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相似文献
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1.
利用2014—2018年近地面观测PM2.5质量浓度数据、MODIS 10 km气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)数据、ERA5再分析气象数据和DEM(Digital Elevation Model)数据,分别构建估算东北地区PM2.5质量浓度的多元线性回归模型(Multiple Linear Regression, MLR)、线性混合效应模型(Linear Mixed Effects Model, LME)和随机森林模型(Random Forest, RF),利用十折交叉验证方法对3个模型进行精度评价。根据最优模型估算2009—2018年东北地区逐日PM2.5质量浓度,结果表明:(1) 3种模型模拟的PM2.5质量浓度与地面实测值间的相关系数R2排序为RF>LME>MLR,RF模型整体精度最高。(2)不同季节、月份的RF模型模拟PM2.5质量浓度与地面实测值间的R2均高于0.93,通过R...  相似文献   

2.
顾吉林  汤宏山  刘淼  耿杨  于月  陶涛 《地理科学》2019,39(3):516-523
分别对2015年6~12月和2016年6~12月大连地区的大气污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3的浓度数据进行数据统计分析,基于ENVI软件平台利用MODIS数据反演大连地区的气溶胶光学厚度,通过回归建模研究气溶胶光学厚度与大连地区10个地面监测站点的大气污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3的浓度数据的相关性。回归建模以气溶胶光学厚度(AOD)为自变量,以大气污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3为因变量,在SPSS软件中分别选取线性、对数、三次、乘幂、指数5种函数类型进行研究,通过对比回归模型的拟合优度R2,选择最优拟合模型,探讨利用遥感数据反演气溶胶光学厚度监测大气污染的相关性。结果表明:气溶胶光学厚度与NO2、PM2.5和PM10的最优拟合模型均为三次模型,其拟合优度R2分别是0.685、0.801和0.845;与O3和SO2的最优拟合模型为指数模型,其R2为0.367和0.482;与CO的最优拟合模型为对数模型,其拟合优度R2为0.810。该结果为分析大气气溶胶污染来源以及治理提供了数据。  相似文献   

3.
沙尘天气过程对中国北方城市空气质量的影响   总被引:5,自引:3,他引:2  
2014年4月23-25日中国北方地区经历了一次大范围的强沙尘天气过程.利用13个城市的空气质量和气象数据结合后向轨迹模式和MODIS deep-blue气溶胶光学厚度数据,研究沙尘天气过程对中国北方城市空气质量的影响,特别是对PM2.5质量浓度的贡献。结果表明:来源于塔克拉玛干沙漠及其周边地区的沙尘途经甘肃西北部和内蒙古中西部的沙漠区进而影响下游城市。MODIS deep-blue气溶胶光学厚度的空间分布能够较好地反映出沙尘的水平运动特征。沙尘天气过程可以使中国北方城市PM2.5和PM10质量浓度分别增加7.5%~1 141.2%和344.0%~2 562.1%,可以有效地降低SO2、NO2和CO气体污染物的浓度,而对O3的浓度影响较小。银川、大同和库尔勒沙尘天气过程期间平均SO2、NO2和CO浓度较非沙尘天气过程期间降低最明显,分别降低约80.0%、78.7%和62.1%。  相似文献   

4.
利用多源卫星数据、空气质量数据和再分析资料ERA-Interim分析了2018年春季中国北方一次沙尘天气过程中沙尘气溶胶的光学特性及垂直结构、沙尘天气对颗粒物浓度及空气质量的影响及其机制。结果表明:(1)2018年3月27-30日中国北方地区气溶胶光学厚度、吸收性气溶胶光学厚度和气溶胶指数分别大于0.4、0.035和1.0。沙尘气溶胶主要分布在地面至8 km的范围内,且体积退偏比大部分在0.06~0.4,色比0.6~1.2。(2)各城市颗粒物浓度在一定程度上均受到沙尘天气的影响。3月27-28日,PM2.5和PM10的平均值分别是国家一级标准的4.1倍和4.3倍。29-30日,PM2.5和PM10的平均值分别是国家一级标准的3.5倍和3.4倍。28日河北张家口PM10/PM2.5达4 d之最,最大比值为10.9。(3)低层贝加尔湖高压南压对内蒙古西南部及河西走廊地区的起沙有重要影响,河套地区地面气旋和低层切变是造成华北西部起沙的关键因素,鄂海地区高压脊和东北地区地面的低压系统有利于东北地区的起沙。  相似文献   

5.
利用2011年秋冬季榆林大气成分站黑碳浓度、颗粒物质量浓度、大气能见度、地面气象资料,计算边界层高度、气溶胶吸收系数、大气消光系数,导出单次散射反照率,并对其进行分析讨论。结果表明:(1) 榆林秋冬季平均黑碳浓度为2.6 μg·m-3。(2)黑碳占颗粒物质量浓度PM1.0比值为10.6%,黑碳与颗粒物质量浓度PM1.0、PM2.5、PM10相关系数分别为0.91、0.91、0.72。(3)黑碳浓度受边界层高度影响,沙漠风场对黑碳的堆积输送起主导作用。(4) 榆林地区气溶胶吸收系数与大气消光系数比值为16.8%。(5)单次散射反照率平均值为0.72。  相似文献   

6.
基于HYSPLIT模型和2019年9月至2020年8月喀什地区大气颗粒物逐时数据,利用聚类分析、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹法(CWT)分析喀什地区四季PM10传输路径与潜在源区,揭示研究期间喀什地区不同季节PM10的潜在源分布及其贡献水平。结果表明:喀什地区PM10、PM2.5年均值分别为237.3±268.3、89.3±82.3 μg·m-3,大气颗粒物以PM10为主;喀什地区气流输送路径主要来自中亚西风气流,其次是来自中国新疆南部;PM10秋季主要贡献源区分布在中亚部分地区以及中国新疆南部区域,贡献水平为250—450 μg·m-3;冬季主要贡献源区与秋季相似,贡献水平为150—300 μg·m-3;春季重点贡献源区主要分布在新疆南部塔克拉玛干沙漠区域,贡献水平为250—500 μg·m-3;夏季主要贡献源区与春季相似,贡献水平为150—250 μg·m-3。喀什地区重点防范应是塔克拉玛干沙漠沙尘气溶胶的影响,其次是中亚西风气流携带的大气颗粒物远距离输送。  相似文献   

7.
王祎頔  王真祥 《干旱区地理》2018,41(5):1088-1096
对上海市2012-2016年PM2.5质量浓度、气象因素数据资料进行整理统计,通过定性分析与定量计算相结合的方法,揭示近年来上海市PM2.5浓度的变化特征及其污染状况;采用相关性分析,从温度、气压、相对湿度、风向、风速和降水量等方面探讨了PM2.5浓度与气象因素之间的关联性。结果表明:上海市近5 a空气质量主要为优和良,污染天数所占全年比例在减少。PM2.5浓度呈现出夏季低,冬季高的季节特征,而且8月PM2.5浓度最低,处于16~36 μg·m-3;PM2.5的日变化呈现出双峰双谷结构,浓度峰值出现于8~9时和19~20时,且后者浓度更高。气温、气压、相对湿度的阈值分别出现在9.8℃、1 021.6 hPa、83%,最大PM2.5在阈值处出现显著变化;最大PM2.5浓度与累积风速和降水量呈现出对数关系,并且东北风和东南风的累积风速达到350 m·s-1以上时,PM2.5浓度基本减少至35 μg·m-3;降水量越大,PM2.5浓度越低。  相似文献   

8.
利用NCEP再分析资料、逐小时污染物浓度数据、风廓线雷达及地面常规观测资料,对北京2018年3月26—29日一次“先霾后沙”的空气污染过程进行了分析。结果表明:霾污染期间PM2.5峰值浓度为242 μg·m-3,PM2.5/PM10值为0.86。受蒙古气旋影响,PM10浓度出现爆发性增长,增长速率达到912 μg·m-3·h-1,PM2.5/PM10值下降至0.11。霾主要影响时段边界层内以西南风为主,平均通风量为15 907 m2·s-1,大气边界层以稳定的弱上升或下沉运动为主;而沙尘影响时段平均通风量为9 226 m2·s-1,沙尘天气爆发前边界层明显的下沉运动先于地面污染物浓度的变化。基于后向轨迹模式和潜在源贡献分析方法PSCF计算结果,霾影响时段河北中南部、山西中部等地对北京PM2.5贡献较多;而沙尘影响时段,北京地区的PM10主要来源于内蒙古中部和辽宁西部。  相似文献   

9.
基于灰色关联模型对江苏省PM2.5浓度影响因素的分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
贺祥  林振山  刘会玉  齐相贞 《地理学报》2016,71(7):1119-1129
采用克里金插值法分析2014年江苏省PM2.5浓度空间分布特征,运用灰色关联模型计算PM2.5浓度与影响因素间关联度,分析主要影响指标因子与PM2.5浓度空间分布的相互关系。结果显示:① 江苏省PM2.5浓度具有沿海低、内陆高,南部高、北部低的空间分布特征;② PM2.5污染来源指标层的权重值最大(wi = 0.4691),空气质量与气象要素指标层的权重稍大(wi = 0.2866),城市化与产业结构层的权重值最小(wi = 0.2453);③ 在27个指标因子中,与PM2.5浓度关联度为中度的仅有公路客运量、房屋建筑施工面积、园林绿地面积、人口密度等4个指标因子,PM2.5与其余指标因子均呈强度相关联,其中与PM10、O3、降雨量、公路货运总量、地区工业总产值和第二产业占地区生产总值比重等指标的关联度较高;④ PM2.5污染源指标层与PM2.5浓度关联度值较大的城市分别是南京、无锡、常州、南通、泰州市;城市化与产业结构指标层与PM2.5浓度关联度值较大的城市分别是徐州、苏州、盐城、常州市;空气质量与气象要素指标层与PM2.5浓度关联度值较大的城市分别是盐城、扬州、常州、南通市。综合分析可知,影响指标因子关联度值与PM2.5浓度空间分布有较好相关性。研究表明,灰色关联模型可有效分析影响PM2.5浓度的主要因素,能对PM2.5浓度影响指标进行定量分析与评价。  相似文献   

10.
采用2018年敦煌莫高窟第16窟窟内与窟区PM10浓度及气象数据,分析PM10时空分布特征及其影响因素。结果表明:(1)两处监测点PM10浓度主要分布在50 μg·m-3以下,受重污染天气影响较小;春、冬、秋、夏季依次降低,窟区PM10浓度在春、冬季高于窟内,夏、秋季反之。(2)PM10浓度3月最高,9月最低,5—9月窟内月均值高于窟区。PM10污染日数窟内5月最多,而窟区3、5月较多。(3)PM10浓度日变化曲线在春季和秋季呈“双峰”型,夏季和冬季呈“单峰”型。(4)在半封闭环境的洞窟内,沙尘暴发生前后,PM10浓度达到极值及恢复至原来水平的时间均滞后于窟区。(5)在不同季节PM10浓度与气温、风速和降水呈负相关。除秋季外,PM10浓度与相对湿度、气压呈正相关。(6)窟区全年主风向为ESE,在冬春两季,此风向PM10浓度最高,PM10主要来自三危山前的戈壁滩、干涸的大泉河河道以及窟前裸露的地表积尘。  相似文献   

11.
基于WRF-IWEMS耦合模型对2016年3月1~9日发生在蒙古高原的强沙尘天气过程进行数值模拟,着重模拟了尘源、粉尘传播路径以及粉尘扩散过程中浓度变化和影响范围,并采用卫星影像、站点监测数据与模型结果进行对比分析。结果表明:此次风沙天气过程的尘源分布在新疆哈密地区、阿拉善高原、中蒙边境戈壁地区以及浑善达克沙地部分地区,粉尘自源区分别沿河西走廊、贺兰山区、张家口等地扩散至华北和京津地区。蒙古高原土壤风蚀可使华北地区来自自然源的大气颗粒物PM10、PM2.5浓度分别达到1 000 μg·m-3、200 μg·m-3以上,还可使华北地区大气颗粒物浓度高于200 μg·m-3的天气持续48 h以上。  相似文献   

12.
乌鲁木齐大气颗粒物的时空分布规律   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
依据峡口城市乌鲁木齐市2013-2016年6个环境监测站逐时的6类污染物数据,分析大气污染物的时空分布规律。总体来看,乌鲁木齐市以颗粒物污染为主,即PM10、PM2.5污染严重。从季节上来看,乌鲁木齐污染物浓度大多冬季高、夏季低,春秋季次之。春、夏、秋、冬PM2.5的浓度依次为59.8、40.5、67.8、139.6 μg·m-3,而PM10则是148.6、119.7、146.4、209.4 μg·m-3,粗细粒子浓度在春秋季的细微变化凸显在春季沙尘天气的影响。从日变化方面来看,污染物多呈现为双峰型结构。PM10、PM2.5春夏秋3个季节都是在子夜1:00时浓度最高,9:00~10:00时次之,但是冬季日最高值则出现在17:00时左右,次峰值出现在21:00~22:00时。从空间分布来看,颗粒物浓度总体上是中心城区低、四周高的分布格局;从PM2.5浓度占PM10浓度比重分析来看,冬季比重最高,达70%,以城区及城北最为明显,达73%,日变化分布则主要集中在下午至夜间,且冬季比重达71%。  相似文献   

13.
针对区域大气污染物排放量与空气质量在时空分布上存在不完全协同、匹配的现象,论文选择SO2、NOX、PM2.5、CO和VOCs作为大气污染物指标,选择气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth, AOD)表征颗粒物环境空气质量,以武汉市为例,综合应用耦合模型和空间错位指数模型研究2类指标之间的空间非协同耦合规律。主要结论如下:① 武汉市大气污染物排放量与颗粒物空气质量具有不同空间分布特征,大气污染物排放量呈现由城市中心城区向远城区递减的趋势,其中SO2、PM2.5和VOCs的排放具有明显的中心聚集现象,而NOX和CO聚集现象不显著,且与道路分布明显相关;AOD分布具有明显的空间差异性,总体上呈由西北向东南依次递减的趋势。② 武汉市大气污染物排放与颗粒物空气质量的空间非协同耦合规律:越靠近城市中心城区,空间协同耦合现象越显著,空间错位现象越弱;越远离主城区,空间非协同耦合现象越显著,空间错位现象越显著;SO2排放量与AOD在武汉市远城区的空间错位指数均大于0.7,且耦合度指数小于0.3,呈现较强的非协同耦合特征,NOX、VOCs、PM2.5的排放量与AOD在武汉中心城区的空间错位指数均小于0.5,且耦合度指数大于0.5,协同耦合现象较为显著。③ 基于时空非协同耦合分析城市大气环境污染治理建议:针对污染物与AOD空间错位不显著的城市中心城区,以本地减排治理为主;针对污染物与AOD空间错位显著的远城区,应在污染溯源分析的基础上进行区域协调综合治理。  相似文献   

14.
在塔里木盆地东北部库尔勒市大气颗粒物逐时数据(2015年1月至2020年12月)污染特征分析的基础上,利用HYSPLIT模型、聚类分析、潜在源贡献因子分析(PSCF)、浓度权重轨迹分析(CWT)分析不同季节库尔勒市颗粒物传输路径与潜在源区,揭示研究期间库尔勒市不同季节大气颗粒物的潜在源分布及其贡献水平。结果表明:2015—2020年库尔勒市PM_(2.5)、PM_(10)年均值分别为47.7±20.0、162.2±102.4μg·m^(-3),超过国家年均值二级浓度限值132%、36.3%,PM_(10)为主要污染物;颗粒物季节变化呈现冬春高、夏秋低的变化特征;PM_(2.5)/PM_(10)值春季最低(0.29),冬季最高(0.47),PM_(2.5)/PM_(10)值整体呈下降趋势;气流输送路径主要来自西风短气流,其次为吐鲁番盆地的东灌气流;塔里木盆地全年四季都是库尔勒市颗粒物的主要贡献源区,颗粒物浓度贡献水平春冬季较高,夏秋季较低。  相似文献   

15.
利用2017—2019年中天山北坡城市群(乌鲁木齐市、昌吉市、石河子市、五家渠市)逐时大气污染物监测数据及气象数据,分析了大气污染物年内变化和污染天气类型特征。结果表明:(1) 中天山北坡4座城市6类大气污染物中PM2.5超标日数最多(年均94~104 d),年均浓度介于64~73 μg·m-3,且五家渠市>乌鲁木齐市>石河子市>昌吉市。采暖期PM2.5浓度在100~118 μg·m-3之间,是非采暖期的4.00~5.00倍,靠近山前地带的城市PM2.5浓度日变化大体呈现“双峰双谷型”。(2) 4座城市污染天气类型主要分为静稳型、沙尘型和特殊型,其中静稳型占86.2%~93.6%、沙尘型占5.8%~13.2%。静稳型污染天气多出现在冬季,沙尘型主要出现在春、秋季节。静稳型污染天气中Ⅴ-Ⅵ级污染级别占比45.8%~56.6%,沙尘型污染天气中Ⅴ-Ⅵ级污染级别占比14.9%~29.4%。(3) 静稳型和沙尘型污染天气下PM2.5和PM10浓度都存在显著的线性相关,前者PM10浓度是PM2.5的1.26倍,而后者达3.16倍,此倍数可以作为区分静稳型和沙尘型污染天气的判据。  相似文献   

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