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基于多参数特征比值构建大气颗粒物污染类型快速识别方法
1
作者
陈强
张雅铷
+5 位作者
朱禹寰
舍静
郭文凯
朱玉凡
孙伟
李光耀
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期4195-4204,共10页
识别颗粒物污染类型是全面厘清污染成因和进行动态源解析的基础。针对北方工业城市包头市的大气污染特征及空气质量监测数据,确定了沙尘型、扬尘型、二次生成与累积型和其他型4种污染类型。根据包头市所处环境空气功能区,选择二级质量...
识别颗粒物污染类型是全面厘清污染成因和进行动态源解析的基础。针对北方工业城市包头市的大气污染特征及空气质量监测数据,确定了沙尘型、扬尘型、二次生成与累积型和其他型4种污染类型。根据包头市所处环境空气功能区,选择二级质量浓度限值对污染物质量浓度数据进行归一化处理,进而计算多种污染物特征比值和污染类型的判别阈值,从而快速判别出包头市4种颗粒物污染类型的对应时段。结果表明:基于多参数特征比值构建大气颗粒物污染类型快速识别方法能很好地区分扬尘型和沙尘型污染,对沙尘型污染识别的准确率可达80%,且识别出扬尘型污染日较高风速的气象条件有利于扬尘形成;二次生成与累积型和其他型污染日与历史特征雷达图筛选的偏二次型和燃煤型污染日重合率达到89%。沙尘型污染日的颗粒物质量浓度对2019年包头市PM10超标的贡献率最高,累积型与二次生成型对PM2.5的贡献率最高,因此控制二次生成与累积型污染可以有效改善当地的细颗粒污染。基于多参数特征比值构建大气颗粒物污染类型快速识别方法简化了颗粒物的重污染类型识别过程,可快速识别超标天的污染类型,为颗粒物污染成因的快速分析提供了科学依据。
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关键词
环境学
多污染物特征比值
大气
污染
类型快速识别
空气质量监测数据
颗粒物
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职称材料
题名
基于多参数特征比值构建大气颗粒物污染类型快速识别方法
1
作者
陈强
张雅铷
朱禹寰
舍静
郭文凯
朱玉凡
孙伟
李光耀
机构
兰州大学大气科学学院
出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期4195-4204,共10页
文摘
识别颗粒物污染类型是全面厘清污染成因和进行动态源解析的基础。针对北方工业城市包头市的大气污染特征及空气质量监测数据,确定了沙尘型、扬尘型、二次生成与累积型和其他型4种污染类型。根据包头市所处环境空气功能区,选择二级质量浓度限值对污染物质量浓度数据进行归一化处理,进而计算多种污染物特征比值和污染类型的判别阈值,从而快速判别出包头市4种颗粒物污染类型的对应时段。结果表明:基于多参数特征比值构建大气颗粒物污染类型快速识别方法能很好地区分扬尘型和沙尘型污染,对沙尘型污染识别的准确率可达80%,且识别出扬尘型污染日较高风速的气象条件有利于扬尘形成;二次生成与累积型和其他型污染日与历史特征雷达图筛选的偏二次型和燃煤型污染日重合率达到89%。沙尘型污染日的颗粒物质量浓度对2019年包头市PM10超标的贡献率最高,累积型与二次生成型对PM2.5的贡献率最高,因此控制二次生成与累积型污染可以有效改善当地的细颗粒污染。基于多参数特征比值构建大气颗粒物污染类型快速识别方法简化了颗粒物的重污染类型识别过程,可快速识别超标天的污染类型,为颗粒物污染成因的快速分析提供了科学依据。
关键词
环境学
多污染物特征比值
大气
污染
类型快速识别
空气质量监测数据
颗粒物
Keywords
environmentology
multi-pollutant feature ratio
quickly identifying the type of air pollution
air quality monitoring data
particulate matter
分类号
X513 [环境科学与工程—环境工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多参数特征比值构建大气颗粒物污染类型快速识别方法
陈强
张雅铷
朱禹寰
舍静
郭文凯
朱玉凡
孙伟
李光耀
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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