Mô hình InMAP ước tính ô nhiễm không khí trong các thành phố, nhưng dự đoán của nó là thiếu sót đối với các chất hóa học cụ thể. Các nhà khoa học đang cố gắng tinh chỉnh mô hình để dự đoán kết quả chính xác hơn.
Trong một nghiên cứu mới, các nhà nghiên cứu đã phát triển một phương pháp để cải thiện các ước tính về mức độ, trong các thành phố, các cộng đồng khác nhau tiếp xúc với bụi mịn (PM2.5) .
Trên toàn cầu, PM2.5 ước tính gây ra 4,7 triệu ca tử vong sớm mỗi năm và tại Hoa Kỳ, các cộng đồng da màu phải đối mặt với việc tiếp xúc với nồng độ bụi mịn cao hơn phần còn lại. Để ước tính mức độ tiếp xúc với ô nhiễm không khí, Mô hình Can thiệp Ô nhiễm Không khí ( InMAP ) ước tính chất lượng không khí với độ phân giải không gian tốt, đặc biệt là ở các khu vực đông dân cư. Bởi vì mô hình có thể đánh giá sự khác biệt về phơi nhiễm ô nhiễm trong các thành phố, nó có thể hữu ích trong việc hoạch định các chính sách bao gồm công bằng môi trường.
Tuy nhiên, mô hình InMAP đánh giá quá cao và đánh giá thấp các thành phần hóa học của PM2.5 cụ thể : đánh giá thấp sulfat dạng hạt và đánh giá quá cao amoni dạng hạt. Trong một nghiên cứu mới, Gallagher et al. phát triển một phương pháp để điều chỉnh những sai lệch đó.
Các nhà nghiên cứu đã phát triển các hệ số điều chỉnh sai lệch hoặc hệ số tỷ lệ cho InMAP bằng cách sử dụng phép đo các thành phần hóa học của PM2.5. Họ đã sử dụng dữ liệu quan trắc ô nhiễm do EPA Hoa Kỳ thu thập trên mặt đất và dữ liệu vệ tinh do Đại học Washington ở St. Louis xử lý. So sánh dự đoán của InMAP với các nguồn dữ liệu này cho phép họ đánh giá và hiệu chỉnh.
Các tác giả đã thử nghiệm InMAP có và không có các yếu tố mở rộng được thực hiện bằng cách sử dụng mục tiêu đã thiết lập là 10% lỗi trong các dự đoán của nó. Nếu không có các yếu tố mở rộng, InMAP đã đánh giá thấp hoặc đánh giá quá cao nồng độ PM2.5 lớn hơn 10%. Tuy nhiên, việc giới thiệu các hệ số tỷ lệ dành riêng cho thành phố đã cải thiện mức độ phù hợp của mô hình và giảm sai số xuống dưới ngưỡng 10%. Ngoài ra, các tác giả nhận thấy rằng phương pháp của họ hiệu quả nhất ở những khu vực đông dân cư nhất của các thành phố.
Các tác giả đã công bố tất cả các yếu tố tỷ lệ để sử dụng chung và khuyến nghị sử dụng chúng khi nghiên cứu mức độ ô nhiễm không khí khác nhau giữa các chủng tộc, dân tộc, thu nhập và các đặc điểm nhân khẩu học khác. ( GeoHealth , https://doi.org/10.1029/2023GH000788 , 2023)
Trích dẫn: Derouin, S. (2023), Tinh chỉnh các mô hình ô nhiễm không khí, Eos,104, https://doi.org/10.1029/2023EO230181 .
Nguồn EOS
