基于分形求和模型的克拉玛依市空气质量评价

以克拉玛依市4个区2012年的大气自动监测数据为样本,基于分形求和模型,分析大气污染物的分布特征,利用分维数确定污染物浓度分布的随机程度,计算 SO2、NO2、PM10的大气环境背景值与标准值,确定适合于评价区域的ORAQI指数计算公式,并与 API指数作对比。ORAQI指数计算结果显示,克拉玛依市全年环境空气质量基本呈现“U”字形变化,春夏季大气质量好于秋冬季,全年空气质量有明显的季节变化,4个区中克拉玛依区空气质量相对较差,乌尔禾区空气质量最好。相对于 API指数的均匀分布结果,ORAQI指数具有更好的次要污染物体现能力,可以综合体现所评价的各项污染因子的贡献。     

大气环境热点网格遥感筛选方法研究

为筛选京津冀及周边地区的大气环境热点网格,在卫星遥感反演获取区域灰霾天数、PM_2.5、NO₂和SO₂浓度等大气环境四项遥感监测因子的基础上,首先利用分形求和模型确定了研究区域的四项指标的背景值和标准值,然后根据ORAQI计算方式提出一种大气环境遥感综合污染指数,并提取了大气环境热点网格,最后结合高分辨率卫星数据对热点网格的工业用地情况进行初步探讨分析.结果表明,2016年京津冀及周边地区各项大气污染物的局部分布特征表现出较大差异,不同地区的主要污染物不尽相同并且呈多项污染物复合污染的特征,利用分形统计模型确定灰霾天数、PM_2.5、NO₂和SO₂浓度的背景值分别为10.7d、57.5μg/m³、515.7×10¹³mole/cm²和0.29DU,标准值分别为22.2d、112.2μg/m³、2073.1×10¹³mole/cm²和0.64DU.大气环境遥感综合污染指数表明大气环境综合污染相对最重的地区主要分布在保定中部、石家庄中北部及邢台南部和邯郸北部交界处,该区域共筛选出1782个大气环境热点网格,其中工业用地面积占比较低的网格单元比例相对较大,这表明小型企业生产排放对当地的大气环境质量影响较大.