نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 کارشناس ارشد سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی

2 استادیار گروه محیط‌‍زیست دانشکدۀ منابع طبیعی، دانشگاه صنعتی اصفهان

3 گروه مهندسی بهداشت محیط، دانشکدۀ بهداشت، دانشگاه علوم پزشکی شهید بهشتی، تهران

چکیده

طوفان گردوغبار یکی از پدیده‌های جوی است که آثار و پیامدهای زیست‌محیطی نامطلوبی برجای می‌گذارد. بررسی ترکیبات فیزیکی و شیمیایی گردوغبارهای اخیر نشان می‌دهد این گردوغبارها صرفاً متشکل از دانه‌های خاک، شن، ماسه و ذرات نمک نیستند، بلکه ترکیب پیچیده‌ای از عناصر شیمیایی‌اند، عناصری از قبیل فلزات قلیایی خاکی، کربن، سیلیس، آلومینیوم، پتاسیم، کلسیم و برخی دیگر از عناصر آلی مشاهده می‌شود که تمامی این عناصر می‌توانند اثرات مضری در سلامت محیط‌زیست و به‌ویژه بر موجودات زنده داشته باشند. در این تحقیق شهر اهواز که طی دهۀ گذشته شاهد طوفان‌های چندی بوده است، بررسی شد. با استفاده از نمونه‌های اندازه‌گیری‌شدۀ عناصر مورد مطالعه در ایستگاه زمینی و آنالیزهای آزمایشگاهی، محتویات هفت رخداد گردوغبار تعیین شد. تصاویر ماهواره‌ای MODIS و داده‌های CALIPSO، به‌ترتیب، جهت شناسایی عناصر و تعیین غلظت این طوفان‌ها مورد تحلیل قرار گرفتند. پس از تهیۀ تصاویر MODIS و انجام دادن تصحیحات مورد نیاز، مقادیر طیفی محل نمونه‌برداری ایستگاه زمینی روی تصاویر مشخص شد. با استفاده از روش کمترین مربعات و cross-validation مدل‌سازی ارتباط بین باندهای MODIS و نتایج حاصل از مشاهدات زمینی ایجاد شد. پس از مقایسه و تحلیل نتایج به‌دست‌آمده، مشخص شد که برای عنصر سیلیس، نسبت باند 21 به باند 26 با میزان RMSE در حدود 1.28، شاخص مناسبی جهت تعیین ترکیبات طوفان‌های گردوغبار با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای MODIS به‌شمار می‌رود. همچنین، آلومینیوم از نسبت باند 25 به باند 26 با میزان RMSE در حدود 2.08، کلسیم از نسبت باند 24 به باند 25 با میزان RMSE در حدود 2.3، سدیم از نسبت باند 23 به باند 27 با میزان RMSE در حدود 0.48 و منیزیم از نسبت باند 15 به باند 24 با میزان RMSE در حدود 0.78، برای شناسایی این عناصر در تصاویر ماهواره‌ای MODIS شاخص‌های مناسبی‌اند. با توجه به نتایج و شاخص‌های به‌دست‌آمده برای هر عنصر، تعیین ترکیبات و میزان غلظت عناصر موجود در طوفان‌های گردوغبار، بدون استفاده از نمونه‌های زمینی و فقط با به‌کارگیری تصاویر MODIS و روش به‌دست‌آمده امکان‌پذیر می‌شود. همچنین، با استفاده از داده‌های ماهواره‌ای CALIPSO در روزهای مورد مطالعه، مشخص شد که در روزهای گرم سال که نمونه‌برداری زمینی انجام گرفته، میزان غلظت و تراکم گرد غبار بیشتر از روزهای سرد سال است و ارتفاع گردوغبار به شش کیلومتری سطح زمین می‌رسد.

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله [English]

Dust Storms Chemical Elements Estimation and Density Identification Using MODIS Images and CALIPSO Data

نویسندگان [English]

  • F Shafiei 1
  • A Darvishi Boloorani 2
  • S Pourmanafi 2
  • A Shahsavani 3

1 M.Sc. student of Remote Sensing and GIS, Science and Research Branch, Islamic Azad University

2 Associate Prof. , Dep. of Remote Sensing and GIS, Faculty of Geography, University of Tehran

3 Dep. of Environmental Health Engineering, School of Public Health, Shahid Beheshti University of Medical Science

چکیده [English]

Dust storms are atmospheric phenomena with negative environmental effects and especially for human health. Sampling and analysis of physical and chemical composition of recent dusts show that they are not merely composed of dust, gravel, sand and salt particles, rather they are of complex combination of chemical elements. Metals such as soil alkaline metals, carbon, silica, aluminum, potassium, calcium and other organic components are observed that all these elements can have harmful effects on public health. In this study, Ahwaz where during last decades has seen several storms was studied. Using collected samples in the ground station and laboratory analyses dust contents were determined for seven dust events. For use of remote sensing technology using satellite images in order to identify the elements of dust, MODIS satellite images were used. Using MODIS images, the least squares method and cross-validation modeling, the relationship between MODIS bands and the results and measured chemical contents of dusts were created. Results show that silica, can be estimated from the ratio of 21 band to 26 with RMS 1.28. For aluminum, the ratio bands 25 to 26 with RMSE 2.08, for calcium the ratio of bands 24 to 25 with RMSE 2.3, for sodium of the ratio of bands 23 to 27 with RMSE 0.48 and finally for Magnesium the ratio of bands 15 to 24 with 0.78 RMSE are useful indexes to identify these elements using MODIS satellite images. According to the results MODIS images are useful for dust storms chemical elements estimation. Also using CALIPSO data, the rate of concentration and intensity of dust particles at the height of 6 km/asl are

کلیدواژه‌ها [English]

  • Dust storms
  • chemical elements estimation
  • density identification of dust storms
  • MODIS images and CALIPSO data
  1. ایران‌منش، ف.، عرب‌خدری، م.، اکرم، م.، 1384، بررسی مناطق برداشت ذرات گردوغبار و ویژگی‌های انتشار آنها در طوفان‌های منطقۀ سیستان با استفاده از پردازش تصاویر ماهواره‌ای، پژوهش سازندگی در منابع طبیعی، دورۀ 18، شمارۀ 2، صص. 33-25.
  2. بهرام، ش.، شمس، ش.، محمدزاده، ع.، 1392، بررسی ویژگی‌های اپتیکی و اندازۀ ذرات گردوغبار و وابستگی‌های آنها به‌کمک داده‌هایAERONET. مجلۀ زمین‌شناسی کاربردی پیشرفته، دورۀ 3، شمارۀ 10، صص. 63- 54.
  3. تقوی، ف.، اولاد، ا.، صفرراد، ط.، ایران‌نژاد، پ.، 1392، تشخیص و پایش توفان گردوغبار غرب ایران با استفاده از روش‌های سنجش از دور، مجلۀ فیزیک و فضا، دورۀ 39، شمارۀ 3، صص. 96-83.
  4. زراسوندی، ع.ر.، مر، ف.، نظرپور، ا.، 1390، ترکیب کانی‌شناختی و ریخت‌شناسی ذرات تشکیل‌دهندۀ پدیدۀ گردوغبار در استان خوزستان با تکیه بر آنالیزهای XRD و تصاویر SEM، بلورشناسی و کانی‌شناسی ایران، دورۀ 19، شمارۀ 3، صص. 518-511.
  5. جلالی، م.، بهرامی، ح.، درویشی بلورانی، ع.، ۱۳۹۰، بررسی همبستگی بین پارامترهای اقلیمی با وقوع طوفان‌های گردوغبار در استان خوزستان، اولین کنگرۀ بین‌المللی پدیدۀ گردوغبار و مقابله با آثار زیان‌بار آن، ٢8-٢6 بهمن.
  6. عطایی، ش.، آبکار، ع.ا.، محمدزاده، ع.، 1394، شناسایی گردوغبار با استفاده از شاخص TIIDI بهبودیافته و به‌کارگیری داده‌های سنجندۀ مادیس، محیط‌شناسی, دورۀ 41، شمارۀ 3، صص. 572-563.
  7. عطایی، ه.، احمدی، ف.، ١٣٨٩، بررسی گردوغبار به‌عنوان یکی از معضلات زیست‌محیطی جهـان اسـلام، مطالعـۀ مـوردی اسـتان خوزستان، چهارمین کنگرۀ بین‌المللی جغرافی‌دانان جهان اسلام.
  8. Ackerman, S.A., 1997, Remote Sensing Aerosols Using Satellite Infrared Observations, Geophisical Research, PP. 17069-17080.
  9. Bouya, Z., Box, G.P. & Box, M.A., 2010, Seasonal Variability of Aerosol Optical Properties in Darwi, Australia, Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial physics, Vol. 72, Issue 9, PP. 726-739.
  10. Brindley, H.E. & Russell, J.E., 2009, An Assessment of Saharan Dust Loading and the Corresponding Cloud‐Free Longwave Direct Radiative Effect from Geostationary Satellite Observations, Journal of Geophysical Research: Atmospheres, Vol. 114, Issue D23.
  11. Bullard, J., Baddock, M., McTainsh, G. & Leys, J., 2008, Sub‐Basin Scale Dust Source Geomorphology Detected Using MODIS, Geophysical Research Letters, Vol. 35, Issue 15.
  12. Brun, J., Shrestha, P., Barros, A.P., 2011, Mapping Aerosol Intrusion in Himalayan Valleys Using the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer MODIS and Cloud–Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation CALIPSO, Atmospheric Environment, Vol. 45, No. 35, PP. 6382-6392.
  13. Engel-Cox, J.A., Hoff, R.M., Rogers, R., Dimmick, F., Rush, A.C., Szykman, J.J., Zell, E.R., 2006, Integrating Lidar and Satellite Optical Depth with Ambient Monitoring for 3-Dimensional Particulate Characterization, Atmospheric Environment, Vol. 40, No. 40, PP. 8056-8067.
  14. Geng, F., Qiong, L., Yonghang, C., Zhang, H. & Mao, X., 2011, Preliminary Study of Vertical Distribution of Aerosols during Dry Haze Period around Shanghai Based on CALIPSO, ELSEVIER, PP. 217-222.
  15. Holmes, C.W. & Miller, R., 2004, Atmospherically Transported Elements and Deposition in the Southeastern United States: Local or Transoceanic?, Applied Geochemistry, Vol.19, Issue 7, PP. 1189-1200.
  16. Kaufman, Y.J., 1997, Passive Remote Sensing of Tropospheric Aerosol and Atmospheric Correction for the Aerosol Effect, Geophysical Research, Vol. 102, Issue D14, PP. 16815-16830.
  17. Kawata, Y., Fukui, H., Takemata, K., 2004, The Validation of Aerosol Optical Thickness Retried by Band Correlation Metod from MODIS Image Data, Proceedings of the XXth Congress of ISPRS, Vol. 35, No. B1, PP. 524-527.
  18. Kim, K.H., Choi, G.H., Kang, C.H., Lee, J.H., Kim, J.Y., Youn, Y.H. & Lee, S.R, 2003, The Chemical Composition of Fine and Coarse Particles in Relation with the Asian Dust Events, Atmospheric Environment, Vol. 37, No. 6, PP. 753-765.
  19. Krueger, B.J., Grassian, V.H., Cowin, J.P. & Laskin, A., 2004, Heterogeneous Chemistry of Individual Mineral Dust Particles from Different Dust Source Regions: The Importance of Particle Mineralogy, Atmospheric Enviroment, Vol. 38, PP. 6253-6261.
  20. Nastagdori, L. and Jugder, D., Schung, Y., 2002, Analysis of Dust Storms Observed, Mongolia during, 1937-1999.
  21. Ochirkhuyang, L. & Tsolmon, R., 2008, Monitoring the Source of Trans-National Dust Storms in North East Asia, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. 3, No. 1, PP. 835-839.
  22. Pope, C.A, Brunett, R.T, Thum, M.J, Calle, E.E, Krewski, D. & Thurston, G.D., 2002, Long Cacer, Cardiopulmonary Mortality, and Long-Term Exposure to Fine Particculate Air Pollution, American Medical Association, Vol. 287, No. 9, PP. 1132-1141.
  23. Remer, L.A., Kaufman, Y.J., Koren, I., Taner, D., Ginoux, P. & Fan, S., 2005, Dust Transport and Deposition Observed from the Terra‐Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer MODIS Spacecraft over the Atlantic Ocean, Geophyxical research, Vol. 110, Issue D10,
  24. Remer, L.A., Kaufman, Y.J., Tanre, D., Mattoo, S., Chu, D.A., Martins, J.V., ... & Holben, B.N, 2005, The MODIS Aerosol Algorithm, Products, and Validation, Journal of the Atmospheric Sciences, Vol. 62, No. 4, PP. 947-973.
  25. Samet, J.M., Dominici, F., Currieo, F.C., Coursac, I. & Zegar S.L., 2000, Fine Particulate Air Pollution and Mortality in 20 US Cities, 1994-1987, The New England Journal of Medicine, PP. 1742-1749.
  26. Savtchenko, A., Ouzounov, D., Ahmad, S., Acker, J., Leptoukh, G., Koziana, J. & Nickless, D., 2004, Terra and Aqua MODIS Products Available from NASA GES DAAC, Advances in Space Research, Vol. 34, No. 4, PP. 710-714.
  27. Shahsavani, A., Naddafi, K., Haghighifard, N.J., Mesdaghinia, A., Yunesian, M., Nabizadeh, R., ... & Alimohamadi, M., 2012, The Evaluation of PM 10, PM 2.5, and PM 1 Concentrations during the Middle Eastern Dust (MED) Events in Ahvaz, Iran, from April through September 2010, Journal of Arid Environments, Vol. 77, Issue 1, PP. 72-83.
  28. Shao, G., Xiangyu, L., Chen, J. & Takahiro, M., 2011, Focal Mechanism and Slip History of the 2011 Mw 9.1 off the Pacific Coast of Tohoku Earthquake, Constrained with Teleseismic Body and Surface Waves, Earth, Planets and Space, Vol. 63, No. 7, PP. 559-564.
  29. Van Donkelaar, A., Martin, R.V. & Park, R.J., 2006, Estimating Ground‐Level PM2. 5 Using Aerosol Optical Depth Determined from Satellite Remote Sensing, Journal of Geophysical Research: Atmospheres 111, no D21.
  30. Tian, J. & Dongmei, C., 2010, A Semi-Empirical Model for Predicting Hourly Ground-Level Fine Particulate Matter (PM2.5) Concentration in Southern Ontario from Satellite Remote Sensing and Ground-Based Meteorological Measurements, Remote Sensing of Environment, Vol. 114, No. 2, PP. 221-229.
  31. Wang, Y., Zhuang, G., Sun, Y. & An, Z., 2006, The Variation of Characteristics and Formation Mechanisms of Aerosols in Dust, Haze, and Clear Days in Beijing, Atmospheric Environment, Vol. 40, No. 34, PP. 6579-6591.
  32. Xia, X. & Zong, X., 2009, Shortwave Versus Longwave Direct Radiative Forcing by Taklimakan, Geophysical Research Letter.
  33. Zarzycki, C. & Bond, T.C., 2010, How Much Can the Vertical Distribution of Black Carbon Affect its Global Direct Radiative Forcing?, Geophy Res Lett., Vol. 37, Issue 20,
  34. http://modis.gsfc.NASA.Gov/sci_team/meetings/200610/atmos agenda.pdf.