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重庆市万盛地区大气12月份PM2.5污染特征及预测分析
1
作者
翁文江
池洪敏
+2 位作者
高雪
李萍
罗宗秀
《环境与发展》
2020年第9期182-183,共2页
本文利用重庆万盛地区2018年12月份空气质量监测数据及气象数据,首次研究了万盛地区PM2.5浓度与其他5项污染物、相关气象因素的关系。研究表明,PM2.5质量浓度和PM10质量浓度变化规律相似,与NO2、CO污染因子显著正相关,与SO2、O3(8h)污...
本文利用重庆万盛地区2018年12月份空气质量监测数据及气象数据,首次研究了万盛地区PM2.5浓度与其他5项污染物、相关气象因素的关系。研究表明,PM2.5质量浓度和PM10质量浓度变化规律相似,与NO2、CO污染因子显著正相关,与SO2、O3(8h)污染因子相关性不明显;PM2.5质量浓度受能见度、相对湿度、风速和风向等气象因素影响较大。研究首次建立了万盛地区PM2.5预测模型,能较准确反映该地区PM2.5的污染特征,为开展该地区PM2.5污染预警预报提供了思路并奠定了基础。
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关键词
PM2.5(细颗粒物)
污染特征
气象因子
预测模型
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职称材料
题名
重庆市万盛地区大气12月份PM2.5污染特征及预测分析
1
作者
翁文江
池洪敏
高雪
李萍
罗宗秀
机构
重庆市
万盛经济技术开发区生态
环境
监测站
重庆市
万盛经济技术开发区气象局
重庆市工商大学环境与资源学院
重庆市
綦江区关坝镇农业服务中心
出处
《环境与发展》
2020年第9期182-183,共2页
文摘
本文利用重庆万盛地区2018年12月份空气质量监测数据及气象数据,首次研究了万盛地区PM2.5浓度与其他5项污染物、相关气象因素的关系。研究表明,PM2.5质量浓度和PM10质量浓度变化规律相似,与NO2、CO污染因子显著正相关,与SO2、O3(8h)污染因子相关性不明显;PM2.5质量浓度受能见度、相对湿度、风速和风向等气象因素影响较大。研究首次建立了万盛地区PM2.5预测模型,能较准确反映该地区PM2.5的污染特征,为开展该地区PM2.5污染预警预报提供了思路并奠定了基础。
关键词
PM2.5(细颗粒物)
污染特征
气象因子
预测模型
Keywords
PM2.5(Fine particle)
Pollution characteristics
Meteorological factors
Prediction
分类号
X831 [环境科学与工程—环境工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
重庆市万盛地区大气12月份PM2.5污染特征及预测分析
翁文江
池洪敏
高雪
李萍
罗宗秀
《环境与发展》
2020
0
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