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《兰州大学》 2010年
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驻马店空气质量影响因素分析及预报研究

张俊波  
【摘要】: 本文利用驻马店市2007~2008年的空气质量监测资料以及相应的气象观测资料、T213数值预报产品,通过对空气污染的时空分布特征及其影响因素的分析,建立了空气污染统计预报方程。 驻马店市空气状况整体看基本良好;秋冬季污染形势较为严重,明显大于春夏两季;出现污染的频次按季节从低到高排列为春、夏、秋、冬。从三个监测点比较看,新、老工业区差异不大,代表独立大型污染源的天方药业二分厂,由于采取了一定的防污措施,污染情况相对较轻,但相对易出现重污染。 从污染物浓度值的时间变化来看,三种空气污染物(SO2、NO2和PM10)浓度月峰值出现在12-1月,谷值区出现在7-8月,但在5-6月麦收夏播期间,由于秸秆焚烧的原因,PM10浓度值的逐月变化曲线存在一个较明显的次峰值。旬变化曲线表明,峰值出现时间主要在12月中旬到1月中旬,7月上旬到8月下旬为谷底。 三类污染物浓度值之间的相关性在监测点3(天方药业二分厂)最为显著,也较为稳定。污染物浓度值之间的相关性在秋冬季相关性较为稳定显著,而春夏两季相对较弱。 污染物浓度值和同期地面气象要素之间的相关性秋季最显著,冬季次之。冬季的水平能见度和污染物浓度的负相关性极其显著。在夏秋两季气压与污染物浓度之间呈正相关性,冬春两季相关性不明显。气温与污染物浓度之间基本为负相关,秋季最显著。相对湿度与污染物之间夏秋两季负相关性显著。总云量与污染物浓度之间冬季为较显著的正相关,其他季节不明显。平均风速与N02浓度值之间整年都维持显著的负相关,在冬季与另外两种污染物浓度值之间的负相关较为显著,其他季节相关关系较差。 就地面气象要素变量与三种污染物浓度24h变量的相关关系来看:气温24h变量与污染物浓度值24h变量之间,在夏秋两季有弱的正相关特征,冬春两季,相关性不明显;夏季,SO2、NO2、PM1024h变量与相对湿度12h变量有正相关特征,秋季,SO2、NO2、PM1024h变量与气温12h变量有显著的负相关特征。 空气质量预报业务系统研究从大气污染物稀释、扩散和聚合原理入手,结合本地多年来积累的天气系统预报经验,找出影响污染物浓度变化的主要气象因子,再考虑到目前空气质量预报的相关研究结果,加上T213格式数值预报对未来形势预报结果,共搜集了由三部分组成的48个气象因子,利用逐步回归模型建立了污染物浓度24h变率的逐月预报方程,方程拟合检验效果良好,有较好的预报能力。并结合驻马店市实际情况,建立了的空气质量预报业务系统流程,便于更好地进行公众专业预报服务。
【学位授予单位】:兰州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:X51

【参考文献】
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