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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 359 毫秒
1.
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   

2.
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   

3.
秋季毛竹林空气颗粒物浓度与气象因子相关性分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
城市森林内空气悬浮颗粒物浓度的状况直接反映城市森林对空气颗粒物的净化功能,城市森林空气质量的好坏关系到人们的身体健康状况,本研究对秋季福州旗山森林公园的毛竹林内空气颗粒物浓度日变化进行了监测。结果表明,毛竹林内颗粒物浓度总体日变化趋势呈"W"形,即15:00和19:00出现2个高峰、9:00和17:00出现2个低谷;不同粒径颗粒物浓度日变化均无显著差异,细颗粒物浓度的日变化不及粗颗粒物浓度的日变化敏感,且出现高峰的时间较粗颗粒物滞后;林内颗粒物主要由PM10和PM2.5组成,且PM10与PM2.5的变化趋势受颗粒物浓度的变化的影响较大;气象因子和天气条件对颗粒物浓度(特别是粗颗粒物)的影响较大,颗粒物的浓度与相对湿度成正相关关系,与温度、风速、光照等均成负相关关系。  相似文献   

4.
目的探究空气中PM2.5形成方式、传播途径及模式。方法首先以蚌埠市为例,参考相关资料,使用相关性分析,分析各因素与PM2.5的相关性和各因素之间的相关性。得到相关结果,对结果进行检验,并使用SPSS得到各因素的系数,判断方程是否为线性,从而得到PM2.5的形成模型。接着通过热传导方程对高斯烟羽模型进行改进,得到空气污染物扩散模型。收集蚌埠市空气数据,对数据进行处理后代入模型,利用MATLAB进行求解,得到蚌埠市PM2.5的分布情况。结果从PM2.5的形成模型结果,得到了二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)和一氧化碳(CO)等是在一定环境条件下形成PM2.5前的主要气态物体。推导出空气污染物扩散模型,得到PM2.5的扩散方式,在通过对空气污染物扩散模型求解后,得出蚌埠市空气监测点每天空气中PM2.5的分布情况。结论空气中PM2.5由各因素综合影响形成。改进后的空气污染物扩散模型更好地模拟了PM2.5的扩散方式,得到的具体结果说明了模型的可行性和实用性。  相似文献   

5.
城市森林内空气悬浮颗粒物浓度的状况直接反应城市森林对空气颗粒物的净化功能,城市森林空气质量的好坏关系到人们的身体健康状况.本文以福州旗山森林公园内竹林为例,对其内秋季空气颗粒物浓度日变化进行了观测,结果表明:①竹林内4种粒径颗粒物浓度日变化曲线均呈“W”形,15:00和19:00出现全天的两个高峰;9:00和17:00出现全天的两个低谷.②方差分析显示:不同粒径颗粒物浓度日变化均没有显著性差异.细颗粒物浓度的日变化不如粗颗粒物浓度的日变化敏感,且出现高峰期的时间较粗颗粒物滞后.③从不同粒径颗粒物所占的比例来看:颗粒物主要由PM10和PM2.5组成;并且PM10与PM2.5的变化趋势受颗粒物浓度的变化影响较大.④气象因素和天气条件对颗粒物浓度(特别是粗颗粒物浓度)的影响较大;颗粒物浓度与相对湿度呈正相关,与温度、风速、光照均呈负相关.  相似文献   

6.
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   

7.
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   

8.
[目的]研究城区空气负氧离子的日变化及其与环境、气象因子的相关性.[方法]以浙江省丽水城区为研究地,使用KEC-900负氧离子测试仪连续测试空气负氧离子浓度,并与环境、气象因子进行相关性分析.[结果]城区空气负氧离子浓度日变化呈双峰型,峰值出现在05:00和20:00;负氧离子浓度(Y)与环境因子AQI(置)、PM2.5、PM1、SO2极显著相关,与气象因子的气压(孔)极显著相关;预测模型Y=-0.729 1X1-30.396 3X2 +31 624.92.[结论]该研究可为城市环境建设和居民生活提供科学依据.  相似文献   

9.
夏季3种生境森林内空气颗粒物变化特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究不同生境类型城市森林内空气颗粒物的变化特征及其影响因素,为休闲保健型城市森林的营造提供理论依据。于2015年夏季对深圳园山山麓(SL)、河谷(HG)和山脊(SJ)3种典型生境类型城市森林内的空气颗粒物(TSP、PM10、PM2.5、PM1)进行昼夜24h监测,并同步观测气象因子,分析3种森林内颗粒物质量浓度的变化规律及影响因素。结果表明:1)深圳园山3种生境城市森林内TSP、PM10质量浓度日均值都达到二类环境功能区质量要求,其中HG、SJ的TSP质量浓度甚至达到一类环境功能区质量要求(120μg/m3);PM2.5质量浓度日均值都达到一类环境功能区质量要求(35μg/m3)。2)不同生境林地内各粒径颗粒物质量浓度存在差异,4种粒径颗粒物日均质量浓度在SJ均为最低(分别为85.51、58.82、14.29、5.13μg/m3);TSP、PM10质量浓度在SL最高(分别为162.19、95.39μg/m3);PM2.5、PM1质量浓度在HG最高(分别为21.76、8.29μg/m3)。3)3种林地内4种粒径颗粒物质量浓度总体表现为白天低、夜间高的特点,高峰出现在01:00—07:00,低谷出现于11:00—15:00。4)3种林地间相对湿度、风速、气压等气象因子存在差异;林内4种粒径颗粒物质量浓度与温度、风速表现为显著负相关,与相对湿度呈显著正相关,颗粒物质量浓度变化受多种气象因子共同影响。基于上述研究认为,深圳园山3种生境类型城市森林均为人们提供了一个相对健康的森林游憩环境,人们在11:00—15:00进行森林游憩最为适宜。   相似文献   

10.
选择森林植被盖度存在明显差异的信阳市中心城区-近郊区-远郊区分别设立监测点开展大气颗粒物污染同步定位观测,比较分析了3个监测点TSP、PM10、PM2.5和PM1等4种粒径颗粒物质量浓度日变化和季节变化特征及其影响因素。结果表明,3个监测点4种颗粒物质量浓度日变化特征基本一致,峰值和最低值出现的时间基本同步。上午颗粒物污染比下午严重。3个监测点的颗粒物污染均表现为夏季最轻,秋季次之,冬季污染最严重。森林植被具有强大的削减PM2.5等颗粒物污染的功能,监测点颗粒物质量浓度与森林植被盖度呈负相关。在日变化和季节变化中,森林植被盖度最高的生态站监测点4种颗粒物质量浓度均明显低于其他2个监测点;同样,森林植被盖度较高的浉河景观带监测点4种颗粒物质量浓度均明显低于缺林少绿的体彩广场监测点。影响颗粒物污染的主要气象因子是气温和气压。PM2.5等4种颗粒物质量浓度与日均气温均呈极显著负相关,与日均气压均呈极显著正相关。  相似文献   

11.
对北京市2007年10月至2011年6月的大气PM2.5质量浓度进行了分析。结果表明:春季、冬季的PM2.5质量浓度高于夏季、秋季,其中2008年8~9月和2009年8月的浓度较低。气象条件(如沙尘暴)是造成春季PM2.5浓度高的主要原因,燃煤取暖是造成冬季浓度高的主要原因。对于环境空气质量标准(GB3095─2012)中的PM2.5标准值,若采取北京奥运期间的空气质量保障措施,则北京以及其他城市的PM2.5达标是可以实现的。  相似文献   

12.
冯万富    申明海    单燕祥    沈新志  张建设    李月凤   《西北林学院学报》2022,37(3):37-44
利用鸡公山林区环境空气质量监测站2019年监测数据,对PM2.5污染及与气象因子在全年时尺度上的变化和关系进行系统的研究分析。结果表明:1) 林区PM2.5年均质量浓度为34.48 μg·m-3。2)降水对PM2.5污染具有显著的去除作用。3)全年PM2.5时均质量浓度与对应的气温、气压、空气湿度和风速4个气象因子间存在极显著的多元线性回归关系,且单气象因子对PM2.5时均质量浓度值的影响均达到极显著水平(P<0.01)。4) 在时尺度上,各单气象因子与PM2.5质量浓度间的回归模型精度较低。为此,采取各单气象因子的等值点、小梯度递增与对应的PM2.5质量浓度值域一并平均后再回归,显著提高了两者间的回归精度,更适于通过单气象因子估算PM2.5质量浓度。研究结果揭示了林区PM2.5污染特征,可为区域大气污染联防联治和景区森林旅游资源开发提供参考。  相似文献   

13.
利用2013~2014年武汉市空气质量指数和气象要素因子,分析了武汉市环境空气质量分布特征以及气象要素因子对空气质量的影响。结果表明,武汉市空气质量严重污染天气占全年的4%;近10年(2005~2014年)武汉市PM10、SO2污染物浓度逐年下降,首要污染物以细颗粒物为主。武汉市空气质量变化与气温、低云量、平均风速、降水量等气象因子相关性最好,均呈明显的负相关性。利用数理统计方法,选用与空气质量指数相关性较好的气象因子制作逐日空气质量指数多元回归预测方程,可结合气象预报产品及时制作空气质量预报。  相似文献   

14.
开展城市绿地滞尘效应研究对指导城市绿地建设具有重要科学意义。为了研究城市交通主干道周边绿地的滞尘效应,以太原市森林公园西侧紧邻滨河东路南北长600 m,东西宽100 m的针叶混交林带为研究对象,在林带最西侧与道路交界处设对照点(0 m),由西向东垂直于路面在林带内分别设置20、40、60、80 m 4个监测点,用中流量大气PM2.5采样器(100 L/min)在各点对PM2.5进行日间采样,分析林带内PM2.5浓度的变化特征并计算林带对PM2.5的净化效率。结果表明:1)林带宽度影响其对大气PM2.5的净化效率,从20~60 m的净化效率逐渐提高,80 m处略低于60 m;2)林带对局部空气PM2.5净化效率与区域空气质量呈负相关,当空气质量为优良时,林带可以有效地降低局部PM2.5,当空气质量为中重度污染时,林带20~40 m宽处会聚集较高浓度的PM2.5;3)林带内分时段净化效率显示,9:30-11:00的净化效率最低,12:30-17:00净化效率较高,且15:30-17:00林内PM2.5质量浓度最低,提示该时段适宜市民在公园内活动。  相似文献   

15.
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   

16.
为研究上海市不同地区的PM_(2.5)污染水平,选取徐汇上师大(市区)和浦东川沙(郊区)两个监测点的PM_(2.5)为研究对象,分析其变化特征及与空气中的PM_(10),CO,NO_2,SO_2和O_3间的相关性.结果表明:(1)PM_(2.5)与PM_(10)由于存在形态和成因相似而具有很强的相关性;(2)在季节分布上,夏秋季颗粒物浓度低,冬春两季颗粒物浓度高,春季颗粒物浓度低于冬季.PM_(2.5)与PM_(10)在不同季节表现不同,颗粒物的粒径分布特征在一定程度上与监测点周边的污染源及气象因素有关.(3)市区和郊区的PM_(2.5)和PM_(10)浓度都呈双峰性变化,PM_(2.5)与PM_(10)日变化存在相似性.(4)通过逐步回归建立PM_(2.5)的回归模型,结果表明空气中的PM_(2.5)浓度的变化会受到其他污染物的共同作用,不同区域对PM_(2.5)浓度变化贡献大的污染物也有不同.  相似文献   

17.
林分参数提取及与大气颗粒物分布关系   总被引:1,自引:0,他引:1  
选取北京市奥林匹克森林公园紧邻五环道路的人工林作为实验样地,利用三维激光扫描系统获取林分的点云数据,分别通过体元模拟法和鱼眼图像的方法精确提取样地内树木的树冠体积和叶面积指数.采集获取样地的大气颗粒物浓度数据以及气象因子等数据,从林分空间结构参数的角度来分析林分空间结构对大气颗粒物的滞留能力.结果表明,对于大粒径颗粒物(2.5~100μm),不同季节时期的林分对其浓度影响为:夏季春季冬季.树冠体积和叶面积指数随季节的变化与大气颗粒物在林分中扩散的浓度变化量存在很大相关性.当树冠体积和叶面积指数变化率大时,林分对大气颗粒物的吸滞量相应增大,反之亦成立.  相似文献   

18.
陈宗娇 《安徽农业科学》2014,(3):862-863,889
[目的]研究冬季供暖对沈阳市不同功能区4种大气污染物浓度的影响。[方法]根据沈阳市2013年全年11个监测点位的PM10、PM2.5、SO2、NO2实时监测数据,分析4种污染物浓度的月变化规律,并应用主成分分析方法对供暖期和非供暖期该市6类功能区4种污染物对各功能区的影响进行分析。[结果]污染物PM10、PM2.5、SO2的浓度受供暖影响月变化明显,NO2的浓度受供暖及降水的双重影响月变化规律与其他3种污染物有较大不同;供暖期工业区各类污染物浓度最高,商业交通居民混合区供暖期和非供暖期各类污染物浓度均较高,供暖期农村和风景名胜区较其他点位污染物浓度最低;农村、商业交通居民混合区点位NO2浓度最高。[结论]该研究可为进一步调控与治理沈阳市大气污染提供理论支撑。  相似文献   

19.
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   

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