遥感技术图象解译的主成分分析法——在大气污染监测半定量化中的应用

本文应用多光谱地面遥感技术监测大气污染的研究,采用波段0.45—0.48、0.5—0.56、0.62—0.72、0.7—1.4(μm),将十八场次的数据经4200F 机对信息分类进行主成分分析.通过55个向量使监测浓度与综合得分建立比较稳定序的关系,从而达到半定量化.对某一监测结果的得分,与十八档次排序则邻近场的值为上下限.这为大气环境质量评价,研究污染源的排放行为提供新途径.     

辽河河流水体污染源解析

利用2009~2010年的地表水体理化监测数据,采用因子分析(PCA)和绝对主成分多元线性回归分析(APCS-MLR)方法,在分区基础上分析了辽河流域9种理化因子的空间分布和污染源特征.通过主成分分析,根据变量的因子载荷与采样点的因子得分,识别出了污染地表水体的天然和人为污染源信息;其中,I区87.11%污染来源于点源、有机物和营养物质,其次为土壤风化、侵蚀,Ⅲ区72.10%来源于农业面源的农业营养物质,其次为矿物质污染和生物化学影响,IV区77.83%的污染来源于点源有机物,其次为点源的营养物质.通过主成分多元线性回归分析,获得了每种水质指标对污染类型的贡献率,较好地估计了主要因子对水质的污染程度,可以为科学合理的河流水质管理提供技术支持.     

重庆雾的酸化机理及物态的特征

本文对重庆雾滴谱及含水量进行了对比分析.重庆大气污染严重,使雾的物化性质有雾滴平均直径下降、数密度增加、含水量偏低的特点.文中用主成分分析、相关分析及相图等方法对雾水酸度来源、形成机理进行了探讨.     

居民区大气污染物污染特征及相关性

本文选用环境自动监测系统大气污染物浓度1986年数据为基础,进行了居民区四季大气申 SO_2、NO_x、CO 污染物的污染特证及相关性的探讨.经分析表明在进行大气污染统计回归预测时,应充分考虑污染源源强特性、气象条件、区域地理位置等环境因素,从而使大气污染预测建立在可靠基础上,以便提高大气污染预测的准确度.     

广东省城市大气污染定量遥感监测方法探析

随着广东省经济的迅速发展及能源消费需求增加,大气污染问题日益严重,虽然广东省采取了一系列措施防治大气污染,并对现有用能设备进行改造升级,但是大气污染问题仍然没有从根本上得到解决。大气污染监测可以为污染防治问题提供科学依据,但是常规监测方法的诸多缺陷却严重限制了大气污染监测范围扩大及大气污染信息的动态获取,而定量遥感监测方法却可以对大气污染问题进行实时、动态分析,从而为大气污染防治措施的制定提供科学指导。     

大气污染沉降监测方法研究进展

系统回顾了大气污染沉降监测方法的研究进展,探讨主要面临问题及未来发展方向.现有大气污染沉降监测技术主要包括地面监测、遥感反演等,并在全球、区域与局地等不同尺度上取得系列初步成果.然而,大气沉降成因机制复杂、时空异质性规律显著,现有方法均难以兼顾精度与时空代表性等多方面监测需求,发展新一代监测技术以及多技术集成融合是未来大气沉降精准监测的潜在趋势.深刻了解大气污染沉降监测的研究现状与瓶颈问题有助于进一步系统构建大气污染监测体系、精准感知大气污染多维时空演化的本质规律,为环境治理提供科学的理论支持.     

基于主成分分析的上海春季近地面臭氧污染区域性特征研究

为研究上海春季近地面臭氧污染的区域性特征,对长三角地区55个城市国控站点及上海市54个城市监测站点2016年5月的臭氧监测网络数据进行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),并将分析结果与气象条件进行综合分析,结果表明,主成分分析在不同的空间尺度下可以解析出行为模式不同的臭氧生成及传输来源主成分,且在较大的空间尺度下可以解析出区域背景臭氧浓度.长三角地区春季区域臭氧特征复杂,存在9个主成分,第一主成分所能解释的背景臭氧浓度在68.8～154.7μg·m~(-3)之间,而上海市主成分解析结果较为集中,仅能解析出两个主成分,且第一主成分即可解释90.5%的臭氧.对比同时段长三角及上海市主成分分析解析结果,上海市春季臭氧污染主要受到来自海洋的东南风影响,高浓度臭氧污染的本地生成贡献显著.     

京杭大运河淮安段水质的多元统计分析

以京杭大运河淮安段4个水质监测断面2007年的水质监测数据为样本,用主成分分析的方法,找出影响京杭大运河淮安段水质的主成分,计算各样本的主成分得分,用聚类分析的方法将样本水质分类,根据水质综合评分公式,计算各监测断面各月份水质综合评分,结合分类结果及水质综合评分对各样本水质评价结果为：监测断面黄码大桥的水质最差;另3个监测断面1、3月份的水质最好;而监测断面板闸的水质又好于监测断面五叉河口及大运河桥的水质。     

黄浦江和苏州河的着生藻类与水质因子关系的多元分析

通过对黄浦江和苏州河7个断面的着生藻类群落结构及水质状况持续1年的监测,分析着生藻类群落结构的季节变化;并对7个水质指标进行主成分分析,提取影响水质的主要因子,结合着生藻类的群落参数,利用逐步回归分析方法建立水质主要因子与着生藻类群落参数间的回归模型,确定影响着生藻类群落参数的关键因子.结果表明:着生藻类群落结构以硅藻占主要地位,着生藻类优势种以及各群落参数的季节变化明显;对水质参数进行主成分分析（PCA）所提取的3个主成分中,主成分1（PCA1）主要代表水体中COD_Cr和Chl-a含量,主成分2（PCA2）主要代表水体中DO和TP含量,主成分3（PCA3）主要代表水体中TN含量.其中PCA1和 PCA2对着生藻类密度的影响较显著,主成分对着生藻类的其他群落参数影响不显著,表明着生藻类密度是指示河流水质状况的重要群落指标.      

PM2.5浓度空间分异模拟模型对比:以京津冀地区为例

在我国快速的城市化进程中,快速的经济发展和日益增加的能源消耗带来的大气污染不断增加,特别是细颗粒物污染如PM2.5污染越来越严重,PM2.5污染相关研究成为一个热点议题.高浓度的PM2.5是形成我国京津冀、珠三角和长三角地区大气灰霾的主要原因,大气污染已成为制约京津冀地区乃至全国可持续发展的关键问题,长期暴露在PM2.5大气污染中,会对人类健康造成诸多不良影响.土地利用回归模型可以实现大气污染物浓度的时空模拟,明晰PM2.5浓度的空间分布特征对于大气污染的防治和流行病学的研究具有重要意义.本研究利用2014年1月1日至2014年12月31日京津冀地区104个监测站点的大气污染物浓度数据,结合VIIRS(visible infrared imaging radiometer)AOD(aerosol optical depth)、土地覆被、气象因子、道路分布、人口密度、污染源分布等信息,分别利用最小二乘和地理加权回归构建土地利用回归模型,对PM2.5浓度时空分布情况进行模拟,其中包括含VIIRS AOD数据的最小二乘土地利用模型和地理加权土地利用模型,以及不包含VIIRS AOD数据的最小二乘土地利用模型和地理加权土地利用模型,这4个模型的修正R2值分别为82.13%、84.87%、80.45%和81.99%.研究表明,相比最小二乘回归,使用地理加权回归的方法能一定程度上提升土地利用回归模型的结果.     

浅谈大气污染事故的应急监测

本文介绍了大气污染事故应急监测的方法及原理,保证应急监测的条件.     

大气遥感技术在大气污染监测中的应用

1 大气遥感技术众所周知,大气污染监测是对大气环境质量的恶化和大气成分的变化进行测量,它是传统的大气探测的自然延伸和扩展。因而,尽可能使用和发展大气探测的各种手段,是顺理成章的事。同大气探测一样,大气污染监测方法同样分为直接观测、遥测和遥感。前两者是读者熟悉的,本文介绍大气遥感技术在大气污染监测中的应用。所谓遥感(remote sensing),顾名思义,就是远距离的感知。即远离目标物,接收和感应目标物发出的信息(光和热辐射),或者利用人工和天体(如太阳)发出的信息与作为传输介质的目标物的相互作用来推断和反演     

岩溶流域地下水TOC输出及影响因素分析:以重庆丰都雪玉洞地下河流域为例

2014年8月至2015年9月通过野外在线监测获取岩溶流域连续、高精度的气象、地下水TOC和水文地球化学等数据,利用主成分回归模型探讨流域地下水TOC在不同时间尺度上的输出及影响因素.结果表明在季节时间尺度上,气温和地下水电导率(Sp C)夏季高,冬季低,p H则相反;TOC和浊度冬、夏季高,春、秋季低;地下水TOC和水文地球化学指标对降雨表现出明显的响应过程,但地下水TOC对不同降雨强度的响应时间和过程有明显差异,整体来说,TOC在降雨过程中表现出上升的趋势,而暴雨过后受稀释效应影响呈现下降趋势.主成分回归分析发现降雨、流量和浊度对TOC有正向促进作用,而气温和p H对TOC有负向的影响.     

武汉市大气环境质量的综合评价

大气污染严重危害了人体健康和生态平衡,控制大气污染,改善大气环境质量是现代城市可持续发展的必要条件。文章首先选取了城市区域大气环境的评价指标,以武汉市环境保护局1997～2005年提供的原始数据为对象,使用主成分分析法分析了武汉市1997～2005年大气环境质量的变化状况,分析结果表明武汉市大气环境污染1997～2005年间逐年降低。在此基础上使用自组织特征映射验证了主成分分析的结果正确,最后给出了相关结论。     

生物监测在山区县大气污染农业损害事故责任认定中的应用

本文通过采用生物监测技术对大气污染农业损害事故进行责任认定的描述,方法简单、迅速.在监测装备及能力较落后的山区县开展生物监测的现实意义.     

基于主成分分析的河流水环境质量评价研究

主成分分析是多元统计分析的一个分支,它能够在保证原始数据信息损失最小的情况下,以少数的综合变量取代原有的多维变量,简化数据结构,客观确定权重,是环境质量综合评价的一种简单易行的方法.基于主成分分析理论,建立了水质综合评价模型,以南淝河为例,选取南淝河五个监测断面的九项监测指标作为评价因子,对南淝河的水环境质量进行综合评价.结果表明,南淝河流域水环境质量总体较差,有机污染物是造成南淝河水质污染的主要原因.     

基于主成分分析的喀斯特山区河流水质评价及水质时空特征分析:以贵州省张维河为例

为了探求喀斯特山区河流水质状况及水质时空特征,选取贵州省平寨水库的支流张维河上的8个监测点,于2017年8月—2018年5月,对13项水质指标进行分季节监测。通过SPSS软件,利用主成分分析法,从13项指标中降维得出影响张维河水质的4个主成分,根据各主成分的方差贡献率及主成分的得分进行分析。结果表明:张维河上游主成分综合得分为-4. 158,下游得分为4. 221,上游水质总体上优于下游;全流域冬季主成分得分为2. 327,夏季得分为-0. 787,枯水期污染情况比丰水期严重;点源污染与非点源污染并存,并且以点源污染为主。     

大气环境监测的分析与思考

国内早期的发展只注重经济建设方面,而忽略对环境的保护,导致大气污染的情况日益加剧,雾霾现象越来越严重,对人体健康造成严重的危害。为了治理大气污染,让天空回归蓝天白云,需要采取科学合理的治理方案,特别是要做好环境监测的准备,保证监测数据的精准,为治理大气污染做好保障。本文分析了当下的大气环境监测存在的不足,根据这些不足之处探讨有效的改进方式,如完善监测系统、加大投入资金和人才,加强各地、各国的合作交流,从而保证大气监测数据的可靠,真正做到合理高效的治理。     

用大气混浊系数监测大气污染

本文提出监测大气污染的新的大气混浊度指标,大气混浊系数H_2。当大气光学质量数等于2时,它是理想大气透明系数qb2与实际大气总透明系数P_2之差,即: H_2=qb2-P_2 大气混浊系数H_2是一种明确而简单的指标。利用它,我们能确定大气污染的程度;估计由于大气污染削弱的太阳辐射;研究大气污染的分布与变化。在拟定保护大气环境计划方面,它有重要作用。     

大气环境监测的分析与思考

我国大气环境质量发展趋势不容乐观,需要全面提高大气污染的治理。文中通过对大气污染源的分析和概述,介绍了监测大气污染源的方法,提出了做好大气污染的监测要求,并对环境治理进行了展望。