洛阳市大气污染特征与相关气象要素24小时变化分析

通过对洛阳市环境空气监测资料的统计,归纳出洛阳市区日内24小时环境空气污染变化特征,并结合同步气象观测资料综合分析,找出了二者之间的联系特征。引入气温日较差这一便于观测、预报的气象要素表征空气污染物垂直扩散特征,为今后进行污染预报提供了新的思路。     

乌鲁木齐市可吸入颗粒物污染水平及其与气象因素的相关性分析

为了解可吸入颗粒物污染水平与气象因素之间的关系,从2008年9月—2010年2月采集乌鲁木齐市可吸入颗粒物样品,并对其随时间的变化特征及其与气象因素之间的相关性进行了统计分析。结果表明,采样时间内可吸入颗粒物中PM2.5和PM2.5-10的质量浓度的范围分别为38.2~468.7μg/m3和20.8~243.1μg/m3,平均浓度分别为134.2μg/m3和69.2μg/m3。可吸入颗粒物同时受几种气象因素的影响,其浓度与温度、能见度、风速呈负相关,与湿度呈正相关。     

乌鲁木齐市燃煤点源现状分析

对乌鲁木齐市燃煤点派数量、耗煤量、污染物的排放量以及在各功能区的分布分别进行了统计分析，对污染物的排放量在不同高度空间的分布也进行了统计分析，从而得出了确切的结论并提出了相应的建议。     

兰州市气象要素对大气质量影响力的模拟分析

为了弄清气象要素对大气质量的影响以及大气污染反弹的原因,通过对兰州市冬春之际气象要素对大气质量影响力的模拟分析,建立了气象要素与大气质量间的模拟模型,并应用该模型对兰州市大气污染指数进行预测分析。结果表明,该模型计算精度高,预测结果真实可信,方法可行性好,可用来模拟分析兰州市冬春之际空气污染的成因和动态变化。     

环境监测气象要素的观测与记录

简要介绍了环境监测部门气象观测仪器以及天气现象、云、空气温度、空气湿度,风向,风速、等环境监测常用气象要素的观测与记录方法。     

乌鲁木齐市采暖季空气质量变化趋势分析

为了定量评价乌鲁木齐市采暖季空气污染近五年的治理成效,给环境治理决策提供科学依据,运用回归分析方法,对乌鲁木齐市采暖季空气质量的浓度、级别和变化规律进行回归分析。分析结果表明,PM10、SO2、NO2三项污染物的浓度都有所下降,空气质量级别的污染天数呈现明显的月变化规律。乌鲁木齐市采暖季空气的重污染状况有所遏制,但SO2污染凸现,在下一步的治理工作中,加强尘污染治理的同时要加大对SO2的治理力度。     

乌鲁木齐市环境空气质量预测预报误差分析

通过对环境空气质量浓度预测预报及其误差从环境监测及气象预报的角度上进行分析，总结了误差产生的原因，对提高预报的准确性等提出了改进的方法和措施。     

基于因子分析的乌鲁木齐市冬季大气降尘来源与时空变化特征

利用2000—2009乌鲁木齐市不同功能区域大气降尘通量数据,建立因子分析模型,研究了乌鲁木齐市冬季大气降尘的来源与时空变化特征。结果表明,乌鲁木齐市冬季大气降尘的主要来源为燃煤烟尘、工业粉尘、交通道路尘。工业区、交通干线和居住区为全市冬季大气降尘量较大的区域。主城区冬季大气降尘通量呈下降趋势,主要与工业排放和采暖燃煤对大气降尘的贡献减少及相关大气污染控制取得实效有关。交通道路区域的降尘通量呈波动状态,变化较小。清洁点降尘通量前5年保持稳定,而后5年受到人为活动的影响,呈显著增加趋势。     

乌鲁木齐市大气气溶胶研究的分析

全面论述了大气气溶胶对环境造成的影响、乌鲁木齐市大气气溶胶的研究现状以及国内外的研究现状,并且对乌鲁木齐市大气气溶胶的进一步研究提出了设想。     

黑龙江省环境空气污染物和气象要素的典型相关分析

通过对黑龙江省4个自然年(2016年1月1日—2019年12月31日)环境空气污染物和气象要素的分析,揭示了黑龙江省气象条件对空气污染物浓度的影响规律与特征.对PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3等6项污染物的描述性统计和简单的相关分析显示:黑龙江省环境空气质量呈现逐年变好的趋势,非采暖期环境空气质量好于采...     

乌鲁木齐市锅炉排放现状分析

对乌鲁木齐市锅炉排放现状进行了分析,提出了改善乌鲁木齐市空气质量的建议。     

乌鲁木齐市电磁辐射污染的调查及分析

报道了乌鲁木剂市电磁辐射污染的调查结果,阐明了乌鲁木齐市电磁污染的现状和分析状况,并依据调查结果对各类污染源的电磁泄漏进行了分析讨论。     

乌鲁木齐市气象条件与TSP浓度的关系

阐述了气象条件对ＴＳＰ浓度变化的影响,ＴＳＰ的扩散速度、扩散能力、浓度变化、历时长短在很大程度上取决于气象条件。     

基于GAM模型的昆明地面臭氧与气象要素拟合分析

基于昆明2018-2021年O_(3)日最大8 h滑动平均值[ρ(O_(3)-8 h)]和气象要素数据,采用广义相加模型(GAM)中的平滑样条函数拟合单要素、交互项的平滑回归函数拟合多要素与ρ(O_(3)-8 h)的影响关系。引入相对危险度概念,用分布滞后非线性模型(DLNM)分析气象要素和ρ(O_(3)-8 h)的滞后效应。构造滞后项和交互项的GAM模型,进行ρ(O_(3)-8 h)拟合预测。结果表明:当地面气压>818 hPa或平均风速<2.0 m/s时,ρ(O_(3)-8 h)出现1~3 d的滞后效应;GAM模型的交互项平滑回归函数优于单要素平滑样条函数的效果;干冷、湿热、低压大风、高压小风天气以及适当的气温和适中的水汽压有利于ρ(O_(3)-8 h)的增加;纳入交互项(包含滞后项)的GAM模型的拟合效果好于其他模型。该模型的判定系数达到0.672,广义交叉验证得分为352,拟合误差为13.7μg/m^(3),准确率达71.1%,特别在拟合因变量峰值和谷值时优势明显。     

乌鲁木齐市冬季近地逆温特点及其与可吸入颗粒物浓度的相关关系分析

总结了乌鲁木齐市冬季逆温的形成及其特点,着重分析逆温强度等与可吸入颗粒物浓度的相关关系,最终得出线性方程,并做出线性拟合图。     

乌鲁木齐市大气环境质量现状及其变化趋势分析

本文对乌鲁木齐市大气环境质量及其发展趋势作了简要的分析,说明目前市大气属煤烟-沙尘型污染区,氮氧化物和二氧化硫随着国民经济能耗的增加有发展的趋势,其它污染物仍稳定在目前水平,或稍有下降.     

济南市空气质量状况与气象条件关系分析

利用济南市空气污染指数资料和气象资料,分析空气质量状况与气象条件的关系规律,建立起空气污染指数与气象要素间的季节性回归方程,并筛选济南市近年来的空气质量重污染过程,分析污染过程时对应的天气形势特征,为济南市的空气污染指数预报和环境保护工作中的污染潜势预报提供参考。     

基于自回归GA-BP神经网络的AQI预测

基于徐州市2013年12月—2018年11月的空气质量指数日均值,建立了时间序列自回归输入的GA-BP神经网络模型用于空气质量指数预测。结果表明,所建立的网络模型能够准确预测徐州市空气质量指数的变化趋势,其中夏季预测相对误差18. 23%,仿真均方根误差(RMSE)为14. 59;冬季预测相对误差9. 14%,仿真RMSE为11. 47。     

用灰色系统理论对乌鲁木齐市大气降水pH值进行预测分析

运用灰色系统理论建立灰色模型ＧＭ，对该模型进行了检验和残差修正。并用其模型分析和预测乌鲁木齐市１９９４＝１９９８年大气降水ｐＨ值。     

乌鲁木齐市与北方四城市的空气污染对比及原因分析

根据乌鲁木齐、兰州、太原、石家庄和北京五大北方城市的空气污染特征，结合各城市人口、经济和地理位置等要素，分析了乌鲁木齐市与其它城市空气污染及成因的主要异同点，对目前乌鲁木齐市大气污染治理中的若干问题进行了探讨。