2026年サンパウロの空気汚染と大気電場

研究概要

都市部の大気汚染は世界中のメガシティにおける主要な公衆衛生上の課題です。しかし、監視ネットワークは通常、個々の汚染物質種を独立して測定する化学センサーに依存しています。本研究では補完的なアプローチを探求します。大気電場（ポテンシャル勾配（PG）として測定）を、南半球で最大かつ最も汚染されたメガシティの一つであるブラジル、サンパウロにおける人為的大気汚染の電気的指標として活用する方法です。

本研究は、2018年2月から2024年12月までの長期データセットに基づいています。マッケンジー長老派大学の屋上における連続PG測定と、CETESBが運営する近隣の大気質測定局からの6種類の主要汚染物質（CO、NO、NO₂、NOx、SO₂、PM₁₀）の1時間ごとの濃度データを組み合わせています。晴天期間は、地表気象スクリーニングとGOES-16およびGOES-19の衛星画像による雲フィルタリングを組み合わせた2段階の手順で慎重に特定され、PG信号が気象擾乱ではなくエアロゾルや汚染の影響を反映することを保証しています。

分析の結果、電場と大気汚染物質の結合において再現性のある感度階層が明らかになりました。燃焼由来の一次ガス（窒素酸化物NOx、NO、一酸化炭素CO）がPGとの最も強い関連を示し、日別のピアソン相関係数の中央値はr ≈ 0.6のオーダーです。粒子状物質（PM₁₀）はより弱く変動の大きい結合を示します。重要なのは、この関係がレジームに強く依存する点です。PGと汚染物質の結合は、安定した大気条件と弱い換気（典型的には夜間）の下で強まり、日中の対流混合により境界層がよく換気されると顕著に弱まります。

本研究では大規模な排出擾乱の影響も検討しています。車両交通と産業活動が急激に減少した2020年のCOVID-19ロックダウン期間中、晴天時のPGは複数年のベースラインに対して持続的な低下を示し、人為的排出量の減少を示す独立した電気的証拠を提供しました。さらに、ランダムフォレスト回帰に基づく機械学習フレームワークを用いて、都市大気汚染レベルに対するPGの予測能力を検証し、結合のレジーム依存的な性質を確認しました。これらの結果は、大気電場を普遍的な汚染指標としてではなく、都市環境における地表付近の大気質の物理的に根拠のある、レジーム依存的な指標として位置づけるものです。

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