پریسا کهراری

فرم شهری، به طور چشمگیری بر تولید و انتشار آلاینده های هوا تأثیر می گذارد؛ بنابراین شناخت رابطه بین فرم شهری و آلودگی هوا می تواند با بهینه سازی سیاست های برنامه ریزی و مدیریت شهری، پیامدهای مهمی در زمینه بهبود کیفیت هوا داشته باشد. هدف مطالعه حاضر بررسی ارتباط فرم شهری با غلظت آلاینده های CO، NO2، SO2، O3، PM10، PM2.5 و BC در تهران و تبریز و بازخوردهای آب و هوایی آن ها در طول 2021 -2015 است. این هدف با محاسبه سنجه های سیمای سرزمین مرتبط با ویژگی های مختلف فرم شهری شامل اندازه، شکل، تکه تکه شدگی، فشردگی و پراکندگی براساس سری زمانی داده های کاربری اراضی ماهانه «Dynamic World» با دقت 10 متر در سامانه «گوگل ارث انجین» و نرم افزار R4.3.3 و به کارگیری تحلیل همبستگی اسپیرمن و مدل های رگرسیون خطی چندگانه (MLR) و جنگل تصادفی (RF) محقق شد. نتایج این پژوهش نشان می دهد که فرم شهری، نقش بسیار مهمی در تولید و انتشار آلاینده های هوا در شهرهای تهران و تبریز در طول دوره آماری مورد مطالعه ایفا کرده است. علاوه بر این، مکانیسمی که توسط آن فرم شهری بر سطح غلظت آلاینده های هوا در تهران و تبریز تأثیر می گذارد، با توجه به تفاوت در ویژگی های منطقه ای این شهرها از جمله جمعیت، شرایط آب و هوایی و ساختار صنعتی برای برخی از آلاینده ها نسبتاً متفاوت است. در تهران پارامترهای هواشناسی دما، بارش و سرعت باد و در تبریز دما و سرعت باد نقش مهمی در ارتباط شاخص های فرم شهری با غلظت آلاینده های جوی دارند

کربن سیاه (BC) یکی از اجزای مهم ذرات ریز معلق در هواست که تأثیر قابل توجهی بر آب و هوا و سلامت انسان دارد و فعالیت های انسانی همراه با شرایط آب و هوایی بر تغییرپذیری آن در طولانی مدت تأثیر می گذارد. از این رو، مطالعه حاضر به بررسی روابط آماری بین پارامترهای هواشناسی (دما، بارش، سرعت باد، رطوبت نسبی، فشار هوا، ساعات آفتابی، تابش خورشیدی و ابرناکی)، آلاینده های معیار هوا (CO، NO2، SO2، O3، PM10 و PM2.5) و آلاینده کربن سیاه و همچنین ارزیابی و مقایسه کارایی پنج الگوریتم یادگیری ماشین (رگرسیون خطی چندگانه (MLR)، مدل جمعی تعمیم یافته (GAM)، درخت طبقه بندی و رگرسیون (CART)، جنگل تصادفی (RF) و تقویت گرادیان (GBM)) در مدلسازی آلاینده ها و عوامل آب و هوایی مؤثر در تغییرات سطح غلظت آلاینده کربن سیاه در تبریز و تهران (2021 -2004) با استفاده از نرم افزار R 4.3.2 پرداخته است. نتایج مطالعه ی حاضر بیانگر تفاوت آشکار تأثیر پارامترهای هواشناسی و آلاینده های جوی معیار بر سطح غلظت آلاینده کربن سیاه در تبریز و تهران به دلیل موقعیت جغرافیایی، شرایط آب و هوایی و ساختار منطقه ای متفاوت این شهرها است. ذرات کربن سیاه روند صعودی معناداری را با سرعت نسبتاً برابر در طول دوره آماری مورد مطالعه در شهرهای تبریز و تهران تجربه کرده اند. بر اساس یافته های حاصل از تحلیل همبستگی اسپیرمن، ذرات کربن سیاه دارای همبستگی مثبت با آلاینده های PM2.5، NO2، CO و SO2 و همبستگی منفی با O3 است. آلاینده کربن سیاه دارای بیشترین همبستگی با پارامترهای سرعت باد (منفی) و رطوبت نسبی (مثبت) در تبریز و پارامترهای دما (منفی) و فشار هوا (مثبت) در تهران است. بر اساس ارزیابی عملکرد مدل های پیشگو و با توجه به اصل صرفه جویی، در تبریز مدل GAM و در تهران مدل مبنای MLR از عملکرد بهتری در پیش بینی مقادیر کربن سیاه نسبت به سایر مدل ها برخوردار بودند.