مجله آمایش جغرافیایی فضا

مجله آمایش جغرافیایی فضا

تحلیل مکانی-زمانی آلاینده‌های جوی در شهر کرمان با بهره‌گیری از داده‌های سنجش از دور ماهواره Sentinel-5P

نوع مقاله : مقاله علمی پژوهشی

نویسندگان
1 مدیریت مناطق خشک و بیابانی، دانشکده منابع طبیعی و محیط زیست دانشگاه فردوسی مشهد
2 گروه جغرافیا دانشگاه فردوسی مشهد
10.30488/gps.2026.553111.3870
چکیده
در سال‌های اخیر، داده‌های سنجنده TROPOMI ماهواره Sentinel-5P به‌عنوان ابزاری کارآمد برای پایش فضایی_زمانی آلودگی هوا مورد توجه قرار گرفته‌اند. هدف این پژوهش، بررسی الگوی فضایی_زمانی چهار آلاینده اصلی هوا شامل دی‌اکسید نیتروژن (NO₂)، مونوکسید کربن (CO)، دی‌اکسید گوگرد (SO₂) و شاخص جذب آئروسل (AAI) در محدوده شهری کرمان طی دوره ۲۰۱۸ تا ۲۰۲۴ است. بدین منظور، نقشه‌های سالانه و فصلی آلاینده‌ها استخراج، داده‌های ماهواره‌ای Sentinel-5P با داده‌های ایستگاه زمینی میدان مشتاق اعتبارسنجی و ارتباط آلاینده‌ها با دمای سطح زمین، پوشش گیاهی، ارتفاع و تراکم راه‌ها تحلیل شد. همچنین، به‌منظور ارزیابی فشار تجمعی آلودگی، شاخص ترکیبی آلودگی هوا (CIAP) محاسبه گردید. نتایج نشان داد که تمامی آلاینده‌ها دارای تغییرات فصلی مشخص بوده و غلظت CO و NO2 در سال ۲۰۲۲ کاهش محسوسی را تجربه کرده است که احتمالاً با کاهش فعالیت‌های انسانی ناشی از همه‌گیری COVID-19مرتبط است. منطقه ۴ شهر کرمان با میانگین CIAP برابر 0.773 بالاترین سطح آلودگی و بیشترین مقادیر NO2 و CO را نشان داد، در حالی‌که کمترین مقدار CIAP (0.647) در منطقه ۳ مشاهده شد. اعتبارسنجی داده‌های ماهواره‌ای با داده‌های ایستگاه زمینی همبستگی قابل قبولی را نشان داد؛ به‌گونه‌ای که بیشترین ضریب همبستگی برای SO₂ (R=0.52) و کمترین آن برای AAI (R=0.43) به‌دست آمد. همچنین، همبستگی مثبت بین NO2 و CO (r=0.79) مشاهده شد و آلاینده‌ها نیز با تراکم راه‌ها همبستگی مثبت (r=0.62) و با ارتفاع و پوشش گیاهی همبستگی منفی نشان دادند. نتایج این پژوهش نشان می‌دهد که داده‌های Sentinel-5P، در ترکیب با تحلیل‌های آماری، ابزار مناسبی جهت پایش کیفیت هوا و حمایت از مدیریت و سیاست‌گذاری محیط‌زیستی در مناطق خشک هستند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Spatio-temporal analysis of atmospheric pollutants over Kerman city using remote sensing data from the Sentinel-5P

نویسندگان English

Alireza Rashki 1
Sajjad Taleghani 2
1 Department of desert and arid zones management, ferdowsi university of Mashhad
2 Department of Geography, Ferdowsi University of Mashhad
چکیده English

In recent years, data from the Sentinel-5P satellite have attracted attention as an effective tool for monitoring the spatiotemporal patterns of air pollution. This study aimed to investigate the spatiotemporal patterns of four major air pollutants, namely nitrogen dioxide (NO₂), carbon monoxide (CO), sulfur dioxide (SO₂), and the Absorbing Aerosol Index (AAI), across the urban area of Kerman during 2018–2024. To this end, annual and seasonal maps of the pollutants were derived from Sentinel-5P satellite data, and their relationships with ground-based measurements from the Moshtagh air pollution monitoring station, as well as with land surface temperature, vegetation cover, elevation, and road density, were analyzed. In addition, the Composite Index of Air Pollution (CIAP) was calculated to assess cumulative pollution pressure. The results showed that all pollutants exhibited distinct seasonal variations, and that CO and NO₂ concentrations declined markedly in 2022, a decrease partly attributable to reduced human activity during the COVID-19 pandemic. District 4 of Kerman had the highest pollution level, with a mean CIAP of 0.773, and the highest NO₂ and CO values, whereas the lowest CIAP (0.647) was observed in District 3. The satellite data showed acceptable agreement with the ground-station data, with the highest correlation coefficient for SO₂ (R = 0.52) and the lowest for AAI (R = 0.43). A positive correlation was also found between NO₂ and CO (r = 0.79), and the pollutants correlated positively with road density (r = 0.62) and negatively with elevation and vegetation cover. These findings indicate that Sentinel-5P data, combined with statistical analyses, are a suitable tool for air quality monitoring and for supporting environmental

کلیدواژه‌ها English

Air Pollution
Sulfur Dioxide (SO₂)
Nitrogen Dioxide (NO₂)
Remote Sensing
Sentinel-5P