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通过OMI卫星数据分析了2005~2016年长江三角洲对流层甲醛柱浓度的时空变化规律.同时结合2008年和2010年各部门VOCs人为源排放量,利用BP神经网络和RBFN神经网络模型对对流层甲醛柱浓度进行了县域尺度上的回归模拟和各部门排放量贡献度分析.结果表明：长三角城市群对流层甲醛柱浓度在2005~2010年存在着增加趋势,2011~2016年甲醛浓度有下降的趋势.高值区域分布在皖北苏北、上海及其附近,低值区域分布在浙西南一带.人为源排放使得经济发达地区的甲醛柱浓度显著增高.工业源在长三角的分布较为广泛,电力源分布稀疏且VOC排放量远小于工业源排放量,居民源的VOC排放量介于工业源和电力源之间,有明显的南北差异.交通源主要集中在苏南、浙北和上海附近,少部分沿交通线条状分布.机器学习算法可以较好地利用人为源排放数据对甲醛柱浓度进行模拟.神经网络的拟合精度可以达到0.6~0.8,比线性回归的拟合精度超出0.3~0.4.模型变量重要性计算显示各部门中居民源对甲醛柱浓度的贡献程度最高.研究对流层甲醛柱浓度的长期时空变化及其影响因素有利于深入研究臭氧污染,同时也为大气治理和政策制定提供了科学依据. 相似文献
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利用2014—2020年河南省18个地级城市空气质量监测资料和气象数据，运用空间自相关分析、ArcGIS制图及相关性分析等方法，从时空分布特征上揭示河南省PM2.5污染特征，并分析其气象成因。结果表明：河南省2014—2020年PM2.5年均浓度为40～100μg/m3,总体呈递减趋势。PM2.5浓度季节分布特征为冬季>秋季=春季>夏季。河南省2019年和2020年PM2.5污染空间分布存在显著自相关，污染程度严重的地区主要是中部和东北部地区。冷热点分析发现，热点城市为濮阳、安阳、济源、郑州、新乡、焦作、鹤壁，冷点城市为信阳、驻马店、周口。PM2.5在年尺度上与气压、气温、相对湿度、风向、风速、能见度显著相关，其中，与气温相关性最高，相关系数为-0.424。当相对湿度处于90%以下时，PM2.5浓度与相对湿度呈正相关；而在相对湿度超过90%之后，PM2.5浓度下降至70μg/m3... 相似文献
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