環境汚染におけるGIS

環境汚染におけるGISとは、GISの空間補間ツールを使用して土壌や水中の汚染物質をマッピングする際にGISソフトウェアを使用することです。^[1]^[2]^[3] 空間補間により、土壌や水の汚染物質の修復と監視に対するより効率的なアプローチが可能になります。金属やその他の汚染物質による土壌や水の汚染は、工業化以降、世界の多くの地域で大きな環境問題となっています。^[4] その結果、環境機関が土壌汚染サイトの修復、監視、緩和を担当するようになりました。GISは土壌中の金属汚染物質のサイトを監視するために使用され、GIS分析に基づいて、修復と監視の大部分が行われる最もリスクの高いサイトが特定されます。

土壌汚染におけるGIS

重元素による土壌汚染は都市環境で見られ、これは交通機関や産業、および背景レベル（風化による鉱物からの重元素の浸出）に起因すると考えられます。また、最も土壌汚染が進んでいる地域のいくつかは、スロベニア、ボスニア・ヘルツェゴビナ、米国（カリフォルニア州サルファーバンクスーパーファンドサイト）などの鉱山の周辺です。^[4]^[5]^[3] 調査地域では、土壌内の汚染物質の空間関係を分析するためにGISが使用されます。

スロベニアの土壌汚染

スロベニアのイドリヤには、世界で2番目に大きな水銀鉱山があり、土壌粒子表面からの水銀の吸着と土壌の細孔を通した水銀の拡散という表面プロセスによって大気中に大量の水銀が排出されています。^[3] 水銀の排出フラックスを計算するために、水銀排出モデルが開発されました。

lnF _Hg =E _a /(R*T _s )+n*ln[Hg] _s +m+0.003*R _z 式1

ここで、F _Hgは水銀放出フラックス、E _aは活性化エネルギー、R は気体定数、T _sは土壌温度、n および m は定数、[Hg] _sは水銀濃度、0.003* R _{z は}太陽放射を表します。太陽放射は温度に影響を及ぼし、したがって太陽放射は水銀の放出フラックスに影響を及ぼします。^[3] 水銀濃度データが収集されると、GIS 入力用の概略モデルが作成され、デジタル標高モデル (DEM)、衛星土地利用マップ、および EARS データで構成されます。^[3]^[6]^[7]^{[2] ArcGIS 9.3 の地統計ツールの}逆距離加重(IDW) 法を使用して、イドリヤ地域の水銀濃度のラスターモデルが作成されました。^[3]^[2]^[8]^[7]

GISを使用してモデル化されたDRASTICサマリーインデックススコア

特定の水文学的パラメータの下では、一部の帯水層は他の帯水層よりも汚染されやすい。帯水層の汚染に対する脆弱性を計算する際に考慮されるパラメータは、水深（係数 d）、正味涵養量（係数 r）、帯水層媒体（係数 a）、土壌媒体（係数 s）、地形（係数 t）、不飽和帯の影響（係数 i）、透水係数（係数 c）であり、これらを合わせると DRASTIC となる。^[9]^[10]さらに、各パラメータには 1 から 5 の範囲の重み付け係数が関連付けられている。さらに、帯水層評価後の DRASTIC 指数の数値が低いほど、その地域の帯水層汚染のリスクが低くなる。^[9] これら 7 つのパラメータから DRASTIC サマリー指数スコアが導き出され、どの帯水層が他よりも汚染されやすいかが判定される。DRASTIC サマリー指数スコアの重要性は、汚染されやすい地域が表示されることである。その結果、規模に応じて州または地方当局が水供給の汚染を防止または緩和するために必要な措置を講じることになります。GIS を使用して、フロリダ州の 7 つの郡 (ヒルズボロ、ポーク、マナティ、ハーディ、サラソタ、デソト、シャーロット) の地図が作成され、フロリダ帯水層システム、表層帯水層システム、およびその他の岩石帯水層の DRASTIC 概要指数スコアが表示されています。作成された地図は、図 1に示すように、複数のレイヤーが積み重ねられた組み合わせです。

図 1:これは西フロリダの DRASTIC 概要指数です。青色は帯水層の最も脆弱性が低い領域です。赤色は最も脆弱性が高い領域です。

参考文献

^ Demers, MN (2003). 地理情報システムの基礎. John Wiley & Sons, Inc.
^ abc Longley, PA, Goodchild, MF, Maguire, DJ, & Rhind, DW (2005).地理情報システムと科学. John Wiley & Sons Ltd.
^ abcdef Kocman, D., Horvat, M. (2011). Idrija Hg鉱山地域からの非点源水銀排出：GIS水銀排出モデル。環境管理ジャーナル、1–9。
^ ab Jasminka, A., & Robert, S. (2011). ゼニツァの古い冶金地域における化学元素の分布。Geoderma、71–85。
^ Nacht, DM, & al., e. (2004). 北カリフォルニアのサルファーバンク水銀鉱山スーパーファンドサイトにおける大気中水銀排出量と種別。Environmental Science Technology、1977–1983。
^ Lillesand, TM, Kiefer, RW, & Chipman, JW (2008). リモートセンシングと画像解釈. John Wiley & Sons, Inc.
^ ab Demers, MN (2003).地理情報システムの基礎. John Wiley & Sons, Inc.
^ Gorr、WL、Jurland、KS (2008)。 GIS チュートリアル。レッドランズ: ESRI。
^ ab Bukowski, P., Bromek, T., & Augustyniak, I. (2006). DRASTIC システムを使用した上部シレジア炭田の採掘地域における地下水の汚染に対する脆弱性の評価。鉱山水と環境、15–22。
^ 中間帯水層システムの大幅なカバー率。(2002 年 11 月 1 日)。2011 年 4 月 17 日に Florida Geographic Data Library から取得: http://www.fgdl.org/metadataexplorer/explorer.jsp

外部リンク

http://www.usgs.gov/
http://www.fgdl.org/

[1] Demers, MN (2003). 地理情報システムの基礎. John Wiley & Sons, Inc.

[:0-2] Longley, PA, Goodchild, MF, Maguire, DJ, & Rhind, DW (2005).地理情報システムと科学. John Wiley & Sons Ltd.

[:1-3] Kocman, D., Horvat, M. (2011). Idrija Hg鉱山地域からの非点源水銀排出：GIS水銀排出モデル。環境管理ジャーナル、1–9。

[:2-4] Jasminka, A., & Robert, S. (2011). ゼニツァの古い冶金地域における化学元素の分布。Geoderma、71–85。

[5] Nacht, DM, & al., e. (2004). 北カリフォルニアのサルファーバンク水銀鉱山スーパーファンドサイトにおける大気中水銀排出量と種別。Environmental Science Technology、1977–1983。

[6] Lillesand, TM, Kiefer, RW, & Chipman, JW (2008). リモートセンシングと画像解釈. John Wiley & Sons, Inc.

[:3-7] Demers, MN (2003).地理情報システムの基礎. John Wiley & Sons, Inc.

[8] Gorr、WL、Jurland、KS (2008)。 GIS チュートリアル。レッドランズ: ESRI。

[:4-9] Bukowski, P., Bromek, T., & Augustyniak, I. (2006). DRASTIC システムを使用した上部シレジア炭田の採掘地域における地下水の汚染に対する脆弱性の評価。鉱山水と環境、15–22。

[10] 中間帯水層システムの大幅なカバー率。(2002 年 11 月 1 日)。2011 年 4 月 17 日に Florida Geographic Data Library から取得: http://www.fgdl.org/metadataexplorer/explorer.jsp