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      西安市大氣污染顆粒物自然驅(qū)散因素研究

      2019-09-28 06:23:24陸秋琴聶文馨劉武芳茗趙文婕
      天津科技 2019年9期
      關(guān)鍵詞:西安市回歸方程顆粒物

      余 虎,陸秋琴,姚 丹,聶文馨,劉武芳茗,趙文婕

      (西安建筑科技大學管理學院 陜西西安710055)

      1 研究背景

      西安是處于黃河流域歷史悠久的中西部城市,在西部大開發(fā)戰(zhàn)略等多種利好政策背景下,西安經(jīng)濟社會取得快速發(fā)展,同時促進了現(xiàn)代交通運輸、建筑業(yè)、旅游業(yè)以及水電產(chǎn)業(yè)的全面發(fā)展。近年來西安城市天然氣、石油等化石燃料的消耗迅猛增長,加之汽車尾氣的排放與日俱增,導致城區(qū)出現(xiàn)了空氣質(zhì)量持續(xù)惡化的狀況。以前單一的煤煙型大氣污染類型也在逐漸向多因素影響的復合型污染轉(zhuǎn)變。因此,對西安市大氣污染顆粒物的驅(qū)散影響因素進行研究非常有意義。

      眾多學者對驅(qū)散大氣污染顆粒物起作用的影響因素進行了研究。在經(jīng)濟的快速發(fā)展和城市化導致嚴重空氣污染的研究方面:洪超[1]研究了西安市空氣污染特征和重污染天氣的影響因素;Zhou等[2]采用通徑分析法,研究了工業(yè)國內(nèi)生產(chǎn)總值(IGDP)、城鎮(zhèn)化率(UR)、環(huán)境投資(EI)和煤炭消費(CC)對工業(yè)二氧化硫排放(ISE)和工業(yè)粉塵排放(IDE)的具體影響。在煤炭燃燒是霧霾的成因研究方面:張朋等[3]對西安市的燃煤鍋爐對西安城區(qū)大氣污染顆粒物濃度的影響展開了研究,發(fā)現(xiàn)雖然西安城區(qū)的燃煤鍋爐絕大多數(shù)都安裝了高效煙氣凈化裝置,但其排放的污染顆粒物對西安城區(qū)大氣污染顆粒物濃度的貢獻仍然不可忽視;Li等[4]評估了碳固體燃料在家庭烹飪實踐中減少污染物排放的效果。在道路車輛排放和道路植被結(jié)構(gòu)對城市可吸入顆粒物的驅(qū)散研究方面:Sharma等[5]對德里(印度)的11個信號交通路口進行了研究,估計了相應的污染物排放量;Lin等[6]調(diào)查了10輛使用中的不同里程的摩托車排放的氣溶膠的致癌性和誘變性,并進行健康風險評估;王佳等[7]設(shè)計了不同道路綠化布局模式,在夏季和冬季不同的風向條件下,利用三維微氣候模型(ENVI-met模型)模擬大氣顆粒物擴散的規(guī)律。在大氣顆粒物濃度與氣象要素之間的關(guān)系研究方面:馬文靜[8]基于連云港國家氣象觀測站2015年4月10日—2016年12月31日顆粒物濃度(PM10和PM2.5)觀測資料和同期氣象要素資料,統(tǒng)計分析了大氣顆粒物濃度與氣象要素之間的關(guān)系;Li等[9]提出人口增長導致糧食需求的增長,收獲季節(jié)秸稈露天焚燒在短時間內(nèi)產(chǎn)生大量的空氣污染物,導致能見度顯著降低,空氣質(zhì)量惡化,對人體健康產(chǎn)生不利影響;Ravindra等[10]估計了燃燒農(nóng)作物殘渣所產(chǎn)生的各種污染物排放量。在節(jié)日影響大氣污染顆粒物的研究方面:潘楠[11]等利用小流量采樣器于2016年春節(jié)期間,采集西安市大氣顆粒物中PM2.5和PM10樣品,使用高效液相色譜儀分析樣品中16種多環(huán)芳烴的質(zhì)量濃度特征及組分分布特征,運用比值法和氣象參數(shù)對PM2.5和PM10中PAHS來源進行了解析。

      大氣顆粒物的擴散主要受煤炭燃燒、道路植被結(jié)構(gòu)、氣象要素(風速、風向、降水等)和節(jié)日等因素影響。除此之外,西安市獨特的地理條件也對大氣顆粒物的擴散有一定影響。西安市擁有南部山脈和北部高坡的天然屏障,獨特的地形地貌特征嚴重阻礙了污染空氣的擴散和流通,燃油、燃煤、廢棄物等燃燒直接排放的氣溶膠粒子及其相互作用產(chǎn)生的次生氣溶膠污染物在城區(qū)不斷聚集,造成城市顆粒污染物濃度持續(xù)升高,甚至出現(xiàn)空氣質(zhì)量指數(shù)“爆表”的現(xiàn)象。作為關(guān)中平原的核心區(qū)域,西安市受氣候、地形特征的顯著影響,大氣污染狀況每況愈下,霧、霾天氣呈波動上升趨勢。為了揭示哪些因素是大氣污染顆粒物自然驅(qū)散因素,本文從中國空氣質(zhì)量在線監(jiān)測分析平臺采集相關(guān)數(shù)據(jù),進行回歸分析。

      2 西安市大氣污染顆粒物自然驅(qū)散因素

      2.1 相關(guān)指標選擇

      2.1.1 因變量選擇:PM10(mg/m3)

      現(xiàn)代空氣動力學認為,PM10是直徑10μm以下的顆粒物,PM2.5是直徑2.5μm以下的顆粒物。PM2.5是造成霧霾的主要污染源頭,空氣中PM2.5濃度直接決定了空氣質(zhì)量的好壞。但鑒于西安市PM2.5數(shù)據(jù)限制,用PM2.5作為因變量可能會影響回歸分析效果,而PM10與PM2.5高度相關(guān),空氣中PM2.5占PM10濃度介于30%~90%之間,大多數(shù)占75%以上,所以本文選用PM10的濃度作為因變量代表西安市的霧霾污染程度。表1為2015—2018年西安市PM10統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

      表1 2015—2018年西安市PM10統(tǒng)計數(shù)據(jù)Tab.1 Statistical data of PM10 in Xi′an City from 2015 to 2018

      2.1.2 自變量選擇

      霧霾污染的因素具有多樣性,大體可以分為自然因素和社會因素。本文主要研究自然因素即溫度、濕度、風級3個方面耦合作用對西安市霧霾驅(qū)散的影響。表2是2015—2018年西安市溫度、濕度、風速統(tǒng)計數(shù)據(jù)。根據(jù)表2數(shù)據(jù)用SPSS繪制散點圖,從散點圖來看,當溫度升高、濕度變大、風速增強時,霧霾污染程度有所減弱,所以初步認為PM10的濃度與溫度、濕度、風速有線性關(guān)系。表3是霧霾驅(qū)散因素相關(guān)自然指標。

      2.2 西安市大氣污染顆粒物自然驅(qū)散因素回歸模型構(gòu)建及檢驗

      利用西安市2015—2018年P(guān)M10的濃度作為因變量,選取的3個自然驅(qū)散因素作為自變量,基于表1和表2數(shù)據(jù),用SPSS軟件進行回歸分析,得出西安市霧霾驅(qū)散自然因素逐步多元回歸模型,回歸結(jié)果如表4—表6所示。

      對表4結(jié)果分析如下:

      ①r=0.873,表明自變量(溫度、濕度、風速)和因變量(PM10)之間存在著高度相關(guān)性。R為相關(guān)系數(shù)。

      表2 2015—2018年西安市溫度、濕度、風速統(tǒng)計數(shù)據(jù)Tab.2 Statistical data of temperature, humidity and wind speed in Xi'an from 2015 to 2018

      表3 霧霾驅(qū)散因素相關(guān)自然指標Tab.3 Natural indicators related to haze dispersion factors

      表4 模型匯總Tab.4 Model summary

      ②由表4可知:判定相關(guān)系數(shù)r2=0.762,說明回歸平方和占總離差平方和的比例76.2%,用(溫度、濕度、風速)的變動解釋(PM10)變動的比例為76.2%,且該回歸的效果比較好。

      對表5結(jié)果分析如下:

      SSR=99515.182

      SSE=30963.78

      F=47.138

      P=0.000<0.05(表明有95%的把握認為回歸方程顯著)

      式中:SSR為回歸平方和,SSE為殘差平方和,F(xiàn)為整個擬合方程的顯著性;P為不拒絕除假設(shè)的程度。

      表5 Anova(PM10)Tab.5 Anova(PM10)

      表6 系數(shù)(PM10)Tab.6 Coefficient(PM10)

      對表6結(jié)果分析如下:

      因為Constant P值=0.01<0.05,所以選擇B一列,則:

      回歸方程y=-4.211x1-0.937x2+257.765

      因為P=0.000<0.05,所以x1變量能進入回歸方程。

      因為P=0.040<0.05,所以變量x2能進入回歸方程。

      若P值>0.05,則該方程不含常數(shù)項,那么選擇Standardized(標準化系數(shù))檢驗其他系數(shù):

      因為P=0.064>0.05,所以這個變量x3不能進入回歸方程。

      2.3 西安市大氣污染顆粒物自然驅(qū)散因素回歸分析

      由西安市的霧霾驅(qū)散自然因素回歸分析結(jié)果可得,霧霾是由多個自然因素耦合作用下的結(jié)果,其中,溫度、濕度與PM10的濃度程負相關(guān),雖然風級也與PM10的濃度程負相關(guān),但是風級的檢驗系數(shù)大于標準化系數(shù),不能進入回歸方程,所以主要分析溫度、濕度對西安市PM10濃度的影響。溫度每升高一個單位,即每升高1℃,PM10的濃度便會相應地降低4.221mg/m3;同時當濕度每升高一個單位,即提升1%時,PM10的濃度便會相應地降低0.937mg/m3。在回歸方程的各個變量的系數(shù)比較中,溫度變量系數(shù)大于濕度變量系數(shù),表明溫度的變化在對霧霾驅(qū)散的影響中占很大的比重。

      由于回歸結(jié)果顯示溫度與PM10程負相關(guān),當冬季氣溫在零下時,反而會增加PM10的濃度,在其他季節(jié)溫度升高時,PM10的濃度也有相應的降低。從2015—2018年西安市PM10統(tǒng)計數(shù)據(jù)中也不難看出,夏季的PM10濃度普遍低于冬季。西安位于亞歐大陸內(nèi)部,屬于溫帶大陸性氣候,夏季炎熱,冬季嚴寒,降水量較少且集中在夏季。從自然條件來看,在冬季時由于地面夜間的輻射降溫明顯,大氣低空容易出現(xiàn)逆溫層,穩(wěn)定類大氣條件出現(xiàn)頻率明顯增多,嚴重阻礙了空氣的流動,容易造成污染物與顆粒物在近地面層的積聚,從而導致霧霾多發(fā);且在冬季西安易出現(xiàn)陰云天氣,這種天氣會使近地層大氣更加穩(wěn)定,無法使空氣中的顆粒物如二氧化硫、氮氧化物等快速驅(qū)散,從而進一步加劇霧霾發(fā)展。當空氣濕度增大時,空氣中的顆粒物會遇水分而粘結(jié)降落在地面上,在一定程度上會促進霧霾的驅(qū)散。西安市降水多集中在夏季,所以在夏季高溫、濕度較大的影響下,西安市的夏季空氣質(zhì)量遠遠好于冬季。

      在2015—2018年風速的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn),西安市的風速風級較小,最大的風級僅3級。在華北平原,風力是驅(qū)散霧霾的主要因素之一,冬季由北南下的西伯利亞寒流會吹散華北平原上空的氤氳霧霾。但是,在西安市大氣污染顆粒物自然驅(qū)散因素回歸分析時,卻發(fā)現(xiàn)作為一個自變量的風速檢驗系數(shù)大于標準化系數(shù),不能進入回歸方程,所以可以得知風力因素對西安市霧霾驅(qū)散作用較小。西安位于關(guān)中平原,背面有黃土高原,南面有巍峨的秦嶺山脈,這種類似盆地的地形不僅會影響風力的大小,也很容易產(chǎn)生霧霾天氣。由北而下的風會被秦嶺阻擋,吹不散關(guān)中地區(qū)的霧霾,而由南北上的風也會被秦嶺阻擋,無法帶來南方海洋的水汽。

      3 結(jié) 論

      在西安市經(jīng)濟高速發(fā)展的同時,不能忽略環(huán)境對城市發(fā)展的影響,特別是與人們生活息息相關(guān)的空氣質(zhì)量問題。西安市獨特的氣候與地形等自然因素對霧霾的產(chǎn)生和驅(qū)散具有很大影響??傮w來說,溫度升高、濕度變大等因素是驅(qū)散西安市大氣污染顆粒物的主要因素。雖然西安市的地形和氣候容易產(chǎn)生霧霾,但是也要看到工業(yè)化污染對西安大氣污染也有重大影響。防治大氣顆粒物污染,不僅要了解自然因素,也要看到社會發(fā)展對環(huán)境造成的污染。

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