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Analysis of the Factors Influencing Urban Size on Air Concentrations of Particulate Matter PM_(2.5)and PM_(10)in China
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作者 ZHU Yue DU Ruichao HONG Xiaochun 《Journal of Landscape Research》 2024年第1期59-66,共8页
In the construction of resilient cities,regional air pollution prevention plays a pivotal role.Building on the previous research experience,the relationship between air pollution concentration and urban size exhibits ... In the construction of resilient cities,regional air pollution prevention plays a pivotal role.Building on the previous research experience,the relationship between air pollution concentration and urban size exhibits a sublinear allometric growth pattern.To identify effective strategies for mitigating particulate matter air pollution,this study quantitatively explored 6 variables influencing urbanization in China’s cities and established an allometry model.Empirical analysis was conducted using data from 293 prefecturelevel cities and 1,827 county-level cities to examine the relationship between annual concentrations of fine particulate matter PM_(2.5) and PM_(10) in the atmosphere.①The findings of this study provided partial validation for the Kuznets curve and demonstrated a reverse‘U’-shaped association between urbanization and levels of PM_(2.5) and PM_(10) pollution.②By partitioning the Hu Huanyong line,this study identified the spatial distribution pattern of PM_(2.5) and PM_(10).In central and western regions,as urban size expands,inhalable particle concentrations tended to increase further;whereas in the southeast region,inhalable particle concentrations gradually decreased and stabilized after a certain threshold of urban scale expansion was reached.Among the factors influencing urban size,green coverage within built-up areas exerted the most significant impact on both PM_(2.5) and PM_(10) concentrations,followed by the extent of built-up areas and the scale of secondary industries.This study presented an effective strategy for reconciling conflicts between urban expansion and air pollution management,while concurrently promoting resilient cities characterized by high levels of modernization and superior quality. 展开更多
关键词 Urban size ALLOMETRY The Kuznets curve pm_(2.5)and pm_(10) Urban resilience
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基于DSM的城市公园对PM_(2.5)和PM_(10)的消减特征研究——以南昌市人民公园为例
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作者 刘青 刘桢梦 +3 位作者 李雅平 孙怡 刘苑秋 黄英 《江西农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期173-183,共11页
【目的】PM_(2.5)、PM_(10)等空气颗粒物是城市空气首要污染物,在城市空气污染中占主导地位。了解固定外源下PM_(2.5)、PM_(10)在城市绿地的消减特征,可为城市阻控空气颗粒物、缓解空气污染提供有利依据。然而目前空气颗粒物的研究大多... 【目的】PM_(2.5)、PM_(10)等空气颗粒物是城市空气首要污染物,在城市空气污染中占主导地位。了解固定外源下PM_(2.5)、PM_(10)在城市绿地的消减特征,可为城市阻控空气颗粒物、缓解空气污染提供有利依据。然而目前空气颗粒物的研究大多以点测定方式量化空间结构及植被类型对空气颗粒物的影响,对固定外源污染下PM_(2.5)、PM_(10)在城市绿地空间尺度上的影响机制研究较少。【方法】研究结合DSM与地统计学,以南昌市人民公园为例,探索城市公园阻隔外源污染的空间梯度效应及空间结构类型差异。利用克里金插值法对其空间分布特征进行可视化模拟;利用Arcgis和R语言等软件分析不同空间结构PM_(2.5)、PM_(10)的浓度差异。【结果】人民公园PM_(2.5)、PM_(10)的浓度在空间分布上趋势一致,均表现为以固定外源点为核心,浓度随距离增加呈极显著梯度递减的趋势,且在中部(约距外源点150~220 m处)消减效率最高,约为全园PM_(2.5)平均消减值的7.5倍,PM_(10)平均消减值的3.8倍;PM_(2.5)、PM_(10)受多种因子影响:与空气温度、距离(主导因子)显著负相关、与相对湿度显著正相关,且PM_(2.5)、PM_(10)对不同因子响应特征存在差异;城市公园不同绿地空间结构对PM_(2.5)、PM_(10)的消减及扩散作用差异显著,受其双重影响,PM_(2.5)、PM_(10)的浓度表现为水体>广场>树林>草坪,其中PM_(2.5)受影响更显著;此外,受各因子和绿地空间结构耦合影响,部分区域PM_(2.5)、PM_(10)分布异常。【结论】以固定外源点为核心,PM_(2.5)、PM_(10)浓度随距离增加呈极显著梯度递减的趋势,且在中部消减效率最高;PM_(2.5)、PM_(10)浓度与相对湿度显著正相关,与空气温度与距离显著负相关,其中PM_(10)对距离和相对湿度响应较为明显,而PM_(2.5)受空气温度影响较大;在随距离变化基础上,不同城市绿地空间结构对PM_(2.5)、PM_(10)消减和扩散作用差异导致了局部分布差异。 展开更多
关键词 pm_(2.5) pm_(10) 空气颗粒物阻控 城市绿地 DSM 地统计学 南昌
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济南市大气PM_(10)、PM_(2.5)时空分布特征与城市街区形态关联分析
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作者 肖华斌 许宇彤 +2 位作者 王子康 张小平 李杰 《园林》 2024年第3期121-130,共10页
高密度城市空间的颗粒物浓度分布对居民健康和环境的可持续发展具有重要影响。然而,当前研究多集中在中宏观尺度,且不同季节背景对城市形态与颗粒物浓度之间定量关系的影响尚存争议。基于2021年济南市主城区65个空气质量监测站的PM_(2.5... 高密度城市空间的颗粒物浓度分布对居民健康和环境的可持续发展具有重要影响。然而,当前研究多集中在中宏观尺度,且不同季节背景对城市形态与颗粒物浓度之间定量关系的影响尚存争议。基于2021年济南市主城区65个空气质量监测站的PM_(2.5)和PM_(10)浓度实时观测数据,分析了不同季节下城市街区形态对颗粒物浓度(PM_(2.5)和PM_(10))的影响。结果表明:(1)颗粒物浓度呈双峰型日变化,且具有显著的U形逐月变化规律,PM_(2.5)呈冬季高夏季低、春秋两季居中,PM_(10)呈春季高夏季低、秋冬两季居中的季节性变化特征,且呈东南低、西北高的空间分布格局,高污染区域集中于交通和建筑密集区域,低污染区域主要分布于大型城市绿地旁。(2)城市街区形态对颗粒物的影响具有明显的季节分异性。PM_(2.5)与绿色空间指标在4个季节的相关性均十分显著,与绿地覆盖率(GCR)、绿地斑块形状指数(MSI)和绿地最大斑块指数(LPI)呈负相关性,与绿地斑块密度(PD)呈正相关,并且PM_(2.5)仅在秋冬季与建筑形态指标相关关系显著,其中建筑密度(BD)、建筑平均高度(AHV)和建筑平均体积(AV)是最具影响力的指标。PM_(10)仅在春冬两季与绿色空间指标显著相关,GCR和MSI产生的影响较大,并且与BD、AHV和容积率(FAR)等建筑形态指标仅在秋冬季节相关性显著。 展开更多
关键词 pm_(10) pm_(2.5) 时空特征 街区形态 关联分析
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雾霾天气PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度及相对湿度特征分析
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作者 田小芳 梁栋 孙云 《气象水文海洋仪器》 2024年第5期56-58,62,共4页
文章运用视程障碍仪探测和气溶胶探测两种方法,以霾、轻雾、雾为研究对象,对百色市霾、轻雾、雾与PM_(2.5)、PM_(10)有关的数据和相对湿度进行研究。结果显示:两种方法都能很好地探测不同现象的大气,但是气溶胶探测方式较视程障碍仪探... 文章运用视程障碍仪探测和气溶胶探测两种方法,以霾、轻雾、雾为研究对象,对百色市霾、轻雾、雾与PM_(2.5)、PM_(10)有关的数据和相对湿度进行研究。结果显示:两种方法都能很好地探测不同现象的大气,但是气溶胶探测方式较视程障碍仪探测更加简便、直观、易掌握,更适合在基层气象部门推广应用。 展开更多
关键词 雾霾 pm_(2.5) pm_(10) 相对湿度
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四川盆地降水对PM_(2.5)和PM_(10)的清除作用分析
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作者 郑飒飒 王维佳 +1 位作者 刘东升 苗红妍 《暴雨灾害》 2024年第5期607-616,共10页
四川盆地是中国空气污染最严重的区域之一,为研究降水对四川盆地PM_(2.5)、PM_(10)的清除作用,利用2016—2021年四川盆地90个环境监测站PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度观测资料和17个地面气象站观测资料,首先分析了降水对四川盆地PM_(2.5)、... 四川盆地是中国空气污染最严重的区域之一,为研究降水对四川盆地PM_(2.5)、PM_(10)的清除作用,利用2016—2021年四川盆地90个环境监测站PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度观测资料和17个地面气象站观测资料,首先分析了降水对四川盆地PM_(2.5)、PM_(10)空间分布的影响;然后基于描述降水前后气溶胶粒子质量浓度变化的清除率,揭示了降水强度、时长对PM_(2.5)、PM_(10)清除效果的影响;最后,利用雨滴谱分布、雨滴大小、下降末速度等雨滴谱参量计算污染物的清除系数,分析了四川盆地4次污染事件中降水对PM_(2.5)、PM_(10)的清除效果。结果表明:(1)四川盆地降水影响PM_(2.5)、PM_(10)空间分布,降水量越大、降水持续时间越长,清除率越大,清除效果越明显;(2)大雨个例中,降水持续时间大于6 h后,清除率对降水持续时间增加不敏感;(3)当雨滴直径、雨滴总个数和分钟雨强出现峰值,雨滴谱加宽变强后,PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度快速降低;(4)清除系数对PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度变化具有指示意义,当清除系数峰值达10 h^(-1)以上,降水对PM_(2.5)和PM_(10)清除效果显著。 展开更多
关键词 pm_(2.5) pm_(10) 降水 雨滴谱 清除作用
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青藏高原东北部地区城市PM_(2.5)和PM_(10)时空分布特征及气象因素的影响
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作者 梁明武 李慧婷 +3 位作者 李魏龙 贾晓丹 汪铭媛 冯朝晖 《西北地质》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期285-296,共12页
随着工业化进程的迅速发展,大气污染问题已不容忽视,青藏高原东北部作为中国重要的生态安全战略地区,由于其常年多风的地理特点导致土地荒漠化,而土地荒漠化会带来颗粒物污染的问题。笔者以青藏高原东北部地区逐月可吸入颗粒物(PM_(10)... 随着工业化进程的迅速发展,大气污染问题已不容忽视,青藏高原东北部作为中国重要的生态安全战略地区,由于其常年多风的地理特点导致土地荒漠化,而土地荒漠化会带来颗粒物污染的问题。笔者以青藏高原东北部地区逐月可吸入颗粒物(PM_(10))和细颗粒物(PM_(2.5))浓度为基础,分析了大气颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)时空分布特征,与气象因素(降水量、气温和风速)之间的相关性及受气象因素的影响程度。结果表明:①东部人口密集和经济发达的西宁市、海东市和黄南州PM_(2.5)和PM_(10)较高,以上3个市州的PM_(2.5)平均水平分别为44.2μg/m^(3),44.7μg/m^(3)和36.5μg/m^(3),PM_(10)平均水平分别为99.1μg/m^(3),99.7μg/m^(3)和72.2μg/m^(3);2015~2019年的时间分布上各地区颗粒物浓度呈现逐年下降的趋势;空间分布表明PM_(2.5)呈现从西到东逐渐升高的趋势,PM_(10)则呈东高西低分布。②各地区气温和降水量的峰值均出现在夏季,呈现出“Λ”型的分布规律;而各地区的PM_(2.5)、PM_(10)逐月浓度变化整体呈现出“V”型的分布规律,非采暖季颗粒物浓度最低、采暖季颗粒物浓度最高。③各种气象因素的影响中,PM_(2.5)和PM_(10)与降水量、气温、风速均呈负相关,并且PM_(2.5)浓度受到风速的负向影响,而PM_(10)浓度受到风速的显著正向影响,表明风起扬尘对该区域大气污染贡献突出但风速与污染物浓度的作用机制复杂。本研究可为典型地区空气质量的改善与预测提供理论基础与参考依据。 展开更多
关键词 pm_(2.5) pm_(10) 空气污染 气象因素 成因分析 青藏高原东北部
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串联式PM_(10)-PM_(2.5)切割器评价研究
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作者 刘佳琪 张国城 +6 位作者 吴丹 田莹 沈上圯 李博雅 霍胜伟 屈晓虎 张艳伟 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第8期125-129,共5页
在环境监测中,为更好将不同粒径粒子分离开,会将不同切割粒径的切割器串联使用。目前串联式切割器缺乏评价标准或规范,该研究以模式最简单的串联PM_(10)-PM_(2.5)切割器为对象,研究串联PM_(10)切割器对PM_(2.5)捕集效率曲线的影响,并研... 在环境监测中,为更好将不同粒径粒子分离开,会将不同切割粒径的切割器串联使用。目前串联式切割器缺乏评价标准或规范,该研究以模式最简单的串联PM_(10)-PM_(2.5)切割器为对象,研究串联PM_(10)切割器对PM_(2.5)捕集效率曲线的影响,并研究不同粒径分布的颗粒物对两个品牌的PM2.5切割器评价的影响,包括ISO A1尘、Da50分别为2.67μm和7.73μm的多分散聚苯乙烯微球。结果表明,PM_(2.5)切割器的捕集效率曲线是切割器独立的计量特性,不受环境中颗粒物的粒径分布影响,也不受串联PM_(10)切割器的影响。该结论对于串联式切割器或分级器的评价具有重要参考意义,推荐单级独立评价的方法。 展开更多
关键词 pm_(2.5)切割器 pm_(10)切割器 捕集效率曲线 串联式切割器 粒径分布
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冬季地铁PM_(2.5)和PM_(10)动态分布特性与影响因素分析
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作者 王新如 裴斐 常利 《建筑节能(中英文)》 CAS 2024年第11期116-120,140,共6页
近年来,可吸入颗粒物(PM_(2.5)和PM_(10))污染引起了学界越来越多的关注。地铁作为城市发展的重要交通枢纽,其站内PM_(2.5)和PM_(10)的污染情况也受到广泛关注。目前对于地铁车站内可吸入颗粒物的研究主要集中在静态研究,缺乏对其动态... 近年来,可吸入颗粒物(PM_(2.5)和PM_(10))污染引起了学界越来越多的关注。地铁作为城市发展的重要交通枢纽,其站内PM_(2.5)和PM_(10)的污染情况也受到广泛关注。目前对于地铁车站内可吸入颗粒物的研究主要集中在静态研究,缺乏对其动态变化以及其变化影响因素的研究。针对某车站的站台、站厅和车厢内的PM_(2.5)和PM_(10)进行连续性测试,对于不同位置的PM_(2.5)和PM_(10)的动态变化和其影响因素进行分析。结果显示,当站外PM_(2.5)浓度值低于200μg/m^(3)时,车站内的PM_(2.5)和PM_(10)的浓度值比站外高,但当站外PM_(2.5)浓度值超过200μg/m^(3)时,车站内的PM_(2.5)和PM_(10)的浓度值比站外低。站厅和站台的PM_(2.5)和PM_(10)的浓度值呈现周期性波动,周期时间为列车的频次时间即7 min。由于车站构造的原因,站厅的波动比站台幅度小,且时间上要迟缓3 min。经过相关性分析,站外环境对站内的PM_(2.5)和PM_(10)的浓度变化有显著性影响(R^(2)=0.897)。但站内的温湿度以及客流量对其没有显著性影响(R^(2)=0.245和R^(2)=0.138)。该研究为将来研究地铁内PM_(2.5)和PM_(10)的控制提供数据支撑。 展开更多
关键词 地铁车站 pm_(2.5) pm_(10) 动态变化 影响因素
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徐州市PM_(2.5)和PM_(10)相关性分析
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作者 苗欣慧 李昌龙 冯春莉 《中国资源综合利用》 2024年第3期134-136,142,共4页
徐州市是典型的煤炭工业城市,目前,大气污染依然比较严重,颗粒物是影响区域大气质量改善的主要污染物。本文以徐州市为研究区,利用国控监测站、省控监测站获得的细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM_(10))质量浓度数据,结合大气灰霾超... 徐州市是典型的煤炭工业城市,目前,大气污染依然比较严重,颗粒物是影响区域大气质量改善的主要污染物。本文以徐州市为研究区,利用国控监测站、省控监测站获得的细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM_(10))质量浓度数据,结合大气灰霾超级站在线监测数据,综合运用数理统计和相关性分析,探讨PM_(2.5)和PM_(10)的时间变化特征,明确二者的相关性。作为老工业基地,徐州市必须充分发挥资源优势和创新优势,大力发展新型能源和双碳产业,从而削减PM2.5和PM10的排放量,改善区域生态环境。 展开更多
关键词 颗粒物 pm_(2.5) pm_(10) 变化特征 相关性分析 徐州市
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湿度对PM_(2.5)/PM_(10)比值影响及MLP神经网络大气污染预测
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作者 张雯 孙湘群 +2 位作者 贾彬 张雪华 李俊杰 《河南科学》 2024年第9期1273-1280,共8页
颗粒物污染严重影响大气环境质量和公众身体健康.基于郑州、太原、成都2022—2023年秋冬季大气污染和气象数据,讨论了PM_(2.5)、PM_(10)污染特征,通过计算斯皮尔曼系数并进行偏相关分析,得出PM_(2.5)/PM_(10)与相对湿度之间的相关性,并... 颗粒物污染严重影响大气环境质量和公众身体健康.基于郑州、太原、成都2022—2023年秋冬季大气污染和气象数据,讨论了PM_(2.5)、PM_(10)污染特征,通过计算斯皮尔曼系数并进行偏相关分析,得出PM_(2.5)/PM_(10)与相对湿度之间的相关性,并利用MLP神经网络建立关于PM_(2.5)和PM_(2.5)/PM_(10)的预测模型.结果表明,郑州、太原、成都2022—2023年秋冬季PM_(2.5)均值分别为63.52、52.68、50.95μg/m^(3),PM_(2.5)/PM_(10)比值都超过0.5.郑州、太原PM_(2.5)/PM_(10)与相对湿度呈现较强的正相关性.利用MLP神经网络对PM_(2.5)和PM_(2.5)/PM_(10)建立预测模型,误差分别为6.75μg/m^(3)和0.076,模型精度较高.建议未来从秋冬供暖、推广工业水蒸气回收装置、合理开展道路洒水等方面巩固颗粒物污染治理成效,探索和优化机器学习模型用于PM_(2.5)/PM_(10)预测,为大气污染防治提供数据参考,以求发挥大数据在做到精准治污中的作用. 展开更多
关键词 pm_(2.5)/pm_(10) 相对湿度 相关性分析 MLP神经网络 大气污染
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不同耕作模式下农机作业对PM_(2.5)、PM_(10)和TSP排放的影响
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作者 段改莲 陈卫文 +2 位作者 王揽月 周明源 邢广青 《农业工程》 2024年第3期53-55,共3页
农机可以提高作业效率,但也会加剧农田扬尘的排放,对农田区域大气造成污染,影响空气质量。以北京市昌平区玉米收获与小麦耕种环节农机作业为研究对象,揭示了农机作业对农田PM_(2.5)、PM_(10)和TSP 3种颗粒物排放的影响。结果表明,在小... 农机可以提高作业效率,但也会加剧农田扬尘的排放,对农田区域大气造成污染,影响空气质量。以北京市昌平区玉米收获与小麦耕种环节农机作业为研究对象,揭示了农机作业对农田PM_(2.5)、PM_(10)和TSP 3种颗粒物排放的影响。结果表明,在小麦耕种阶段,农机作业对农田扬尘浓度的影响程度由大到小依次为秸秆切碎、旋耕、免耕播种和传统播种;传统耕作模式排放的颗粒物总量为保护性耕作模式的4.6~6.7倍,保护性耕作模式减少了作业环节,减少了农机下地次数,从根本上减少了农田扬尘。 展开更多
关键词 耕作模式 农机作业 扬尘排放 空气质量 pm_(2.5) pm_(10) TSP
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计划烧除影响下的大气O_(3)和PM_(2.5)/PM_(10)多尺度互相关性的多重分形表征
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作者 钟心宇 陈智荣 +4 位作者 罗静 梅小莉 樊彬鑫 李友平 刘春琼 《西华师范大学学报(自然科学版)》 2024年第5期466-474,共9页
为揭示计划烧除期间烟羽区中O_(3)和二次气溶胶之间的复杂大气光化学行为,基于多重分形去趋势互相关分析(MFDCCA)方法对凉山彝族自治州西昌市5个大气监测点(凉山州政府、青龙寺、邛海宾馆、西昌市政府和长安)不同时间尺度上O_(3)和PM_(2... 为揭示计划烧除期间烟羽区中O_(3)和二次气溶胶之间的复杂大气光化学行为,基于多重分形去趋势互相关分析(MFDCCA)方法对凉山彝族自治州西昌市5个大气监测点(凉山州政府、青龙寺、邛海宾馆、西昌市政府和长安)不同时间尺度上O_(3)和PM_(2.5)/PM_(10)序列之间互相关性的多重分形强度(Δh)进行研究。结果发现:(1)计划烧除期间(2020年12月—2021年2月和2021年12月—2022年2月)和非计划烧除期间(2016年—2019年同期)各监测点的O_(3)或PM_(2.5)/PM_(10)的日变化规律一致,并且计划烧除期间的O_(3)浓度小于非计划烧除期间,PM_(2.5)/PM_(10)大于非计划烧除期间,其中,青龙寺监测点PM_(2.5)/PM_(10)的增涨幅度最高,而O_(3)浓度的下降幅度最低。(2)各监测点O_(3)和PM_(2.5)/PM_(10)序列之间的互相关性在2016—2022年均具有多重分形特征,各监测点的Δh值均表现出冬春高、夏秋低的季节变化规律,且青龙寺监测点的Δh值最高。(3)各监测点的Δh值均在2020与2021年冬季出现峰值,计划烧除期间的Δh值均高于非计划烧除期间,且青龙寺监测点的增涨幅度最大。研究结果有助于从新的角度理解计划烧除对大气光化学作用的影响,并为进一步研究野火对大气环境的影响并制定相应的措施提供一定的科学依据。 展开更多
关键词 计划烧除 多重分形去趋势互相关分析 日变化规律 O_(3) pm_(2.5)/pm_(10) 二次气溶胶 西昌市
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承德市PM_(2.5)和PM_(10)浓度分布特征及与气象因子关系的研究
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作者 王朋朋 薛思嘉 +2 位作者 谭国明 张晓辉 周士茹 《内蒙古气象》 2024年第1期17-24,共8页
文章利用承德市2016—2022年PM_(2.5)和PM_(10)的质量浓度数据以及同时段气象数据,分析了PM_(2.5)和PM_(10)的年、季、月、日变化特征以及与相关气象因子的关系。结果表明:承德市颗粒物污染有明显的季节分布特征,近7年PM_(10)和PM_(2.5... 文章利用承德市2016—2022年PM_(2.5)和PM_(10)的质量浓度数据以及同时段气象数据,分析了PM_(2.5)和PM_(10)的年、季、月、日变化特征以及与相关气象因子的关系。结果表明:承德市颗粒物污染有明显的季节分布特征,近7年PM_(10)和PM_(2.5)的超标日数和超标率呈现出波动下降的趋势;PM_(10)和PM_(2.5)浓度峰值普遍出现在4、11月和12月;PM_(10)和PM_(2.5)日变化趋势基本一致,呈现出双峰双谷的变化规律,且PM_(10)的这种日变化规律更为明显。各季节PM_(10)与PM_(2.5)浓度相关性显著,CO与PM_(10)、PM_(2.5)浓度的相关系数大于其他污染物;PM_(2.5)和PM_(10)浓度与日平均气温、日降水量、日平均风速、日最大风速、日照时数、最小能见度呈显著负相关;PM_(2.5)与相对湿度呈显著正相关关系,PM_(10)与相对湿度呈显著正相关关系。秋季降水日PM_(2.5)和PM_(10)的浓度分别较非降水日降低了2.5μg·m^(-3)和18.3μg·m^(-3);相对湿度达到75%左右时,PM_(2.5)浓度值达到峰值;在一定范围内气温每升高1.0℃,PM_(2.5)浓度下降0.37μg·m^(-3)。利用逐步回归的方法建立了承德地区PM_(2.5)和PM_(10)的预报模型,拟合优度分别在0.8和0.7以上,对模型进行检验,结果表明,在一定范围内模型效果较好,具有一定的实用性。 展开更多
关键词 承德市 pm_(2.5) pm_(10) 气象因子 预报模型
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运城市盐湖区降尘、PM_(10)、PM_(2.5)污染因子解析
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作者 陈杰 《皮革制作与环保科技》 2024年第7期32-33,36,共3页
本文通过对运城市盐湖区降尘、PM_(10)、PM_(2.5)三项污染因子污染状况进行剖析,从而得出它们之间的关系与来源,有助于了解运城市大气环境质量成因,更加科学地开展生态环境管理,为精准治污提供更可靠的依据。
关键词 降尘 pm_(10) pm_(2.5) 污染解析
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泸州环境空气自动监测PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度“倒挂”现象及原因分析
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作者 薛京洲 王旭阳 李小宇 《新疆环境保护》 2024年第2期26-30,共5页
选取2022年泸州市4个国控点PM_(10)、PM_(2.5)以及温湿度数据,分析不同月份、不同颗粒物浓度范围、不同温湿度下的PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的“倒挂”现象。结果表明:4个国控点均存在PM_(2.5)和PM_(10)浓度“倒挂”现象,其中小市上码... 选取2022年泸州市4个国控点PM_(10)、PM_(2.5)以及温湿度数据,分析不同月份、不同颗粒物浓度范围、不同温湿度下的PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的“倒挂”现象。结果表明:4个国控点均存在PM_(2.5)和PM_(10)浓度“倒挂”现象,其中小市上码头国控点1—2月小时值连续出现“倒挂”,这种现象与监测设备系统误差、温湿度等因素均有关,更与PM_(2.5)仪器动态加热系统异常和维护不到位有关。这种异常“倒挂”很难在巡检和质控时发现,但可以通过点位间数据对比间接判断,从而及时维修或更换监测备机。纳溪区环保局国控点日均值未出现“倒挂”,但小时值“倒挂”率高达9.3%,应重点关注动态加热系统运行状况、加强日常巡检维护和采样流量校准以减轻低浓度时的系统误差影响。 展开更多
关键词 pm_(2.5) pm_(10) “倒挂”现象 环境空气自动监测
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改进灰狼算法优化GBDT在PM_(2.5)预测中的应用 被引量:2
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作者 江雨燕 傅杰 +2 位作者 甘如美江 孙雨辰 王付宇 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1569-1580,共12页
针对灰狼算法易陷入局部最优解和全局搜索能力不足的问题,通过霍尔顿序列(Halton Sequence)搜索算法初始化狼群位置,避免灰狼算法陷入局部最优解和重复运算;引入莱维飞行和随机游动策略对灰狼算法的寻优过程进行优化,以增加算法的全局... 针对灰狼算法易陷入局部最优解和全局搜索能力不足的问题,通过霍尔顿序列(Halton Sequence)搜索算法初始化狼群位置,避免灰狼算法陷入局部最优解和重复运算;引入莱维飞行和随机游动策略对灰狼算法的寻优过程进行优化,以增加算法的全局搜索能力;利用粒子群算法模拟灰狼种群得出的最佳适应度以用于惩罚项改进灰狼算法中的头狼更新策略。使用改进算法优化的梯度提升树(Gradient Boosting Decision Trees,GBDT)模型对北京市大气污染物监测数据中PM_(2.5)质量浓度进行预测,采用3种评估函数对各模型以及混合模型预测效果得分进行评估。结果显示,本文改进的灰狼算法对梯度提升树的优化效果优于其他算法,均方根误差E RMS为6.65μg/m^(3),平均绝对值误差E MA为3.20μg/m^(3),拟合优度(R^(2))为99%,比传统灰狼算法优化结果的均方根误差减少了19.19μg/m^(3),平均绝对值误差降低了10.03μg/m^(3),拟合优度增加了9百分点;与霍尔顿序列和莱维飞行改进的(Levy Flight-Halton Sequence,LHGWO)相比,改进的灰狼算法预测得分的均方根误差降低了10.39μg/m^(3),平均绝对值误差减小了6.71μg/m^(3),拟合优度提高了5百分点。研究表明了预测模型优化的有效性,为未来城市改善空气质量提供了科学依据和技术支持。 展开更多
关键词 环境学 pm_(2.5)质量浓度预测 改进灰狼算法(GWO) 梯度提升树算法(GBDT) 莱维(Levy)飞行 霍尔顿序列(Halton Sequence) 粒子群算法(PSO)
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荥阳生态站PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度时间变化特征及相关因素研究 被引量:1
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作者 俞秀玲 霍宝民 +2 位作者 王晶 杨金橘 职庆利 《河南林业科技》 2023年第4期5-7,43,共4页
2018-2019年在荥阳生态站每月监测3次空气颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)(PM)和负氧离子的浓度,分析了荥阳生态站两种PM质量浓度日变化、月变化、季节变化特征;用监测日的气象因子日均值、空气负离子浓度日均值与两种PM质量浓度做相关分析,以... 2018-2019年在荥阳生态站每月监测3次空气颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)(PM)和负氧离子的浓度,分析了荥阳生态站两种PM质量浓度日变化、月变化、季节变化特征;用监测日的气象因子日均值、空气负离子浓度日均值与两种PM质量浓度做相关分析,以期了解PM质量浓度时间变化特征及相关影响因子。结果表明:两种PM浓度的日变化在8:00~18:00浓度变化呈U型。8:00~9:00浓度较高8:00~17:00浓度呈下降趋势,17:00以后质量浓度上升。月变化中11月至次年4月月平均质量浓度高;5~10月份平均质量浓度为较低。两种PM季节平均质量浓度高低顺序为:夏季<秋季<春季<冬季。春季和冬季两种PM污染尤为严重。PM_(2.5)质量浓度与气温呈极显著负相关;与日照时数、气温呈显著负相关,与气压呈显著正相关;与负离子浓度呈极显著负相关;与PM_(10)呈极显著正相关。PM_(10)质量浓度与气温、气温日较差呈显著负相关。 展开更多
关键词 空气质量 pm_(2.5) pm_(10) 变化特征 气象因子 负氧离子
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基于粒子群算法和注意力机制的LSTM的PM_(2.5)预测研究
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作者 冀东 刘祖涵 +1 位作者 王莉莉 涂翔 《西华师范大学学报(自然科学版)》 2024年第3期327-334,共8页
PM_(2.5)是空气质量的重要影响因素之一,更加准确地预测PM_(2.5)的含量,对于预报空气质量变化、空气治理和促进科学绿色发展都有着重要的作用。本文提出一种基于粒子群算法和注意力机制的长短期记忆网络(LSTM)模型,该模型既具备了LSTM... PM_(2.5)是空气质量的重要影响因素之一,更加准确地预测PM_(2.5)的含量,对于预报空气质量变化、空气治理和促进科学绿色发展都有着重要的作用。本文提出一种基于粒子群算法和注意力机制的长短期记忆网络(LSTM)模型,该模型既具备了LSTM可以轻松提取数据的时间维度信息的能力,又具备了注意力机制可以完美解决特征权重分配的能力,可以较为准确地对空气中PM_(2.5)含量进行预测。通过与K近邻回归、支持向量回归、循环神经网络和未进行寻优处理的基于注意力机制的LSTM等模型进行对比试验,证明了基于粒子群算法和注意力机制的LSTM在预测空气中PM_(2.5)含量时具有更佳的性能,且模型的均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)在保证相同相关系数(R^(2))的情况下,降低了50%以上。 展开更多
关键词 pm_(2.5) 长短期记忆网络 注意力机制 粒子群算法 预测
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颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)对4种针叶植物光合特性的影响
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作者 高昆 李兴基 《天津农业科学》 CAS 2023年第11期11-18,共8页
为研究颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)对植物光合作用的影响,选取云杉、油松、沙地柏、侧柏4种常绿针叶植物,分析其在不同浓度等级PM_(2.5)和PM_(10)条件下,光合指标的变化情况。结果显示:4种针叶植物的光合指标对颗粒物浓度变化的响应不同。P... 为研究颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)对植物光合作用的影响,选取云杉、油松、沙地柏、侧柏4种常绿针叶植物,分析其在不同浓度等级PM_(2.5)和PM_(10)条件下,光合指标的变化情况。结果显示:4种针叶植物的光合指标对颗粒物浓度变化的响应不同。PM_(2.5)浓度等级相同时,低浓度下云杉Pn值和Tr值最大,油松最小,在中、高浓度下都是侧柏最大,油松最小;随着PM_(2.5)浓度等级的升高,4种针叶植物的Pn、Tr和Gs值均下降,而Ci值上升。Pn、Tr值下降比例大小依次为:油松>云杉>沙地柏>侧柏。Gs值下降比例大小依次为:云杉>沙地柏>油松>侧柏,Ci值上升比例大小依次为:侧柏>沙地柏>云杉>油松。PM_(10)浓度等级相同时,低、中、高浓度条件下4种针叶植物的Pn和Tr值大小均为:侧柏>云杉>沙地柏>油松,随着PM_(10)浓度的升高,Pn、Tr和Gs值均下降,Ci值上升,其变化情况与PM_(2.5)基本一致。综合分析得出,相比较于其他3种针叶植物,侧柏在不同浓度等级的PM_(2.5)和PM_(10)影响下,都能够保持着较强的光合能力,表现出较强的抗污染能力,因此可以作为城市降尘除霾的优选绿化树种。 展开更多
关键词 pm_(2.5) pm_(10) 针叶植物 光合速率 蒸腾速率
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苏州大气颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度异常“倒挂”现象的成因及影响分析 被引量:3
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作者 冯菁 郭庆丰 +2 位作者 胡伟 曾立民 胡敏 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期138-145,共8页
为深入研究PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度异常“倒挂”现象的成因及影响,在苏州市相城区国控点开展比对监测分析,回顾性分析了2016—2020年苏州全部国控点颗粒物浓度数据。苏州市相城区国控点PM_(2.5)浓度的比对分析结果表明:该国控点频繁... 为深入研究PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度异常“倒挂”现象的成因及影响,在苏州市相城区国控点开展比对监测分析,回顾性分析了2016—2020年苏州全部国控点颗粒物浓度数据。苏州市相城区国控点PM_(2.5)浓度的比对分析结果表明:该国控点频繁出现PM_(2.5)浓度高于其他国控点PM_(2.5)浓度和高于该站点PM_(10)浓度(“倒挂”率高达34%)的“双高”现象,PM_(2.5)平均浓度比其他9个国控点高12.5%~37.2%,比位于同一站点的备用监测仪器(“倒挂”率为0)高38.1%。2016—2020年,苏州全部国控点“倒挂”时间的总体趋势都是逐年递增,且集中发生在相对湿度较高的20:00至次日07:00。这5年间各国控点PM_(2.5)浓度异常偏高导致的异常“倒挂”现象对全市年均浓度产生的正误差分别为1.6%、2.8%、6.0%、6.2%和4.1%,基本呈现出逐年递增的趋势。上述结果表明:苏州PM_(2.5)浓度偏高是由动态加热系统的自身固有缺陷或缺少定期维护引起的除湿效果不稳定导致的,进而造成异常“倒挂”的问题。这种现象及其背后的原因具有一定的隐蔽性,却极具普遍性,在全国PM_(2.5)浓度连年降低的背景下,需要高度重视并采取措施杜绝这一问题的发生及其对监测数据的影响。 展开更多
关键词 pm_(2.5) pm_(10) 异常“倒挂” 动态加热 湿度
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