辽宁省大气污染物污染特征分析与预测OA
为了识别辽宁省大气污染物的分布特征以及简单预测2021~2025年沈阳市污染物污染浓度变化趋势,基于辽宁省14个城市6项污染物PM_(2.5)、SO_(2)、O_(3)、NO_(2)、PM_(10)、CO的浓度监测结果,进行k-means聚类并利用灰色预测模型对沈阳市重点污染物浓度数值进行灰色预测。结果显示:在对污染物年均浓度聚类中,可将14个城市聚为3类。其中类3有8个城市,受本地源和扩散条件影响,各项污染物浓度均处于较高水平,整体空气质量最差;类1包括阜新市和朝阳市两个城市,NO_(2)浓度降低(比类3低30%左右)明显,更多表现为受工业和散煤燃烧影响的SO_(2)污染和受外来源输送的O_(3)污染,整体空气质量次之;类2包括4个城市,各项污染物浓度水平相对较低,整体空气质量最好。污染物年均浓度空间分布大体呈现中部污染最严重、西部次之、东南部污染最轻的分布特征。根据灰色预测结果发现,在2021~2025年除CO与O_(3)浓度有所增加,其余污染物浓度均会以不同的降幅下降。沈阳市应加强对当地移动源排放的管控。
孟祥禹;高成康;陈宗娇;杨薇薇;
东北大学国家环境保护生态工业重点实验室,辽宁沈阳110819辽宁省生态环境监测中心,辽宁沈阳110161辽宁省营口生态环境监测中心,辽宁营口115000
环境科学
空气质量大气污染物聚类分析灰色预测
《节能》 2024 (002)
P.81-84 / 4
国家自然科学基金(项目编号:41871212);中央高校重点科学研究引导项目(项目编号:N2025008)。
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