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1.
《河北北方学院学报(自然科学版)》2016,(3)
目的基于蚌埠市空气污染问题现状,调查蚌埠市市区各类空气污染物浓度,分析蚌埠市空气质量主要污染源及其分布情况。方法在空气质量监测局网站上,查找到蚌埠市近几个月内的空气质量指数与6类常见大气污染物的浓度数据,使用相关性分析、多元线性回归等方法,分别构建相关性分析模型、多元线性回归模型、主因素分析等模型,使用MATLAB、EVIEWS软件进行编程,给出定量计算过程和计算结果,分析其结果代表的意义。结果空气质量指数AQI与6个基本监测指标SO2、NO2、PM10、PM2.5、O3和CO的相关系数分别为0.913 3,0.312 8,0.637 3,0.989 9,0.436,0.065;监测淮上区政府、百货大楼、二水厂、工人疗养院、蚌埠学院及高新区6个监测站的PM2.5浓度变化数据。监测结果为百货大楼,淮上区政府两地PM2.5浓度最高,向周边地区有递减的趋势;蚌埠市一天中PM2.5浓度值多在傍晚达到峰值,且在一年中冬季污染最为严重。结论蚌埠市空气质量指数影响因素主要为PM2.5,而PM2.5与CO之间相关关系较显著,蚌埠市人们的乘车出行对蚌埠市污染物浓度的影响最为显著。且冬季PM2.5含量相对春季、夏季较高。由此,控制人们日常生活中燃料燃烧和机动车尾气的排放可以有效地改善本区域的空气质量。 相似文献
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通过建立高斯烟雨扩散模型并采用多元线性回归等数学方法,进一步探索产生雾霾的主要因素PM2.5的形成、扩散过程以及与风速之间的关系。以武汉市和西安市2013年AQI监测数据为基础,得到空气中PM2.5与其他污染物之间的相关性。预测了西安市某一区域PM2.5浓度骤增并持续数小时的情况下,污染严重和相对安全的区域。为研究空气中PM2.5成因、监测和治理提供了一定的理论依据。 相似文献
3.
《东北林业大学学报》2015,(11)
以哈尔滨市环保局公布的2014年1—2月份市区内空气质量指数(AQI)实时监测数据为基础,每日对监测数据进行收集整理,得到了AQI的实时值以及PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2质量浓度和臭氧1 h质量浓度(O3(1 h))、臭氧8 h质量浓度(O3(8 h));运用相关性分析、主成分回归分析及通径分析方法,分析各空气污染物对AQI的影响程度。结果表明:AQI与PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2呈显著正相关,AQI与O3(1 h)、O3(8 h)呈显著负相关;空气污染物间存在严重的多重共线性。根据相关性分析结果,建立AQI与空气污染物的主成分回归模型,模型通过检验。通径分析结果表明:PM2.5对AQI的直接作用及总作用,均最大;PM2.5通过CO对AQI的间接作用,均大于其他污染物通过CO对AQI的间接作用;PM2.5对AQI的变化,起到了决定性的影响作用。 相似文献
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以森林覆盖率及其他空气污染物(PM10、CO、NO2、SO2、O38 h)和气象因素(气压、相对湿度、光照数、气温、风速)为研究指标,以黑龙江省13个市(区)为对象,应用3 a数据、依据面板数据模型分析PM2.5与森林覆盖率及其他空气污染物和气象因素之间的关系。结果表明:森林覆盖率较高城市的PM2.5质量浓度,低于森林覆盖率较低城市的PM2.5质量浓度。森林覆盖率是阻滞PM2.5质量浓度增高最主要的因素,其他空气污染物是导致PM2.5质量浓度升高的根本原因,气象因素对PM2.5质量浓度变化所起的作用较小。 相似文献
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《山东农业大学学报(自然科学版)》2021,(2)
参与空气质量评价的主要污染物为细颗粒物PM2.5,大气中PM2.5不仅影响气候和空气质量,而且严重危害人体健康。PM2.5等细颗粒物是大气中主要污染物之一,PM2.5对正处于发育期的学生危害极大,因此良好的教室内空气品质对学生的健康成长有着重要的意义,而教室通风方式对室内PM2.5的质量浓度分布有着直接关联。为探究郑州学校教室内PM2.5浓度长期变化及其影响因素,本研究运用I/O值和线性回归分析法,对2018～2019年均教室内PM2.5浓度网格化数据进行分析。并结合河南省郑州市某中学教室进行了实测,以探求自然通风与新风系统两种不同的通风方式对室内PM2.5浓度的影响。 相似文献
6.
《黑龙江农业科学》2018,(9)
为解决近些年我国大气环境污染日益突出的问题,对全国大气污染物的空间分布信息进行了研究。基于GIS软件的地统计分析模块克里金插值对全国各主要城市2014年5月31日至6月3日的SO_2、CO、NO_2、O_3、PM2.5、PM10共6项主要污染物质的原始数据进行空间插值,从而绘制出环境空气质量综合指数等级分布图,进而对全国大气污染物的空间分布信息做了宏观分析。结果表明:导致大气污染的首要污染物是PM2.5和PM10,通过变异系数、平均值、方差等统计指标计算分析可知,测点数据与克里金空间插值数据之间存在较高的相关性。我国空气污染较严重的是河北省、山东省以及西北地区内一线城市,空气质量较好的是海南省、广东省、福建省以及浙江省地区,为今后全国区域的空气污染物分析提供参考。 相似文献
7.
霾天气是近年来备受关注的天气现象,辽宁省近几年霾天气现象时有发生,造成空气污染程度日益加重,大气能见度水平越来越差,加强对霾天气形成发展机制的研究具有十分重要的理论和实践意义。为研究辽宁地区霾污染天气的成因,以2015年11月6～10日辽宁地区发生的一次大范围霾天气过程为例,综合利用环境监测数据、卫星遥感监测资料、常规气象观测资料和探空资料,结合HYSPLIT4模型后向轨迹模式,分析此次大范围霾天气过程中的污染来源、污染气体的输送方向和路径、环境和气象要素的变化以及霾天气的形成发展机制。分析结果表明:黑龙江、吉林地区大范围秸秆焚烧产生的气体污染物(CO、NO2)和颗粒物(PM2.5、PM10)是本次辽宁地区霾天气过程的主要污染来源,后向轨迹分析表明污染物在偏北风作用下吹向辽宁地区。霾天气发生期间,辽宁地区受弱高空槽控制、近地面存在深厚逆温层、地面受稳定低压天气系统控制、大气层结稳定、近地面风速小,维持在2m·s-1、相对湿度大,使污染物垂直和水平扩散能力受到抑制,污染物在辽宁地区不断积聚。加上辽宁地区大范围弱降水过程使空气湿度变大,相对湿度保持在80%以上,污染物吸湿增长,加重了空气污染程度。同时,对霾天气期间6种污染物和3种气象要素与能见度的相关性分析结果表明,颗粒污染物(PM2.5、PM10)和气体污染物(CO、NO2)浓度与能见度呈现显著相关,在气象要素中,相对湿度与能见度相关性最高。说明颗粒物浓度升高、相对湿度增大是导致此次大范围重霾污染过程能见度大幅下降的重要原因。 相似文献
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为了探索空气污染的主要因素，对空气污染监测指标PM2.5与AQI中其他监测指标进行相关性分析, 得到PM2.5与SO2、NO2、CO呈正相关, 与O3和温度呈负相关, 同时利用多元回归模型得到PM2.5与主因子的数量关系, 给西安市PM2.5防控提供参考意见. 相似文献
9.
利用滁州市2015年1月至2017年5月逐日大气污染物数据及对应的气象观测资料,分析滁州市空气污染状况及其与气象要素的关系并建立基于气象要素的空气质量预报模型。结果表明,该地区空气污染物以细颗粒物PM2.5为主,主要出现在冬、春季,其次为O_3,主要出现在夏季;该地区出现中度以上污染时,上游西北来向的污染输送起重要作用,风速、降水与空气质量指数(AQI)及各类污染物浓度呈显著负相关,气温与PM10、PM2.5、NO_2、CO呈显著负相关,与O_3呈显著正相关,日照时数和相对湿度与颗粒物PM10、PM2.5浓度呈显著正相关;基于气象要素的预报模型对AQI及PM2.5、PM10和O_3的浓度预测效果优良,能满足日常的业务需求,对NO2的预报效果相对较差,标准化平均误差(NME)超过了30%,且对NO_2浓度有一定程度高估。 相似文献
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分析了石家庄市2015年全年空气质量监测点位所统计的PM2.5和PM10浓度数据的时空分布特征,并研究了PM2.5和PM10浓度与风速、降水量、气温、气压等气象因子以及社会经济之间的相关程度。结果表明,石家庄市PM2.5、PM10在时间上具有周期性演变规律,主要集中在秋冬季节,在空间上具有分布不均衡的现象;影响PM2.5、PM10时空分布规律的因素包括自然气象和社会经济两大因素,气象要素是雾霾集聚、转移与扩散的重要影响因子,而社会经济要素是影响石家庄市雾霾频发的根本性原因。因此,治理雾霾的根本在于能源结构的调整。 相似文献
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河北南部空气污染特征及其气象条件分析 总被引：1，自引：0，他引：1
在一定条件下,空气污染物浓度除与污染源排放程度有关外,也受气象条件影响。文章以河北省南部城市邯郸为研究对象,采用邯郸市环境监测站质量浓度资料及同期气象资料,利用统计方法,结合邯郸市空气污染物时空变化特征,对空气污染及其气象条件影响进行分析。结果表明,邯郸市的空气质量总体以轻度污染为主,空气质量指数AQI和空气污染物SO2、NO2、NO、PM10、PM2.5质量浓度变化趋势一致,均为秋冬季污染严重,O3变化情况与之相反,夏季严重;邯郸市空气质量指数AQI有一个高值中心、一个低值中心,刮东南风时不利于污染物扩散,污染最大;降水和适量的风对空气污染物有明显的扩散稀释作用,但均有一个临界值;气温与AQI呈负相关。 相似文献
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目的以AQI为衡量标准的城市空气数据,建立新的分析方法对数据真实性进行判别。方法以北京市为研究对象,搜集得到1月10日前后20d的AQI指数与5种污染物浓度数据,即细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO),借助SPSS软件分别进行回归分析,得到2个回归方程式,然后建立基于指示变量的多元回归比较模型,对2个方程式偏回归系数和常数项进行比较。结果 2个空气数据回归方程的偏回归系数检验结果为:F_1=0.05,F0.05(5.8)=3.69,F_1F0.05(df1,df2),偏回归系数无显著性差异;常数项的检验结果为:F_2=0.89,F0.05(5.12)=3.11,F_2F0.05(df1,df2),常数项也无显著性差异。可以看出北京1月1日到1月20日的空气质量数据不存在造假情况。结论造成空气质量数据产生不真实性的原因主要有2个:主观性的数据统计错误和非主观性的数据统计错误。因此可以从改革政府考核方面的硬性要求、建立支持环境大数据发展的组织结构和改善空气质量这3个方面来避免城市空气数据造假情况。 相似文献
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霾污染是颗粒物和气体污染物导致的可察觉到的能见度降低的天气污染现象,主要为PM2.5污染,水溶性阳离子是PM2.5的主要成分。为了探讨霾与非霾期间PM2.5水溶性阳离子污染特征,对上海市的PM2.5颗粒物连续采样1个月,利用离子色谱分析了K+、Na+、NH+4、Ca2+、Mg2+5种水溶性阳离子。结果表明,上海市霾天气期间PM2.5的日均质量浓度(103.03μg/m3)是非霾天气日均质量浓度(37.64μg/m3)的2.74倍,Na+、NH+4、Ca2+、Mg2+和K+的质量浓度分别为6.28、1.74、1.42、0.20和0.23μg/m3,PM2.5中水溶性阳离子组分占PM2.5质量浓度的20%左右。对大气气溶胶污染物、水溶性阳离子及气象因素相关性进行分析显示各污染物之间的相关性存在显著差异,其中NOX、NO和CO,SO2和NO2,Na+和CO,Mg2+和CO、NOX,可能存在共同来源。霾动态变化过程分析表明,水溶性阳离子浓度在霾与非霾天气时发生较大变化,Na+、Ca2+和Mg2+是霾天气的主要污染阳离子。 相似文献
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台州市环境空气质量与气象条件分析及神经网络预报 总被引：1，自引：0，他引：1
首先对浙江台州市近3年空气污染物PM10、SO2和NO2浓度的时间分布进行统计分析,并分析气象条件包括气压、相对湿度（高空露点温度）、气温、风速和大气稳定性等变化与空气污染物浓度扩散的相关关系,得到与污染物浓度相关的几个因子,用多元回归法和径向基神经网络（RBF）进行建模,并对2003年9-10月进行试报,取得较好效果,可作为台州市环境空气污染日平均浓度预报的参考手段。 相似文献
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当前,随着生态文明建设的深入实践,人们的环保意识不断提高,空气质量作为判别环境好坏的直观标准之一,愈发受到社会关注.该文研究了2016年含山县大气污染物PM2.5的变化特征,对PM2.5数据进行统计分析,分析含山县PM2.5的污染水平,然后重点探究了PM2.5质量浓度日数据与气象要素气压、气温、湿度、降水量、风速的相关性.结果表明:含山县1月、2月、3月、12月的PM2.5污染较为严重,PM2.5日平均质量浓度与气压正相关,与气温、湿度、降水量、风速负相关.该文结论可以为当地通过气象要素的变化分析预测空气质量提供参考依据. 相似文献
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为明确济南市大气污染物在春节期间的变化特点,利用2014—2016年济南市16个国控监测站数据,以济南市天桥区、历下区、市中区、槐荫区、历城区5区作为研究对象,对春节期间的PM_(2.5)、PM_(10)等6项污染物浓度时空变化特征进行分析。研究结果表明,受气象因素及相关政策影响,不同年份、不同污染物在春节期间的平均浓度逐日变化特征并不相同。且烟花爆竹燃放对PM2.5、PM_(10)、SO_2逐时变化特征影响较大,对NO_2、CO影响较小。与其他污染物相比,O_3变化较独特。在空间分布规律方面,PM2.5、PM_(10)及SO_2表现较为一致,NO_2分布具有一定对称性。CO呈现南北高,中部低的分布特点。O_3则呈现西北及东南高,东北及西南处低的特征。综合考虑6项污染物日均浓度,可将16个监测站总体分为4类。 相似文献