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根据毕节市2015年大气污染物浓度和气象因子的监测数据,分析了毕节市区大气污染物SO_2、NO_2、PM10、PM2.5、CO及O_3浓度的月、季和年平均变化特征及其影响因素,并对大气污染物浓度之间以及大气污染物浓度与气象因子之间的相关性进行了分析。结果表明:(1)毕节市区2015年空气质量总体良好,空气质量优良天数占95.1%,主要大气污染物为PM10和PM2.5;(2)大气污染物SO_2、PM10、NO_2、PM2.5、CO的月浓度都呈"V"型单谷变化趋势,而O_3的月浓度则为单峰变化趋势;大气污染物SO_2、PM10、NO_2、PM2.5、CO浓度的季节变化为冬季最高、夏季最低,O_3浓度的季节变化则为春季最高、冬季最低,且季节之间的差异性显著(p0.05);大气污染物PM10和PM2.5的年平均浓度分别超过我国《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中一级标准年平均浓度限值的18.2%和112.4%,SO_2和NO_2的年平均浓度均未超过国家一级标准的年平均浓度限值;(3)大气污染物SO_2、NO_2、CO浓度与颗粒物PM10、PM2.5浓度之间两两呈极显著正相关性(p0.01),其与O_3浓度之间呈极显著负相关性(p0.01);PM2.5浓度与PM10浓度之间呈极显著正相关性,而PM2.5浓度与O_3浓度之间呈显著负相关性,多元线性回归分析得出PM2.5浓度与其他大气污染物浓度之间的拟合方程为:PM2.5=2.718+0.130SO_2+0.747PM10+0.255NO_2-0.077O_3+0.678CO;(4)气压与大气污染物SO_2、NO_2、CO、PM10浓度之间呈显著正相关性,其与O_3浓度之间呈极显著负相关性;温度除与O_3浓度之间呈极显著正相关性外,与其他大气污染物浓度之间呈显著负相关性,且其与O_3浓度的相关性系数最大(r=0.501),说明温度对O_3浓度的影响较大;相对湿度除与CO浓度之间无显著相关性外,与其他大气污染物浓度之间均呈显著性负相关性;风速与O_3浓度之间呈极显著正相关性,其与其他大气污染物浓度之间均呈极显著负相关性。 相似文献
52.
长江南京段水动力条件复杂,突发污染事故对下游饮用水水源地影响难以预测。基于构建的长江南京段二维水动力水质耦合数学模型,对不同径流潮汐动力作用下的突发污染事故进行模拟,分析其对长江水源地的影响。结果表明:洪季径流作用较强,污染团扩散速度受潮汐影响较弱,各水源地受污染团的影响时长基本接近,约为2.5~3.5 h。枯季径流作用减弱,污染团扩散速度受潮汐影响增强,越下游处受潮汐影响越大,各水源地受污染团的影响时长依次为:长江江浦水源地<燕子矶水源地<龙潭水源地。枯季污染物传播时的浓度大于洪季,洪季污染物传播浓度呈现随距离增大浓度减小的趋势。枯季流速受到潮汐影响,径流稀释作用减弱,使得污染物经八卦洲分流后的浓度略小于传播向下游的浓度。 相似文献
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成都春季生物质燃烧和沙尘期间气溶胶散射特征及其重建 总被引:7,自引:6,他引:1
于2009年4月19日~5月17日在成都城区每天采集PM2.5样品.利用热光碳分析仪、离子色谱、X荧光光谱仪和高效阴离子交换色谱分别分析样品中有机碳/元素碳、水溶性离子、地壳元素和左旋葡聚糖,同步测量了大气散射系数(bsp)和气象数据.利用IMPROVE方程重建大气散射系数,并与实测大气散射系数进行对比.结果发现,PM2.5浓度均值为133.2μg.m-3,大气散射系数为530 Mm-1.左旋葡聚糖和地壳元素能很好地反映生物质燃烧和沙尘事件.观测期间成都城区计算值b’sp为504 Mm-1,(NH4)2SO4、NH4NO3、OM(organic matter)、FS(fine soil)和CM(coarse mass)贡献率分别为26%、15%、53%、4%和2%.DS(dust storm)期间,计算值b’sp为575 Mm-1,FS和CM贡献率达到17%和21%.BB(biomass burning)期间,计算值b’sp为635 Mm-1,OM贡献率达到62%. 相似文献
57.
国土空间规划分区是在统一联动的国土空间分区管控体系中为弥补中微观尺度结构性管控作用缺失而提出的新的分区层级,其技术方法研究具有重大的理论和实践意义。在分析空间治理“精明化”“精准化”“精细化”要求、对比不同分区逻辑的空间分区方法的基础上,利用空间分析、多元统计、加权Voronoi图等技术方法,从主体功能“点轴”发展规律出发,研究构建了定性与定量相结合的分区方法,并以黄梅县为案例进行了实证研究。研究表明:本文方法能够有效划定符合《市级国土空间总体规划编制指南(试行)》中一级规划分区内涵的分区单元,弥补了规划分区方法的缺失;依托功能发展结构的“自上而下”分区逻辑有效将空间结构管控内涵融入规划分区,实现了对空间结构的引导和管控;通过加权Voronoi图模型,识别空间的最优功能导向,提高了规划分区的科学性、技术性。 相似文献
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