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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
重点对河北省辛集市"十三五"期间整体空气质量变化情况以及影响辛集市优良天数的2个重要参数O3和PM2.5的污染规律进行了分析。结果表明,辛集市"十三五"期间空气质量改善明显,优良天数整体增加,污染天数整体减少。O3浓度及其作为首要污染物出现的天数整体呈现上升趋势,对综合指数的贡献率逐年增加;O3污染高发期主要集中在4—9月,高值区域分布差距较大,但市区污染持续突出。PM2.5浓度逐年下降,以PM2.5为首要污染物的天数逐年减少;PM2.5浓度季节变化特征整体呈现"秋冬高、春夏低"的分布特点,空间分布呈"南北高、中间低"的污染特征。  相似文献   

2.
通过图像预测PM2.5浓度的准确性,在很大程度上取决于模型所选用的特征参数。为丰富特征参数的表达,设计了一种基于图像传统特征与深度特征充分融合的PM2.5浓度预测方法。首先,根据不同PM2.5浓度下的成像差异,选定图像感兴趣区域,解决图像尺寸过大导致的模型运算效率较低问题。然后,针对所选取的局部图像,利用传统图像处理方法手动设计并提取图像浅表视觉特征,同时利用卷积神经网络自动提取图像深层语义特征。最后,将两种特征融合,交由卷积神经网络的全连接层实现对PM2.5浓度的回归预测。预测误差比对结果显示,相比使用单种特征,使用融合特征能够有效提高模型的预测性能。  相似文献   

3.
研究采用空气质量指数法对2014—2018年洛阳市大气污染变化特征进行了分析,构建了空气污染物浓度的影响指标体系,采用灰色关联法研究了空气污染物浓度与影响因子之间的关联度,得到了影响空气污染物浓度的主要指标因子,并提出了改善洛阳市空气质量的措施。结果表明:洛阳市空气质量指数类别主要为良和轻度污染。2014—2018年空气质量为优良的天数主要出现在春季、夏季和秋季,重度污染和严重污染主要出现在冬季。2018年PM10、PM2.5、NO2、SO2和CO这5项污染物浓度随时间变化呈"V"型,污染主要集中在1—5月和11—12月。O3浓度随时间变化呈倒"V"型,污染主要集中在4—9月。研究期内PM2.5、PM10和O3是主要污染物。市区总人口、工业(综合)能源消耗量、人均生产总值、城市机动车总数、城市房屋施工面积、人均公园绿地面积、建成区绿化覆盖率和一般工业固体废物产生量等8项指标因子与PM2.5、PM10和O3的浓度表现出高关联度或较高关联度。  相似文献   

4.
以2017—2018年安徽省133个空气质量监测站(国控点66个,省控点67个)228万条PM2.5质量浓度数据为基础,基于空间自相关和地统计方法对该区PM2.5浓度的时空分异特征进行分析。结果显示:安徽省年平均PM2.5质量浓度为49.63 μg/m3,88%的监测站点PM2.5质量浓度超过国家环境空气质量标准二级限值;PM2.5浓度呈现明显的冬季高、夏季低、春秋季适中的特征,日变化曲线呈双峰结构,峰值在09:00和22:00前后,低值在16:00—17:00;全省PM2.5浓度全局Moran指数为0.673 6,月度指数为0.389 6~0.745 6,均表现为空间聚集性,且冬季PM2.5浓度的空间聚集性更强;局部空间自相关指数表明全省PM2.5浓度呈西北高-高集聚、东南低-低集聚的特点,低值集聚区稳定在黄山市及其周边;全省PM2.5浓度总体表现为由北向南递减的趋势,但受局部地形的影响,PM2.5浓度在西部大别山和皖南山区出现明显的下降趋势。研究结果综合了国控点和省控点监测数据,更加详细地表征区域PM2.5浓度的时空分异特征,为该区实施有效的环境污染防控提供重要参考。  相似文献   

5.
利用我国31个省会(省府)城市、直辖市站点大气污染物数据,对全国主要城市2020年新冠疫情管控期间以及复工复产后的大气污染状况进行统计学分析。结果表明:叠加疫情管控影响,相比往年,2020年春节假期前后全国主要城市整体上PM10、NO2、SO2、CO平均质量浓度降幅分别达到22.46%、60.13%、13.71%、17.64%;疫情管控期间全国主要城市PM2.5与PM10偏相关系数为0.952,PM2.5与SO2、NO2、CO的偏相关系数分别为0.705、0.791、0.831。复工复产初期相较疫情管控期间仅有NO2平均质量浓度上升;随着复工复产进程深入,PM10、SO2、NO2平均质量浓度则均有大幅度上升。采暖区SO2和CO平均质量浓度在疫情管控期分别为非采暖区的2.6倍及1.6倍,两大区域在复工复产后各大气污染物质量浓度变化情况有所差异,也反映出采暖区与非采暖区的大气污染情况的不同。  相似文献   

6.
基于2013—2018年哈尔滨市气象数据、大气污染物数据和细颗粒物(PM2.5)中金属成分数据,采用机器学习方法探索大气PM2.5中金属浓度预测模型,并选择最优模型进行污染物浓度预测。结果表明,多元线性回归(MLR)、人工神经网络(BP-ANN)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)4种模型中,RF对大气PM2.5中5种金属[锑(Sb)、砷(As)、铅(Pb)、镉(Cd)、铊(Tl)]的浓度预测效果最佳,在训练集和测试集中表现均较稳定,其中相关系数(r)均>0.7, 平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)数值较小。RF在大气PM2.5中金属浓度预测上具有较好的表现,可在缺乏监测和实验数据的情况下,实现对大气颗粒物中金属浓度的快速预测,为全面了解颗粒物中金属污染特征提供数据基础。  相似文献   

7.
准确预测大气污染物浓度的时空变化趋势是制定、修订大气污染防控措施和持续改善空气质量的关键。笔者以内蒙古呼和浩特市为研究区,基于2015-2020年城市环境空气质量自动监测站的月度数据,运用Prophet模型,研究确定环境监测数据的突变点和Prophet模型饱和预测上下限等特征,完成了"十四五"期间研究区PM2.5、 PM10、 NO2、 SO2、 O35项污染物的浓度预测。采用可决系数、均方根误差及平均偏差误差对预测模型结果进行精度评估,并重点分析了2025年各项污染物浓度的时空变化规律。结果表明:Prophet模型可以较为精准地对5项污染物浓度进行预测,预计2025年呼和浩特市PM2.5、 PM10、 NO2、 SO2、 O3质量浓度分别为41.64,、71.71、36.85、21.66、123.24 μg/m3,与以往该地区各项污染物时空特征一致,未来该市PM2.5、 PM10、 NO2、 SO2全年浓度均呈U形分布,具有冬季高、夏季低的特点,O3全年浓度呈倒V形分布,具有夏季高、冬季低的特点。除此之外,研究还发现未来该市西部地区污染程度高于东部。预测结果表明:当前内蒙古对空气污染的治理措施为空气污染的持续改善提供了保障,O3污染有加重趋势但尚在可控范围内,需要进一步加强防控。该研究揭示了呼和浩特市"十四五"期间5项空气污染物的浓度和时空变化趋势,可为呼和浩特市空气质量持续改善提供数据参考。  相似文献   

8.
利用2013-2017年京津冀区域13个城市PM2.5监测数据,综合探讨了该区域PM2.5浓度的时空变化特征。结果表明:京津冀区域PM2.5污染整体较重,但治理成效显著,2013-2017年区域PM2.5年均质量浓度分别为106、93、77、71、64 μg/m3,完成《大气污染防治行动计划》PM2.5浓度下降25%左右的目标;13个城市PM2.5浓度各百分位数总体呈现下降趋势,且随百分位数增大而下降速率加大,PM2.5年均质量浓度平均每年下降10.6 μg/m3,污染严重的太行山沿线城市邢台、石家庄、邯郸3个城市平均每年分别下降20.3、16.1、13.9 μg/m3;京津冀区域PM2.5重度污染天数比例分别为19.9%、16.6%、9.5%、9.0%、7.0%,呈下降趋势。2013-2017年京津冀区域PM2.5平均质量浓度与非重度污染天相比升高19 μg/m3,PM2.5重度污染天平均质量浓度较非重度污染天时高244.4%。  相似文献   

9.
针对2022年1月5—14日连云港发生的细颗粒物(PM2.5)连续污染事件(PM2.5超标共计5 d),基于常规空气质量参数、气象要素、颗粒物组分参数等数据资料,系统分析了污染期间PM2.5时空变化特征及污染成因,结合大气化学与天气预测模式(WRF Chem)和敏感性试验方法,定量评估了应急减排措施对连云港各区县PM2.5浓度的影响。结果表明,5 d超标日中有3 d为轻度污染,2 d为中度污染,全市PM2.5浓度呈现先上升后下降的趋势。不利的气象条件(静稳、小风、高湿)、本地排放(机动车尾气、工业工艺源)和二次生成共同导致了PM2.5污染的发生。实施黄色预警管控后,ρ(PM2.5)平均值下降了4.6μg/m3,降幅为5.2%,其中东海县和灌云县ρ(PM2.5)的降幅最大,分别为6.1%和8.3%,同时污染天ρ(PM2.5)峰值平均下降了9.4μg/m3(6.0%)。通过PM2.5过程分析方法发现,应急减排导致人为排放、化学过程和背景浓度对近地面ρ(PM2.5)正贡献的减少量要显著大于垂直混合、区域输送和对流过程负贡献的增加量。  相似文献   

10.
大气污染物排放清单是了解大气污染特征和控制对策的前提。根据排放因子方法,建立了2018年西宁市金属(包括黑色和有色金属)冶炼和压延加工业PM2.5、PM10大气污染物的排放清单,并对其时空分布特征和清单不确定性进行了分析。结果表明:西宁市黑色金属冶炼和压延加工业PM2.5、PM10的总排放量分别是4.88×103、8.37×103 t;该行业对PM2.5、PM10排放量贡献率最大的是城北区,分别为58.36%、49.61%。有色金属冶炼和压延加工业PM2.5、PM10的总排放量分别是1.85×103、2.78×103 t,该行业对PM2.5、PM10贡献率最大的是大通县,分别为53.51%、56.99%。黑色金属冶炼和压延加工业对PM2.5、PM10贡献率最大的产业是粗钢产业,贡献率分别是38.41%、30.28%。有色金属冶炼和压延加工业对PM2.5、PM10贡献率最大的是铝行业,贡献率分别是97.33%和98.01%。2个行业PM2.5和PM10的排放受月份影响较小,一天中09:00—18:00是排放高峰期。蒙特卡罗法模拟结果表明:黑色金属冶炼和压延加工业95%置信区间的不确定性较高,PM2.5和PM10的不确定性分别为-59.33%~58.55%和-47.51%~47.28%。  相似文献   

11.
在对淄博市19个空气质量监测站点监测数据进行分析后,提出了一种基于机器学习的复合模型——灰色关联度分析(GRA)-改进的完备总体经验模态分解(ICEEMD)-长短期记忆网络(LSTM)模型。通过分析淄博市2019年大气污染物和气象数据,选用LSTM模型预测PM2.5浓度。由于传统单一模块机器学习模型具有训练时间较长和预测精度较低的问题,提出了复合LSTM模型。该模型由3部分组成:GRA,用于PM2.5浓度影响因素变量筛选;ICEEMD,用于PM2.5分解、分量筛选和原始大气污染物及气象数据处理;LSTM,用于PM2.5浓度预测。预测结果表明:淄博市中部丘陵地带PM2.5浓度高于南部山区和北部平原,东部高于西部;淄博市逐月PM2.5浓度呈“U”形分布,1月最高,8月最低;淄博市PM2.5浓度受PM10和CO影响较大,受湿度和温度影响较小。对比单一LSTM模型和GRA-LSTM模型,GRA-ICEEMD-LSTM模型...  相似文献   

12.
基于聚类分析的颗粒物监测网络优化研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了优化香港环境监测网络,收集香港14个监测站2011年1月1日至2015年11月30日的颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)的小时数据进行统计分析。对PM_(2.5)进行聚类,并利用日均浓度变化图进行验证,结果表明,可将监测站分为4类(A、B、C、D类),A类位于城市郊区,B类则位于港口附近,且A、B类的PM_(2.5)日变化特征均呈现双峰型分布,峰值分别出现在09:00和21:00。对PM_(10)进行类似分析结果表明,监测站同样可以分为4类,A类位于九龙区,B类则位于港口附近,而且A、B类的PM_(10)日变化双峰分别出现在11:00和20:00左右。说明污染源头及地形的相似致使某些监测站颗粒物浓度的变化出现相同的趋势,导致监测设备的浪费和管理的冗余。建议建立更高效的空气管理系统,将冗余设备转移到其他地区,扩大空气监控区域。对PM_(2.5)/PM_(10)聚类结果表明,将监测站分为4类,B类均属于路边站,C类则位于居民区。同时还发现同类监测站PM_(2.5)/PM_(10)数值变化相同,并且可以用其中一个站的PM_(2.5)和PM_(10)浓度及另一个站的PM_(2.5)或PM_(10)浓度预测PM_(2.5)或PM_(10)浓度,为优化监测资源提供了一种新的思路。  相似文献   

13.
An ambient air quality study was undertaken in two cities (Pamplona and Alsasua) of the Province of Navarre in northern Spain from July 2001 to June 2004. The data were obtained from two urban monitoring sites. At both monitoring sites, ambient levels of ozone, NOx, and SO2 were measured. Simultaneously with levels of PM10 measured at Alsasua (using a laser particle counter), PM10 levels were also determined at Pamplona (using a beta attenuation monitor). Mean annual PM10 concentrations in Pamplona and Alsasua reached 30 and 28 μg m−3, respectively. These concentrations are typical for urban background sites in Northern Spain. By using meteorological information and back trajectories, it was found that the number of exceedances of the daily PM10 limit as well as the PM10 temporal variation was highly influenced by air masses from North Africa. Although North African transport was observed on only 9% of the days, it contributed the highest observed PM10 levels. Transport from the Atlantic Ocean was observed on 68% of the days; transport from Europe on 13%; low transport and local influences on 7%; and transport from the Mediterranean region on 3% of the days. The mean O3 concentrations were 45 and 55 μg m−3 in Pamplona and Alsasua, respectively, which were above the values reported for the main Spanish cities. The mean NO and NO2 levels were very similar in both sites (12 and 26 μg m−3, respectively). Mean SO2 levels were 8 μg m−3 in Pamplona and 5 μg m−3 in Alsasua. Hourly levels of PM10, NO and NO2 showed similar variations with the typically two coincident maximums during traffic rush hours demonstrating a major anthropogenic origin of PM10, in spite of the sporadic dust outbreaks.  相似文献   

14.
利用山西省11个地级市大气环境监测站的PM2.5、PM10和O3浓度数据,分析了2015—2020年山西省PM2.5、PM10和O3浓度时空变化特征,采用空间计量模型和岭回归方法,分析了空气污染对公众健康的空间影响。结果表明:PM2.5和PM10年均质量浓度总体下降,两者在2017年最高,2020年最低;O3年均浓度总体增加。在季节尺度上,PM2.5和PM10质量浓度在冬季的12月和1月最高,夏季的8月最低;O3浓度在6月最高。空间上,相较2015年,2020年山西省各地级市PM2.5污染程度均有改善,其中长治改善效果最好;2020年山西各地级市PM10污染兼有加重和减轻的情形,所有地级市PM2.5和PM10污染水平均超过国家二级污染浓度限值;2020年山西多数地级市O3浓度升高。山西公众健康水平具有明显的空间离散特征,PM2.5和PM10浓度的局部空间自相关特征高度一致,呈现"南高北低"的格局,O3浓度分布呈"南部高,中北部低"的格局。大气环境质量和经济发展水平均对医疗机构诊疗人数和健康体检人数的变化有正向影响,每万人卫生技术人员数量和公共财政支出比例对公众健康均有负向影响,其中经济发展水平和大气环境质量的影响最显著。山西省PM2.5治理取得一定成效,但大部分城市PM2.5和PM10达标率较低,O3浓度有持续升高的趋势,PM10和O3污染改善缓慢,深度减排仍面临挑战。PM2.5和PM10是危害山西公众健康的主要大气污染物,未来需要加强PM2.5、PM10和O3的精细化管理及协同治理。  相似文献   

15.
This paper examines the application of artificial neural network (ANN) and boosted regression tree (BRT) methods in air quality modelling. The methods were applied to developing air quality models for predicting roadside particle mass concentration (PM10, PM2.5) and particle number counts (PNC) based on air pollution, traffic and meteorological data from Marylebone Road in London. Elastic net, Lasso and principal components analysis were used as feature selection methods for the ANN models to reduce the number of predictor variables and improve their generalisation. The performance of the ANN with feature selection (ANN hybrid) and the BRT models was evaluated and compared using statistical performance metrics. The performance parameters include root mean square error (RMSE), fraction of prediction within a factor of two of the observation (FAC2), mean bias (MB), mean gross error (MGE), the coefficient of correlation (R) and coefficient of efficiency (CoE) values. The input variables selected by the elastic net produced the best performing ANN models. The ANN hybrid produced models performed only slightly better than the BRT models. The R values of the ANN elastic net and BRT models were 0.96 and 0.95 for PM10, 0.96 and 0.96 for PM2.5 and 0.89 and 0.87 for PNC, respectively. Their corresponding CoE values were 0.72 and 0.70 for PM10, 0.74 and 0.76 for PM2.5 and 0.81 and 0.71 for PNC respectively. About 80–99% of all the model predictions are within a factor of two of the observed particle concentrations. The BRT models offer more advantages regarding model interpretation and permit feature selection. Therefore, the study recommends the use of BRT over ANN where the model interpretation is a priority.  相似文献   

16.
基于2016年冬季泰州市环境空气质量自动监测数据,定量评估NAQPMS模式、CMAQ模式和人工订正对污染物质量浓度和空气质量等级的预报效果。结果表明,模式预报和人工订正对各污染物预报的相关系数由高到低排列为PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、O_3-8h,颗粒物预报效果最好。除O_3-8h外,NAQPMS对各项污染物预报的相关系数R为0.47~0.82,CMAQ为0.75~0.81,人工订正为0.43~0.78,3种预报方式均能准确反映污染物浓度的变化趋势;模式预报、人工订正对O_3-8h预报相关系数均0.4。在发生颗粒物污染过程时,人工订正结果相对更为准确。NAQPMS、CMAQ和人工订正对空气质量等级24 h预报准确率分别为38.9%、41.1%和35.6%,NAQPMS对优类别的预判准确率较高,CMAQ、人工订正对良类别的预判准确率较高。对比不同时效的预报效果,24 h预报时效的准确率高于48和72 h。提出,城市空气质量预报可采用集合预报方式,综合1~2种运行较稳定的主流预报模式预报结果,预报员对模式模拟结果进行人工修订,提高预报准确率。  相似文献   

17.
2016—2017年武汉市城区大气PM2.5污染特征及来源解析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用2016年1月至2017年9月湖北省环境监测中心站大气复合污染自动监测站的在线监测数据,对武汉市城区PM2.5的污染特征及主要来源进行解析。结果表明,武汉市城区PM2.5质量浓度呈现出明显的季节差异,季节变化规律为冬季>春季>秋季>夏季。水溶性离子的主要成分SO42-、NO3-和NH4+占总离子质量浓度的82.0%。PM2.5中阴离子相对阳离子较为亏损,颗粒整体呈碱性。夏季气态污染物的氧化程度较高且SO2较NO2氧化程度高。后向轨迹分析结果表明,区域传输是武汉市PM2.5的一个重要来源,在4个典型重污染阶段,武汉市分别受到局地、东北、西北及西南方向气团传输的影响。PMF模型解析出武汉市PM2.5五大主要来源及平均贡献率:扬尘22.0%、机动车排放27.7%、二次气溶胶21.6%、重油燃烧14.9%和生物质燃烧13.8%。  相似文献   

18.
基于江苏省重污染天气监测预报预警系统多模式预报结果,分析了不同数值模式对江苏省13个城市细颗粒物(PM2.5)和臭氧(O3)的预报偏差特征,发展了多模式集合预报算法,并对其进行了评估。结果表明,相较于单一数值模式,集合预报算法显著改善了PM2.5和O3预报的准确率,其对江苏省PM2.5和O3空气质量分指数等级的预报准确率超过了80%。就江苏省整体而言,PM2.5集合预报的准确率相比最优单一数值模式提升了6%。O3浓度较低时,集合预报能有效改善各模式存在的高估现象。但受限于目前的校正策略,出现高浓度O3污染时,集合预报对预报效果的提升相对有限。  相似文献   

19.
PM2.5手工监测技术要点探讨   总被引:4,自引:3,他引:1       下载免费PDF全文
以重量法为原理的手工监测法是国内外监测环境空气PM2.5质量浓度的标准方法,在空气质量监测中具有重要应用。该文以2012年跨4个季度近150 d的PM2.5手工监测实际操作经验为基础,重点探讨了手工监测法各环节的监测技术要点,如手工监测采样器的操作技术、滤膜种类的选择及前处理要求、滤膜更换技术、滤膜平衡和称重条件、质量保证和质量控制技术等,以期为推广PM2.5手工监测法提供技术参考。  相似文献   

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