乌鲁木齐市空气污染时空分布特征及其与气象因素相关分析

基于乌鲁木齐市7个检测站点实测数据(参照《环境空气质量标准》规定的6项常规监测污染物(PM_2.5、PM_10、SO_2、NO_2、CO、O_3)的24小时/8小时国家二级标准和AQI分级标准),对乌鲁木齐市2016年空气质量做变化趋势分析。结合乌鲁木齐市气象要素和城市发展数据对乌鲁木齐市空气质量影响因素做相关分析,然后利用层次分析法(AHP)对乌鲁木齐市环境空气污染时空分布特征的影响因素做评价分析。研究结果有:(1)乌鲁木齐市2016年1月,轻度污染天气占整月的3%、中度污染天气占26%、严重污染天气占32%、重度污染天气占39%;工业园区集中的米东区是乌鲁木齐市空气污染最严重的城区。(2)乌鲁木齐市的城区空气污染物因子和同期气象因素相关性显著;(3)重要污染物企业的空间分布对乌鲁木齐市空气污染空间分布起到绝对的影响作用。     

大连市区空气质量模糊综合评判

通过对大连市区环境质量的分析,确定选用模糊综合评判法对大连市区空气质量进行综合评定,并选取具有代表性的PM10,SO2,NO2作为大气质量评价因子。通过分析得知,大连市区空气质量总体状况良好,基本达到二级标准。     

基于因子分析法的空气质量综合评价研究

选取2018年南通市崇川区6项常规大气污染物进行分析,研究污染物的时间分布特征、内在联系,对空气质量进行综合评价。基于因子分析法结果显示,PM10、PM2. 5、SO2、NO2、CO呈显著正相关,O3仅与CO在0. 05水平上呈显著相关。提取特征值分别为4. 149和1. 041两个公因子,累积方差贡献率包含86. 505%的信息,因子1可解释为初次污染物影响因子,因子2可解释为二次污染物影响因子,初次污染物影响在8月污染最轻,1月污染最重,二次污染物影响在12月污染最轻,4月污染最重,综合得分排名可以看出全年中6—10月空气质量较好,1月和4月的空气质量较差。     

徐州市大气环境质量的模糊数学综合评价

运用模糊数学方法,选用SO2、NO2、PM10作为评价因子,参照大气环境质量标准,通过计算污染因子权重分配系数和隶属度对徐州市总体大气环境质量给出客观的评价,综合评判结果表明徐州总体大气环境质量为中度污染(三级),但空气质量在逐年好转.用模糊概念进行推理,经过运算得出综合评价结果,与一般评价方法相比更接近客观.     

西安市空气质量的模糊综合评价研究

模糊综合评价是以模糊数学为基础,应用模糊关系集合,对不容易定量的因素进行量化,从而进行的一种综合评价.采用模糊数学的基本原理,以西安市2012年空气质量监测的SO2 NO2和PM10三种污染物的数据为材料,对西安市每个监测点一段时期以来的空气质量进行综合评价.结合综合评价的结果和统计2012年每个月的空气质量状况,得到西安市各个区域空气质量的时间和空间分布特征.最后提出提高西安市环境空气质量的合理建议.     

用Microsoft Excel模糊综合法评价空气质量

模糊综合评价，可以对受多层次、多因素影响的事物进行综合评价。，同时介绍了用此法评价的空气质量、每一天各点位诸因子的数据Micmsoft Excel软件在模糊综合评价中的应用，并指出Microsoft Excel的利用实现了评价结果可视化。     

2005-2010年乌鲁木齐市空气质量达标特征研究

利用近6年（2005-2010年）乌鲁木齐市环境空气质量监测数据,分析研究了乌鲁木齐市PM10／SO2、NO2等主要污染物浓度时间变化和空气质量分级特征。结果表明：近6年来乌鲁木齐市空气质量保持稳定,并持续改善。主要污染物SO：和PM10年均浓度超标但整体呈下降趋势,N02浓度达标但逐年升高。冬季（1月、12月）空气质量达标天数显著增加,空气质量达标率由2005年的4．8％提高到2010年的24．2％;同期,重污染天气发生频率则由21％降低至3．2％。PM10是乌鲁木齐市冬季出现频数最高的首要污染物。     

乌鲁木齐市空气质量监测网络优化探讨

近年来,随着乌鲁木齐市经济的高速发展、城市建设规模的不断扩大、城市功能区和产业结构布局的不断优化、调整,乌鲁木齐市在城市环境、城市建成区规模和人口数量、分布等方面都有了很大变化,原有的空气质量监测点位已不能继续满足城市环境空气监测的技术要求。本文对乌鲁木齐市现有环境空气监测网络现状进行分析,指出了空气质量监测网络存在的问题,提出了空气质量监测网络优化新方案,并给出构建区域性空气质量监测网络的建议。     

基于熵权法的汾渭平原城市空气质量模糊综合评价

为了促进科学减排、精准防治大气污染,选取PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO、NO₂、O₃作为评价因子,通过熵权法建立污染因子权重集,以扩展后的环境空气质量标准为基础,通过计算各评价因子的隶属度,对汾渭平原11个城市不同季节的环境空气质量进行模糊综合评价,得出各城市的大气污染水平及季节变化特征。结果表明:该地区各城市空气质量受季节影响变化大,春、夏、秋季空气质量明显优于冬季,PM_2.5、PM₁₀、SO₂、O₃为主要污染物,评价结果可客观全面地反映该地区不同季节环境空气质量状况。     

安徽省城市空气质量状况评价

对安徽省城市空气质量进行分析评价,并利用空气污染综合指数和Spearman秩相关系数法得出空气质量的优劣及变化趋势.结果表明,安徽省城市空气质量总体上属轻度污染且呈下降趋势,其中二氧化硫和总悬浮颗粒物浓度下降趋势明显,氮氧化物浓度则有所上升,未来将成为安徽省城市空气质量的制约因子.     

典型城市公众感受与空气污染指数的相关关系

针对现行空气污染指数与实际人体感受可能存在较大差距的问题,分别在广州和乌鲁木齐进行了为期一年的问卷调查.结果表明:公众主观环境空气质量评价(PSI)为良和轻微污染对应的API分别为43和99(广州), 75和179(乌鲁木齐),但较弱的相关关系表明,现行包含3项污染物指标的API尚不能完全体现公众的主观感受;公众健康综合感受(PHI)恶化对应的API区间广州约为API>60,乌鲁木齐则为API>100;广州PSI的主要影响因素是PHI和能见度,而在乌鲁木齐则为ρ(SO₂),ρ(NO₂),ρ(PM₁₀)和PHI;建议将能见度,O₃和PM_2.5纳入API或环境空气质量评价.      

基于MATLAB灰色GM(1,1)模型的大气污染物浓度预测

灰色GM(1,1)预测模型是灰色理论中的重要组成部分,也是主要的预测方法之一,因此,GM(1,1)模型的应用范围很广泛。以乌鲁木齐市市区的大气环境监测数据资料为依据,在分析灰色预测模型基本原理的基础上,利用MATLAB强大的矩阵功能,实现灰色GM(1,1)模型算法。通过灰色系统GM(1,1)模型,对乌鲁木齐市未来4年的环境空气质量进行了预测分析。预测结果显示,乌鲁木齐市未来4年环境空气质量将持续好转,表明近年来乌鲁木齐市采取的产业结构调整和清洁能源战略实施卓有成效。机动车尾气已经逐渐成为目前和未来一段时间内乌鲁木齐市空气污染的主要因素之一,控制和减少车辆尾气对空气的污染不容忽视,为今后乌鲁木齐市制定大气环境规划、防治大气污染控制提供了科学依据。     

乌鲁木齐市大气污染状况及治理成效研究

对乌鲁木齐市近10年的空气质量各级别天数、主要大气污染物年均浓度进行研究,结果显示乌鲁木齐大气环境质量正向良好的趋势发展;PM10、NO2年均浓度变化幅度不大,仍高于国家二级标准;SO2年均浓度在2012年首次达到国家二级标准。大气污染物浓度与气象因素的相关分析显示,乌鲁木齐市大气污染物月均浓度和AQI与月均气温、日照时数、蒸发量呈显著的负相关关系,与月均湿度呈显著的正相关关系。通过变异系数法进一步得出节能减排和能源结构调整是促进乌鲁木齐市大气环境质量改善的主要因素。     

层次分析法（AHP）在扬州市“十一五”环境空气质量评价中的应用研究

采用层次分析法（AHP）对扬州市“十一五”期间的环境空气质量进行了评价,并将评价结果和传统的单因子法和综合污染指数法进行了分析。结果表明,2005年一2010年扬州市环境空气质量达到二级标准,2009年、2010年的环境空气质量最佳,“十一五”期间环境空气质量整体呈好转趋势。对空气质量影响最大的因子为PM。“十一五”期间各污染物对扬州市环境空气质量的影响程度变化不大。层次分析法可综合考虑三种污染物的协同作用结果,适合于扬州市环境空气质量综合评价。     

模糊数学在室内空气质量评价中的应用

随着生活水平的提高和生活方式的改变,人们在室内生活的时间越来越长,室内空气质量的优劣直接影响到人们的工作和生活.尤其是近年来,出现了大规模的装修热,因此而引起的室内空气污染问题也日益突出.为了能够更客观直接准确的反映出室内空气质量好坏,本文依据国家标准GB/T18880-2002中的标准值,将空气质量分为五个等级.并根据模糊数学的基本原理,选取评价因子,建立室内环境质量模糊综合评价隶属函数,确定了模糊矩阵,把它应用于室内环境质量的综合评价中.     

厦门市环境空气质量的模糊综合评价

根据模糊数学的基本原理,利用厦门市2004-2010年度环境空气质量监测数据,运用模糊矩阵复合运算方法,对厦门城区环境空气质量进行综合评价。评价结果符合厦门市实际情况,较好地揭示出厦门市环境空气污染程度连续、渐变、模糊的特点,给出了空气污染的程度,客观地反应出厦门市环境空气质量是多因素共同作用的结果。最后提出提高厦门市环境空气质量的合理建议。     

基于熵权的西安市大气环境质量模糊综合评价

针对传统方法在评价大气环境质量中存在评价因素单一,不能反映多种污染物对大气环境的综合影响等缺点,文章运用模糊综合评价理论并结合熵值赋权法,选取SO2、NO2、PM10三个污染因子为评价参数,参照国家大气环境质量标准,通过计算污染因子权重分配系数和隶属度,对2006年、2010年西安市区及其不同功能区的大气环境质量作出客观综合评价并加以对比。评价结果表明:2010年西安市区大气环境质量符合国家Ⅱ级标准,较2006年无明显改善且有潜在污染加剧的趋势;西安市内交通区、工业区的大气环境质量劣于全市平均水平,是该市大气环境治理的重点区域;PM10为西安市区最主要污染因子,在全市污染影响普遍,但近年NO2污染呈现的上升趋势也应引起警惕。