Simulation of Air Pollution in Kyiv Caused by Wildfires in the Fall of 2024

І. Ковалець; С. Коваль; С. Майстренко; Р. Синкевич; К. Хурцилава

doi:10.15407/scine22.01.032

Автор(и)

І. Ковалець Інститут проблем математичних машин та систем Національної академії наук України https://orcid.org/0000-0002-5553-3299
С. Коваль Інститут проблем математичних машин та систем Національної академії наук України https://orcid.org/0000-0002-9266-0676
С. Майстренко Інститут проблем математичних машин та систем Національної академії наук України https://orcid.org/0000-0002-1316-9732
Р. Синкевич Інститут проблем математичних машин та систем Національної академії наук України https://orcid.org/0000-0003-2839-2723
К. Хурцилава Інститут проблем математичних машин та систем Національної академії наук України https://orcid.org/0000-0002-1833-5808

DOI:

https://doi.org/10.15407/scine22.01.032

Ключові слова:

забруднення повітря, атмосферне перенесення, лісові пожежі, MODIS, RODOS, PM2.5

Анотація

Вступ. Забруднення повітря у Києві часто спричинено лісовими пожежами за межами міста, хоча їхній вплив не завжди легко розпізнати.
Проблематика. Кількісний аналіз та прогнозування забруднення повітря після лісових пожеж вимагає
оцінки рівня викидів, яку можна отримати з супутникових даних, таких як дані MODIS.
Мета. Впровадити методологію оцінки забруднення повітря після лісових пожеж шляхом поєднання
доступних параметризацій викидів забруднюючих речовин із сучасними моделями атмосферного переносу та перевірити її на основі вимірювань, зібраних під час реального епізоду забруднення повітря в Києві у вересні 2024 року.
Матеріали й методи. Використано дані MODIS щодо пожеж та методи їх обробки, застосовано модуль
атмосферного розсіювання системи RODOS, дані чисельного прогнозування погоди системи WRF-Україна,
дані вимірювань забруднення повітря PM2.5 у Києві. Застосовано лагранжові методи моделювання дисперсії атмосферних забруднень.
Результати. Розроблено метод оцінки швидкості викидів шляхом поєднання параметризації викидів
твердих частинок з одного детектування MODIS з методами оцінки інтегральної за часом радіаційної
енергії пожежі. Отримані оцінки викидів було використано для моделювання забруднення повітря PM2.5 у Києві під час реального епізоду забруднення повітря 20 вересня 2024 року. Час прибуття хмари та часові ряди концентрацій PM2.5 успішно розраховані та узгоджувалися з вимірами. Середня 24-годин на концентрація PM2.5, міцностні лісовими пожежами в різних частинах Києва, коливалася від 11,6 до 34,7 мкг/м³, що перевищує нормативне гранично допустиме значення 25 мкг/м³.
Висновки. Запропоновану методику можна використовувати для оперативного прогнозування забруднення повітря, пов’язаного з лісовими пожежами, та для аналізу історичних епізодів забруднення повітря
щодо кількісної оцінки ролі лісових пожеж у таких подіях

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Residents of the left-bank part of Kiev suffer from the stench at night. KyivVlada 13.09.2019. URL: https://kyivvlada. com.ua/news/zhiteli-levoberezhnoj-chasti-kieva-zadyhayutsya-ot-voni-po-nocham/ (Last accessed: 07.06.2025).

Smoke in Kyiv: is there a danger, and how long this will continue? Hromadske, 17.04.2020. URL: https:// hromadske.ua/posts/dim-u-kiyevi-chi-ye-nebezpeka-i-skilki-ce-trivatime (Last accessed: 07.06.2025).

Temporary deterioration of air quality in Kyiv: it is recommended to refrain from airing the room and limit prolonged stay outdoors. Kyiv City Administration, 20.09.2024. URL: https://kyivcity.gov.ua/news/u_kiyevi_ timchasove_pogirshennya_stanu_povitrya/ (Last accessed: 07.06.2025).

Gulevets, D., Zaporozhets, A., Isaienko, V., Babikova, K. (2021). Research of Chemical and Physical Pollution in Kyiv City. In: Environmental Control for Ensuring Cities Safety. Lecture Notes in Intelligent Transportation and Infrastructure. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-66710-8_3

Popov, O. Iatsyshyn, A., Kovach, V., Artemchuk, V., Kameneva, I., Taraduda, D., Sobyna, V., …, Yatsyshyn, T. (2020). Risk Assessment for the Population of Kyiv, Ukraine as a Result of Atmospheric Air Pollution. Journal of Health and Pollution 10(25), 200303. https://doi.org/10.5696/2156-9614-10.25.200303

Baró, R., Maurer, C., Brioude, J., Arnold, D., Hirtl, M. (2021). The Environmental Effects of the April 2020 Wildfires and the Cs-137 Re-Suspension in the Chernobyl Exclusion Zone: A Multi-Hazard Threat. Atmosphere, 12(4), 467. https://doi.org/10.3390/atmos12040467

Savenets, M., Osadchyi, V., Oreshchenko, A., Pysarenko, L. (2020). Air quality changes in Ukraine during the April 2020 wildfire event. Geographica Pannonica, 24(4), 271—284. https://doi.org/10.5937/gp24-27436

Kovalets, I. V., Khalchenkov, O. V., Nochvai, V. I. (2020). Pilot study with complex simulation of atmospheric pollution in Kyiv. Mathematical machines and systems, 1, 61—72. https://doi.org/10.34121/1028-9763-2020-1-61-72

Boychenko, S., Karamushka, V., Kuchma, T., Nazarova, O. (2025). Military Actions and Climate Change as Drivers of Wildfires in Northern Regions of Ukraine in 2022—2023. IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci., 1474, 012002. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1474/1/012002

Giglio, L., Schroeder, W., Hall, J., Justice, C. (2021). MODIS collection 6 and collection 6.1 active fire product user’s guide Version 1.0. MODIS Active Fire and Burned Area Products — User’s Guides. URL: https://modisfire.umd.edu/guides.html (Last accessed: 07.06.2025).

Henderson, S. B., Burkholder, B., Jackson, P. L., Brauer, M., Ichoku C. (2008). Use of MODIS products to simplify and evaluate a forest fire plume dispersion model for PM10 exposure assessment. Atmospheric Environment, 42(36) 8524—8532. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2008.05.008

Ellicott, E., Vermote, E., Giglio, L., Roberts, G. (2009). Estimating biomass consumed from fire using MODIS FRE. Geophys. Res. Lett., 36, L13401. https://doi.org/10.1029/2009GL038581.

Vermote, E., Ellicott, E., Dubovik, O., Lapyonok, T., Chin, M., Giglio, L., Roberts, G. J. (2009). An approach to estimate global biomass burning emissions of organic and black carbon from MODIS fire radiative power. J. Geophys. Res., 114, D18205. https://doi.org/10.1029/2008JD011188.

JRODOS — Decision Support Systems. Karlsruhe Institute of Technology. URL: https://www.ites.kit.edu/ english/294.php (Last accessed: 07.06.2025).

Talerko, M., Kovalets, I., Lev, T., Igarashi, Y., Romanenko, O. (2021). Simulation study of the radionuclide atmospheric transport after wildland fires in the Chernobyl Exclusion Zone in April 2020. Atmospheric Pollution Research, 12(3) 193—204. https://doi.org/10.1016/j.apr.2021.01.010.

Kovalets, I. V., Khalchenkov, O. V., Polonsky, O. O. (2019). Using the WRF-Ukraine system for forecasting agrometeorological conditions. Mathematical machines and systems, 1, 36—48.

Stephens, S. L., Martin, R. E., Clinton, N. E. (2007). Prehistoric fire area and emissions from California’s forests, woodlands, shrublands, and grasslands. Forest Ecology and Management, 251(3), 205—216. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2007.06.005

Schweizer, D., Cisneros, R., Buhler, M. (2019). Coarse and Fine Particulate Matter Components of Wildland Fire Smoke at Devils Postpile National Monument, California, USA. Aerosol Air Qual. Res., 19, 1463—1470. https://doi.org/10.4209/aaqr.2019.04.0219

EU air quality standards. An official site of the European Union. URL: https://environment.ec.europa.eu/topics/ air/air-quality/eu-air-quality-standards_en (Last accessed: 07.06.2025).