अध्ययन सारांश
शहरी वायु प्रदूषण दुनिया भर के महानगरों में सार्वजनिक स्वास्थ्य की एक प्रमुख चिंता है। हालांकि, निगरानी नेटवर्क आमतौर पर रासायनिक सेंसरों पर निर्भर करते हैं जो व्यक्तिगत प्रदूषक प्रजातियों को स्वतंत्र रूप से मापते हैं। यह अध्ययन एक पूरक दृष्टिकोण की खोज करता है: वायुमंडलीय विद्युत क्षेत्र का उपयोग, जिसे विभव प्रवणता (PG) के रूप में मापा जाता है, दक्षिणी गोलार्ध के सबसे बड़े और सबसे प्रदूषित महानगरों में से एक, ब्राज़ील के साओ पाउलो में मानवजनित वायु प्रदूषण के विद्युत संकेतक के रूप में।
यह शोध फरवरी 2018 से दिसंबर 2024 तक के दीर्घकालिक डेटासेट पर आधारित है, जो मैकेंज़ी प्रेस्बिटेरियन विश्वविद्यालय की छत पर निरंतर PG माप और CETESB द्वारा संचालित एक निकटवर्ती वायु गुणवत्ता स्टेशन से छह प्रमुख प्रदूषकों (CO, NO, NO₂, NOx, SO₂ और PM₁₀) की प्रति घंटा सांद्रता को जोड़ता है। स्वच्छ मौसम अवधियों की पहचान एक दो-चरणीय प्रक्रिया द्वारा सावधानीपूर्वक की गई, जो सतही मौसम विज्ञान स्क्रीनिंग को GOES-16 और GOES-19 उपग्रह चित्रों पर आधारित बादल फ़िल्टरिंग के साथ जोड़ती है, यह सुनिश्चित करते हुए कि PG संकेत मौसम संबंधी गड़बड़ी के बजाय एरोसोल और प्रदूषण प्रभावों को दर्शाता है।
विश्लेषण से विद्युत क्षेत्र और वायु प्रदूषकों के बीच युग्मन में पुनरुत्पादनीय संवेदनशीलता पदानुक्रम का पता चलता है। दहन से संबंधित प्राथमिक गैसें (नाइट्रोजन ऑक्साइड NOx, NO और कार्बन मोनोऑक्साइड CO) PG के साथ सबसे मजबूत संबंध दिखाती हैं, जिनमें दैनिक पियर्सन सहसंबंध का माध्यिका r ≈ 0.6 के क्रम में है। कणिकीय पदार्थ (PM₁₀) कमज़ोर और अधिक परिवर्तनशील युग्मन दिखाता है। महत्वपूर्ण बात यह है कि यह संबंध शासन पर अत्यधिक निर्भर है: PG-प्रदूषक युग्मन स्थिर वायुमंडलीय परिस्थितियों और कमज़ोर वायु संचार (आमतौर पर रात में) में मजबूत होता है, और दिन के समय संवहनी मिश्रण के दौरान स्पष्ट रूप से कमज़ोर हो जाता है, जब सीमा परत अच्छी तरह से हवादार होती है।
यह अध्ययन बड़े पैमाने पर उत्सर्जन गड़बड़ी के प्रभाव की भी जांच करता है। 2020 के COVID-19 लॉकडाउन के दौरान, जब वाहन यातायात और औद्योगिक गतिविधि में तेज गिरावट आई, स्वच्छ मौसम के PG ने बहुवर्षीय आधार रेखा की तुलना में लगातार कमी दिखाई, जो मानवजनित उत्सर्जन में कमी का स्वतंत्र विद्युत प्रमाण प्रदान करती है। इसके अतिरिक्त, शहरी वायु प्रदूषण स्तरों के लिए PG की पूर्वानुमान क्षमता का परीक्षण करने के लिए रैंडम फॉरेस्ट प्रतिगमन पर आधारित एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क का उपयोग किया गया, जिसने युग्मन की शासन-निर्भर प्रकृति की पुष्टि की। ये परिणाम वायुमंडलीय विद्युत क्षेत्र को एक सार्वभौमिक प्रदूषण संकेतक के रूप में नहीं, बल्कि शहरी वातावरण में सतह के निकट वायु गुणवत्ता के भौतिक रूप से आधारित, शासन-निर्भर संकेतक के रूप में स्थापित करते हैं।
इस कार्य को कैसे उद्धृत करें:
Rubén M. Romero, J.C. Tacza, Angel Vara-Vela, S. Szpigel, J.-P. Raulin, Regime-dependent sensitivity of the atmospheric potential gradient to anthropogenic air pollution in São Paulo, Brazil, Atmospheric Research, 2026, 109002, ISSN 0169-8095, https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2026.109002