics that are useful as environmental tools of public policies to focus areas with high environmental value. In this chapter, we present a review of different models of spatial distribution of biomass and resources based on remote sensing that are widely used. We present a case study that explores the capability of canopy fraction cover and digital canopy height model (DCHM) for modeling the spatial distribution of the aboveground biomass of two forests, dominated by Abies Religiosa and Pinus spp., located in Central Mexico. It also presents a comparison of different spatial models and products, in order to know the methods that achieved the highest accuracy through root-mean-square error. Lastly, this chapter provides concluding remarks on the case study and its perspectives in remote sensing-based biomass estimation

Data-driven model development in environmental geography - Methodological advancements and scientific applications

Die Erfassung räumlich kontinuierlicher Daten und raum-zeitlicher Dynamiken ist ein Forschungsschwerpunkt der Umweltgeographie. Zu diesem Ziel sind Modellierungsmethoden erforderlich, die es ermöglichen, aus limitierten Felddaten raum-zeitliche Aussagen abzuleiten. Die Komplexität von Umweltsystemen erfordert dabei die Verwendung von Modellierungsstrategien, die es erlauben, beliebige Zusammenhänge zwischen einer Vielzahl potentieller Prädiktoren zu berücksichtigen. Diese Anforderung verlangt nach einem Paradigmenwechsel von der parametrischen hin zu einer nicht-parametrischen, datengetriebenen Modellentwicklung, was zusätzlich durch die zunehmende Verfügbarkeit von Geodaten verstärkt wird. In diesem Zusammenhang haben sich maschinelle Lernverfahren als ein wichtiges Werkzeug erwiesen, um Muster in nicht-linearen und komplexen Systemen zu erfassen. Durch die wachsende Popularität maschineller Lernverfahren in wissenschaftlichen Zeitschriften und die Entwicklung komfortabler Softwarepakete wird zunehmend der Fehleindruck einer einfachen Anwendbarkeit erzeugt. Dem gegenüber steht jedoch eine Komplexität, die im Detail nur durch eine umfassende Methodenkompetenz kontrolliert werden kann. Diese Problematik gilt insbesondere für Geodaten, die besondere Merkmale wie vor allem räumliche Abhängigkeit aufweisen, womit sie sich von "gewöhnlichen" Daten abheben, was jedoch in maschinellen Lernanwendungen bisher weitestgehend ignoriert wird. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Potenzial und der Sensitivität des maschinellen Lernens in der Umweltgeographie. In diesem Zusammenhang wurde eine Reihe von maschinellen Lernanwendungen in einem breiten Spektrum der Umweltgeographie veröffentlicht. Die einzelnen Beiträge stehen unter der übergeordneten Hypothese, dass datengetriebene Modellierungsstrategien nur dann zu einem Informationsgewinn und zu robusten raum-zeitlichen Ergebnissen führen, wenn die Merkmale von geographischen Daten berücksichtigt werden. Neben diesem übergeordneten methodischen Fokus zielt jede Anwendung darauf ab, durch adäquat angewandte Methoden neue fachliche Erkenntnisse in ihrem jeweiligen Forschungsgebiet zu liefern. Im Rahmen der Arbeit wurde eine Vielzahl relevanter Umweltmonitoring-Produkte entwickelt. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass sowohl hohe fachwissenschaftliche als auch methodische Kenntnisse unverzichtbar sind, um den Bereich der datengetriebenen Umweltgeographie voranzutreiben. Die Arbeit demonstriert erstmals die Relevanz räumlicher Überfittung in geographischen Lernanwendungen und legt ihre Auswirkungen auf die Modellergebnisse dar. Um diesem Problem entgegenzuwirken, wird eine neue, an Geodaten angepasste Methode zur Modellentwicklung entwickelt, wodurch deutlich verbesserte Ergebnisse erzielt werden können. Diese Arbeit ist abschließend als Appell zu verstehen, über die Standardanwendungen der maschinellen Lernverfahren hinauszudenken, da sie beweist, dass die Anwendung von Standardverfahren auf Geodaten zu starker Überfittung und Fehlinterpretation der Ergebnisse führt. Erst wenn Eigenschaften von geographischen Daten berücksichtigt werden, bietet das maschinelle Lernen ein leistungsstarkes Werkzeug, um wissenschaftlich verlässliche Ergebnisse für die Umweltgeographie zu liefern

DIAGNOSTIC ET ANALYSE DE L’ENVIRONNEMENT ACOUSTIQUE DES CONFIGURATIONS URBAINES SAHARIENNES. CAS DE BISKRA.

La pollution sonore affecte une part considérable de la population mondiale, y compris les habitants Sahariens. L’expansion proliférante des villes et le trafic routier constituent les principales causes de la recrudescence des effets négatifs du bruit sur l’environnement et la qualité de vie de ces habitants. Par ailleurs, les pays développés et les agglomérations Sahariennes connaissent un manque de données acoustiques et une énorme lacune en matière des normes et des procédures nécessaires à la planification urbaine. La présente étude vise à examiner l’environnement acoustique des différents tissus urbains constituant la ville de Biskra, comme elle s’appuie principalement sur des approches méthodologiques multidisciplinaires traitant la dimension objective, voire subjective. Premièrement, la théorie de la Syntaxe Spatiale visant à analyser la morphologie urbaine. En se focalisant sur l’analyse des segments angulaires qui permet un diagnostic détaillé des propriétés de l’avant-plan et de l’arrière-plan. Le potentiel des deux concepts de « à-mouvement » et « à travers-mouvement » permet une exploration perspicace des mouvements mécaniques et piétonniers à l'échelle locale et globale. Par conséquent, plusieurs rayons métriques ont été utilisés : 400 m, 800 m, 1200 m, 1600 m, 2000 m, 2400 m et 3200 m. Ensuite, une approche expérimentale, consistant à évaluer l’environnement acoustique en effectuant 240 stations de mesures à l’aide d’un sonomètre étalonné. Ces stations, enregistrant chacune 600 valeurs de niveau sonore équivalent continu pondéré A (LeqA), sont pour la plupart installées à proximité des zones résidentielles et des bords des principales autoroutes, voies de circulation et axes piétonniers. Les données obtenues ont été modélisées à l’aide de différents modèles d’interpolation fournis par le système d’information géographique (QGIS et SAGA GIS), notamment : Distance Inverse Pondérée (Gaussienne, Exponentielle, Quadratique K2) et Krigeage (Ordinaire, Universel). Finalement, l’approche subjective consiste à élaborer un sondage abordant trois axes distincts : la qualité affective perçue, la carte mentale sonore et les préférences en matière de paysage sonore. Les résultats mettent en évidence le caractère bruyant de Biskra, tout en soulignant l’efficacité du model IDW. Ils démontrent aussi une corrélation positive moyenne à forte des mesures syntaxiques à l’échelle globale et locale, impliquant une explication partielle des configurations urbaines et acoustiques par ces variables spatiales. Cette étude approfondie constitue un point de départ pour soulever cette question auprès des planificateurs et décideurs de la ville afin de créer un plan d’action pratique pour une stratégie de développement durable

Review and critical analysis on digital elevation models

Nowadays, digital elevation model (DEM) acts as an inevitable component in the field of remote sensing and GIS. DEM reflects the physical surface of the earth helps to understand the nature of terrain by means of interpreting the landscape using modern techniques and high-resolution satellite images. To understand and analyze the nature of the terrain, DEM is required in many fields in the improvement of developing the product and decision making, mapping purpose, preparing 3D simulations, estimating river channel and creating contour maps to extract the elevation and so on. DEM in various applications will be useful to replicate the overall importance of the availability of worldwide, consistent, high-quality digital elevation models. The present article represents the overall review of DEMs, its generation, development using various techniques derived from topographic maps and high-resolution satellite images over a decade to present. It is useful to understand the nature of topography, address the practical problems and fix them by applying innovative ideas, upcoming high-resolution satellite images and techniques.Danas, digitalni model uzdizanja (DEM) djeluje kao neizbježna komponenta u području daljinskog istraživanja i GIS-a. DEM reflektira fizičku površinu zemlje pomaže pri razumijevanju prirode terena pomoću tumačenja krajolika pomoću suvremenih tehnika i satelitskih slika visoke razlučivosti. Za razumijevanje i analizu prirode terena, DEM je potreban u mnogim područjima poboljšanja razvoja proizvoda i odlučivanja, svrhe mapiranja, pripreme 3D simulacija, procjene riječnog kanala i stvaranja konturnih karata za izdvajanje visine i tako dalje. DEM u raznim aplikacijama bit će korisno za repliciranje sveukupne važnosti dostupnosti svjetskih, dosljednih i visokokvalitetnih modela digitalnih elevacija. Ovaj članak predstavlja cjelokupni pregled DEM-ova, njegovog stvaranja, razvoja pomoću različitih tehnika izvedenih iz topografskih karata i satelitskih snimaka visoke razlučivosti tijekom desetljeća do danas. Korisno je razumjeti prirodu topografije, rješavati praktične probleme i popraviti ih primjenom inovativnih ideja, nadolazećih satelitskih slika i tehnika visoke razlučivosti

Road distance and travel time for spatial urban modelling

Interactions within and between urban environments include the price of houses, the flow of traffic and the intensity of noise pollution, which can all be restricted by various physical, regulatory and customary barriers. Examples of such restrictions include buildings, one-way systems and pedestrian crossings. These constrictive features create challenges for predictive modelling in urban space, which are not fully captured when proximity-based models rely on the typically used Euclidean (straight line) distance metric. Over the course of this thesis, I ask three key questions in an attempt to identify how to improve spatial models in restricted urban areas. These are: (1) which distance function best models real world spatial interactions in an urban setting? (2) when, if ever, are non-Euclidean distance functions valid for urban spatial models? and (3) what is the best way to estimate the generalisation performance of urban models utilising spatial data? This thesis answers each of these questions through three contributions supporting the interdisciplinary domain of Urban Sciences. These contributions are: (1) the provision of an improved approximation of road distance and travel time networks to model urban spatial interactions; (2) the approximation of valid distance metrics from non-Euclidean inputs for improved spatial predictions and (3) the presentation of a road distance and travel time cross-validation metric to improve the estimation of urban model generalisation. Each of these contributions provide improvements against the current state-of-the-art. Throughout, all experiments utilise real world datasets in England and Wales, such datasets contain information on restricted roads, travel times, house sales and traffic counts. With these datasets, I display a number of case studies which show up to a 32% improved model accuracy against Euclidean distances and in some cases, a 90% improvement for the estimation of model generalisation performance. Combined, the contributions improve the way that proximity-based urban models perform and also provides a more accurate estimate of generalisation performance for predictive models in urban space. The main implication of these contributions to Urban Science is the ability to better model the challenges within a city based on how they interact with themselves and each other using an improved function of urban mobility, compared with the current state-of-the-art. Such challenges may include selecting the optimal locations for emergency services, identifying the causes of traffic incidents or estimating the density of air pollution. Additionally, the key implication of this research on geostatistics is that it provides the motivation and means of undertaking non-Euclidean based research for non-urban applications, for example predicting with alternative, non-road based, mobility patterns such as migrating animals, rivers and coast lines. Finally, the implication of my research to the real estate industry is significant, in which one can now improve the accuracy of the industry's state-of-the-art nationwide house price predictor, whilst also being able to more appropriately present their accuracy estimates for robustness

Optimization Strategies for Spatio-temporal Groundwater Dynamics Monitoring

Räumlich kontinuierliche Daten sind in der Hydrogeologie für die wissenschaftliche Forschung, die Risikobewertung und wasserwirtschaftliche Entscheidungsprozesse von wesentlicher Bedeutung. Die meisten dieser Informationen werden allerdings nur punktuell durch Messungen an Grundwassermessstellen erhoben und anschließend regionalisiert. Die Vorhersagegenauigkeit dieser räumlich interpolierten Daten, die in der Regel die Grundlage für weitere Berechnungen und Entscheidungen bilden, ist stark abhängig von der Konzipierung des Grundwassermessnetzes, d.h. von der räumlichen Verteilung und Dichte der Grundwassermessstellen, der Beprobungshäufigkeit, dem Interpolationsverfahren sowie dem Wechselspiel zwischen diesen Faktoren. Daraus ergibt sich ein erhebliches Optimierungspotenzial hinsichtlich des Grundwassermessnetzes und der Regionalisierungstechnik. Geeignetes Grundwassermessnetze sind daher wichtige Instrumente für die nachhaltige Bewirtschaftung und für den Schutz der Grundwasserressourcen. Sie bieten Zugangspunkte für die Überwachung von Grundwasserständen und -proben und ermöglichen so einen Einblick in die Grundwasserverhältnisse. Die Kombination aus hohen Erschließungskosten und einer verhältnismäßig geringen räumlichen Repräsentativität der Brunnen aufgrund der hydrogeologischen Heterogenität machen die Konzeption eines geeigneten Überwachungsnetzes zu einer großen Herausforderung. Diese Arbeit beschäftigt sich mit Techniken zum verbesserten Verständnis der Grundwasserdynamik durch (i) räumliche und (ii) räumliche-zeitliche Optimierung von Grundwasserstands Messnetzen und (iii) verbesserter räumlichere Vorhersage der an diesen Überwachungsbrunnen gewonnenen Daten unter Verwendung von Interpolationstechniken. Zu diesem Zweck wurde im ersten Teil dieser Arbeit eine umfassende Untersuchung der meistgenutzten deterministischen und geostatistischen, uni- und multivariaten Interpolationstechniken für die Erstellung von Grundwassergleichenplänen in einem Untersuchungsgebiet durchgeführt, das durch eine komplexe Interaktion zwischen Karst, einem alluvialen Grundwasserleiter und gering durchlässigen Schichten der alpinen Molasse gekennzeichnet ist. Die untersuchten Methoden wurden durch globale Kreuzvalidierung und öko-hydrogeologische Informationen an Karstquellen, Feuchtgebieten, Oberflächengewässern und Profilschnitten bewertet. Der mögliche Effekt der Methodenwahl auf die weitere Berechnung wurde durch Abschätzung der Austauschprozesse zwischen Karst- und Alluvialgrundwasserleiter auf Basis der geschätzten Potentialunterschiede durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Verfahrenswahl, insbesondere bei unzureichendem Überwachungskonzept, drastische Auswirkungen auf die nachfolgenden Berechnungen haben kann. Die Studie hat ergeben, dass geostatistische oder Kriging Interpolationsmethoden den deterministischen Interpolationsmethoden überlegen sind. Bei dürftiger Grundwasserdatenlage kann das Co-Kriging mit räumlich kreuzkorrelierten Sekundärvariablen (z. B. Höhenlage, Flusspegel), die häufiger erfasst werden, wertvolle Informationen über die Primärvariable bereitstellen und so die Varianz des Schätzfehlers verringern. Im zweiten Teil dieser Arbeit wurden räumliche Monitoringkonzepte mit unterschiedlichen Messdichten an numerisch modellierter Grundwasseroberflächen mit verschiedenen Skalen und Dynamiken untersucht. Ziel war es, Einblicke in geeignete Monitoringansatze für eine verlässliche räumliche Abschätzung des Grundwasserspiegels zu gewinnen und eine Überwachungsdichte abzuleiten, bei der ein angemessenes Information/Kosten-Verhältnis erreicht wird. Die Interpolationsergebnisse wurden mit globaler Kreuzvalidierung und dem tatsächlichen räumlichen Fehler evaluiert, der anhand der numerischen Modellflächen als A-priori-Referenz errechnet wurde. Überwachungsnetze mit einer regelmäßigen Gitteranordnung boten zwar genaueste räumliche Vorhersagen für das betrachtete Dichtespektrum, sind jedoch aufgrund ihrer Nachteile, wie der mangelnden Erweiterungsfähigkeit, tendenziell ungeeignet. Eine vergleichbar gute Leistung wurde erzielt, wenn der maximale Vorhersage-Standardfehler als Auswahlkriterium für zusätzliche Brunnen für bestehende Messnetze verwendet wurde. In dieser Studie wurde außerdem eine neuartige Optimierungsstrategie für Überwachungsnetze angewandt, die auf mathematischen Quasi-Zufallsfolgen basiert. Der Ansatz liefert ebenfalls überzeugende Ergebnisse und bietet mehrere Vorteile. Er bedarf keinerlei Vorkenntnisse über den Grundwasserleiter durch vorhandene Brunnen und es werden unabhängig von den Ausbaustufen reproduzierbare räumliche Anordnungen erzielt. Im dritten Teil wurde ein datengesteuerter Sparse-Sensing-Algorithmus-Ansatz zur Auswahl von spärlichen Sensorpositionen unter Nutzung von Techniken zur Dimensionsreduktion untersucht und für die zeitliche und räumliche Optimierung eines bestehenden Grundwasserstandsmessnetzes im Oberrheingraben adaptiert. Die Optimierung erfolgt mit einem greedy search (QR)-Algorithmus, der die Überwachungsbrunnen nach ihrem Informationsgehalt über Aquifer-Dynamik selektiert und einordnet. Als Eingangsdaten wurden langjährige Ganglinien-Aufzeichnungen verwendet, um repräsentative Messstellen oder Messstellen mit redundantem oder niedrigem Informationsgehalt zu bestimmen. Des Weiteren wurde eine Optimierung auf der Grundlage regionalisierter, wöchentlicher Grundwassergleichenkarten durchgeführt, um mögliche geeignete Standorte für zusätzliche Messstellen zu identifizieren. Die Suche wurde durch eine räumliche Kostenfunktion gelenkt, bei der weniger geeignete Standorte abgewertet wurden. Der untersuchte Ansatz hat sich als potenziell wertvolles Instrument für die Optimierung der Brunnenanzahl und deren Standorte, für die Reduzierung und den Ausbau des Netzes aber auch für eine kombinierte Nutzung beider Möglichkeiten erwiesen

Radar rainfall forecasting for sewer flood modelling to support decision-making in sewer network operations

Radar quantitative precipitation estimates (QPEs) and forecasts (QPFs) are useful in urban hydrology because they can provide real time or forecasted rainfall information for flood forecasting/warning systems. Sewer flooding is a disruptive problem in England and Wales. Wastewater companies have reported that more than 4,700 customers are at risk of internal sewer flooding. Currently in the UK, mitigating sewer flooding before it occurs is difficult to achieve operationally because of the lack of accurate and specific data. As radar rainfall data is available from the UK Met Office, particularly radar QPFs with a maximum lead time of 6 hours, these datasets could be used to predict sewer flooding up to this maximum lead time. This research investigates the uses of radar Quantitative Precipitation Forecasts and Quantitative Precipitation Estimates to support short term decisions of sewer network operation in reducing the risk of sewer flooding. It is achieved by increasing the accuracy of deterministic radar quantitative precipitation forecasts, developing on probabilistic radar quantitative precipitation forecasts, and using spatial variability of radar quantitative precipitation estimates to estimate flood extents in sewer catchments from the North East of England. Radar rainfall data used in the case study is also sourced from this region of size 184 km x 140 km. The temporal and spatial resolutions of rainfall forecasts are important to producing accurate hydrological output. Hence, increasing these resolutions is identified to improving deterministic radar quantitative precipitation forecasts for hydrological applications. An interpolation method involving temporal interpolation by optical flow and spatial interpolation by Universal Kriging is proposed to increase the resolution of radar QPF from a native resolution of 15 mins and 2-km to 5 mins and 1-km. Key results are that the interpolation method proposed outperforms traditional interpolation approaches including simple linear temporal interpolation and spatial interpolation by inverse distance weighting. Probabilistic radar quantitative precipitation forecasts provide information of the uncertainty of the radar deterministic forecasts. However, probabilistic approaches have limitations in that they may not accurately depict the uncertainty range for different rainfall types. Hence, postprocessing probabilistic quantitative precipitation forecasts are required. A Bayesian postprocessing approach is introduced to postprocess probability distributions produced from an existing stochastic method using the latest radar QPE. Furthermore, non-normal distributions in the stochastic model are developed using gamma based generalised linear models. Key successes of this approach are that the postprocessed probabilistic QPFs are more accurate than the pre-processed QPFs in both cool and warm seasons of a year. Furthermore, the postprocessed QPFs of all the verification events better correlate with their QPE, thus improving the temporal structure. Spatial variability of radar QPE/QPF data influences flood dynamics in a sewer catchment. Moreover, combination of different percentiles of probabilistic QPFs, per radar grid, over a sewer catchment would produce different spatial distributions of rainfall over the area. Furthermore, simulating many probabilistic QPFs concurrently is computationally demanding. Therefore, generalised linear models have been used to estimate model flood variables using a spatial analysis of radar QPE. Spatial analysis involves using indexes representing specific information of the spatial distribution of rainfall. The novelty of this estimation method includes faster estimations of flood extents. The main points of success of this approach are that more detailed spatial analysis of large sewer catchments produce more accurate flood estimations that could be used without running hydraulic simulations. This makes the approach suitable for probabilistic sewer flood forecasting in real-time applications. A business case is proposed to use the outputs of this research for commercial applications. Probabilistic sewer flood forecasting is evaluated and recommended for industry application using a financial appraisal approach for Northumbrian Water Limited. The business case shows that the methods could be adopted by the wastewater company to mitigate sewer flooding before it occurs. This would support decision making and save costs with better intervention management

Urban air quality monitoring, mapping and modelling to determine the main drivers of air pol-lution

Air pollution is a growing concern for human health, biodiversity and natural environment in large urban areas. It is, therefore, vital to monitor and model air quality (AQ) in urban areas to understand its spatiotemporal variabilities and its main drivers. Traditionally it was not possible to develop high-resolution AQ maps in urban areas due to sparse reference network. However, since the emergence of low-cost sensors (LCS), it has become possible to structure a dense network of sensors and develop high-resolution AQ maps. This is what this PhD project intends to achieve by: (a) analysing the suitability of LCS for urban AQ monitoring and how their measurements can be further improvement using advance calibration techniques, (b) deploying a dense network of AQ sensors based on multiple criteria and using sensors of different grades, (c) employing various AQ modelling and mapping techniques including geostatistical interpolations, land-use regression (LUR) and dispersion modelling, and (d) using data fusion approaches to fuse measured and estimated pollutant concentrations. A multi-criteria Air Quality Monitoring Network (AQMN) was structured based on economic, social and environmental indicators. The network was made of several layers of sensors including reference sensors, LCS (e.g., AQMesh pods and Envirowatch E-MOTEs) and IoT (internet of things) sensors. The data from the designed AQMN was used in AQ mapping, models validations, analysing spatiotemporal variability of pollutants and sensor calibration. Reference sensors were used as standard to calibrate measurements of the LCS employing multiple linear regression and generalised additive model. LUR models were developed for the first time in Sheffield using several land-use and emission related variables. In contrast to previous studies that mostly used linear techniques, here nonlinear regression approaches were also used for developing LUR models, which outperformed the linear counterparts. LUR models were trained and validated using annual average NO2 concentrations from diffusion tubes as well as from LCS. The models were cross-validated by comparing estimated and measured concentrations. LUR model demonstrated that among predictor variables altitude had negative significant effect, whereas major roads, minor roads and commercial areas had positive significant effect on NO2 concentrations. Furthermore, an Airviro dispersion model was developed and several emission scenarios were tested, which showed that NOx concentrations were mainly controlled by road traffic, whereas PM10 concentrations were controlled by point sources. To further improve the AQ maps, modelled and measured concentrations were fused (integrated) to produce high-resolution maps in Sheffield using data fusion technique known as Universal Kriging, which estimated realistic (based on priori expectations) NO2 concentration maps that inherited spatial patterns of the pollutant from the model estimations and adjusted the modelled values against the measured concentrations. The methodology was successful in demonstrating the spatial variability and highlighting the hotspots of NO2 concentrations in Sheffield. The main findings of the project are: (a) The project proposed a nonlinear generalised additive model for low-cost sensors calibrations in outdoor environment. Low-cost sensors are a cheaper source of AQ data, however, they require robust outfield calibrations. (b) A formal approach was proposed for structuring an AQMN in urban areas, which was based on multi-criteria. (c) It was shown that LUR model based on nonlinear machine learning approach outperformed the dispersion modelling approach. (d) Data fusion techniques (such as Universal krigging) were employed to integrate model estimations with measured concentrations. Such data fusion approaches are useful tools for improving data quality and producing high-resolution AQ maps. (e) Time series modelling ARIMA with exogenous variables (ARIMAX) outperformed other linear and nonlinear time series models, and is proposed as an early warning tool for predicting potential pollution episodes in order to be proactive in adopting precautionary measures. Limited data was available on particulate matter, especially on fine and ultrafine particulates, therefore, further work is required on particulate matter monitoring, modelling and management in urban areas