天山南北绿洲城市夏季对流层NO_2浓度特征分析

为探讨天山南北绿洲城市夏季对流层NO_2浓度分布特征,基于MAX-DOAS于2015-2017(6-8月)连续固定监测和车载移动监测,并结合社会经济因素和气象因子,研究乌鲁木齐、博乐、库尔勒及和田的NO_2时空分布规律。结果表明:(1)天山北坡城市对流层NO_2浓度整体高于天山南坡城市,北坡乌鲁木齐(6.90×10~(15)molec/cm~2)南坡库尔勒(3.34×10~(15)molec/cm~2)北坡博乐(2.68×10~(15)molec/cm~2)南坡和田(2.60×10~(15)molec/cm~2);(2)乌鲁木齐市区日变化呈现"多峰值"波浪型分布,郊区没有明显峰谷值,博乐市区呈现"两峰一谷"日变化,郊区属于"单峰"特征;库尔勒、和田日变化特征相似,市区与郊区均为"双峰型",且夏季市区对流层平均浓度(4.42×10~(15)molec/cm~2)郊区(3.33×10~(15)molec/cm~2);(3)车载DOAS研究发现,城市对流层NO_2在风向稳定具有较高风速的监测日下风向浓度通常高于上风向,车流量高的立交桥与道路交汇处容易出现高值;(4)因天山南北绿洲城市的城市规模和产业结构不同,气象因子的差别,是导致NO_2浓度差异的重要原因。     

新疆博乐市大气对流层NO_2垂直柱浓度特征

基于地基多轴差分吸收光谱技术(multi-axis different optical absorption spectroscopy,MAX-DOAS),分析位于中国西部边陲的典型干旱区城市——博乐市大气对流层NO_2垂直柱浓度(vertical column densities,VCD)分布、变化,了解其变化规律和分布特点。结果表明:(1)博乐市不同观测点对流层NO_2VCD高低表现为农田区市区,农田区NO_2浓度最大达到5.69×10~(15)molec/cm2,市区NO_2浓度最大达到3.79×10~(15)molec/cm~2;(2)市区观测点对流层NO_2浓度变化趋势基本一致,相同的是北京时间10:00,出现峰值;农田区观测点对流层NO_2VCD一天内呈现缓慢上升趋势;(3)同一区域,不同天气条件下,对流层NO_2VCD高低不同。多云条件下对流层NO_2VCD浓度最高,其次是多云转阵雨、多云转小雨,晴天条件下对流层NO_2浓度较低;(4)不同区域,相同天气条件下对流层NO_2VCD分布不同。社会活动较多的市区对流层NO_2VCD较高。     

奎屯市-独山子区-乌苏市区域大气对流层NO2柱浓度时空变化分析

为研究以石化工业为主的奎屯市-独山子区-乌苏市（简称“奎-独-乌”）区域大气对流层NO₂柱浓度的时空变化,基于地基多轴差分吸收光谱仪（MAX-DOAS）于2018年2月—2019年7月在各城市城区中心进行固定监测（09:00—20:00）,以及在环奎-独-乌区域进行车载移动监测（10:00—15:00）,结合地形地貌、气象、工业分布和人为排放量等因素,反演分析该区域对流层NO₂柱浓度的时空变化规律.结果表明:①奎-独-乌区域对流层NO₂柱浓度日变化呈早晚高、中午低,冬季高、夏季低的特点,对流层NO₂柱浓度季节性变化呈冬季（11.8×1015 molec/cm2）>秋季（9.46×1015 molec/cm2）>春季（7.46×1015 molec/cm2）>夏季（4.33×1015 molec/cm2）的特征.奎-独-乌区域对流层NO₂柱浓度最高值均出现在冬季（1月）,呈独山子区（22.23×1015 molec/cm2）>奎屯市（21.30×1015 molec/cm2）>乌苏市（18.34×1015 molec/cm2）的特征.②奎-独-乌区域大气对流层NO₂柱浓度存在空间集聚现象,且区域内部差异显著.不同季节高值主要出现在区域内交通交错区（奎屯立交桥、独山子立交桥）和工业集中分布区,最低值均出现在奎-独-乌区域西南部的乌苏市,且位于主导西风通道的上风向.③结合后向轨迹分析发现,奎-独-乌区域气流来源中冬季气流运动在水平方向和垂直方向上均不利于污染物扩散,夏季西北风向导致下风向路段NO₂浓度相对较高,该区域大气NO₂污染物以本地输送为主,且在城际间存在污染物的传输与积累.④奎-独-乌区域的能源结构以煤炭为主,其固定源排放以工厂和电力部门为主,而乌苏市交通移动源所产生的NO₂排放总量远高于奎屯市和独山子区.该区域冬季燃煤6个月,低风速（1.5~3.0 m/s）频率持续时间较长,加之独特的山盆结构形成的“山谷风”,有较厚的逆温层,不利于污染物远距离扩散.研究显示,能源工业结构背景下形成的奎-独-乌区域环境有利于大气污染物的聚集和积累,其污染源以本地污染为主.      

华东地区不同土地覆被上空NO2柱浓度变化特征

为探究1997-2017年华东地区不同土地覆盖上空对流层NO_2柱浓度的变化特征,并评价中国环保"十二五"规划NOx减排政策在华东地区的实施效果,文章利用GOME、SCIAMACHY和GOME2A卫星遥感监测融合数据和土地覆盖数据,分析了华东地区和不同土地覆盖类型上空NO_2柱浓度的时空变化特征。结果表明:华东地区北部和南部对流层NO_2柱浓度差异显著,北部高南部低,NO_2柱浓度的高值主要分布在山东和长三角等区域。对流层NO_2柱浓度存在显著的周期性变化和季节性差异,冬季>秋季>春季>夏季。1997-2011年NO_2柱浓度呈增高趋势,年均增长率为0.768×10~(15)molec/(cm~2·a),2012-2017年呈下降趋势,年均降低率为1.08×10~(15)molec/(cm~2·a)。不同土地覆盖类型上空对流层NO_2柱浓度分布差异显著,其中建设用地、耕地和水域NO_2柱浓度较高,建设用地显著高于其他土地覆盖类型,林地上空NO_2柱浓度最低。1997-2011年各种土地覆盖类型上空NO_2柱浓度均呈现增长趋势,其中建设用地增速最快,为1.24×10~(15)molec/(cm~2·a),林地增速最慢,为0.31×10~(15)molec/(cm~2·a)。中国NOx减排政策在华东地区的实施效果良好,在环保政策的影响下能够实现低NO_x排放下区域经济的持续增长。     

基于OMI卫星数据的长三角对流层NO_2特征研究

利用OMI卫星遥感数据,分析2006-2011年长三角地区对流层NO_2的变化趋势和时空分布特征以及对其来源的讨论。结果表明长三角近6年来对流层NO_2垂直柱浓度年均值具有明显稳定的增长趋势,增长率到达49.63%。且具有浓度高值区域面积不断扩大,高值中心数量增多的特征。与其它地区相比长三角地区对流层NO_2浓度季节变化具有独特的特征,NO_2垂直柱浓度在冬季浓度达到极大值(14.29×10~(15)~20.84×10~(15)molec/cm~2),而大多地区如四川则在夏季达到极大值。此外,分析得出长三角地区对流层NO_2垂直柱密度变化与人类活动的密切关系。     

Tropospheric NO2 vertical column densities retrieved from ground-based MAX-DOAS measurements at Shangdianzi regional atmospheric background station in China

Ground-basedMulti-AXis Differential Optical Absorption Spectroscopy(MAX-DOAS)measurements were performed at Shangdianzi(SDZ)regional atmospheric background station in northern China from March 2009 to February 2011.The tropospheric NO_2vertical column densities(VCDs)were retrieved to investigate the background condition of the Beijing–Tianjin–Hebei developed economic circle in China.The seasonal variation of mean NO_2tropospheric VCDs(VCD_(Trop))at SDZ is apparent,with the maximum(1.3×10~(16)molec/cm~2)in February and the minimum(3.5×10~(15)molec/cm~2)in August,much lower than those observed at the Beijing city center.The average daytime diurnal variations of NO_2VCD_(Trop )are rather consistent for all four seasons,presenting the minimum at noon and the higher values in the morning and evening.The largest and lowest amplitudes of NO_2VCD_(Trop)diurnal variation appear in winter and in summer,respectively.The diurnal pattern at SDZ station is similar to those at other less polluted stations,but distinct from the ones at the urban or polluted stations.Tropospheric NO_2VCDs at SDZ are strongly dependent on the wind,with the higher values being associated with the pollution plumes from Beijing city.Tropospheric NO_2VCDs derived from ground-based MAX-DOAS at SDZ show to be well correlated with corresponding OMI(Ozone Monitoring Instrument)satellite products with a correlation coefficient R=0.88.However,the OMI observations are on average higher than MAX-DOAS NO_2VCDs by a factor of 28%,probably due to the OMI grid cell partly covering the south of SDZ which is influenced more by the pollution plumes from the urban areas.     

利用OMI数据对我国西部城市NO_2柱浓度的时空分布特征研究——以天水市为例

城市大气污染的有效控制得益于对气候条件、污染物来源和汇的不同时空分布特征的掌握。利用卫星OMI传感器,反演了2007—2015年9年来对流层NO_2的数据产品,研究了天水市对流层NO_2柱浓度的时空分布特征及其管控策略。结果表明:(1)天水市对流层NO_2柱浓度在空间上呈现明显的东高西低空间分布格局,具有从东部向西部扩展并逐渐降低的空间动态变化特征;(2)天水市对流层NO_2柱浓度在时间分布上,9年时间里呈现小幅上升趋势,且春夏高秋冬低,与我国东部地区季节规律相反,月均值变化呈倒U型;(3)天水市对流层NO_2柱浓度时空分布格局与当地地理条件、污染物来源和汇以及上风向污染的输送有关;(4)与我国东部城市比较,天水市对流层NO_2柱浓度普遍较低,但9年来县(区)域的变化率较大(10%~14%)以及市域年度变化率较高。未雨绸缪制定环境管理策略,以避免大气环境污染的发生和加剧。     

新疆“乌-昌-五”城市圈对流层NO_2、SO_2时空变化特征

文章利用多轴差分吸收光谱仪(MAX-DOAS)在2017-2018年对"乌鲁木齐-昌吉-五家渠"("乌-昌-五")城市圈进行市中心定点监测和城际车载移动监测,研究对流层NO_2、SO_2VCD时空分布规律及影响因素,结果表明:(1)"乌-昌-五"城市圈2017-2018年NO_2、SO_2VCD均值呈现下降趋势,表现为乌鲁木齐、昌吉NO_2VCD呈增加趋势,五家渠略有下降;昌吉和五家渠SO_2VCD依然增加,乌鲁木齐显著下降;季节变化为冬秋季高于春夏季。污染浓度在空间上出现层次结构,具有多个高值区,由市区向外围逐渐降低,并在城市圈下风向出现污染聚集。(2)NO_2、SO_2VCD的污染重心各季节都处于乌鲁木齐东南部的商业区,低值区处于昌吉和五家渠;从转移距离来看,NO_2和SO_2不同污染等级区中基本上都是在春季-夏季间转移距离最长,扩散强度最大,说明在春季-夏季污染扩散最强。不同季节NO_2高污染扩散强,污染范围广,而SO_2扩散较弱,污染范围小。后向轨迹表明冬春季气流散乱,不利于大气污染的扩散,夏秋季气流轨迹长、速度快,对污染物搬运稀释作用强。(3)通过回归分析发现,在人文方面第二产业和机动车保有量对污染的贡献较大,其对NO_2、SO_2VCD的贡献解释度分别为32.1%和38.6%,38.1%和35.1%。气温和风速是影响污染物聚集、扩散的主要因素,其对NO_2、SO_2VCD的贡献解释度分别40.9%和61.1%,40.2%和49.4%。三面环山的喇叭口地形,使得污染物由南到北扩散。     

大气光化学反应高发季节NO、NO2和O3污染特征

文章通过对广州番禺大气成分站(GPACS)2010-2016年的历史观测数据进行分析,结果表明,2013年广州地区光化学高臭氧事件发生次数最多,且均发生在夏秋季。2013年日O_3最大均值和日均值在10月最大,分别为103.02×10~(-9)和53.81×10~(-9)。NO和NO_2浓度在7月最大,日均浓度分别为5.90×10~(-9)和16.03×10~(-9),7月NO对O_3化学滴定最明显。夏秋季O_3峰值出现时间较晚,在18:00左右。O_3浓度随着NO_2/NO比值升高而升高。选取夏季NO、NO_2、O_3与NO_x进行非线性拟合,发现当NO_x浓度19.35×10~(-9)或者87.71×10~(-9)时,O_3为光化学氧化剂O_x的主体;当NO_x浓度19.35×10~(-9)而87.71×10~(-9)时,NO_2为光化学氧化剂O_x的主体。秋季大量的气溶胶污染对辐射进行衰减,导致O_3生成在较低辐射范围内主要处于太阳辐射控制区。夏秋季的风速整体较小,有利于污染物的积累。     

宝鸡市春季PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2污染现状分析

收集PM_(2.5)实时监控网提供的2015年春季宝鸡市大气污染物浓度的实时数据,分析宝鸡市各监测点大气污染物PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2的日均值和月均值浓度变化特征以及各污染物的负荷系数。结果表明:各监测点大气污染物月平均浓度3—5月呈下降趋势,但整体的空气质量状况有待进一步提高;宝鸡市大气颗粒物呈区域性污染,各监测点之间的差距较小,而污染气体SO_2和NO_2具有点状污染特征;4种主要的大气污染物中,PM_(2.5)和PM_(10)的贡献率超过一半以上,但SO_2和NO_2同样不可忽视。     

太原市城区重污染天特征及大气污染防治建议

对太原市2014年重污染天大气污染物浓度变化和时间、空间分布特征进行了分析,全年太原市城区有28个重度以上污染天,首要污染物为细颗粒物,集中出现于采暖期和10月。重污染期间,冬季PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO浓度之间显著正相关,但均与O3显著负相关;主要超标因子PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2浓度与风速(2.0 m/s以上时)显著负相关,与气压(P)总体负相关,与相对湿度(RH)总体正相关。重污染天城区大气污染物浓度空间分布南北差异明显、南部高于北部,聚类分析结果显示,城区北部远郊的南寨和上兰有类似污染特征,城区中部尖草坪、桃园、小店、金胜等点具有类似颗粒物污染特征,污染物分布主要与区域地形、风向、污染源分布特征有关。基于重污染天特征,该项研究提出了减缓太原市大气污染的建议。     

甘肃省植被与对流层甲醛关系及影响因素分析

植被可以截获和吸收大气中的颗粒物、SO₂和NO_x等,对大气污染物具有一定净化作用,但也释放大量挥发性有机物,对光化学烟雾污染的形成具有促进作用.以甘肃省为例,利用卫星资料反演手段,解译了2008-2016年NDVI（植被覆盖指数）和对流层HCHO（甲醛）柱浓度,并探讨了二者之间的关系及影响因素.结果表明:①甘肃省2008-2016年NDVI空间分布梯度呈东南向西北递减的趋势,其年际动态不显著,季节性动态显著,与对流层HCHO柱浓度时空分布及动态有一定的相似性.②甘肃省对流层HCHO柱浓度和NDVI的年变化范围分别为7×1015~11×1015 molec/cm2和0.22~0.25,并且二者之间呈显著正相关,相关系数为0.63.③甘肃省NDVI和对流层HCHO柱浓度的分布与气象因素（如辐射、气温和降水量）有关,并且甘肃省中部对流层HCHO柱浓度分布还与甘肃省人类足迹分布特征相似.研究显示:甘肃省中部人类足迹指数高,HCHO主要来源于人类活动;而甘肃省西部和南部人类足迹指数低,HCHO主要来源于自然排放.      

典型西南工业城市柳州市核心区大气污染物时空分布与气象因素研究

为研究柳州市核心区大气污染物浓度时空变化规律与气象因素之间的关系,统计分析了2018年全年研究区内6个自动监测站点PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3和CO的浓度监测数据和气象站气象数据,并对28次超标日污染物来源进行了解析.结果显示:①核心区颗粒污染物污染较为严重,且以PM_(2.5)为主的细颗粒污染物仍为柳州市主要的大气污染物;各污染物月均浓度季节差异显著,除NO_2外柳州大气污染物浓度下降明显,指示柳州市多项节能减排综合整治措施成效显著;PM_(2.5)、PM_(10)、CO受早晚高峰期影响,浓度日变化均呈双峰型;NO_2在不同季节峰型不同,作为O_3前体物其浓度日变化与O_3相反,呈现"早峰午谷"的变化趋势.②通过对污染物浓度插值发现,由于核心区主要工商业区位于西部且处于主导风向下风向,故PM_(2.5)和SO_2浓度西北高、东南低,PM_(10)、NO_2和CO浓度西南高、东北低;核心区东部的山区为O_3生成带来大量前体物,使O_3浓度东南高、西北低.③由于气候特征,核心区春、夏季主要气象因素均为降水量;秋季的主要气象因素是风速,风速与污染物的负相关关系表明了风的扩散效应;冬季大部分污染物与气象因素的相关性不显著,表明人为因素对污染物的影响大于气象因素;核心区大气污染物主要来源于局地排放和区域传输,且南北主导风向对大气污染影响最大.④HYSPLIT模型结果指示柳州超标日大气污染物主要来自于珠三角地区,且陆源颗粒物浓度普遍比海洋源高,来自南部的远距离输送气流颗粒物含量最低,表明远距离输送为影响颗粒物传播的主要原因.     

基于OMI数据的河南省近十年大气对流层NO2垂直柱浓度时空变化分析研究

文章利用OMI卫星全球对流层NO2垂直柱浓度Level3级产品数据,研究分析了河南省2006年-2015年大气对流层NO2垂直柱浓度时空变化规律.结果表明:河南省近10年大气对流层平均NO2柱浓度为15.38×1015 molec/cm2,远高于全国平均水平,但自2014年起出现了大幅回落;NO2柱浓度月均值具有对称性和周期性,最高值和最低值一般分别出现在1月和7月;NO2柱浓度的季节均值特征明显,具体表现为冬季>秋季>春季>夏季;河南省NO2柱浓度空间分布不均衡,自西南部至东北部逐渐增加,其中东北部为NO2浓度高值集中地区.     

“十二五”期间三大城市群对流层NO_2柱浓度时空变化及对比

本文基于OMI对流层NO_2垂直柱浓度产品,分析了"十二五"期间三大城市群对流层NO_2柱浓度时空变化,并进行了比较分析。结果表明:(1)京津冀是浓度最高的城市群,长三角次之,珠三角最低;"十二五"规划对氮氧化物排放量的约束性减排指标为下降10%,2015年较2010年京津冀、长三角、珠三角分别下降24.74%、27.73%、26.28%;(2)三大城市群对流层NO_2柱浓度时空变化特征为:京津冀呈西北低东南高的趋势,长三角呈中间高、北部次之、南部低的趋势,珠三角呈中间高、周边低的趋势;(3)三大城市群直辖市和地级市的对流层NO_2柱浓度"十二五"均值特征为:京津冀城市群中,7个市处于四、五级高浓度水平,其中邯郸最高为2035.71×1013mole/cm~2;长三角城市群中,6个市处于四级高浓度水平,其中苏州市最高为1827.55×1013mole/cm~2;珠三角城市群中,4个市处于三级中浓度水平,其中佛山市最高为1158.98×1013mole/cm~2。     

天山南坡库尔勒市大气对流层NO_2垂直柱浓度特征

基于地基多轴差分吸收光谱技术(Multi-axis different optical absorption spectroscopy,简称MAX-DOAS),分析位于天山南坡典型干旱区城市,库尔勒市大气对流层NO2垂直柱浓度(Vertical column densities简称VCD)分布、变化,以了解其变化规律和分布特点。研究表明:(1)库尔勒不同观测点对流层NO2VCD高低表现为,农田区新市区老城区,农田区NO2浓度最大达到3.40×1015molec/cm2。(2)市区观测点,新城区和老城区对流层NO2浓度变化趋势基本一致,呈现V和U字形变化趋势,早上和晚间浓度较高,中午浓度较低,市区浓度变化范围分别为1.91×1015~4.02×1015、0.22×1015~4.59×1015molec/cm2。(3)农田呈现出与市区不同的变化趋势,农田观测区中午之前浓度较低,中午之后NO2浓度呈现升高的趋势     

近10年长江三角洲对流层NO_2柱浓度时空变化及影响因素

利用臭氧监测仪(OMI)卫星遥感数据,分析了2005~2014 10年间长江三角洲对流层NO_2柱浓度时空变化格局,从地形、气象、经济、农业、生活、国家重大环保措施及规划等多个方面分析了NO_2变化的影响因素,结果表明:(1)长江三角洲对流层NO_2柱浓度十年年均增长率为1.04%.2011年最高,为1184.07×10~(13)mole/cm~2.2010年较2005年上升20.75%;2014年较2010年下降9.10%;(2)长江三角洲对流层NO_2柱浓度呈中间高、北部次之、南部低的趋势.长江三角洲中部的上海、苏州、无锡、常州、镇江和南京等城市为中心的条带状区域是四、五级高浓度中心,浙江大部份一直处于一、二级较低浓度水平;(3)长江三角洲夏季降水量大,与NO_2浓度负相关系数高达0.84,对NO_2具有湿沉降的作用.长江三角洲北风的主导风向及北平南高的地势特点决定了其中部高污染区对浙江中南部影响较小;(4)对流层NO_2浓度与第二产业产值相关系数高达0.83,与汽车保有量相关系数为0.74.对流层NO_2浓度与煤炭消费量及汽车保有量紧密相关,此外,农业秸秆焚烧也释放大量氮氧化物."十二五"期间实施的燃煤量控制和脱硝等一系列氮氧化物排放控制措施等使得2012~2014年NO_2浓度降低.     

辽宁省近12年对流层甲醛柱浓度时空变化及其影响因素

基于OMI遥感反演的对流层甲醛柱浓度资料,研究了辽宁省2005—2016年对流层甲醛柱浓度的时空分布特征,并分析了对流层甲醛柱浓度的主要影响因素.结果表明:近12年辽宁省对流层甲醛柱浓度整体上波动较大,2005—2013年逐渐增大,平均增速为0.74×1015molec·cm-2,空间分布上整体表现为低值区主要分布在辽西山地丘陵地区,高值区分布在沈阳以东大部分地区,浓度在12×1015~13×1015molec·cm-2之间;2005—2008年辽宁省甲醛污染相对较轻,对流层甲醛柱浓度整体多在3级水平以下;2009—2013年之间,对流层甲醛柱浓度的3级分布区域逐渐缩小,4级分布区域不断扩大,并在2010年出现5级水平污染区域且于2013年达到最大.春季各个区域对流层甲醛柱浓度相对于其它季节较低,夏季各个地区对流层甲醛柱浓度值整体上高于其它季节,以4级及5级水平污染为主,秋、冬季各个区域的对流层甲醛柱浓度值分布居于春、夏两季之间.辽宁省对流层甲醛柱浓度的月变化特征大致符合正弦曲线分布特征,即对流层甲醛柱浓度自1月不断上升,于6月达到峰值后又不断下降.能源消耗及工业生产与大气中甲醛的浓度的变化息息相关,人口数量及生产总值与对流层甲醛柱浓度也具有显著的正相关关系.高温利于甲醛的扩散和挥发,辽宁省独特的地形地理位置对甲醛的扩散与传播产生影响.     

重庆市黔江区春季大气污染物浓度变化与气象因素关系研究

分析了2015年重庆市黔江城区2个自动监测站点PM10,SO2,NO2,O3日均值和小时均值,结合同期气象因素,对污染物浓度与气象因素进行分析.表明,PM10、SO2、NO2和O3春季平均值呈显著差异,PM10超标6天,SO2,NO2,O3污染水平较低,未超标;PM10、SO2和NO2呈现早晚双峰型,O3呈典型单峰型;风速与SO2和NO2浓度呈负相关,与O3浓度则呈正相关关系,风速较小时,利于PM10浓度降低,当风速达到一定程度,会导致PM10浓度升高;污染物浓度和相对湿度呈明显负相关;降水对大气污染物有削减作用.     

基于无人机紫外光谱数据的企业SO2浓度监测与分析

全球环境和气候变化日益受到大气污染的影响,其造成的生态破坏和对人类居住的影响,如雾霾、酸雨、光化学烟雾等,已经成为亟待解决的问题,而其中SO_2气体是最主要的污染物之一。分析和量化SO_2排放量并找出污染源,对把握污染排放状况、制定监管措施和减轻大气污染具有重要应用价值。为此,本文基于差分吸收光谱法提取了河北省邯郸市武安市部分企业SO_2排放浓度空间分布情况,并根据地理位置数据将反演浓度数据进行组织和快速成图,实现了污染浓度分布的可视化监测。文中分析了浓度分布的空间关系,同时考虑了风对SO_2扩散的影响。实验结果表明,浓度高聚集区与企业排污位置和风向密切相关,风因素影响差分光谱法可视化对固定污染排放源位置的定位。同时,研究区SO_2气体浓度分布图中浓度在1×10~(16)molec./cm~2以上的像元占到50%,进一步证明该气体污染造成的危害范围较大。