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运用石河子市2015—2020年6种污染物浓度,研究了石河子市近6年空气质量及污染物浓度时间变化特征。结果显示:石河子市近6年空气质量有所改善,首要污染物主要以可吸入颗粒物和臭氧为主,并有明显的采暖期和非采暖期之分。冬季空气质量对全年空气质量优良天数占比为负贡献,各污染物浓度的峰值多出现在白天。分析石河子市相对湿度、气压、温度等气象要素和空气质量指数的相关性,并建立拟合方程,结果显示石河子市除冬季外其他时间最小相对湿度、最低气温和空气质量指数相关性较好,在预报空气质量过程中可重点考虑。 相似文献
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利用2015—2016年全国PM_(2.5)质量浓度站点资料及CCMP(Cross Calibrated Multi-Platform)风场再分析资料,对中国华北、长三角、珠三角以及四川盆地主要城市在PM_(2.5)污染下的近地面风场及其影响进行统计分析。结果表明:(1)近地面风速与PM_(2.5)质量浓度表现为负相关,低风速有利于PM_(2.5)的积累,但是该相关关系并不完全显著,体现出"冬强夏弱"的季节性差异;(2)不同地区PM_(2.5)质量浓度对不同风向的反应不同,华北地区在偏南风主导下PM_(2.5)质量浓度较高,长三角则是在偏西风主导下PM_(2.5)质量浓度较高,而珠三角地区冬季PM_(2.5)质量浓度较高,主导风向为偏北风;(3)通过分析地面散度场发现不同地区主导的污染类型不同,华北地区、长三角以及珠三角污染类型主要为区域性污染,四川盆地主要为局地型污染。 相似文献
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环境空气污染是一种复杂的非线性动态现象,受道路网络上的交通流、气象条件等因素的影响,定量揭示这些因素与空气污染物浓度的变化关系,是空气质量预测与改善的重要基础。以广东省佛山市南海区气象局空气质量监测站点周边1.5 km的半径区域为研究范围,利用改进后的关联规则算法对监测站点不同方位的道路交通流,引入气象条件,定量分析对空气污染物NO2浓度的影响,并通过线性相关分析验证关联规则的结果。(1) 传统的Apriori算法计算效率低,得到的规则多为无效、不可靠。将原算法对数据库多次扫描,改变为对上一频繁K项集的元素进行扫描。并引入新的可靠性衡量指标“提升度”,及加入对关联规则结果的筛选过程。改进后的算法只需扫描数据库一次,新增的两类改进方法使Apriori算法计算效率得到提升,且增强了强关联规则挖掘的可靠性。(2) 从强关联规则得出:影响NO2浓度变化的主要因素是风速、温度和气压,风速和温度与NO2浓度的变化呈负相关,气压与NO2浓度变化呈正相关。(3) 引入道路交通流,结合气象因素对NO2的影响:道路交通流量大且扩散条件好,不会导致污染物迅速上升,具体表现为:当道路交通流量较大时,伴随气压较低、风速较大或者温度较高,NO2浓度处于低浓度等级,置信度较高(90%~100%);而道路交通流小且气象条件差,会导致污染物逐渐累积,具体表现为:道路交通流较小时,伴随气压较高、风速较低或气温较低,不利于NO2扩散,且量化的置信度存在一定的偏差;考虑风向条件时,道路位于上下风向,对NO2浓度的影响也不同。(4) 基于强关联规则识别的关键影响因素,与NO2进行线性拟合并计算皮尔逊相关系数,所得结果与关联规则算法的结论一致。通过以上结果,表明关联规则算法在挖掘定量关系具有较高的效率性和准确性,可为区域空气治理和预测提供技术支持。 相似文献
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