Ein umfassender Ansatz zur Bekämpfung der Umweltverschmutzung in Houston und darüber hinaus

Mit seinem notorisch heißen und feuchten Klima und der robusten Industrieumgebung ist Houston eine der am stärksten mit Ozon belasteten Städte in den Vereinigten Staaten. Jetzt integriert ein Forschungsteam der University of Houston die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens (ML) mit innovativen Analysetechniken, um die Luftverschmutzungsquellen der Stadt genauer zu bestimmen.

Während die Ozonschicht in der Stratosphäre die Erde und uns vor den schädlichen Sonnenstrahlen schützt, ist sie auch ein großer Schadstoff, der in Bodennähe schädlich für die menschliche Gesundheit sein kann. Laut der Environmental Protection Agency kann eine langfristige Exposition gegenüber Oberflächenozon zu Atembeschwerden führen, Asthma verschlimmern und das Risiko von Herzerkrankungen erhöhen.

Das Forschungsteam integrierte das PMF-Modell (Positive Matrix Factorization) in den SHAP-Algorithmus des maschinellen Lernens, was dabei hilft zu erklären, warum ML-Modelle bestimmte Entscheidungen treffen, und gleichzeitig die Daten verständlicher macht. Ihre Analyse ergab, dass in Industriegebieten die Öl- und Gasindustrie Houstons den größten Einfluss auf die Emissionen hatte, während Kurzwellenstrahlung und relative Luftfeuchtigkeit die beiden wichtigsten Einflussfaktoren für die Gesamtozonkonzentration waren. Die Arbeit wird in der Zeitschrift veröffentlicht Umweltverschmutzung.

Die Kombination dieser beiden Methoden, um ein tieferes Verständnis der Ursachen der Ozonverschmutzung zu erlangen, sei ein innovativer Ansatz, der in Houston noch nie zuvor ausprobiert worden sei, teilten die Forscher mit.

„Wir nutzen die neuen Technologien grundsätzlich, um die Hauptemissionsquellen in der Gegend von Houston anhand der verschiedenen Arten oder Arten von Schadstoffen zu identifizieren. Es ist wie ein Fingerabdruck: Wenn bestimmte Arten zusammen auftauchen, weist das auf eine bestimmte Verschmutzungsquelle hin“, sagte Delaney Nelson , Doktorand am Department of Earth and Atmospheric Sciences des College of Natural Sciences and Mathematics der UH und Erstautor der Arbeit. „Dann haben wir SHAP genutzt, um zu ermitteln, welche Emissionsquellen die Stadt am stärksten beeinträchtigen und in welchem ​​Ausmaß.“

Die Ozonkonzentrationen in verschiedenen Gebieten können abhängig von mehreren Faktoren variieren, einschließlich der Frage, ob es sich bei einem Gebiet um ein städtisches, ländliches oder industrielles Gebiet handelt, sowie von den atmosphärischen Bedingungen. Houston ist einzigartig, weil es alle diese Gebiete umfasst und über ein warmes, feuchtes Klima verfügt, das die Bildung von Ozon anzieht. Ozon, ein Gas, das aus drei Sauerstoffmolekülen besteht, entsteht durch photochemische Reaktionen zwischen stickstoffbasierten Verbindungen und flüchtigen organischen Verbindungen (VOCs) – das sind die beiden Verbindungen, die das atmosphärische Wissenschaftsteam des UH für die Studie verfolgt hat.

Die stickstoffbasierten Verbindungen stammen im Wesentlichen aus Fahrzeugabgasen, die VOCs sind jedoch schwerer zu bestimmen.

„Angesichts des Ausmaßes, in dem VOCs zur Ozonbildung beitragen, ist es wichtig zu erfahren, woher diese Chemikalien kommen und welche Einflussfaktoren sie haben“, sagte Yunsoo Choi, korrespondierender Autor und Professor für Atmosphärenchemie, KI-Deep-Learning und Luftqualitätsmodellierung Satellitenfernerkundung. „Sobald wir die spezifischen Emissionsquellen und -faktoren kennen, können wir gezielte Strategien zur Emissionsreduzierung entwickeln, die wiederum das Ozon in der Luft reduzieren und sie für alle gesünder machen.“

Die Forscher nutzten mehrjährige VOC-Messdaten der Überwachungsstationen der Texas Commission on Environmental Quality (TCEQ) in einem Industriegebiet und einem städtischen Gebiet. Der Standort Lynchburg Ferry wurde als repräsentativ für Houstons Industriesektor ausgewählt, da er auf einer Halbinsel liegt, die in den Houston Ship Channel, einen der verkehrsreichsten Seehäfen der Welt, mündet. Und der Bahnhof Milby Park wurde als typisches städtisches Gebiet ausgewählt, da er südöstlich der Innenstadt liegt und von Wohn- und Gewerbegebieten umgeben ist.

Der zweistufige Ansatz des Teams mit Modellierung und Analyse zeigte einen chemisch eindeutigen Unterschied zwischen dem Schiffskanalgebiet und dem städtischen Standort. Darüber hinaus wirkten sich die chemischen Emissionen nicht nur auf den allgemeinen Standort des Schiffskanals aus, sondern auch auf Gebiete vor dem Wind.

Sowohl Nelson als auch Choi sind begeistert, dass sich ihr innovativer Ansatz bei der Identifizierung von Emissionsquellen und Faktoren, die die Ozonkonzentration beeinflussen, als effizient und genau erwiesen hat.

„Die Umweltverschmutzung ist ein kritisches Problem in Houston, wo es im Sommer extrem hohe Hitze und eine hohe Ozonkonzentration gibt“, sagte Choi. „Die Art der Erkenntnisse, die wir gewonnen haben, sind sehr nützliche Informationen für die lokale Gemeinschaft, um wirksame Richtlinien zu entwickeln. Deshalb haben wir unsere Zeit, Mühe und unser technologisches Fachwissen in dieses Projekt gesteckt.“

Er ist bestrebt, die Zwei-Schritte-Methode auch auf andere Bereiche anzuwenden. „Austin, San Antonio und Dallas haben alle unterschiedliche Eigenschaften, daher erwarte ich, dass auch die VOC-Quellen unterschiedlich sein werden“, sagte Choi. „Die Identifizierung von VOC-Quellen in verschiedenen Städten ist sehr wichtig, da jede Stadt ihre eigene Strategie zur Bekämpfung der Umweltverschmutzung haben sollte.“

Nelson, der in Houston zu Hause ist, ist froh, dass sie mit „H-town“ angefangen haben. Sie kann sich jedoch vorstellen, ihre Forschung weiter auszuweiten, um ländliche Gebiete mit städtischen Gebieten zu vergleichen, eine landesweite Studie durchzuführen und dann landesweit zu arbeiten – von Staat zu Staat.

„Das alles ist ein riesiges Rätsel und ich liebe es, Rätsel zu lösen“, sagte sie.