沧州市空气质量预报统计模式探讨

环境空气污染与气象条件密切相关，污染物在大气中输送、扩散、沉降无不依赖于各种气象务件，气象要素的变化决定大气过程的性质和强度，也直接影响空气质最的好坏。通过统计方法掌握污染物浓度变化和气象因子变化的规律，进而找到其相关性。并可以此为基础建立适用于本地区的空气质量预报模式。本以此为基础，结合沧州市环境空气污染的特点对空气质量预报的统计模式进行初步探讨。     

徐州市气象因子与空气质量和PM_（10）浓度的相关性分析

通过对徐州市空气质量及其对应的气象因子进行统计分析,得出空气质量与相对湿度、风速,降水等气象因子的关系。分析特殊气象天气出现时空气中主要污染物PM10的变化规律.得到一些初步结果,为减轻和防止污染提供参考。     

沧州近地面臭氧浓度与气象条件关系

利用2013—2018年沧州市臭氧监测数据和气象数据,运用相关和百分位阈值法,分析了沧州市臭氧污染特征及气象因子对臭氧污染的影响。结果表明:沧州市臭氧浓度呈现明显的季节变化特征,春季和夏季最高;臭氧超标日数也集中在春夏季,臭氧浓度和超标日数均呈逐年增加趋势;在所有气象因子中气温与臭氧相关性最强,较高的气温是沧州市臭氧发生的必要条件,气温越高越容易导致高浓度的臭氧污染;绝大多数情况下,臭氧浓度与相对湿度呈负相关关系;降水量级及降水性质都会对臭氧浓度造成明显影响;风向与风速影响臭氧污染物的水平传输和垂直扩散,冬春季影响明显;春季臭氧浓度的增加与风速增大导致的混合层高度增加有重要的关系;颗粒物通过影响到达近地面的气象要素间接影响臭氧浓度。沧州地区臭氧超标日的出现伴随着一系列气象条件的共同改变,包括晴天少雨、混合层高度增加、风速增大、相对湿度降低及气温升高等气象特征,污染结束则伴随着相反的气象变化。     

谈双鸭山市气象特征及地形特征对空气质量的影响

双鸭山市采暖期污染较重是因为采暖期燃煤量大、低矮分散的面源多的缘故，同时气象因素及地形特征对空气质量的影响也起着相当大的作用，采用2005年空气质量监测数据，进行双鸭山市气象特征及地形特征对空气质量影响分析，得出空气较稳定的取暖期和具有山风、谷风、局地环流的地形特征是形成双鸭山市空气污染的主要原因之一，并针对地形特征及气象特征对双鸭山市空气质量的影响提出空气污染治理措施。     

影响深圳市空气质量的天气因素分析

影响城市空气质量的因素很多，其中天气因素的变化与空气污染指数关系十分密切。本文对深圳市2001—2002年冬春季、夏秋季共365天的空气污染指数与天气因素(天气类型、气象因子)的相关性进行了详细分析，以期对深圳市空气污染指数的预报工作有一定的参考。     

关中地区城市空气质量特征及影响因素分析

本文对陕西省关中地区33个城市环境空气质量自动监测站点2015年全年的监测数据进行统计和研究,讨论了关中城市空气质量特征和主要影响因素。结果表明,关中地区城市间空气质量具有密切的相关性和整体性,影响关中城市群全年空气质量最主要的污染因子是可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5),首要污染物呈现出显著的季节变化规律。人类活动、气象因素以及地形特征是造成关中地区空气质量现状的主要原因。     

岳阳市区空气质量变化特征及气象条件预报

利用2014年3月-2015年2月6个空气质量监测点资料,对岳阳市区AQI的时空变化特征及气象影响因素进行了分析,并用综合指标法和逐步回归法建立岳阳市区AQI预报模型。结果表明:岳阳市区年AQI为88。夏季空气质量最好;春、秋季次之;冬季空气质量最差。其中7-9月空气质量最好,1-2月空气质量最差。岳阳市区空气质量总体由北向南趋好,同时水库、景区明显好于工业区。岳阳市区年空气质量优良率为73%。年和各季空气质量优良率时空分布与AQI分布基本一致。岳阳市区首要污染物以PM10为主,其次为PM_(2.5)。重度污染及严重污染日基本出现在空气质量相对较好的夏秋季节,且工业区明显多于水库、景区。岳阳市城市工业布局方向与年主导方向一致,使得市区广大区域处于工业气流的下游,导致空气污染加剧。以短期天气预报中的气象要素预报作为空气质量气象条件预报的基础,采用日平均气温、相对湿度、低云量、风速、降水、雾等气象因子建立的岳阳市区AQI预报模型模拟效果较好。     

重庆市北碚区SO2、NO2变化趋势及影响因素分析研究

采用2006年-2013年大气自动监测站实时发布的数据,研究分析了SO2与NO2的时间变化规律以及气象影响因素的相关性分析.结果表明,空气质量年均值均低于GB 3095-2012中的Ⅱ级标准;SO2浓度年均值2013年较2006年低45.8％,下降显著,NO2浓度年均值2013年较2006年低5.9％,下降不明显;春冬季空气质量差、夏秋季空气质量好;SO2 、NO2月均值峰值分别出现在2007年11月和2009年3月;相对于SO2浓度更易受到近地面气象因子平均温度的影响而积累或扩散,而NO2浓度更易受到近地面气象因子平均相对湿度的影响而积累或扩散.     

沧州市市区大气污染变化趋势及防治对策研究

本从研究沧州市市区空气质量现状及1991—2000年空气污染物浓度变化趋势入手，对市区空气污染特征与原因进行了分析，并在此基础上提出了防治对策。     

NO2浓度变化及气象因子清除能力分析

为了解NO2浓度变化特征及其影响因子,利用2013—2018年沧州市NO2监测数据和气象数据,探讨了NO2浓度的时间变化特征及其与各影响因子的关系,重点讨论了气象因子对NO2的清除能力。结果表明:沧州市NO2平均浓度为41μg·m-3,其中冬季浓度最高为69. 7μg·m-3,日分布呈“双峰双谷”型,存在周末浓度高于工作日的“反周末效应”;通过相关性和灰色关联度分析发现,太阳辐射、风速与NO2浓度变化的相关性最好,降水、太阳辐射、风速与NO2浓度变化的关联度最高;通过分类统计发现,不同强度降水、1. 5m·s-1以上风速、40%以下相对湿度、中等到强的太阳辐射非常有利于NO2的清除。     

谈双鸭山市气象特征及地形特征对空气质量的影响

双鸭山市采暖期污染较重是因为采暖期燃煤量大、低矮分散的面源多的缘故,同时气象因素及地形特征对空气质量的影响也起着相当大的作用,采用2005年空气质量监测数据,进行双鸭山市气象特征及地形特征对空气质量影响分析,得出空气较稳定的取暖期和具有山风、谷风、局地环流的地形特征是形成双鸭山市空气污染的主要原因之一,并针对地形特征及气象特征对双鸭山市空气质量的影响提出空气污染治理措施.     

空气质量与气象因子关系及污染物变化趋势

本文中将对空气质量与气象因子之间的关系进行详细的阐述,并对主要污染物的变化趋势进行一定的分析研究,试图为空气质量的改良与控制提出一定的建议性对策。     

2001-2010年武汉市气象环境对空气质量影响分析

文章以武汉市为例,利用2001-2010年武汉市空气污染物和气象参数资料,运用统计分析方法,进行相关分析、回归分析,初步探讨空气污染物PM10、SO2、NO2指数和与之有关的气象参数,如气温、气压、湿度、降水量、风速之间的关系,并建立气候因子对空气污染物的多元线性回归方程。以SO2为例,对2009、2010年空气质量进行预测。结果表明,武汉市2001-2010年空气质量与气象环境具有较为显著的相关性且利用回归方程预测结果与实际基本吻合。     

长江经济带空气质量的时空分布特征及影响因素

基于2015~2018年空气质量实时监测数据，研究了长江经济带AQI的时空变化特征，从大气污染物排放量和气象因素两方面选取评价指标，利用地理探测器揭示了长江经济带AQI分布的影响因素及其季节变化.结果表明：2015~2018年长江经济带空气质量总体趋于改善，平均超标率由19.8%降至16.2%，除O₃超标率上升外，其余常规监测指标均有不同程度的下降.2017年开始O₃的超标率超过PM₁₀，成为长江经济带仅次于PM_2.5的大气污染物.AQI月变化曲线大体呈U型，具有冬春高、夏秋低的特点.长江经济带空气质量改善主要体现在冬、秋两季，O₃浓度的上升使夏季空气超标率上升，春季变化不大.AQI和空气超标率总体呈东高西低、北高南低的分布特征，其中上海、江苏、安徽中北部和浙江北部污染最严重，湖北中部和成渝地区其次，云南、贵州和四川西部空气质量良好.春夏季AQI的差异主要表现为东西向，秋冬季则主要表现为南北向.污染物排放量因子对长江经济带AQI分布有显著的正向影响，气象因子的影响方向则随季节变化而变化.全年和春、秋、冬3季AQI的分布格局主要由大气污染物排放量决定，夏季气象因子的影响力则更大.     

空气质量与气象因子间关联规则的挖掘方法研究

传统数据相关性分析仅能揭示空气质量与气象因子之间的相关系数,关联规则挖掘方法使用支持度、置信度、作用度、兴趣度等指标能够发掘隐藏在大量监测数据内部的关联规则。文章使用SQL语言实现了Apriori算法,挖掘出研究区内空气主要污染物浓度与气象因子之间的关联规则,定量表示气象因子变化对主要污染物浓度的影响。     

基于主成分分析的呼和浩特市空气质量影响因素研究

空气质量指数是一种评价大气环境质量状况简单而直观的指标,可用于大气环境质量评价以及污染控制和管理。利用呼和浩特市城区PM2.5监测点数据和气象数据,以空气质量指数法为依据,采用主成分分析法对影响呼和浩特市城区空气质量的主要因素进行分析,并利用方差分析法分析了气象因素对空气质量的影响。结果表明:影响呼和浩特市城区空气质量的主要因素是PM10、CO和SO2;天气寒冷、空气相对干燥、风大以及季节变化对该市空气质量会产生显著性的影响。     

河西走廊东部沙尘日变化特征及其与气象因子的关系

沙尘天气是河西走廊东部多发的灾害天气之一.为提高河西走廊东部沙尘天气的预测、预报、预警水平,更好地预防沙尘灾害和沙尘天气对空气质量的污染.利用河西走廊东部5个气象站1960-2016年逐日沙尘（包括浮尘、扬沙及沙尘暴）资料和四季平均气温、最高气温、最低气温、平均风速、大风日、蒸发量、降水量、相对湿度等资料,运用统计学方法分析了河西走廊东部各强度沙尘日的时空分布特征以及沙尘日与气象因子的相关性.结果表明:受海拔、地形地貌以及天气系统等影响,各强度沙尘日（除浮尘外）由东北向西南呈递减趋势.年代、年各强度沙尘日呈显著减少趋势,沙尘暴、扬沙、浮尘递减率分别为-2.436、-5.277、-5.719 d/（10 a）,气候趋势系数均通过了α=0.01的显著性水平检验.年沙尘日的时间序列均存在着6~8 a的准周期变化.各强度沙尘日均为春季最多,秋季最少,且各季节沙尘日均呈显著减少趋势,递减率为春季>夏季>冬季>秋季,气候趋势系数均通过了α=0.01的显著性水平检验.各强度沙尘日月变化比较一致,高峰值出现在4月,低谷值出现在9月.气象因子对沙尘天气有一定的影响,同一季节气象因子对各强度沙尘日的影响相对一致,但不同的季节气象因子对各强度沙尘日的影响不一致.热力因子和动力因子是影响沙尘天气的主导因子,水分因子的影响较弱.研究显示,气候变暖、冷空气活动频次和强度减弱是沙尘日减少的主要原因之一,大气环流的季节性转变是沙尘天气季节性变化的主要原因.      

交通与气象因子对空气质量的影响研究

目前中国存在经济生态发展不平衡,不可持续发展问题突出,多阶段、多领域、多类型生态环境问题交织。基于国家政策宏观调控下,展开交通与气象因子对空气质量的影响的深度研究。根据空气质量实时变化的数据,提出影响城市空气质量因素猜想,基于Lasso回归模型,对实证进行分析,经过BOOTSTRAP模型二次验证后,对空气质量影响较为显著的因素有:车流数量、风速、地面上层与下层温差。最后通过针对性提出绿色道路设计、互联网+新能源汽车、实时排污预警系统构建、城市空间合理布局四个方面,实现空气质量水平提升。     

基于气象因素和改进支持向量机的空气质量指数预测

空气污染已成为人类社会面临的严峻挑战,为了构建准确的空气质量预测模型,文章首先运用统计分析方法进行相关性分析,探讨气象要素变化对空气质量的影响;针对传统支持向量机预测精确度受输入变量影响较大的弊端,采用基于熵权理论对变精度粗糙集约简进行了改进,以处理支持向量机的输入变量,提高支持向量机的预测精度;最后以沈阳市的历史气象数据和空气质量指数进行验证。与传统方法相比,所提方法能够将预测准确率由71.28%提高到77.83%,空报率和漏报率也有降低,与实际基本吻合。     

昆明市主城区近年空气质量变化趋势与成因分析

根据昆明市2004-2013年空气自动站监测数据,对昆明市空气质量,污染物年际变化、季节变化、空间变化特征进行了研究。分析了影响昆明市空气质量的地理气象因素、污染排放因素、污染物远程输送因素。提出了相应的防治对策和建议。