Hindistan'daki 54 farklı şehirden altı yıl boyunca toplanan günlük PM2.5 konsantrasyon verileri üzerinde yapılan kapsamlı bir analiz, hava kirliliği dinamiklerinde beklenmedik evrensel kalıplar ortaya çıkardı. Çeşitli kentsel ortamlar ve farklı iklim koşullarına rağmen, partiküler madde dalgalanmaları hem dağılım özellikleri hem de zamansal dinamikler açısından şaşırtıcı derecede benzer davranışlar sergiledi.
Araştırmacılar, yavaş eğilimleri ve mevsimsel bileşenleri çıkardıktan sonra, kalan dalgalanmaların yeniden ölçeklendirilmiş olasılık yoğunluk fonksiyonlarının tek bir eğri üzerinde birleştiğini keşfetti. Bu dalgalanmalar, exponansiyel olarak değiştirilmiş Gauss dağılımı ile mükemmel şekilde açıklanabiliyordu.
Tüm şehirlerdeki yeniden ölçeklendirilmiş zaman serileri, benzer oto-korelasyon fonksiyonu azalımları ve kuyruk bölgelerinde benzer 1/f azalımı gösteren güç spektral yoğunlukları gibi güçlü dinamik özellikler sergiledi. Bu bulgular, farklı coğrafi ve çevresel koşullara rağmen, atmosferik partiküler maddenin temel fiziksel süreçlerinin evrensel bir doğaya sahip olduğunu gösteriyor.
Araştırma ekibi, gözlemlenen evrensel özellikleri açıklayan minimal bir stokastik model de geliştirdi. Bu model, gelecekteki hava kalitesi tahminleri ve küresel çapta atmosferik kirlilik modellemesi için yeni olanaklar sunuyor.