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      基于PCA的漢中市中心城區(qū)空氣質(zhì)量影響因素研究

      2024-04-30 12:28:12呂曉虎邵天杰黃小剛
      環(huán)境科學(xué)導(dǎo)刊 2024年2期
      關(guān)鍵詞:氣象因素漢中市主成分分析

      呂曉虎 邵天杰 黃小剛

      摘 要:根據(jù)2022年漢中市中心城區(qū)環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù),運(yùn)用主成分分析法(PCA)研究了影響空氣質(zhì)量的主要因素和重要因素,并對(duì)比分析了氣象指標(biāo)和各污染物濃度之間的關(guān)系。結(jié)果表明:主成分分析法提取的3個(gè)主成分方差貢獻(xiàn)率為79.388%,達(dá)到了預(yù)期效果。主成分1的方差貢獻(xiàn)率為51.745%,其中PM2.5、CO、NO2、PM10權(quán)重較高,說(shuō)明PM2.5、CO、NO2、PM10是影響空氣質(zhì)量的主要因素,且它們高度正相關(guān),相關(guān)系數(shù)最高為0.905(PM2.5-CO),最低為0.751(PM10-CO),分析表明加強(qiáng)對(duì)工業(yè)源、移動(dòng)源CO、NOx以及顆粒物排放管控是改善空氣質(zhì)量的有效途徑。主成分2、主成分3的方差貢獻(xiàn)率合計(jì)為27.643%,主要包含了風(fēng)向、O3、風(fēng)級(jí)、氣溫等信息,是影響空氣質(zhì)量的重要因素。氣溫對(duì)各污染物濃度影響最明顯,與O3顯著正相關(guān),與其他污染物負(fù)相關(guān),影響程度大小依次為CO>O3>NO2>PM2.5>PM10>SO2,在7℃時(shí),PM2.5、PM10、NO2、CO、SO2濃度相對(duì)較高;在偏東北風(fēng)時(shí)PM2.5、PM10、CO平均濃度較高,O3平均濃度較低,偏西南風(fēng)時(shí)具有相反特征;風(fēng)級(jí)增大污染物濃度降低,但O3濃度在1級(jí)~2級(jí)風(fēng)時(shí)較高。

      關(guān)鍵詞:PCA(主成分分析);空氣質(zhì)量;氣象因素;漢中市

      中圖分類(lèi)號(hào):X51文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A文章編號(hào):1673-9655(2024)02-00-07

      0 引言

      近年來(lái),影響空氣污染水平的人為因素和自然因素顯著增多,如全球氣候變暖[1]、化石能源消費(fèi)增加以及人群對(duì)空氣污染的脆弱性逐步上升等,大氣環(huán)境質(zhì)量形勢(shì)依舊嚴(yán)峻。當(dāng)前,我國(guó)空氣質(zhì)量改善面臨著氣象條件相對(duì)不利和污染排放明顯增加的雙重壓力,PM2.5濃度平均水平遠(yuǎn)超世界衛(wèi)生組織推薦值(5 μg/m3),且臭氧污染問(wèn)題日益突出,大氣污染的隱患和風(fēng)險(xiǎn)仍然較大,對(duì)空氣質(zhì)量和人體健康造成了嚴(yán)重威脅[2]。因此,對(duì)環(huán)境空氣質(zhì)量進(jìn)行更加全面、客觀、深入的分析和評(píng)價(jià)顯得尤其重要。國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量定性或定量研究,取得了明顯進(jìn)展,采用的研究方法多為綜合模型法、正矩陣因子分解法(PMF)、廣義可加模型法(GAM)、指數(shù)評(píng)價(jià)法、灰色聚類(lèi)法、改進(jìn)密切值法、模糊綜合評(píng)判法等[3-9]。這些方法各有特點(diǎn),但也具有一定局限性,如模糊評(píng)價(jià)法人為確定指標(biāo)權(quán)重且指數(shù)數(shù)量較多,主要指標(biāo)的作用體現(xiàn)不夠;密切值法和灰色聚類(lèi)法采取等權(quán)方法處理不同指標(biāo),使結(jié)果有失偏差等。

      主成分分析法(PCA)是一種將多個(gè)變量通過(guò)線性變化來(lái)選取較少個(gè)數(shù)重要變量的多元統(tǒng)計(jì)分析方法,能夠合理、客觀地確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重?cái)?shù),最大限度保留原有數(shù)據(jù)的信息,避免了人為評(píng)價(jià)帶來(lái)的誤差,已在眾多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。本文利用該方法研究了漢中市中心城區(qū)空氣質(zhì)量多種影響因素(包括大氣環(huán)境基本監(jiān)測(cè)指標(biāo)和氣象指標(biāo))之間的相關(guān)性,根據(jù)PCA提取出的主成分,從人為排放和自然條件等方面,分析了影響空氣質(zhì)量的主要因素和重要因素,并進(jìn)一步探討了氣象因素對(duì)環(huán)境監(jiān)測(cè)指標(biāo)的影響,對(duì)客觀認(rèn)識(shí)漢中市中心城區(qū)大氣污染現(xiàn)狀,有效進(jìn)行大氣污染控制,進(jìn)一步改善環(huán)境空氣質(zhì)量具有重要意義。

      1 研究區(qū)概況

      漢中市地處陜西省西南部,東與安康市、北與寶雞市、西安市接壤,西南與甘肅省、四川省毗鄰,地理位置105°30′30″~108°24′37″E、32°15′15″~33°56′37″N,地處秦巴山區(qū)西段,北靠秦嶺、南倚米倉(cāng)山(即大巴山西段),中為漢江上游谷地平壩(即漢中盆地),地勢(shì)南北高,中間低,形成了“兩山夾一川”的地貌骨架。屬亞熱帶和暖溫帶氣候類(lèi)型,常年平均氣溫14℃左右。漢中市中心城區(qū)主要包括漢臺(tái)區(qū)、南鄭區(qū)大河坎鎮(zhèn)、梁山鎮(zhèn)、漢中經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū),處于漢中盆地中部,大氣環(huán)境受地形地貌影響明顯,年均靜風(fēng)率高達(dá)49%,易形成逆溫層,不利于污染物稀釋擴(kuò)散,空氣污染表現(xiàn)為“夏秋輕、冬春重”的特點(diǎn)[10]。近年來(lái),漢中市大氣污染防治工作持續(xù)加強(qiáng),市中心城區(qū)全年優(yōu)良天數(shù)達(dá)到300 d以上,2022年首次進(jìn)入全國(guó)空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)城市行列。但是隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的不斷發(fā)展,冶金、建材、交通、施工、醫(yī)藥以及生產(chǎn)生活等方面造成的環(huán)境污染給空氣質(zhì)量進(jìn)一步改善帶來(lái)不小的壓力。

      2 方法與數(shù)據(jù)

      2.1 方法

      主成分分析法(PCA)是將原來(lái)多個(gè)具有一定相關(guān)性的指標(biāo)進(jìn)行線性組合,重新組合成為少量的幾組無(wú)相關(guān)的綜合指標(biāo),即為主成分。當(dāng)前

      m個(gè)主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到80%以上,就可以認(rèn)為這m個(gè)主成分能夠代表原始數(shù)據(jù)絕大部分信息。分析步驟一般包括:①原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,消除不同數(shù)量級(jí)和量綱影響;②計(jì)算指標(biāo)相關(guān)系數(shù)矩陣,說(shuō)明主成分分析的必要性;③計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值及貢獻(xiàn)率,確定主成分個(gè)數(shù);④建立因子載荷量矩陣,解釋主成分;⑤計(jì)算主成分得分。

      2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

      本文選取2022年漢中市中心城區(qū)PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3、CO環(huán)境監(jiān)測(cè)指標(biāo)和漢臺(tái)區(qū)氣溫、風(fēng)向、風(fēng)級(jí)氣象指標(biāo)(用以代表漢中市中心城區(qū)氣象指標(biāo))共9個(gè)指標(biāo),指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)空氣質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)分析平臺(tái)(https://www.aqistudy.cn)和天氣網(wǎng)(https://www.tianqi.com)以及《漢中市環(huán)境質(zhì)量通報(bào)(2022年)》,數(shù)據(jù)時(shí)間為2022年1月1日—2022年12月31日,共365 d。6個(gè)環(huán)境指標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采用市監(jiān)測(cè)站、南鄭大河坎水廠站、鑫源開(kāi)發(fā)區(qū)站3個(gè)國(guó)控站點(diǎn)日均監(jiān)測(cè)值,其中:PM2.5、PM10、SO2、NO2為日均濃度,O3為日均最大O3-8 h第90百分位數(shù),CO為日均值第95百分位數(shù)。風(fēng)向采用當(dāng)天主導(dǎo)風(fēng)向,以北風(fēng)作為0°基準(zhǔn),按照0°~360°順時(shí)針?lè)较蛞来芜M(jìn)行量化。

      3 空氣質(zhì)量影響因素的主成分分析

      按照收集的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),利用SPSS19.0軟件對(duì)9個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析[11]。對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換后,得到各指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)矩陣(表1)。

      由表1可以看出,大部分指標(biāo)之間具有顯著相關(guān)性,適合進(jìn)行主成分分析。其中,PM10、PM2.5、NO2、CO、SO2之間正相關(guān)性顯著,相關(guān)性最高為PM2.5與CO相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.905,其次是PM2.5與PM10相關(guān)系數(shù)達(dá)0.883;O3與氣溫呈正相關(guān),與CO、PM2.5、NO2呈負(fù)相關(guān),相關(guān)系數(shù)分別為0.665、-0.506、-0.443、-0.443;風(fēng)級(jí)與氣溫呈弱正相關(guān),與其他指標(biāo)均呈弱負(fù)相關(guān);風(fēng)向與氣溫、O3呈弱正相關(guān),與其他指標(biāo)相關(guān)性不明顯。

      為了進(jìn)一步分析影響空氣質(zhì)量的主成分,本文通過(guò)計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值和特征向量,并根據(jù)特征值計(jì)算各主成分的方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率來(lái)分析其影響程度。各污染變量的信息提取率和主成分方差貢獻(xiàn)率見(jiàn)表2、表3。

      由表2可知,絕大多數(shù)指標(biāo)提取率至少為0.7,說(shuō)明這些指標(biāo)信息能夠被選取的主成分進(jìn)行表達(dá)。同時(shí),PM2.5、NO2、CO、PM10提取率較高分別為0.902、0.866、0.854和0.834,表明這4個(gè)指標(biāo)是影響漢中市中心城區(qū)空氣質(zhì)量的主要因素。

      表3反映了各個(gè)成分解釋原始變量的總方差以及累計(jì)方差貢獻(xiàn)率情況。主成分1、主成分2、主成分3方差的初始特征值>1,且累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到79.388%接近80%,說(shuō)明成分1、成分2、成分3能夠較好的解釋指標(biāo)包含的信息,主成分分析效果比較理想。其中,主成分1的特征值最大,對(duì)解釋原有指標(biāo)的貢獻(xiàn)最大,其貢獻(xiàn)率為51.745%,其次是主成分2、主成分3,貢獻(xiàn)率分別為15.767%、11.876%。

      從各污染物生成人為源來(lái)看,PM10主要來(lái)自揚(yáng)塵、工業(yè)粉塵,CO產(chǎn)生于工業(yè)燃燒、機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣、居民生活,NO2來(lái)自于含氮物質(zhì)的高溫燃燒,如機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣、工業(yè)廢氣等。SO2產(chǎn)生于含硫燃料燃燒、含硫金屬礦冶煉及硫酸工業(yè)廢氣等。PM2.5成分較為復(fù)雜,相關(guān)研究表明[12],其主要來(lái)自各種燃料燃燒、機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣以及SO2、氮氧化物(NOX)、揮發(fā)性有機(jī)物(VOCs)等氣態(tài)前體物轉(zhuǎn)化為二次顆粒物等,O3為二次污染物,主要是NOX、VOCs、CO等前體物在合適條件下發(fā)生光化學(xué)反應(yīng)生成[5]。由表4可以看出,主成分1(F1)貢獻(xiàn)率達(dá)51.745%,其中PM2.5、CO、NO2、PM10權(quán)重系數(shù)相對(duì)較高,表明主成分1主要反映了工業(yè)廢氣、機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣、粉塵等人為污染物排放對(duì)漢中中心城區(qū)空氣質(zhì)量影響。結(jié)合漢中市能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)狀況實(shí)際看,全市基礎(chǔ)原料工業(yè)和傳統(tǒng)工業(yè)占80%以上,原材料消耗占企業(yè)的成本超80%[13],轄區(qū)工業(yè)主要以鋼鐵制造、有色冶金、水泥建材、航空裝備制造以及生物制藥為主,2022年規(guī)上工業(yè)總產(chǎn)值達(dá)到1927.22億元,增速居全省前列[14]。此外,近年來(lái)機(jī)動(dòng)車(chē)保有量不斷攀升,基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)(建筑工地)持續(xù)增長(zhǎng),據(jù)統(tǒng)計(jì),截至2021年底,全市機(jī)動(dòng)車(chē)保有量達(dá)84.8萬(wàn)輛,市中心城區(qū)約25萬(wàn)輛,居全省前列[15],交通、城鄉(xiāng)等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項(xiàng)目126個(gè),投資增長(zhǎng)60.28%[16]。根據(jù)2021年漢中市第二次全國(guó)污染源普查公報(bào)顯示,漢中市大氣污染物中NOX、顆粒物排放量分別為33070 t、43920 t,工業(yè)源排放分別占61.52%、75.31%,移動(dòng)源排放分別占32.56%、0.99%,生活源排放分別占5.92%、23.70%。可見(jiàn),95%的NOX排放來(lái)自工業(yè)源及移動(dòng)源,99%的顆粒物排放來(lái)自工業(yè)源及生活源,其中工業(yè)源占比到達(dá)3/4,而NOx、CO、VOCs等是PM2.5及O3生成的重要前體物,會(huì)導(dǎo)致PM2.5及O3的增加。因此,以煤炭、石油等化石燃料為主的能源結(jié)構(gòu)和偏重工業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)造成了漢中市大氣污染以顆粒物污染及臭氧污染為主的特征。以上分析結(jié)果與主成分1(F1)一致,所以PM2.5、CO、NO2、PM10是影響漢中市中心城區(qū)空氣質(zhì)量的主要因素。另外,處于漢中盆地底部的中心城區(qū),大氣環(huán)境相對(duì)閉塞,氣象條件對(duì)污染物的擴(kuò)散、清除、轉(zhuǎn)化起到重要作用。主成分2(F2)主要代表因子為風(fēng)向、O3、氣溫,其權(quán)重系數(shù)分別為0.476、0.392、0.364,主成分3(F3)主要代表因子為風(fēng)級(jí)、風(fēng)向,其權(quán)重系數(shù)分別為0.686、-0.409,而O3是在特定氣象條件下生成的二次污染物,與氣溫、光照等自然條件密切相關(guān),因此,主成分2和主成分3主要反映了氣象條件對(duì)漢中市中心城區(qū)空氣質(zhì)量的影響,其貢獻(xiàn)率分別為15.767%、11.876%,是影響漢中市中心城區(qū)空氣質(zhì)量的重要因素。

      4 氣象因素對(duì)空氣質(zhì)量的影響分析

      4.1 氣溫

      對(duì)PM2.5、PM10、CO、NO2、O3、SO2的日均質(zhì)量濃度與日均氣溫作線性回歸分析得到不同氣溫下的濃度分布圖(圖1~圖3),可知2022年市中心城區(qū)日平均氣溫在1~34℃,氣溫與O3呈顯著正相關(guān),與CO、PM2.5、NO2、PM10呈負(fù)相關(guān),與SO2相關(guān)性較弱。由線性擬合方程可以估計(jì),氣溫每降低1℃,PM2.5、PM10、CO、NO2質(zhì)量濃度分別增加1.872 ?g/m3、1.740 ?g/m3、0.022 mg/m3、0.580 ?g/m3,O3質(zhì)量濃度減少2.514 ?g/m3,對(duì)各污染物指標(biāo)影響大小為CO>O3>NO2>PM2.5>PM10>SO2,氣溫對(duì)SO2影響不明顯,平均濃度保持在4.0~6.8 ?g/m3相對(duì)穩(wěn)定。但是這種變化也存在波動(dòng)特征,通過(guò)各氣溫段污染物的平均濃度可以看出,PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2平均濃度在1~4℃時(shí)迅速上升,5~7℃時(shí)出現(xiàn)峰值,然后逐漸降低。原因是氣溫較低時(shí),易出現(xiàn)逆溫層,加上降水減少、風(fēng)速降低,PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2等污染物不易擴(kuò)散、清除,再加上冬季供暖增加,NO2、SO2、CO等氣態(tài)污染物和顆粒物濃度會(huì)持續(xù)增加;而溫度較低時(shí),太陽(yáng)輻射一般較弱,不利于NOX、VOCs、CO發(fā)生光化學(xué)反應(yīng)生成O3,使得O3濃度保持低位[17]。

      隨著氣溫升高,一方面有利的大氣擴(kuò)散、降水等條件降低了PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2的濃度,另一方面較強(qiáng)的太陽(yáng)輻射會(huì)增加O3的生成,導(dǎo)致它們的濃度隨著氣溫升高呈現(xiàn)“一降一升”的特征。在5~7℃時(shí),PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2濃度出現(xiàn)峰值很可能和污染物累積效應(yīng)有關(guān),由于盆地地形及靜穩(wěn)天氣影響,氣溫由1℃到4℃時(shí),工業(yè)排放、燃煤取暖使CO、NO2、SO2不斷累積,同時(shí)會(huì)轉(zhuǎn)化為二次顆粒物,導(dǎo)致污染物濃度逐漸增加出現(xiàn)峰值,當(dāng)氣溫>7℃時(shí),燃煤取暖減少,大氣擴(kuò)散條件變好,污染物濃度逐漸下降。

      4.2 風(fēng)向與風(fēng)級(jí)

      風(fēng)向影響污染物水平遷移擴(kuò)散的方向,風(fēng)級(jí)的大小決定空氣擴(kuò)散稀釋作用的強(qiáng)弱[20]。由風(fēng)向風(fēng)級(jí)頻率分布(圖4)可知,漢中市中心城區(qū)2022年各風(fēng)向占比為東風(fēng)19.2%、西南風(fēng)16.7%、東北風(fēng)16.2%、西風(fēng)14.2%、南風(fēng)、西北風(fēng)均為9.3%、東南風(fēng)占8.8%、北風(fēng)占6.3%,主要以偏東北風(fēng)、偏西南風(fēng)為主;1級(jí)、2級(jí)、3級(jí)風(fēng)分別占68.7%、27.9%、2.7%,0級(jí)、4級(jí)風(fēng)各1次。

      將不同風(fēng)向和對(duì)應(yīng)的各污染物日均濃度作對(duì)比分析(圖5),結(jié)果表明:PM2.5、PM10、CO濃度在東風(fēng)和北風(fēng)時(shí)較高,在南風(fēng)和西南風(fēng)時(shí)較低,O3濃度在西南風(fēng)時(shí)最高,東北風(fēng)時(shí)最低,NO2、SO2在各風(fēng)向下影響較小。主要原因是偏東北方向風(fēng)一般出現(xiàn)在冬季,占到51%,此時(shí)氣溫一般較低,降水較少,也容易受到東北方向關(guān)中城市群等外來(lái)污染物輸入影響,導(dǎo)致PM2.5、PM10、CO污染物濃度較高,而氣溫較低時(shí)光照強(qiáng)度較弱不利于O3生成,導(dǎo)致其濃度較低;偏西南方向風(fēng)在夏季占到50.2%,夏季的暖濕氣流會(huì)帶來(lái)充沛降水,降低了PM2.5、PM10、CO污染物濃度,但溫濕環(huán)境和較強(qiáng)的光照條件又有利于O3生成增加其濃度。2022年3月14—16日,漢中市中心城區(qū)受到來(lái)自陜北和關(guān)中地區(qū)的沙塵輸入影響造成空氣嚴(yán)重污染,此次污染過(guò)程也是由漢中佛坪縣入鏡自東北向西南逐漸覆蓋全市[19],與以上分析結(jié)果一致。

      將不同風(fēng)級(jí)和對(duì)應(yīng)的各污染物日均濃度作對(duì)比分析(圖5),總體上看污染物濃度隨風(fēng)級(jí)的增大而降低,0級(jí)、4級(jí)風(fēng)各只有1次無(wú)法進(jìn)行比較。當(dāng)風(fēng)級(jí)由1級(jí)增大為3級(jí)時(shí),污染物濃度降低幅度依次為PM10>PM2.5>CO>NO2>SO2,而O3濃度變化大致呈倒U型,在2級(jí)風(fēng)時(shí)濃度最高。原因可能是較高風(fēng)級(jí)拉高了大氣邊界高度,使近地面PM10、PM2.5、CO、NO2、SO2向上擴(kuò)散稀釋降低了濃度,而大氣上層O3由于向下輸送作用會(huì)增加在近地面O3濃度,同時(shí)水平擴(kuò)散作用又會(huì)稀釋O3濃度,混合作用和水平擴(kuò)散作用同時(shí)發(fā)生[17]。由于盆地地形中軟風(fēng)(1級(jí))和輕風(fēng)(2級(jí))占全年的97%,使O3混合作用強(qiáng)于擴(kuò)散作用造成其濃度逐漸累積升高,隨著風(fēng)級(jí)增加擴(kuò)散作用增強(qiáng)O3濃度又會(huì)下降,所以O(shè)3濃度變化呈現(xiàn)出倒U型。

      5 結(jié)論

      (1)由各污染物指標(biāo)相關(guān)性分析可知,PM2.5、CO、NO2、PM10高度相關(guān),O3和CO、NO2、PM2.5、PM10等均呈負(fù)相關(guān),說(shuō)明PM2.5、CO、NO2、PM10具有相似來(lái)源和變化規(guī)律,而O3與其他污染物具有“此起彼伏”的關(guān)系,其中,PM2.5與CO正相關(guān)性最強(qiáng),CO與氣溫負(fù)相關(guān)性最強(qiáng),O3與氣溫的正相關(guān)性最強(qiáng),分別為0.905、

      -0.627、0.665。因此,PM2.5和O3協(xié)同防控重點(diǎn)應(yīng)該是CO、PM10及前體物NOX等污染排放的防控。

      (2)通過(guò)主成分分析得到影響2022年漢中市中心城區(qū)空氣質(zhì)量的3個(gè)主成分,其累積方差貢獻(xiàn)率為79.388%,表明2022年漢中市中心城區(qū)空氣質(zhì)量主要受人為因素和自然因素的共同影響。主成分1的方差貢獻(xiàn)率為51.745%,其中PM2.5、CO、NO2、PM10權(quán)重較高,說(shuō)明石油和煤炭燃燒是導(dǎo)致的空氣污染的主要因素,應(yīng)加強(qiáng)工業(yè)污染源、移動(dòng)污染源(機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣)、生活污染源以及建筑施工粉塵污染防治。主成分2、主成分3的方差貢獻(xiàn)率合計(jì)為27.643%,其中風(fēng)向、O3、風(fēng)級(jí)、氣溫權(quán)重較高,是影響空氣質(zhì)量重要因素。

      (3)通過(guò)相關(guān)性分析和線性回歸分析,氣象條件對(duì)空氣質(zhì)量起到重要作用,氣溫對(duì)污染物濃度影響最明顯,其次是風(fēng)級(jí)、風(fēng)向。氣溫對(duì)各污染物影響程度大小依次為CO>O3>NO2>PM2.5>PM10>SO2,PM2.5、PM10、NO2、CO濃度隨著氣溫升高呈逐漸降低趨勢(shì),而O3濃度呈逐漸升高趨勢(shì),但是也具有波動(dòng)特征,當(dāng)氣溫在5~7℃時(shí),PM2.5、PM10、NO2、CO濃度相對(duì)較高,O3濃度相對(duì)較低;偏東北風(fēng)時(shí)PM2.5、PM10、CO平均濃度較高,O3平均濃度較低,偏西南風(fēng)時(shí)具有相反特征,風(fēng)向?qū)O2、SO2影響較小;風(fēng)級(jí)對(duì)各污染物影響大小依次為PM10>PM2.5>CO>NO2>SO2,風(fēng)級(jí)增大污染物濃度逐漸降低,但盆地地形中長(zhǎng)時(shí)間的軟風(fēng)、輕風(fēng)(1級(jí)、2級(jí))會(huì)導(dǎo)致O3濃度增高,其濃度變化呈現(xiàn)倒U型。

      參考文獻(xiàn):

      [1] 孫家仁,許振成,劉煜,等.氣候變化對(duì)環(huán)境空氣質(zhì)量影響的研究進(jìn)展[J].氣候與環(huán)境研究,2011,16(6):806-812.

      [2] 2022中國(guó)藍(lán)天觀察論壇.大氣中國(guó)2022:中國(guó)大氣污染防治進(jìn)程[R].亞洲清潔空氣中心,2022.

      [3] Van Loon M,Vautard R,Schaap M,et al.Evaluation of long-term ozone simulations from seven regional air quality models and their ensemble[J].Atmospheric Environment,2007,41(10):2083-2097.

      [4] Jeong CH,Wang JM,Hilker N,et al.Temporal and spatial variability of traffic-related PM2.5 sources:Comparison of exhaust and non-exhaust emissions[J].Atmospheric Environment,2019,19(8):55-69.

      [5] 黃小剛,邵天杰,趙景波,等.基于GAM模型的西安市O3濃度影響因素解析[J].環(huán)境科學(xué),2020,41(4):1536-1539.

      [6] 普映娟,王琳邦.環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)評(píng)價(jià)方法探討[J].環(huán)境科學(xué)導(dǎo)刊,2010,29(2):93-94.

      [7] 麻冰涓.基于改進(jìn)的灰色聚類(lèi)法的大氣環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)方法研究[D].鄭州:鄭州大學(xué),2007.

      [8] 許劍海,張江山,陳慶華,等.改進(jìn)密切值法及其在大氣環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].環(huán)境科學(xué)與管理,2008,33(10):184-187.

      [9] 馬媛媛,孫世群.模糊綜合評(píng)價(jià)在合肥市大氣環(huán)境評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].環(huán)境科學(xué)與管理,2012,37(5):188-191.

      [10] 胡江波,馬亮,蘇俊輝,等.漢中市氣候資源的演變特征分析[J].浙江農(nóng)業(yè)科學(xué),2013(9):1172-1174.

      [11] 時(shí)立文.SPSS19.0統(tǒng)計(jì)分析從入門(mén)到精通[M].北京:清華大學(xué)出版社,2012.

      [12] 胡敏,唐倩,彭劍飛,等.我國(guó)大氣顆粒物來(lái)源及特征分析[J].環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展,2011,36(5):16-19.

      [13] 何龍斌.漢中工業(yè)經(jīng)濟(jì)循環(huán)發(fā)展的現(xiàn)狀、問(wèn)題與對(duì)策[J].環(huán)境保護(hù)與循環(huán)經(jīng)濟(jì),2011,31(12):41-44.

      [14] 漢中市人民政府.漢中市2022年1—12月主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)[EB/OL].http://www.Hanzhong.gov.cn/hzszf/zwgk/tjxx/tjfx/202301/e5c701a80f3c4098bb2a3ad9fb11abb5.shtml.

      [15] 陜西省物資再生利用行業(yè)協(xié)會(huì).關(guān)于發(fā)布我省報(bào)廢機(jī)動(dòng)車(chē)回收拆解行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀明白紙的函[Z].陜物再協(xié)函[2022]1號(hào).

      [16] 崔慧芬.大戰(zhàn)大考煉真金風(fēng)勁揚(yáng)帆正當(dāng)時(shí)-漢中市2022年重點(diǎn)項(xiàng)目及招商引資工作紀(jì)實(shí)[EB/OL].http://news.cnwest.com/hanzhong/a/2023/01/13/21192959.html.

      [17] 安俊琳,王躍思,孫揚(yáng).氣象因素對(duì)北京臭氧的影響[J].生態(tài)環(huán)境,2009,18(3):944-951.

      [18] 王強(qiáng).氣象因素對(duì)環(huán)境空氣質(zhì)量的影響[C].中國(guó)環(huán)境科學(xué)學(xué)會(huì)2008年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集,2:951-953.

      [19] 漢中市大氣污染防治聯(lián)防聯(lián)控領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室.漢中市遭受西北沙塵天氣影響[EB/OL].http://hbj.hanzhong.gov.cn/hzsthjwz/sjdt/202203/f3baf043ec2148ec96127d6b232bb1ad.shtml.

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