京津冀地区空气污染影响因素及氮氧化物分布演变规律的定量分析

针对大气污染源及空气浓度梯度变化,综合使用定量分析、变量控制、线性拟合、二阶抛物型偏微分方程等方法,构建了主成分分析、单污染源高斯烟羽扩散等模型.运用EXCEL和MATLAB软件,研究得出京津冀地区空气主要污染源为工业废气、燃料燃烧、汽车尾气、工业废水等,主要影响参数为PM2.5、PM10.0,以及氮氧化物污染离烟囱越远浓度越低等结论.     

基于主成分分析法的京津冀空气质量研究

针对京津冀空气质量问题,利用SPSS软件,建立主成分分析的数学模型,提取主成分,得出影响京津冀空气质量水平的三大污染物是NO_2,SO_2,PM2.5.高斯点源模型计算出每小时分散在相同空间位置的污染物的浓度和,得出该点上的污染物浓度;多污染源扩散模型利用坐标变换的方法和GIS技术,模拟污染物扩散,实验结果表明,污染物减少的浓度越大,污染梯度变化越大.     

合肥市环境空气质量分析

以合肥市空气质量实时监测面板数据为样本,气体污染物为指标,建立空气质量时空分布模型,从日度、月度和季度三个维度分析不同区污染状况.根据主成分分析综合评价模型,分析庐阳区、明珠广场、三里街等十个监测点主要污染源,并对各区污染程度排序.研究结果表明,NO2和PM2.5是合肥的主要污染物,瑶海区空气质量最差;滨湖新区、董铺水库、高新区、琥珀山庄、明珠广场和长江中路空气污染程度较轻,包河区、庐阳区、三里街和瑶海区的空气污染较重.     

京津冀地区部分城市一次重污染天气特征分析

近年来,京津冀地区重污染天气频发,严重影响了人们的生产生活和身体健康.2017年5月4-6日京津冀地区部分城市发生了一次由沙尘引起的重污染天气.通过对此次沙尘天气进行空气污染整体情况、污染过程出现的主要污染物、颗粒物与各气象要素的相关性的分析,发现本次污染过程具有形成快、持续时间较长、消散快的特点;以PM2.5与PM10为代表的颗粒物是此次污染的主要污染物;气压、平均气温和风向风速等气象因子.影响本次重污染过程;本次扬沙、浮尘天气的污染源是从外地输送而来,是受到来自西北的气流影响而形成的.     

京津冀区域颗粒物污染特征研究

京津冀区域是我国环境空气污染频发的重点区域之一.基于中国空气质量在线监测分析平台实时发布的2019年京津冀区域六个典型城市的颗粒物质量浓度数据,分析京津冀区域颗粒物污染特征.结果表明：京津冀区域日均PM2.5质量浓度小于等于60 μg/m3 天数占全年的68.49%-80.00%;PM10质量浓度小于等于140 μg/m3 天数占全年的75.14%-93.70%;京津冀区域颗粒物质量浓度的月分布呈“V”型规律,颗粒物质量浓度冬季最高,秋季和春季次之,夏季最低;颗粒物质量浓度日变化呈双峰型且与人为活动作息时间保持良好的一致性;应用皮尔逊相关分析法探讨不同城市间颗粒物的相关性,总结为东南和西南两条典型的显著相关路径;应用线性回归方法评估PM2.5与PM10的相关性,同一城市的PM2.5与PM10显著相关;应用空间差异率方法分析京津冀区域不同城市间颗粒物质量浓度的差异程度,石家庄和其他城市间的颗粒物空间差异率最高;天津与唐山的PM2.5空间差异最低,其COD值为0.14;天津和廊坊的PM10的空间差异最小,其COD值为0.14.     

PCA-BP模型下皖北城市群PM2.5浓度分析

为探究皖北城市群大气污染物在不同地域、不同时间下的分布规律以及影响空气中PM2.5浓度的相关变量,结合2018-2021年安徽省生态环境厅统计数据及相关地域资料,采用主成分分析(PCA)法按时间段长短及季节性变化分别选取月度数据与年度数据对空气质量的影响因子做相关性分析,对比分析不同季节下空气污染物PM2.5、PM10的浓度及其它空气污染物的变化,构建基于PCA算法的反向传播神经网络 (BP),建立PCA-BP模型并采用交叉-验证法提高模型精度,对大气中的污染物PM2.5浓度做短期预测。实验结果表明:PM2.5浓度的主要影响因子为PM10、CO、NO2、SO2;皖北地区PM2.5含量整体在冬季偏高;预测模型的精度在夏季与秋季较高,冬季较低,四季的预测精度R2分别达到0.924、0.958、0.935、0.794。     

西安地区PM2.5扩散预测评估简

选取西安为研究对象,通过建立能够刻画该地区PM2.5发生和演变（扩散与衰减等）规律的数学模型,完成对该地区污染扩散预测评估.通过采用PCA方法确定西安地区PM2.5的扩散中心,并构建线性抛物型方程对一般情况下的扩散进行刻画,针对突发情形,即当PM2.5浓度最高点处增至2倍时,采用高斯模型对数据进行扩散的预测和评估,计算出PM2.5的污染扩散范围.最后通过比较完成对该地区的污染预测评估.?更多还原     

中国大范围雾霾期间大气污染特征分析

为分析我国2013年1月份大范围雾霾成因及特点,在收集相关污染物与气象数据的基础上,运用主成分及相关性分析,对雾霾期间我国8个重点城市大气细颗粒物(PM2.5)浓度、粒径分布,时空变化规律,雾霾与气象因素的关系以及雾霾期间各城市大气污染指标的主成分及相关性进行了分析.结果显示雾霾期间8个城市PM2.5平均超标2.34倍,11~14号超标最为严重,PM2.5/PM10浓度比值平均为0.72,高湿、逆温、低压、静风等气象条件有利于雾霾的形成,PM2.5与SO2,NO2等表现出较好的相关性,主成分分析表明多数城市表现出明显的复合污染特征.此次雾霾是以特殊气象条件为主导的机动车尾气及煤烟型复合污染引起的大范围污染现象.     

厦门市大气PM2.5污染控制对策研究

该文从PM2.5基本概念出发,分析了厦门市大气PM2.5的污染现状、污染来源和成因,指出厦门市大气PM2.5污染控制应从多种污染物综合控制和区域联防联控两个方面进行:要全面削减与大气PM2.5污染有关的燃煤和机动车等一次污染源的排放,同时加强对二次转化前体污染物(SO2、NOx、VOCs、NH3)的控制,并实施区域大气污染联防联控.     

我国典型区域PM2.5化学组分特征及来源解析

京津冀、长三角、珠三角三大都市圈是我国经济发展较快的地区,GDP比重占全国40%左右,经济相对发达,人口相对稠密,污染相对严重,而PM2.5一直是大气环境中的主要污染物。近年来国内学者主要是针对PM2.5质量浓度水平、时空分布、化学组分等方面进行了研究。文章对这三个地区大气颗粒物PM2.5化学特性以及来源进行比较分析,有助于提出对PM2.5的一系列控制措施。     

基于机器学习的人为活动减小条件下中国大陆地区空气污染分析和模拟

分析2019年末新型冠状病毒肺炎疫情爆发以来,在人为活动减小条件下武汉、京津冀、长三角、珠三角等地区的大气污染状况,使用随机森林算法(RFA)对武汉、北京等城市的污染物分布进行模拟.结果 表明,疫情前期,京津冀、长三角、关中地区及四川盆地颗粒物污染较为严重,空气质量指数(AQI)增长趋势明显,以PM2.5为首要污染物,...     

空气中PM2.5浓度的灰色预测与关联因素分析

2013年1月开始,国内持续的大范围雾霾天气,将PM2.5问题推向了舆论热潮的顶峰.结合武汉市监测点的数据建立灰色预测GM(1,1)模型,并编写VB程序建立GM(1,1)系统,对未来短期PM2.5浓度变化进行预测,弥补了监测过程中缺失的数据.此外,根据武汉市空气质量监测数据和京津冀、上海、广东及全国其他地区的工业废气、粉尘排放量数据进行灰色关联度分析,得出CO,O3,NH3和NH4NO3与PM2.5浓度的相关性较强,从而为进一步研究PM2.5提供科学依据.     

华北平原地区PM2.5浓度时空变化特征及其影响因素研究

为揭示华北平原地区P M2.5污染的总体情况,并为华北平原地区大气环境污染防治提供有效依据,采用标准差椭圆和局部空间自相关等方法,运用2000—2018年华北平原地区PM2.5浓度遥感反演数据,分析华北平原P M2.5浓度的时空变化特征,并使用地理探测器对其浓度变化的影响因素进行研究.结果表明:①华北平原地区的P M2...     

基于地理加权回归张力样条函数的广西PM2.5浓度插值

针对广西地区PM2.5污染情况,利用广西气象站数据通过反距离加权插值得到广西地区空气质量监测站的气象数据,然后结合空气质量监测站数据及其气象数据插值结果建立地理加权回归张力样条函数(geographically weighted regression-tension splinefunction,GWR-TSF)插值模型,并用该模型进行广西PM2.5浓度插值分析.研究结果表明,GWR-TSF模型的PM2.5浓度插值效果较好,其均方根误差为2.34μg/m3,较普通克里金(ordinary Kriging,OK)模型和地理加权回归(GWR)模型分别提高了20.68％和25.71％;而平均绝对误差为2.13 μg/m3,较OK模型和GWR模型分别提高了20.22％和11.62％,对区域PM2.5监测预警具有一定的参考价值.     

天津蓟县夏季PM_(2.5)污染特征及影响因素

为探究天津蓟县大气细颗粒物(PM2.5)污染特征及气象因素对它的影响,搜集了2013年蓟县PM2.5质量浓度变化资料,对PM2.5污染情况进行了详细分析;并针对夏季典型天气,对PM2.5质量浓度进行监测,结合同步气象数据,运用线性回归及相关性分析方法研究PM2.5质量浓度与气象因素关系.结果表明:蓟县PM2.5质量浓度呈现明显冬高夏低特征,夏季污染超标率达45%,其日变化呈明显双峰型;PM2.5质量浓度受温度、相对湿度、风速、风向、降雨影响显著,与气压无显著关系,能见度随PM2.5质量浓度增大呈现e指数衰减规律.研究结果可为当前的京津冀区域大气污染协同防控提供一定的科学参考.     

基于主成分分析法的城市大气主要污染物关系研究

大气污染物是造成城市居民呼吸系统疾病高发的重要原因,研究城市大气主要污染物关系有助于有关部门采取针对性的治理措施.调查16个城市大气污染现状,借助SPSS软件,采用主成分分析法,对SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3等6个大气主要污染物数据进行分析计算.提取占总方差84.364%的2个因子来反映空气的污染程度,分别为:1)PM2.5、PM10、CO和SO2;2)O3.主成分分析法可以准确探讨出空气各污染物的内在关系,该结果有助于为环保部门的治理工作提供参考.     

基于AQI对京津冀地区空气污染的计量分析

针对京津冀地区空气污染来源和污染物造成空气质量的恶化,综合使用AQI、综合分析、回归分析和灰色预测等方法,分别建立扩散微分、回归分析、灰色预测和综合评价模型,运用EVIEWS,MATLAB,EXCEL软件求解.结果得出:以国标和美标为基准对京津冀地区的空气质量优劣程度进行划分,明确了主要污染源及空气质量的影响因素;结合污染源扩散模型进行分析并给出解决空气质量的建议.     

鞍山市夏季PM_(2.5)中元素污染特征与来源初探

为了解鞍山市夏季大气颗粒物PM2.5中元素的污染水平和来源,2014年7月2~15日在鞍山市6个站点进行了PM2.5的样品采集,对PM2.5载带的元素进行了浓度特征和富集因子分析,并通过主成分分析确定了鞍山市PM2.5的主要来源.鞍山市夏季PM2.5载带元素浓度主要由Na、Mg、Al、K、Ca、Fe、Zn等7种元素贡献,占总浓度的96.8%以上,Pb的浓度为50.07ng/m3,Cd的浓度为0.91ng/m3,Mn的浓度为16.81ng/m3,Ni的浓度为3.16ng/m3,均未超出GB3095-2012和WHO规定的浓度限值.元素Cr、Ca、Ni、Cu为显著富集或强烈富集水平,Cd、Pb、Zn属于极强富集,表明鞍山市夏季PM2.5污染属于城市交通、燃煤、钢铁冶炼等复合型污染.主成分分析结果显示,鞍山市夏季PM2.5中富集元素的主要人为源包括钢铁冶炼、机动车尾气和建筑扬尘.     

南宁市PM2.5浓度与气象因素的关系研究

摘 要 空气污染主要与污染源的排放、气象条件、地形地貌三方面因素有关。对南宁市空气质量指数与气象因素的关系进行研究,进一步探究空气污染的主要污染源PM2.5与气象因素之间的关系,分析了促进空气污染发生的气象条件。并在此基础上建立多元线性模型对空气污染物PM2.5的浓度值进行预测。结果表明预测模型拟合度R2值最大达到了0.747,说明了该模型预测效果良好并能够适用于南宁市空气污染物PM2.5的监测和预报。     

基于BP神经网络的郑州市PM2.5数据预测

空气中含有PM2.5质量浓度的高低,会对人体的身体健康产生很大的影响。根据近几年郑州市的空气质量具有明显污染的特点,提出在MATLAB软件上建立神经网络模型。通过调整参数,构建训练模型仿真并检验,以实现对PM2.5数据的预测。基于郑州地区2014年1月至2015年2月的数据实验结果表明,该模型在预测环境空气PM2.5数据方面具有很好精确性,在有效提出防治城市空气污染措施方面具有很好的现实意义。