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1.
郜涛  谢绍东  薄宇  赵越 《环境科学》2010,31(3):560-565
为辨识北京市大气污染物变化规律相同的区域,筛选监测网络中表征冗余信息的监测点,使用正矩阵因子分解法分别对北京市PM10和SO2监测网络进行分析与评价.分析获得北京市PM10和SO2明显的季节变化特征:PM10浓度春季最高,夏季较低;SO2浓度冬季最高,夏季较低.采用正矩阵分解法对PM10监测网络解析出3个因子,对应北京市PM10污染变化特征相同的3个区域,分别为区域1代表监测点为车公庄与石景山古城,区域2代表监测点为位于城东的前门、天坛、农展馆与奥体中心,区域3代表监测点定陵.结果表明区域2监测点密度较大,存在表征冗余信息的监测点,可以考虑撤销或迁移部分监测点.对SO2监测网络解析出6个因子,分别对应北京市SO2污染变化特征相同的6个区域,代表监测点位分别为定陵、古城、东四、奥体中心、农展馆与天坛和前门与车公庄.评价结果表明北京市PM10和SO2监测网络都存在冗余信息的监测点,可以根据分区结果考虑撤销或者迁移部分监测点,优化监测网络.  相似文献   
2.
苏州市PM2.5中水溶性离子的季节变化及来源分析   总被引:29,自引:27,他引:2       下载免费PDF全文
2015年在苏州市城区采集大气细颗粒物PM_(2.5)样品共87套,用重量法分析了PM_(2.5)的质量浓度,离子色谱法分析了颗粒物中F-、Cl-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+),共9种水溶性无机离子.观测期间,苏州市PM_(2.5)的年均质量浓度为(74.26±38.01)μg·m-3,其季节特征为冬季春季秋季夏季;9种水溶性离子的总质量浓度为(43.95±23.60)μg·m~(-3),各离子的浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Na~+Cl~-K~+Ca~(2+)F-Mg~(2+);SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者的简称)是最主要的水溶性离子;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者之间具有显著的相关性,它们在PM_(2.5)中主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4的结合方式存在.苏州市PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源包括工业源、燃烧源、二次过程和建筑土壤尘等.  相似文献   
3.
当前,我国面临着大气污染治理与碳减排的双重挑战,"减污降碳"成为了社会经济绿色转型的重要抓手.大气污染物和CO2排放清单是"减污降碳"工作的基础支撑,但已有研究存在着物种覆盖不全、源类体系不一、时间范围较窄等问题.基于统一的源分类体系与源排放表征技术,建立了河北省2013~2020年排放清单,据此分析了排放的总量趋势、结构演变、变化驱动、协同效益和区域分布.研究期内,河北省取得了社会经济发展与人为源排放控制的双赢,SO2排放在"大气十条"期间下降速度较快,VOCs和NH3排放在"蓝天保卫战"期间减排效果更好,NOx和PM2.5排放的下降速度相对稳定,CO2排放略有上升.燃煤治理有效削减了大气污染物和CO2排放,重点行业超低排放改造降低了SO2、NOx和PM2.5排放,但VOCs治理力度有待提升.电力源和民用源实现了大气污染物与CO2的协同减排,散煤治理从源头优化了能源结构,使得民用源具有更高的减排协同度.河北省"减污降碳"的重点区域为石家庄、唐山、邯郸、保定和廊坊.研究提出的方法与结论可为区域"减污降碳"工作提供技术借鉴与决策参考.  相似文献   
4.
对嘉兴市2013—2017年的大气污染特征进行了分析,同时研究了区域传输对其PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和SO_2的影响和嘉兴市O_3生成的主要原因。结果表明,自2013年以来嘉兴市PM2.5逐年下降,重度污染及以上天数逐年减少,环境空气质量总体呈逐年好转趋势。截至2017年,PM_(10)、NO_2、SO_2和CO均已达到《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准,但PM_(2.5)和O_3仍未达标。2017年,周边地区(苏州市、湖州市、上海市、杭州市、绍兴市和宁波市)对嘉兴市PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和SO_2的传输贡献分别为36.2%、31.9%、25.6%、26.7%,季节差异较大,建议根据区域传输的季节性变化,制定针对性的联防联控措施。嘉兴市O3污染主要受挥发性有机物(VOCs)控制,应重点控制VOCs排放,辅以控制NO_x排放。  相似文献   
5.
建立了2017年嘉兴市人为源大气污染物排放清单。结果发现,SO_2、NO_x、CO、挥发性有机物(VOCs)、NH_3、总悬浮颗粒物(TSP)、PM_(10)、PM_(2.5)、黑碳(BC)和有机碳(OC)排放总量分别为15 224、60 663、102 600、93 256、26 266、118 923、70 367、19 024、941、1 622t。SO_2的最大排放源是化石燃料固定燃烧源中的电力供热;NO_x的最大排放源是移动源中的柴油车;CO的最大排放源是移动源中的汽油车;VOCs的最大排放源是工艺过程源中的石油化工;NH_3的最大排放源是农业源中的氮肥施用;TSP的最大排放源是扬尘源中的道路扬尘;PM_(10)和PM_(2.5)的最大排放源是工艺过程源中的水泥生产;BC的最大排放源是移动源中的柴油车;OC的最大排放源是餐饮油烟源中的餐饮油烟。对于大气污染中普遍关注的6种污染物,SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)和VOCs排放的重点源主要集中在各县(市、区)的工业园区或工业集聚区,而NH_3的排放空间分布相对比较分散。  相似文献   
6.
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   
7.
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   
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