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基于2015—2016年东北三省36个主要城市PM2.5浓度数据以及同期大气氧化物数据,运用克里金插值法及相关性分析法,对PM2.5的时空分布特征及与其他大气氧化物的相关性进行分析.结果表明:2016年较2015年PM2.5浓度显著降低,下降了17.83％;PM2.5浓度由高到低的季节依次是冬季、秋季、春季和夏季,浓度分别为64.31、49.44、39.57、28.09μg·m-3;PM2.5月均浓度呈U形分布,最大值出现在11月,最小值出现在8月.分地区来看,PM2.5空间分布整体呈南高北低状态,黑龙江省的年均PM2.5浓度明显低于另外两省.PM2.5与CO、SO2、NO2浓度均为极显著正相关,表明CO、SO2、NO2对PM2.5浓度有显著影响. 相似文献
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大气污染一直是影响人们生活质量的主要因素之一,针对山东省临沂市2018—2019年空气质量情况,采用小波变换DB5(Daubechies 5)的尺度系数A4对临沂市的细颗粒物(Fine Particulate Matter,PM2.5)浓度、天顶总延迟量(Zenith Total Delay,ZTD)、大气可降水量(Precipitable Water Vapar,PWV)和NO2浓度进行分解与重构,然后利用多元线性回归方法建立适合临沂地区的雾霾天气下短时预报模型,重构后的PM2.5浓度与NO2浓度相关系数、PM2.5与PWV相关系数较原始序列分别提高了20.46％,25.48％,重构后的模型决定系数R2、F检验、F检验对应的P值,剩余平方和S2较原始模型分别提高了29.86％,18.89％,0,72.72％.因此建立临沂地区雾霾天气下短时PM2.5预报模型可以有效地进行PM2.5监测,对雾霾治理提供一定的技术支持. 相似文献
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PM2.5导致大气能见度下降,造成雾霾天气.本文基于2016年四川省89个空气质量监测站的PM2.5数据,对2016年四川省PM2.5浓度时空分布特征进行研究分析.结果表明,2016年四川省PM2.5浓度空间分布呈现出西北部PM2.5浓度较低、空气质量较好,东南部PM2.5浓度较高、空气质量较差的趋势;时间分布呈现夏季PM2.5浓度较低、空气质量较好,冬季PM2.5浓度较高、空气质量较差的趋势,从而得出四川省PM2.5浓度时间和空间分布规律及分布图. 相似文献
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基于GIS的武汉市AQI时空分布规律研究 总被引：2，自引：0，他引：2
以武汉市2013-01-01~2013-06-30期间的10个环境空气质量自动监测站的AQI监测数据为基础,运用GIS空间分析工具,采用反距离加权插值法(IDW)获得武汉市各月AQI空间分布图。并将AQI监测数据与监测站其他6项空气污染物监测指标数据进行相关性分析。结果表明,2013年上半年武汉市AQI具有明显的时空分布特征,1~6月AQI总体呈逐渐下降趋势,中心城区AQI高值面积逐渐缩小,北部AQI高于南部地区。各项污染指标对于AQI的相关程度依次是PM2.5、CO、SO2、NO2、PM10、O3。 相似文献
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NO2是主要的大气痕量气体, 对流层NO2垂直柱密度分布图已经用于诸如污染排放和污染物分布的科学应用研究。就NO2柱浓度的卫星差分光谱吸收反演算法(DOAS)进行了评述, 包括误差分析、验证和发展趋势。对DOAS算法中的主要技术环节进行了详细的阐述, 如ring效应算法、平流层NO2浓度算法和大气质量因子(AMF)问题。论文描述了影响卫星反演NO2浓度, 如云、NO2廓线的先验数据和气溶胶等不确定性因素。针对NO2反演应用需求提出了今后应该加强的内容, 如进一步加强NO2算法研究、发展空气质量探测的静止卫星、重视基于地基多轴被动DOAS和机载平台成像DAOS观测对卫星反演结果的验证。 相似文献
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社会经济的发展伴随而来的环境污染问题日渐得到人们的重视.针对中南地区4省1区(河南省、湖北省、湖南省、广东省和广西壮族自治区)春节期间PM2.5的变化情况,结合该区域所属及其相邻探空站获取的大气可降水量PWV数据以及气象监测站获取的风速数据,通过反距离加权插值得到中南4省1区春节期间的PWV和风速值,综合考虑CO、SO2、O3和NO2等大气污染物以及PWV、风速和DEM高程值建立该地区春节期间的地理加权回归(GWR)、地理加权回归克里金(GWRK)以及地理加权回归规则样条(GWRCRS)插值模型,并运用3种模型对中南地区4省1区2017、2018年春节假期期间进行PM2.5浓度估算.研究结果显示,GWRK和GWRCRS模型的估算效果较GWR模型更优,而GWRCRS模型估算精度最高,对中南地区4省1区春节期间的PM2.5监测预警具有一定的实用性参考价值. 相似文献
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细颗粒物（PM2.5）即粒径小于2.5μm的可吸入颗粒物[1],是当今中国城市大气污染的首要污染物。本研究以北京市为例,选取北京市2010年至2012年三年内采暖期与非采暖期两个不同时期的细颗粒物（PM0.3,PM0.5,PM1）实测数据,及同时期北京市患呼吸系统疾病人数数据,运用地统计的空间分析方法,对获取数据进行空间化及插值研究。通过偏相关分析法对北京市细颗粒物浓度与患呼吸系统疾病人数数据进行相关分析。得出以下主要结论：①细颗粒物的空间变化明显,2010年、2011年及2012年细颗粒物浓度整体呈上升趋势,2012年三种粒径细颗粒物浓度整体高于2010年与2011年。②不同粒径的细颗粒物,对呼吸疾病的影响程度不同：在0.3μm,0.5μm与1μm三种粒径的细颗粒物中,PM1对呼吸系统疾病影响最大,偏相关系数达到0.785。 相似文献
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利用国际GNSS服务（International GNSS Service,IGS）提供的对流层天顶延迟（zenith path delay,ZPD）产品,研究其与雾霾的相关性,并探究了造成雾霾的“元凶”——悬浮颗粒物与气压、温度和湿度的变化关系。首先,研究了中国境内4个IGS站30 d的日平均ZPD与量化评定雾霾的空气质量指数（air quality index,AQI）的变化趋势,发现二者基本同步增大（减小）。内陆3个站点的相关系数绝对值均大于0.5,说明ZPD与表征雾霾的AQI有着较强的相关关系,雾霾对对流层延迟产生影响。其次,对1 h采样率的北京房山空气质量分指数（individual air quality index,IAQI）与ZPD进行分析,二者的变化趋势基本一致,其中PM2.5、PM10、AQI与ZPD的相关系数分别为0.504 2、0.539 1和0.555 4。同时,当AQI达到300以上重度污染时,会对ZPD产生5 cm以上差值的显著影响。最后,利用IGS的M文件探究了北京房山各IAQI与气压、温度、湿度24 h变化,一天中IAQI、气压、湿度均呈“U”变化趋势,而温度则呈现倒“U”变化,说明雾霾的形成与气压、温度、湿度相关,并利用逐步线性回归给出了概略模型。 相似文献
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复杂背景下被动FTIS定量遥感污染云团光谱 总被引：5，自引：0，他引：5
本文提出复杂背景下定量遥感污染云团光谱的算法。利用被动傅里叶变换红外光谱仪（ＦＴＩＳ）遥测目标气体和背景光谱数据及最小平方误差拟合方法,成功地解决了探测目标气体柱数密度和目标气体等效辐射温度。该处理方法不仅可用于特定污染云团的定量处理,而且可用于多种污染地区如发电厂、机场、城市交叉路口、垃圾处理站等对ＣＯ,ＣＯ２,ＮＯ,ＮＯ２,Ｎ２Ｏ,ＮＨ３,ＣＨ４,ＳＯ２,Ｈ２Ｏ,ＨＣＩ和ＨＣＨＯ等气体浓度的监测。最后,详细讨论了用该算法对模拟剂的处理结果。 相似文献
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近年来,随着城市的发展,空气污染日益严重。目前,我国城市空气质量监测主要依靠空气质量监测站,但监测站数量有限,并且空气质量在一个城市的不同区域会出现较大起伏,单一利用监测站不易发现城市所有位置的空气质量起伏变化。对此,利用带有地理位置信息的新浪微博数据,分析空气污染相关主题微博与空气质量监测站点空气质量指数（air quality index,AQI）数据的相关性,建立两者间的函数关联,提出了一种建立城市空气质量趋势面的方法。实验结果表明,该方法不仅能定性地表现出城市不同区域的相对空气质量,也可定量、细粒度地展示城市空气质量情况。 相似文献
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ABSTRACTThe automated classification of ambient air pollutants is an important task in air pollution hazard assessment and life quality research. In the current study, machine learning (ML) algorithms are used to identify the inter-correlation between dominant air pollution index (API) for PM10 percentile values and other major air pollutants in order to detect the vital pollutants’ clusters in ambient monitoring data around the study area. Two air quality stations, CA0016 and CA0054, were selected for this research due to their strategic locations. Non-linear RPart and Tree model of Decision Tree (DT) algorithm within the R programming environment were adopted for classification analysis. The pollutants’ respective significance to PM10 occurrence was evaluated using Random forest (RF) of DT algorithms and K means polar cluster function identified and grouped similar features, and also detected vital clusters in ambient monitoring data around the industrial areas. Results show increase in the number of clusters did not significantly alter results. PM10 generally shows a reduction in trend, especially in SW direction and an overall minimal reduction in the pollutants’ concentration in all directions is observed (less than 1). Fluctuations were observed in the behaviors of CO and NOx during the day while NOx displayed relative stability. Results also show that a direct and positive linear relationship exists between the PM10 (target pollutant) and CO, SO2, which suggests that these pollutants originate from the same sources. A semi-linear relationship is observed between the PM10 and others (O3 and NOx) while humidity shows a negative linearity with PM10. We conclude that most of the major pollutants show a positive trend toward the industrial areas in both stations while tra?c emissions dominate this site (CA0016) for CO and NOx. Potential applications of nuggets of information derived from these results in reducing air pollution and ensuring sustainability within the city are also discussed. Results from this study are expected to provide valuable information to decision makers to implement viable strategies capable of mitigating air pollution effects. 相似文献
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无人机三维空气质量监测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对现有空气监测缺乏污染垂直分布特征的观测及数据采集覆盖范围有限的问题,该文提出了用无人驾驶飞机搭载微型空气质量检测器监测大气污染的方法,首先分析了传统地面监测站的缺点,并阐述了监测设备的构成;然后从无人驾驶飞机大气污染空间采样方案、污染物数据的准确性及可靠性校正、大气污染时空规律几个方面做了研究;最后选择浙江省临安市青山湖街道、上海奉贤区等地区进行了试验。研究结果能有效补充地面监测站的数据缺失,揭示PM2.5、O3等大气污染物的垂直分布、垂直扩散及区域性输送特征,为空气污染预警和防控对策机制的制定提供重要技术依据。 相似文献
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为了进一步揭示雾霾与对流层延迟相关性的细部特征,基于小波相干算法构建雾霾与天顶对流层延迟（zenith tropospheric delay,ZTD）相关性分析的新方法,有效地分析了雾霾与ZTD相关性的时频空间分布特征及成因。首先,通过分析IGS（internet GNSS service）北京站2014-2017年每个月的ZTD与量化评定雾霾的空气质量指数（air quality index,AQI）的相关系数,发现两者在月尺度上相关系数绝对值大于0.4的比率占29.17%,宏观上显示了两者具有相关性。其次,采用小波相干的方法分析了北京2014-2017年期间年度ZTD与AQI的相关性,发现ZTD与AQI在一定的时频域上具有很强的相关性,并且通过了95%置信度检验。最后,由北京、长春部分时域的ZTD与AQI相关性分析可知,北京3月份ZTD与AQI总体上呈现正相关,并且AQI与温度、气压、湿度和风速具有较好的相关性;在研究时域内秸秆燃烧加剧了北京、长春的雾霾,进而影响对流层延迟。 相似文献
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PM2.5浓度时空演化特征分析有助于大气污染的现状和发展认知，但PM2.5浓度监测积累时间较短，且受到排放强度和气象因素的影响，因此可融合全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）天顶可降水量（precipitable water vapor，PWV）、风速和大气污染物构建PM2.5浓度模型。以河北省为例，首先分别开展PM2.5浓度与大气污染物、GNSS PWV及风速的相关性分析；然后将大气污染物、GNSSPWV和风速作为输入，PM2.5浓度作为输出，利用逆传播（back propagation，BP）神经网络分别构建城市PM2.5浓度模型和区域PM2.5浓度模型；最后进行PM2.5浓度模型可靠性检验。将模型预测值与PM2.5浓度实测值比较发现，预测PM2.5浓度等级准确率高，相对误差较低。该模型可用于区域PM2.5浓度时空演化特征分析。 相似文献
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针对土地利用/覆盖（land-use and land-cover,LULC）方式是否影响城市空气污染空间分异特征形成的问题,利用遥感技术和景观生态学方法分别获取长株潭城市群核心城区LULC及其景观格局,绘制空气污染物浓度与气象影响因子空间分异图,引入地理探测器定量分析土地因子在融合气象要素前后对NO2、PM10、O3、PM2.5浓度空间分布差异的贡献强度。结果表明,建设用地面积比例越高,林地越低,NO2、PM2.5浓度越高,O3越低。非建设用地区域,污染物浓度随着土地景观格局破碎度、多样性指数值增大而升高,建设用地区域反之。LULC和土地景观格局的复合因子贡献力（P0.03~0.28）高于两者任意单独因子贡献力（P:0.01~0.11）,融合气象要素后,LULC对空气污染物空间分异特征形成的因子贡献力（P:0.18~0.53）显著增强。 相似文献