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为了全覆盖、高分辨率和高精度识别京津冀地区大气PM2.5质量浓度时空变化,选取多角度大气校正算法遥感反演的1km AOD为主要预测因子,多种气象要素和土地利用要素为辅助预测因子,构建了混合效应模型+地理加权回归模型的两阶段统计模型,并针对京津冀地区PM2.5污染较严重的特点,模型中引入了AOD2等独特预测因子.通过上述两阶段模型定量预测了研究区2017年1 km2空间分辨率的每日PM2.5质量浓度.结果表明,模型交叉验证的决定系数R2为0.94,斜率为0.95,均方根预测误差为13.14 μg·m-3,在前人基础上预测精度进一步提升,可用于PM2.5浓度时空变化预测与分析.2017年,京津冀地区PM2.5浓度年均值为44.96 μg·m-3,年均值范围在0~89.89 μg·m-3之间.PM2.5浓度时空变化差异性明显,整体上呈现"平原西南部浓度高、平原东北部浓度中等和山区高原浓度低"的空间分布格局以及"冬季浓度高、夏季浓度低和春秋过渡"的季节变化特点.模型预测结果的高时空分辨率可以支持流行病学研究在较小区域的暴露评估和识别小尺度污染源的时空变化,分析发现在大气污染防治行动计划实施以来,污染较严重的冀中南山麓平原区可能出现了重要污染源的空间变化.模型预测与分析结果可以为京津冀大气污染防治提供科学支撑. 相似文献
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卫星反演的气溶胶光学厚度(AOD)具有广泛的空间覆盖度和相对较高的时空分辨率. 基于AOD与PM2.5的相关关系来估算PM2.5浓度已成为监测近地面PM2.5的有效途径,其估算结果较可靠,能够为治理PM2.5污染提供数据基础和科学依据. 从反演AOD数据集和PM2.5浓度估算模型2个方面进行梳理归纳,从卫星轨道运行类型角度分析各类传感器的产品特征,并对缺失AOD的插补方法进行分类评价;对PM2.5浓度的估算模型进行比较分析,指出不同模型的优缺点和适应性. 结果表明:①各类卫星传感器均具有特定功能及优缺点,其中地球同步轨道(GEO)卫星的快速发展,使其在估算PM2.5浓度的应用上越来越广泛. ②插补后的AOD比AOD初始产品具有更连续的时空分布和更高的准确性,基于模型的多变量估算不仅可以实现数据的全面覆盖,还可以获得更好的估算精度. ③组合模型成为估算PM2.5浓度的重要方法,机器学习模型的加入能够有效提高PM2.5浓度的估算精度. 研究显示,利用AOD估算近地面PM2.5浓度不仅弥补了地面PM2.5监测的空间不连续性,更有助于解析PM2.5浓度的时空分布特征及污染来源. 相似文献
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为揭示京津冀地区高精度PM2.5的时空分布特征,以空间分辨率为1 km的MAIAC AOD数据为主要预测因子,以气象数据、植被指数、夜间灯光数、人口密度和海拔数据作为辅助因子,构建了一种新的时空混合效应模型(STLME),在拟合最优次区域划分方案基础上对京津冀地区PM2.5浓度进行预测分析.结果表明,基于STLME模型的ρ(PM2.5)预测精度高于传统的线性混合效应模型(LME),其十折交叉验证(CV)R2为0.91,明显高于LME模型的0.87,说明STLME模型在同时校正PM2.5-AOD关系的时空异质性方面具有优势.最优次区域划分方案识别出PM2.5-AOD关系的空间差异,并结合缓冲区平滑方法,提高了STLME模型预测精度.京津冀PM2.5浓度时空变化差异显著,高值区主要分布在以石家庄、邢台和邯郸为中心的河北南部,低值区则位于燕山-太行山区;冬季PM2.5污染最严重,其次是秋季和春季,夏季污染最轻.STLM... 相似文献
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作者叙述了用X射线荧光灰化粉末法直接分析甘草提取物中的微量元素方法。 相似文献
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巢湖主要入湖河流表层沉积物镉的分布特征及污染评价 总被引:2,自引:0,他引:2
采集巢湖主要入湖河流表层沉积物样品33个,研究镉的空间分布特征,分析其主要来源及影响因素,揭示沉积物中镉的富集规律及其生态风险。研究表明:巢湖流域河流表层沉积物中的镉空间分异特征明显,镉的富集主要集中在流经合肥城区、郊区以及部分中小城镇的河段,南淝河、店埠河等城市河流沉积物中镉的平均含量是杭埠河、丰乐河等非城市流域的2倍以上。沉积物镉含量与钙呈显著正相关,显示二者在成因上的密切联系。粒度效应也在一定程度上影响沉积物中镉的含量。南淝河上的部分采样点镉的富集系数超过10.0,达到严重污染的程度。城区下游采样点人为污染贡献均超过50%,部分达85%以上。说明流经合肥市区的南淝河向巢湖输送的沉积物中,镉的生态风险大,是巢湖流域镉等重金属污染控制的重点。 相似文献
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甘草废渣中的有机成分鉴定 总被引:4,自引:0,他引:4
杨晓辉 《甘肃环境研究与监测》1996,9(3):30-32
通过化学方法鉴定出了甘草废渣中的甘草酸、黄酮类、糖和甘类、氨基酸、甾体和三萜类、毛甙、有机酸、香豆素及萜类内酯、酚类等十余类有机成分。 相似文献
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以宁夏盐池县四儿滩湿地-干草原为研究对象,根据四儿滩湿地植被特征,将其由湿地中心向外依次划分为湿生带、交错带、旱生带。通过2012年7—9月份的野外调查,利用改进的M.Godron稳定性测定方法,研究其植被群落的稳定性。结果表明:(1)3条样地带的植被群落稳定性交点坐标分别为(18.39,81.61)、(24.75,75.25)、(22.85,77.15),即湿生带植被群落稳定性最高(欧氏平方距离为5.1802),旱生带次之(欧氏平方距离为16.2677),可见水分对植被群落稳定性有着正相关作用;而由于交错带位于湿生带和旱生带之间,同时湿地面积不断缩减,因而交错带处于不断演替的阶段,其植被群落稳定性最低。(2)3条样带的植被种类数量表现为,交错带数量最多(23种),旱生带次之(21种),湿生带的种类最少(12种),主要与旱生带土壤含水量低,湿生带土壤盐碱化严重的现象密切相关,而交错带由于处于旱生带和湿生带之间,同时具备了土壤含水量适中,土壤盐碱化较弱的优点,故植被种类最多。整体上,四儿滩湿地植被群落趋于稳定,且植被种类较多。这与近年来盐池县实施的草场封育措施密切相关,大大降低了放牧对湿地植被的破坏,利于植被生长和恢复。此外,今年雨水较往年多,很大程度地提高了干旱半干旱区植被的覆盖率和多样性,提高其稳定性。 相似文献
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