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141.
142.
以西安为研究区域,为探究气象因子对PM2.5浓度的影响,采集2017-2019年空气质量与气象因子数据,改进k-Means聚类算法,形成严重污染、重度污染、中度污染、轻度污染共4个PM2.5浓度与气象因子样本簇集。分析簇集数据分布,选择Spearman相关性分析方法,确定影响PM2.5浓度的气象因子;定义PM2.5凸显性条件,给出幅度特征FOA、浮动特征FOF和凸显特征FOH,构建三维空间,确定气象因子对PM2.5影响的大小,进而建立气象因子对PM2.5浓度的影响分析方法。比较多元线性回归和随机森林回归方法,结果表明:该方法提高了分析效率,且无需考虑因子选取和表达,能有效确定影响PM2.5浓度的气象因子种类及影响程度。在低温、高湿、高压和相对静风的气象条件下,空气中颗粒物难以扩散和输送,使西安市PM2.5浓度升高。严重污染、重度污染和中度污染中,PM2.5浓度与相对湿度呈显著正相关,与风速、气温呈显著负相关,且影响大小依次为相对湿度>风速>气温;轻度污染中,PM2.5浓度与相对湿度、气压呈显著正相关,与风速、气温呈显著负相关,且影响大小依次为气温>相对湿度>气压>风速。 相似文献
143.
选择SDBS、SHO、AEO、NP-10共4种表面活性剂,以重质油含量高的老化型石油污染土壤为对象,考察表面活性剂与石油不同族组分的匹配性。基于表面活性剂的分子排列调控机理,将表面活性剂与无机电解质组配,开展油污土壤清洗效果分析和适宜性评价。结果表明:在温度为65 ℃、固液比为1:5、清洗时间1 h时,4种表面活性剂的清洗能力依次为SDBS>SHO>>AEO≈NP-10;选取Na2CO3、Na2SiO3、NaOH等无机电解质与表面活性剂复配清洗油污土壤,除SDBS以外,SHO、AEO、NP-10的洗脱能力均显著提高,Na2CO3、Na2SiO3对AEO和NP-10的增效作用更为突出。由于结构差异明显,4种表面活性剂对石油不同组分显示出不同匹配性,再与合适的电解质复配后,脱附性能得到强化。其中,AEO与Na2SiO3复配后对饱和烃的洗脱效果最好,洗脱率达到92.97%;AEO与Na2CO3复配后对芳香烃的洗脱效果最好,洗脱率达到93.58%。NP-10与Na2SiO3复配后,胶质沥青质洗脱率达到83.47%。因此,在油污土壤清洗中,依据石油族组分比例,可通过配制匹配性复合清洗剂来提高洗脱效率。以饱和烃为主的石蜡基油污土壤进行清洗,双组分的AEO+Na2SiO3复合药剂对石油类的洗脱率达到89.14%,具有应用前景。 相似文献
144.
采用数值模拟与观测资料相结合的方式,对沈阳市2018年1—3月发生的1次重污染过程的气象条件、天气形势和潜在来源进行初步分析。结果表明:重污染过程与当地的气象条件密切相关,沈阳市重污染期间的PM2.5和PM10浓度与风速和气温呈负相关,与气压和相对湿度呈正相关。中度、重度及以上污染主要集中于相对湿度为50%~70%条件下;重污染主要在高压、高湿、低风速、近地层逆温的天气形势下,污染物不易扩散。高空若有暖平流、受槽前脊后暖平流的影响也会导致区域空气质量下降。潜在来源分析表明,沈阳市的气团共有4条运输路线,其中来自内蒙古的轨迹携带了大量的PM10;属于簇团2(34.72%)的内蒙古自治区中东部,属于簇团3(21.94%)的河北省以及属于簇团4(13.06%)的吉林省西部地区对沈阳市的污染贡献比较高。 相似文献
145.
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