Published January 1, 2020
| Version v1
Publication
Open
The Contribution of Large-scale Atmospheric Patterns to PM10 Pollution: The New Saharan Oscillation Index
- 1. Direction de la Météorologie Nationale
- 2. University of Hassan II Casablanca
Description
PM10, an urban air pollutant that originates from both natural and anthropogenic sources (desert dust and industrial and traffic emissions), reduces visibility and threatens human health, particularly in large cities. Casablanca, which exhibits the highest urbanization rate and population density in Morocco, possesses a concentration of industrial units as well as a large vehicle fleet. Marrakech, another of the most populated cities in the country, has also witnessed an increased rate of motorization during the recent years. The primary objective of this study was to evaluate the relationship between the atmospheric circulation and the PM10 concentrations in Casablanca and Marrakech (based on daily measurements from 2013 to 2016). First, we assessed the correlations between the concentrations and the climate indexes (the North Atlantic Oscillation [NAO] and the Mediterranean Oscillation [MO]). Then, we characterized the contribution of large-scale atmospheric patterns related to extreme PM10 events. Finally, we created the Saharan Oscillation Index (SaOI), a climate index for characterizing the oscillation in the country's southern desert, between the Saharan depression and the Azores High, and calculated its time series. Our results elucidate the relationship between the MO and the average PM10 concentrations, demonstrating that particulate pollution in the study area is partly induced by a northeasterly to southwesterly continental flow that is triggered by the Saharan trough and influenced by the high-pressure area in the north. The significant statistical correlations, mainly found in winter, confirm the relationships between the Saharan Oscillation Index, the average PM10 concentrations and the MO and NAO indexes—and thus the applicability of the SaOI—during this season.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
PM10، وهو ملوث للهواء في المناطق الحضرية ينبع من مصادر طبيعية وبشرية (غبار الصحراء والانبعاثات الصناعية والمرورية)، ويقلل من الرؤية ويهدد صحة الإنسان، لا سيما في المدن الكبيرة. تمتلك الدار البيضاء، التي تظهر أعلى معدل تحضر وكثافة سكانية في المغرب، تركيزًا للوحدات الصناعية بالإضافة إلى أسطول كبير من المركبات. كما شهدت مراكش، وهي مدينة أخرى من أكثر المدن اكتظاظًا بالسكان في البلاد، زيادة في معدل استخدام السيارات خلال السنوات الأخيرة. كان الهدف الأساسي من هذه الدراسة هو تقييم العلاقة بين الدوران الجوي وتركيزات PM10 في الدار البيضاء ومراكش (بناءً على القياسات اليومية من 2013 إلى 2016). أولاً، قمنا بتقييم الارتباطات بين التركيزات ومؤشرات المناخ (تذبذب شمال الأطلسي [NAO] وتذبذب البحر الأبيض المتوسط [MO]). بعد ذلك، وصفنا مساهمة أنماط الغلاف الجوي واسعة النطاق المتعلقة بأحداث PM10 المتطرفة. أخيرًا، أنشأنا مؤشر التذبذب الصحراوي (SaOI)، وهو مؤشر مناخي لتوصيف التذبذب في الصحراء الجنوبية للبلاد، بين الكساد الصحراوي وارتفاع جزر الأزور، وحساب سلسلته الزمنية. توضح نتائجنا العلاقة بين MO ومتوسط تركيزات PM10، مما يدل على أن تلوث الجسيمات في منطقة الدراسة ناجم جزئيًا عن تدفق قاري من الشمال الشرقي إلى الجنوب الغربي ينجم عن الحوض الصحراوي ويتأثر بمنطقة الضغط العالي في الشمال. تؤكد الارتباطات الإحصائية المهمة، الموجودة أساسًا في فصل الشتاء، العلاقات بين مؤشر التذبذب الصحراوي ومتوسط تركيزات PM10 ومؤشرات MO و NAO - وبالتالي قابلية تطبيق SaOI - خلال هذا الموسم.Translated Description (French)
Les PM10, un polluant de l'air urbain qui provient à la fois de sources naturelles et anthropiques (poussières du désert et émissions industrielles et de la circulation), réduit la visibilité et menace la santé humaine, en particulier dans les grandes villes. Casablanca, qui présente le taux d'urbanisation et la densité de population les plus élevés du Maroc, possède une concentration d'unités industrielles ainsi qu'une grande flotte de véhicules. Marrakech, une autre des villes les plus peuplées du pays, a également connu une augmentation du taux de motorisation au cours des dernières années. L'objectif principal de cette étude était d'évaluer la relation entre la circulation atmosphérique et les concentrations de PM10 à Casablanca et à Marrakech (sur la base de mesures quotidiennes de 2013 à 2016). Dans un premier temps, nous avons évalué les corrélations entre les concentrations et les indices climatiques (l'Oscillation Nord Atlantique [NAO] et l'Oscillation Méditerranéenne [MO]). Ensuite, nous avons caractérisé la contribution des modèles atmosphériques à grande échelle liés aux événements extrêmes de PM10. Enfin, nous avons créé le Saharan Oscillation Index (SaOI), un indice climatique permettant de caractériser l'oscillation dans le désert méridional du pays, entre la dépression saharienne et le Haut des Açores, et calculé ses séries temporelles. Nos résultats élucident la relation entre l'OM et les concentrations moyennes de PM10, démontrant que la pollution particulaire dans la zone d'étude est en partie induite par un écoulement continental du nord-est au sud-ouest qui est déclenché par le creux saharien et influencé par la zone de haute pression dans le nord. Les corrélations statistiques significatives, principalement trouvées en hiver, confirment les relations entre l'indice d'oscillation saharien, les concentrations moyennes de PM10 et les indices MO et NAO - et donc l'applicabilité de la SaOI - au cours de cette saison.Translated Description (Spanish)
Las PM10, un contaminante del aire urbano que se origina tanto en fuentes naturales como antropogénicas (polvo del desierto y emisiones industriales y de tráfico), reduce la visibilidad y amenaza la salud humana, particularmente en las grandes ciudades. Casablanca, que exhibe la mayor tasa de urbanización y densidad de población de Marruecos, posee una concentración de unidades industriales, así como una gran flota de vehículos. Marrakech, otra de las ciudades más pobladas del país, también ha sido testigo de un aumento de la tasa de motorización durante los últimos años. El objetivo principal de este estudio fue evaluar la relación entre la circulación atmosférica y las concentraciones de PM10 en Casablanca y Marrakech (basadas en mediciones diarias de 2013 a 2016). En primer lugar, evaluamos las correlaciones entre las concentraciones y los índices climáticos (la Oscilación del Atlántico Norte [Nao] y la Oscilación del Mediterráneo [MO]). Luego, caracterizamos la contribución de patrones atmosféricos a gran escala relacionados con eventos extremos de PM10. Finalmente, creamos el Índice de Oscilación del Sáhara (SaOI), un índice climático para caracterizar la oscilación en el desierto del sur del país, entre la depresión del Sáhara y el Alto de las Azores, y calculamos sus series temporales. Nuestros resultados aclaran la relación entre el MO y las concentraciones medias de PM10, lo que demuestra que la contaminación por partículas en el área de estudio es inducida en parte por un flujo continental de noreste a suroeste desencadenado por la depresión del Sahara e influenciado por el área de alta presión en el norte. Las correlaciones estadísticas significativas, que se encuentran principalmente en invierno, confirman las relaciones entre el Índice de Oscilación del Sáhara, las concentraciones medias de PM10 y los índices MO y Nao, y por lo tanto la aplicabilidad del SaoI, durante esta temporada.Files
aaqr-19-08-oa-0401.pdf.pdf
Files
(3.9 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:9da1d5af29a6aaa43f26e2cef02abc37
|
3.9 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- مساهمة أنماط الغلاف الجوي واسعة النطاق في تلوث PM10: مؤشر التذبذب الصحراوي الجديد
- Translated title (French)
- La contribution des modèles atmosphériques à grande échelle à la pollution par les PM10 : le nouvel indice d'oscillation saharien
- Translated title (Spanish)
- The Contribution of Large-scale Atmospheric Patterns to PM10 Pollution: The New Saharan Oscillation Index (La contribución de los patrones atmosféricos a gran escala a la contaminación por PM10:
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W3003527942
- DOI
- 10.4209/aaqr.2019.08.0401
References
- https://openalex.org/W102279446
- https://openalex.org/W1973593979
- https://openalex.org/W1983687356
- https://openalex.org/W1986841582
- https://openalex.org/W2005751867
- https://openalex.org/W2018764772
- https://openalex.org/W2023868953
- https://openalex.org/W2039080280
- https://openalex.org/W2041445247
- https://openalex.org/W2070378086
- https://openalex.org/W2089868495
- https://openalex.org/W2178955519
- https://openalex.org/W2354577268
- https://openalex.org/W2473594084
- https://openalex.org/W2492982082
- https://openalex.org/W2521484897
- https://openalex.org/W2532890427
- https://openalex.org/W2565573148
- https://openalex.org/W2582289440
- https://openalex.org/W2615972190
- https://openalex.org/W2616345959
- https://openalex.org/W2754270736
- https://openalex.org/W2772544101
- https://openalex.org/W2779973851
- https://openalex.org/W2782511780
- https://openalex.org/W2791026032
- https://openalex.org/W2791270564
- https://openalex.org/W2792883041
- https://openalex.org/W2793187710
- https://openalex.org/W2795780440
- https://openalex.org/W2862357438
- https://openalex.org/W2887709779
- https://openalex.org/W2888761907
- https://openalex.org/W2888969495
- https://openalex.org/W2894152104
- https://openalex.org/W2894476102
- https://openalex.org/W2897375305
- https://openalex.org/W2897956302
- https://openalex.org/W2900595781
- https://openalex.org/W2903857177
- https://openalex.org/W2912831117
- https://openalex.org/W2915921477
- https://openalex.org/W2925908970
- https://openalex.org/W2935263642