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相似文献
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1.
基于乌鲁木齐市2006~2015年空气污染物数据、气象数据和城市发展数据,构建了乌鲁木齐市PM_(10)浓度影响指标体系,通过熵值法对PM_(10)浓度影响指标因子做了综合评价分析,利用灰色关联模型对PM_(10)浓度及其影响指标因子、影响指标层做了灰色关联度分析。研究发现:(1)PM_(10)浓度的影响指标因子依据其变化趋势可以分为两类;(2)城市化与产业结构对乌鲁木齐市PM_(10)的浓度影响最大(wi=0.418 1),其次是PM_(10)污染物来源(wi=0.387 9),空气污染物与气象要素对PM_(10)的浓度影响最小(wi=0.194 1);(3)从发展水平看,城市化与产业结构PM_(10)污染物来源空气污染物与气象要素;(4)在28个影响指标因子中,与PM_(10)浓度呈中度关联的指标因子有生活垃圾处理量、房屋建筑施工面积和地区工业总产值,其余25个指标因子与PM_(10)浓度都呈强度关联;(5)三个指标层与PM_(10)浓度的灰色关联度都为强度关联;(6)空气各污染物与气象要素对PM_(10)浓度的固有影响属性不会随着时间的推移而发生明显改变,PM_(10)污染物来源、城市化与产业结构对PM_(10)浓度的影响随着时间的推移影响程度减弱。  相似文献   

2.
气象要素是影响空气质量的重要因子.以德州市为例,选取了近5年德州市春节期间大气污染物浓度及气象数据,采用多种统计方法分析了大气污染物的变化以及气象与大气污染的关系,量化天气形势和局部气象要素对春节期间德州市大气污染物质量浓度变化的贡献.结果表明,PM_(2.5),PM_(10),SO_2,NO_2等4种污染物浓度受温度、湿度和风速等气象要素影响较大,其中PM_(2.5)和PM_(10)主要受湿度影响,SO_2主要受风速影响,NO_2受湿度和风速影响都相对较大.此研究为德州市在春节期间加强大气污染防治提供一定的数据基础和科学依据.  相似文献   

3.
在环境污染日益严重的形势下,研究气象条件与大气污染的关系,以期为环境气象决策服务提供更好的思路。基于2010-2015年西安市区、长安区、临潼区气象观测资料及同期PM_(10)浓度和空气质量等级数据,探讨PM_(10)浓度年、季、月变化,以及污染天气下的气象要素特征,四季气温对PM_(10)浓度影响的阈值,不同等级、不同形态的降水对PM_(10)浓度的清除率,风速、风向对PM_(10)浓度的影响等。结果显示:近6aPM_(10)浓度缓慢上升,2013年PM_(10)浓度骤增与不利的气象条件关系密切;春季污染主要贡献为外来沙尘输送;冬季污染主要贡献为不利于污染扩散的气象条件;四季PM_(10)浓度与气温关系复杂;PM_(10)浓度最低值出现在降水峰值次日;连续性降水中PM_(10)浓度与降水量反比明显;间断性降水中,降水停止时PM_(10)浓度可能高于降水前的值;降水对西安市区的清除能力最大;春季大风沙尘造成PM_(10)浓度增高,冬季低风速不利于PM_(10)扩散;长安区盛行东南风、临潼区盛行东北风时易形成空气污染,二者下风方向为西安市区,加大了西安市区污染物堆积。  相似文献   

4.
随着人们生活水平的不断提高,环境问题已成为备受关注的热点话题,其中最为突出的就是PM_(2.5)造成的雾霾天气.因此对环境中PM_(2.5)产生的影响因素进行分析和浓度的预测研究显得非常必要.从韶关市环境气象官方网站和天气网收集了2014-10-01至2015-05-31的相关数据,并对原始数据进行相关性分析、主成分分析和独立成分分析,建立多元回归模型,研究分析了PM_(2.5)与其他影响因素之间的关系.结合时间序列改进简单的回归模型,得到向量自回归平均模型.经过比较检验,认为向量自回归平均模型是最为理想的预测模型.  相似文献   

5.
为了提高大气中PM_(2.5)浓度的预测精度,采用平均影响值(MIV)算法筛选出对大气中PM_(2.5)浓度有影响的主要变量,并依次作为神经网络输入变量。利用混沌粒子学(CPSO)算法修正BP神经网络初始权值和阈值,优化BP神经网络机构,以达到提高预测模型精度的目的。以2017年西安市PM_(2.5)日均浓度数据为样本建立预测模型,实验结果表明:相比于传统BP神经网络,基于CPSO-BP神经网络预测性能更优。  相似文献   

6.
本研究利用2019年成都锦城湖监测点PM_(2.5)的监测数据,研究成都市冬季PM_(2.5)的污染特征及其与气象要素之间的关系,并利用后向轨迹模型进行颗粒物溯源及追踪分析。结果表明:成都市环境空气PM_(2.5)平均质量浓度为53 g/m~3,达到国家空气质量二级标准;PM_(2.5)质量与温度呈显著正相关性,与风速呈负相关性,与湿度呈负相关性,与气压呈显著负相关性;成都市冬季气团主要来自东北方向,来自东南偏南方向的PM_(2.5)及其前体物对成都市PM_(2.5)质量浓度贡献最大。  相似文献   

7.
对于方程(з)2u/(з)t2=a(з)4u/(з)t2(з)x2+b(з)2u/(з)t(з)x+c(з)4u/(з)x4的初始值与周期边值问题,利用四阶差分化为关于时间变量的常微分方程组,然后采用精细时程积分法.通过对精细积分法递推过程的误差分析,发现该方法能获得高精度数值结果的根本原因是:数值计算的相对误差不随递推过程的进行而扩散.  相似文献   

8.
给出L1∩L2(Qp)上的P-adic数域Qp上的实值函数的Fourier变换的定义.分析了像原函数的平移性、像函数的平移性、像原函数的伸缩性,证明了P-adic变量的实值函数的导函数的Fourier变换及P-adic变量的实值函数的Fourier变换的导函数,给出了它们在非阿基米德数域上与阿基米德数域上的异同.  相似文献   

9.
分别采用简单相关分析和偏相关分析,对考生高考成绩相关性进行研究.结果表明,简单相关分析所得相关系数无法真实地反映两个学科间的内在联系,需要借助偏相关分析,降低两个参考变量受其它变量的影响,得到准确的相关分析结果.  相似文献   

10.
利用西安浐灞生态区空气负氧离子监测数据,分析西安夏季负氧离子浓度变化特征,研究降雨对负氧离子浓度变化的影响以及气象环境因素对负氧离子浓度的预报预测。研究显示:西安夏季浐灞生态区负氧离子月均值8月最高,无雨日负氧离子最大值常出现在深夜至凌晨时段;雨日负氧离子小时浓度与前0~3 h各时次的降雨呈直线相关关系(p0.05);中雨以上的降雨与负氧离子浓度的线性关系较小雨更显著,表明降雨能激增空气负氧离子浓度;空气负氧离子浓度与PM_(2.5)、PM_(10)、CO、日降水量、日均风速有显著相关性(p0.01)。通过逐步回归分析法,建立夏季负氧离子浓度的多元逐步回归预报模型(p0.01),拟合曲线与实际观测曲线基本一致。  相似文献   

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