大气环境污染的空间分布特征分析
大气污染物的时空分布特征与污染模式研究
大气污染物的时空分布特征与污染模式研究近年来，随着工业化和城市化的飞速发展，大气污染已经成为全球面临的一个严重问题。
大气污染不仅给人们的健康造成威胁，还对生态环境产生了严重的破坏。
因此，研究大气污染物的时空分布特征以及污染模式，对于制定科学的环境保护政策和减少污染物排放具有重要意义。
首先，大气污染物的时空分布特征是研究大气污染的基础。
大气污染物主要包括颗粒物、臭氧、二氧化硫、氮氧化物等。
这些污染物在空间上存在着不均匀的分布。
通常情况下，城市和工业区的大气污染程度更高，而农村和远离工业区的地方污染较轻。
而在时间上，大气污染物的浓度也存在着显著的季节性变化。
例如，冬季由于取暖需求增加和较低的温度，污染物浓度常常较高。
而夏季由于气象条件较好和较高的温度，大气污染物则相对较低。
其次，大气污染物的时空分布特征是由多种因素共同作用造成的。
首先是人类活动导致的污染物排放。
工业生产、交通运输和能源利用等活动是主要的污染源。
然而，大气污染物的排放不仅源于人类活动，也受到气象条件、地理环境和气候变化等因素的影响。
例如，气象条件中的湿度、气温和风速等都会影响大气污染物的扩散和传输。
此外，地理环境也会对大气污染物的分布产生重要影响。
例如，山脉和平原的不同地形会导致大气污染物在空间上的分布存在差异。
针对大气污染物的时空分布特征，科学家们开展了大量的研究工作，总结出了一些污染模式。
其中，最为常见的是点源污染模式和区域污染模式。
点源污染模式主要是指污染物排放源相对集中的地区所呈现出的排放浓度高、范围狭窄的特征。
而区域污染模式则是指污染物在一个较大范围内均匀分布的特征，常见于城市和工业区周边地区。
此外，还有径流输送和长距离输送等其他污染模式。
这些模式的研究有助于我们深入了解大气污染物的扩散和传输规律，为制定有效的污染控制措施提供科学依据。
目前，大气污染物的时空分布特征和污染模式的研究已经取得了一些成果，但仍然存在一些问题和亟待解决的挑战。
大气环境污染物的源解析与特征研究
大气环境污染物的源解析与特征研究大气环境污染是当今世界面临的重要环境问题之一，污染物的源解析与特征研究是有效治理大气污染的关键。
本文将从大气污染物的主要来源以及其特征研究两个方面展开，以期深入了解并有效应对大气环境污染问题。
一、大气污染物的主要来源大气污染物的主要来源多种多样，包括工业排放、交通尾气、农业活动和生活废气。
以下将对这些主要来源逐一进行解析。
1. 工业排放工业生产是大气污染物的重要来源之一。
工厂排放的废气中包含了大量的有机物、无机物以及颗粒物。
其中，硫化物、氮氧化物和颗粒物是最常见的工业排放污染物。
硫化物主要来自于煤炭和石油的燃烧过程，氮氧化物主要来自于化工厂和汽车尾气的排放。
2. 交通尾气随着汽车数量的增加，交通尾气排放成为了大气污染物增加的主要原因之一。
汽车尾气中的氮氧化物和颗粒物对大气环境产生了显著的负面影响。
此外，机动车尾气中的一些有机挥发物也对空气质量产生了不良影响。
3. 农业活动农业活动也是大气污染物的重要来源之一。
农作物的种植、农田排水以及农业废弃物的处理过程中释放出的甲烷和氧化亚氮等物质，对大气环境产生了负面影响。
此外，在农业生产过程中的农药和化肥使用也导致了空气质量的下降。
4. 生活废气生活废气主要来自于家庭和公共场所的燃烧活动，包括烧煤、燃油和天然气。
这些活动排放出的二氧化碳、一氧化碳和挥发性有机物等物质，对大气环境的质量产生了不利影响。
二、大气污染物的特征研究为了更好地了解大气污染物的特征，科学家们进行了大量的研究工作。
以下将针对大气污染物的特征进行详细介绍。
1. 空间分布特征大气污染物的空间分布特征是研究的重点之一。
通过监测和模拟方法，科学家们可以了解到不同地区和城市的污染物浓度分布情况。
例如，工业区和交通拥堵区通常会有更高的污染物浓度，而郊区和农村地区相对较低。
2. 季节变化特征污染物的季节变化也是研究的重要内容之一。
季节变化会影响大气污染物的浓度和组成。
例如，冬季由于采暖需求增加和稳定的大气边界层，污染物浓度通常会比夏季高。
大气污染物SO2空间相关性的空间集聚分析
大气污染物SO2空间相关性的空间集聚分析大气污染对人类健康和环境造成了严重的影响，其中二氧化硫（SO2）是一种常见的大气污染物，它来自于燃烧化石燃料和工业生产过程。
针对大气污染物SO2的空间相关性，进行空间集聚分析，有助于科学地了解SO2的分布规律和影响因素，为制定有效的减排措施提供科学依据。
本文将通过空间分析方法，探讨大气污染物SO2的空间相关性，以期为环境保护和健康发展提供参考。
一、大气污染物SO2的空间分布情况大气污染物SO2主要来源于工业生产和燃烧化石燃料，其分布主要与工业化程度和能源结构相关。
在中国，东部地区的工业发达地区和人口密集地区往往是大气污染物SO2的主要排放区域。
根据环保部发布的数据，2019年中国大气污染物排放总量为22.6万吨，其中SO2排放总量为340万吨，排放较大的区域主要集中在华北、东北和长江三角洲地区。
在全球范围内，大气污染物SO2的排放主要集中在工业化程度较高的国家和地区，如美国、俄罗斯、印度和中国等。
这些地区往往也是全球大气污染物SO2的主要排放源，同时也受到了来自大气环流和气候等因素的影响，导致其大气污染物SO2的空间分布具有一定的特征性和复杂性。
1. 空间自相关分析空间自相关分析是一种常用的空间统计方法，在空间分析中具有重要的应用价值。
通过空间自相关分析，可以揭示地理现象在空间上的集聚模式和空间相关性的强弱程度。
在大气污染物SO2的空间相关性研究中，可以利用空间自相关分析来探讨大气污染物SO2在空间上的分布规律和空间相关性。
以中国为例，对大气污染物SO2的空间相关性进行分析。
采集中国各省份的大气污染物SO2排放数据，建立大气污染物SO2的空间数据集。
然后，利用空间自相关分析方法和空间集聚分析方法，对大气污染物SO2的空间分布特征进行分析。
通过空间自相关分析，发现中国大气污染物SO2的空间分布具有一定的集聚特征，即在空间上存在一定的聚集模式。
通过空间集聚分析，发现中国东部地区的大气污染物SO2排放量较高，主要集中在华北、东北和长江三角洲地区，呈现出明显的空间集聚模式；而在西部地区和西南地区的大气污染物SO2排放量较低，呈现出分散分布的特征。
《2024年聊城市2020年大气污染物排放清单与空间分布特征研究》范文
《聊城市2020年大气污染物排放清单与空间分布特征研究》篇一一、引言随着工业化的快速发展和城市化进程的加速，大气环境污染问题日益突出，成为影响城市可持续发展的重要因素。
聊城市作为山东省的重要城市之一，其大气污染物排放情况对区域环境质量具有重要影响。
因此，对聊城市2020年大气污染物排放清单与空间分布特征进行研究，对于改善环境质量、制定有效的污染控制措施具有重要意义。
二、研究背景与意义聊城市位于山东省西部，是黄河下游的重要城市。
近年来，随着经济的快速发展和人口的不断增长，聊城市的大气环境污染问题日益严重，主要大气污染物包括颗粒物（PM10、PM2.5）、二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOx）等。
因此，了解聊城市大气污染物的排放情况及空间分布特征，对于制定有效的污染控制措施、改善环境质量具有重要意义。
三、研究方法本研究采用的方法主要包括以下几个方面：1. 数据收集：收集聊城市2020年各行业的大气污染物排放数据。
2. 排放清单编制：根据收集到的数据，编制聊城市2020年大气污染物排放清单。
3. 空间分析：利用地理信息系统（GIS）对排放清单进行空间分析，了解污染物的空间分布特征。
4. 数据分析：对排放清单和空间分析结果进行统计分析，了解污染物的排放趋势和主要来源。
四、聊城市大气污染物排放清单根据编制的聊城市2020年大气污染物排放清单，主要行业包括工业、交通、生活等。
其中，工业排放的污染物种类最多，排放量也最大。
主要大气污染物包括颗粒物、二氧化硫、氮氧化物等。
各种污染物的排放量均有一定程度的下降，但仍需进一步控制和减少。
五、聊城市大气污染物空间分布特征利用地理信息系统（GIS）对聊城市大气污染物排放清单进行空间分析，发现污染物的空间分布具有一定的规律性。
工业污染主要分布在市区及周边地区，交通污染则主要分布在城市交通干道和交通枢纽附近，生活污染则较为分散。
同时，还发现部分区域存在污染物的聚集现象，需要重点关注和治理。
大气环境污染物的特征与监测方法
大气环境污染物的特征与监测方法随着工业化和城市化的不断发展，大气环境污染越来越成为人们关注的焦点。
大气环境污染物的种类繁多，严重影响着人类的健康和环境的稳定性。
本文将讨论大气环境污染物的特征以及现代监测方法。
一、大气环境污染物的特征1. 大气环境污染物的来源大气环境污染物有许多来源，如交通排放、工业生产、城市化、农业生产等。
不同来源的污染物种类和浓度不同，对环境和健康的影响也不同。
2. 大气环境污染物的种类大气环境污染物主要包括颗粒物、氮氧化物、二氧化硫、挥发性有机物、臭氧等。
其中颗粒物是最为常见的污染物之一，它有着各种粒径和不同来源，包括细粒子和可吸入颗粒物等。
3. 大气环境污染物的空间分布特征大气环境污染物的空间分布受到多种因素的影响，如地形、气候、人类和自然活动等。
一般来说，工业区、交通干道等人类活动频繁的区域，大气环境污染物的浓度更高。
4. 大气环境污染物的时间分布特征大气环境污染物的时间分布也受到多种因素的影响，如季节、气象条件、人类活动节奏等。
例如，冬季和夏季的空气质量往往差异较大，冬季主要是热源过多导致的气温逆温，而夏季则是高温时的化学反应热点。
二、现代监测方法为了保护我们的健康和环境，我们需要进行大气环境污染的严密监测。
以下是一些现代化的监测方法。
1. 自动监测技术目前，许多国家都已经采用了自动监测技术。
这种技术可以大大提高监测数据的准确性和可靠性。
一些重点地区已经开始使用监测站自动对大气环境污染物进行监测。
2. 遥感监测技术遥感技术可以远程获取大气污染物的分布情况。
这种技术可以通过卫星、飞机、无人机等手段进行监测。
通过遥感技术，我们可以更加直观地了解大气污染物的时空分布，这对于环境保护决策具有重要意义。
3. 移动监测技术移动监测技术可以在不同的区域内进行监测。
对于城市中的交通路段和工业园区等，移动监测技术可以更好地监测污染源和废气排放情况。
4. 数值模拟技术数值模拟技术可以通过建立大气化学模型来估计大气环境污染物的浓度和分布情况。
大气污染物的时空变异特征分析
大气污染物的时空变异特征分析近年来，随着工业化和城市化的迅速发展，大气污染已成为全球面临的重大环境问题之一。
大气污染物的时空变异特征分析对于了解和控制大气污染具有重要意义。
本文将从不同污染物的时空变异、干湿沉降过程以及造成污染变异的主要因素等方面展开讨论。
首先，不同污染物的时空变异特征有所不同。
以PM2.5为例，研究发现其浓度在不同季节、不同地区之间存在明显差异。
冬季，由于供暖排放和气象条件不利，北方地区的PM2.5浓度普遍较高，而夏季则以南方地区为主。
此外，大城市和工业区的PM2.5浓度通常高于农村地区。
相比之下，臭氧（O3）的时空分布则具有相反的特征，夏季臭氧的浓度较高，而冬季和秋季较低。
这些时空变异特征的了解有助于我们制定更具针对性的环境保护措施。
其次，干湿沉降过程也是大气污染物时空变异的关键因素之一。
干沉降主要指污染物颗粒通过气溶胶附着在地面的过程，而湿沉降则是指污染物随降水沉降到地面。
研究表明，干沉降主要受风向和地形的影响，大气稳定度较强的地区干沉降通常较低。
而湿沉降则与气温、降水量等气象条件密切相关，通常夏季和秋季降雨较多的地区湿沉降量较大。
因此，考虑干湿沉降过程对于大气污染物时空变异的研究具有重要意义。
然而，大气污染物时空变异的主要因素远不止于此。
气象条件是影响大气污染物时空分布的重要因素之一。
例如，温度、风向和风速等因素会影响大气扩散和稀释能力，从而对大气污染的传输和分布产生影响。
此外，人类活动也是造成大气污染物时空变异的重要原因。
工业排放、交通尾气、燃煤和生活排放等来源释放出的污染物，不仅对周边地区的空气质量产生直接影响，还可通过大气传输进一步扩散到其他地区。
为了更好地了解大气污染物时空变异特征，并采取相应的环境保护措施，科学监测和评估是必不可少的。
利用遥感技术、空气质量监测站点数据和数值模型模拟等方法，可以对大气污染物的时空变异进行全面的分析。
遥感技术可以提供高时空分辨率的观测数据，用于反演大气污染物浓度分布；空气质量监测站点数据能够提供实时的大气污染物浓度数据，用于分析空间差异；数值模型模拟则可以通过物理和化学过程的模拟，对大气污染物的传输和来源进行模拟和分析。
大气污染物的来源及时空分布特点
大气污染源及大气污染物的时空分布特点本期主要为大家介绍一下大气污染源以及大气污染物的时空分布特点，现将具体情况阐述一下：1、大气污染源大气污染源也就是我们平常所说的大气污染物的来源，它可分为自然污染源与人为污染源两类。
自然污染源是指自然原因向环境释放污染物的地点，如火山喷发、森林火灾、飓风、海啸、土壤和岩石的风化及生物腐烂等自然现象形成的污染源。
人为污染源是指人类生活活动和生产活动所形成的污染源。
人为污染源有各种分类方法。
按污染源的空间分布可分为：点源，即污染物集中于一点或相当于一点的小范围排放源，如工厂的烟囱排放源；面源，即在相当大的面积范围内有许多个污染物排放源，如一个居住区或商业区内许多大小不同的污染物排放源。
按照人们的社会活动功能不同，可将人为污染分为生活污染源、工业污染源和交通运输污染源三大类。
根据对主要大气污染物的分类统计分析，大气污染源又可概括为三大方面：燃料燃烧、工业生产和交用运输。
前两类污染源统称为固定源，交通运输工具（机动车、火车、轮船、飞机等）则称为流动源。
2、大气污染物的时空分布特点与其他环境要素中的污染物质相比较，大气中的污染物质具有随时间、空间变化大的特点，了解该特点，对于获得正确反映大气污染实况的监测结果有重要意义。
大气污染物的时空分布及其浓度与污染物排放源的分布、排放量及地形、地貌、气象等条件密切相关。
气象条件如风向、风速、大气湍流、大气稳定度总在不停的改变，故污染物的稀释与扩散情况也不断变化。
同一污染源对同一地点在不同时间所造成的地面空气污染浓度往往相差数十倍；同一时间不同地点也相差甚大。
一次污染物和二次污染物浓度在一天之内也不断地变化。
一次污染物因受逆温层及气温、气压等限制，清晨和黄昏浓度较高，中午较低；二次污染物如光化学烟雾，因在阳光照射下才能形成，故中午浓度较高，清晨和夜晚浓度低。
风速大，大气不稳定，则污染物稀释扩散速度快，；反之，稀释扩散慢，浓度变化也慢。
大气污染物的排放特征及其空间分布分析
大气污染物的排放特征及其空间分布分析大气污染是当今世界所面临的一个重要问题，对人类健康和环境产生了巨大的影响。
大气污染物的排放特征以及其在空间上的分布情况是研究大气污染的关键因素之一。
首先，我们来讨论大气污染物的排放特征。
大气污染物主要包括颗粒物、二氧化硫、氮氧化物等。
颗粒物是由燃烧过程、工业生产和交通尾气等排放产生的细小颗粒状物质。
二氧化硫主要来自于燃煤和石油等高硫燃料的燃烧过程。
氮氧化物则是由交通运输、工业生产和农业活动等排放产生的。
这些污染物排放特征的确定对于减少大气污染、制定有效的污染防控措施非常重要。
其次，我们来分析大气污染物在空间上的分布情况。
大气污染物的空间分布主要受到排放源的分布、气象条件以及大气扩散等因素的影响。
在城市中，工业区、交通繁忙地段以及燃煤发电厂等是大气污染物排放的主要源头。
因此，在城市中这些区域通常是大气污染物浓度较高的地方。
同时，气象条件也会对大气污染物的扩散和分布产生很大影响。
例如，稳定的天气条件会导致污染物在局部积累，而风速较高的时候则可能会导致污染物扩散范围增大。
因此，城市中的地形、风向等因素也会影响大气污染物的空间分布情况。
此外，大气污染物的空间分布还受到大气层结的影响。
大气层结是指大气中温度和湿度随高度的变化情况。
一般来说，温度的递减和湿度的增加会导致大气层结不稳定，污染物在此情况下更容易向上扩散。
而温度的增加和湿度的递减会导致大气层结稳定，污染物则更容易在地表层积累。
因此，不同的大气层结状况也会对大气污染物的空间分布产生重要影响。
了解大气污染物排放特征及其空间分布情况对于制定有效的污染治理措施非常重要。
在城市规划和工业布局方面，需要考虑到大气污染物的排放源分布情况，避免将工业区和交通枢纽等排放源集中在同一个区域。
此外，在制定污染防控措施时，也要综合考虑排放源的特点和大气层结等因素，以保证措施的有效性。
总而言之，大气污染物的排放特征和空间分布是研究大气污染问题的重要方面。
信阳市大气污染物分布特征分析
信阳市大气污染物分布特征分析信阳市是河南省的一个重要城市，也是中国中部地区的一个重要城市。
随着经济的快速发展和城市化进程的加快，大气污染问题也日益严重，给人们的生活和健康带来了很大的困扰。
对信阳市大气污染物分布特征进行分析，对制定科学的大气污染防治措施具有重要意义。
本文将对信阳市大气污染物的分布特征进行研究，探讨其形成机理及影响因素，为改善信阳市的大气环境提供科学依据。
1. 信阳市大气污染物分布特征信阳市地处中国中部地区，气候温和湿润，四季分明。
由于信阳市工业、交通等污染源不断增加，大气污染物排放量逐年增加，严重影响了市民的健康和生活质量。
根据监测数据显示，信阳市大气污染物的主要成分包括二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOx）、颗粒物（PM10、PM2.5）等。
SO2是主要来源于工业生产和燃煤排放，而NOx主要来自于汽车尾气和工业生产排放。
PM10、PM2.5是指大气悬浮颗粒物中直径小于等于10微米、2.5微米的颗粒物，它们来自于工业生产、交通尾气、城市扬尘等。
在信阳市的大气环境中，这些污染物的浓度分布不均，主要集中在城市重要交通路口、工业区等地方，由此可见，信阳市大气污染物的分布特征具有明显的空间差异性。
2. 信阳市大气污染物的形成机理信阳市的大气污染物形成机理是复杂的，涉及到多种因素的影响。
首先是排放源的影响。
随着经济的快速发展，各类工厂、企业的排放量逐年增加，工业燃煤、机动车尾气等成为了主要的排放源，直接导致了大气污染物的增加。
其次是气象条件的影响。
气象条件对大气污染物的扩散和转移具有重要影响。
信阳市的气候条件温和湿润，水汽充足，大气稳定层较厚，这些对大气污染物的扩散形成了一定的制约。
特别是在冬季，气象条件不利，大气稳定层较厚，大气污染物难以稀释、扩散，导致了污染物的积聚。
最后是人为活动的影响。
由于城市化程度加快，交通、建筑施工等人为活动也成为了大气污染物的主要来源。
特别是交通尾气排放，成为了城市大气污染的主要贡献因素之一。
城市空气污染的时空分布特征及成因研究
城市空气污染的时空分布特征及成因研究近年来，随着城市化的不断进展，城市空气污染问题越来越严重，给人们的健康造成了极大的威胁。
为了更好地了解城市空气污染的时空分布特征及成因，许多研究人员进行了深入探讨，本文也将从这两个方面入手，进行分析说明。
一、城市空气污染的时空分布特征城市空气污染的时空分布特征是指在不同的时间和地点，空气污染物浓度的空间分布和时间变化。
实际观察发现，城市空气污染每天大致分为三个阶段：清晨、白天和夜晚。
其中，清晨是一天中污染物浓度最高的时刻，在此时段，气象条件较稳定，反应开放源排放影响显著，加之机动车运行频繁，导致污染物浓度高。
白天空气污染物的浓度相对较低，主要是因为大气扩散条件较好，同时大量植被的释氧作用也在一定程度上帮助净化空气。
晚上城市空气污染又会回到污染物浓度较高的状态，这是因为晚上大气混合层变得非常低，在污染物排放源的影响下，污染物浓度又会上升。
因此，城市空气污染的时空分布特征与时间和地点息息相关。
城市环境污染的地理特征也主要在不同城市之间表现出较大的差异。
一般来说，大城市的污染程度较高，这是由于这些城市的人口密度较大、工业企业集中度较高、交通压力较大等因素导致的。
而在发达国家，城市化程度较高的地区污染比较严重，而发展中国家的城市则普遍存在严重的空气污染问题。
二、城市空气污染的成因城市空气污染的成因是极为复杂且多种因素交织作用的结果。
主要可以分为自然因素和人为因素两大类。
自然因素主要包括大气层流、气象条件、地理和地形等。
大气层流与城市地理位置有关，在气流的推动下，空气污染物可能会被转移到城市周边区域。
交通道路和城市建筑物等构成的城市不良地质结构，特别是山谷地形所形成的环境效应，会影响空气污染物在城市内的转移和瞬时排放，从而导致污染物浓度的高低不一。
人为因素则主要包括工业排放、机动车尾气排放、建筑施工和管理等，这些都是城市空气污染的主要源头。
工业排放主要包括废气、废水和废弃物等三个方面，其中，废气排放是首要问题。
空气质量空间分布特征及其影响因素分析
空气质量空间分布特征及其影响因素分析随着工业化进程的快速发展，城市化进程的加速推进，大气污染越来越严重，空气质量成为了一个备受关注的话题。
如何认识和控制空气质量，对于人们生产和生活的安全、健康和可持续发展至关重要。
一、空气质量的空间分布特征据统计，近几年中国的空气质量状况整体呈现为南方相对优于北方，东部相对优于西部的空间分布特点。
其中北京、天津、河北、山西、山东、河南、陕西、辽宁和内蒙古等地为污染重点地区。
南方城市受到近海上风传输和降水清洗等因素的影响，空气质量相对较好。
在具体的城市中，空气质量存在着明显的差异。
例如，在北京市内，东、南、北三边的空气污染较重，而西边、西南部分、南部和东北部分则较为清洁。
这与该地区的工业和交通分布有一定关系。
二、影响空气质量的因素（一）天气因素天气因素是影响空气质量的主要因素之一，其中风速和风向是重要的影响因素。
风速越大、风向越清晰，则空气质量越好；反之，则空气质量越差。
温度、湿度等也会影响空气污染物的扩散和浓度分布。
当温度较高、湿度较低时，空气中的污染物扩散条件较好，空气质量相对较好。
（二）人类活动人类活动也是影响空气质量的重要因素。
工业污染、交通运输、建筑施工、城市垃圾等都是产生大量污染物的行业和领域。
例如，在北京市，交通运输是主要的污染源之一，占总污染物排放的70%以上。
工业污染也是导致当地空气质量下降的主要原因。
（三）自然因素自然因素也会影响空气质量。
例如，火山活动、沙尘暴等天然灾害都会对空气质量造成一定的影响。
此外，自然界中的大气氧化、微生物等过程也会产生有害气体，进一步加重空气污染。
三、空气质量管理对策要改善空气质量，需要有全社会的共同努力。
政府部门需积极采取有力措施，例如推动节能减排、扶持新能源发展等措施；企业需加强自身环保意识和责任，推动绿色生产，切实履行环境保护责任；公众也应该积极参与，倡导低碳生活、节约能源等环保行为。
同时，要加强空气污染监管、提高监测空气质量的能力和水平，及时发布预警信息和气象影响信息，引导公众合理应对、做好自我防护。
福州市大气污染空间分布特征分析
收稿日期:２０１８－０３－１２ꎻ修订日期:２０１９－０１－０９基金项目:国家自然科学基金资助项目(４１４０１０５２)ꎻ国家科技支撑计划基金资助项目(２０１３ＢＡＣ０８Ｂ００)ꎻ福建省教育厅基金资助项目(ＪＡＴ１７００６１)作者简介:梁娟珠(１９７８ )ꎬ女ꎬ福建福清人ꎬ助理研究员ꎬ博士ꎬ主要研究方向为ＧＩＳ空间分析ꎮ调查与评价福州市大气污染空间分布特征分析梁娟珠ꎬ周俊佳(福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室ꎬ福建㊀福州㊀３５０００２)摘㊀要:利用２０１５年福州主城区６个大气国控点的６种主要大气污染物逐时监测数据㊁气象数据及空间基础数据等ꎬ通过增设站点后进行空间插值的方法分析大气污染物浓度的空间分布特征ꎮ结果表明:福州市大气中ＰＭ２.５㊁ＰＭ１０最高值分别为３５.５７μｇ/ｍ３和６２.３５μｇ/ｍ３ꎬ高浓度区域集中在主城区中心和近郊区ꎬ其中台江区污染程度相对较高ꎻＯ３最高值为９４.８５μｇ/ｍ３ꎬ较高浓度主要集中在晋安区内海拔较高的森林地区ꎻＣＯ㊁ＳＯ２和ＮＯ２最高浓度低于一级标准浓度限值ꎬ高浓度区域分布在主城区中心ꎮ㊀关键词:大气污染物ꎻ空间分布特征ꎻ空间插值ꎻ福州中图分类号:Ｘ５１㊀㊀㊀文献标志码:Ｂ㊀㊀㊀文章编号:１００６－２００９(２０１９)０２－００３０－０５ＳｐａｔｉａｌＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＡｉｒＰｏｌｌｕｔａｎｔｉｎＦｕｚｈｏｕＬＩＡＮＧＪｕａｎ￣ｚｈｕꎬＺＨＯＵＪｕｎ￣ｊｉａ(ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＳｐａｔｉａｌＤａｔａＭｉｎｉｎｇ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｈａｒｉｎｇｏｆＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎꎬＦｕｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＦｕｚｈｏｕꎬＦｕｊｉａｎ３５０００２ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄａｔａｏｆ６ｐｏｌｌｕｔａｎｔｓｆｒｏｍ６ｎａｔｉｏｎａｌｓａｍｐｌｉｎｇｓｉｔｅｓꎬｔｈｅｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｄａｔａａｎｄｂａｓｉｃｓｐａｔｉａｌｄａｔａｉｎｔｈｅｍａｉｎｕｒｂａｎａｒｅａｏｆＦｕｚｈｏｕｉｎ２０１５ꎬｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｐｏｌｌｕｔａｎｔｓｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄｂｙｕｓｉｎｇｓｐａｔｉａｌｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄａｆｔｅｒａｄｄｉｎｇｍｏｒｅｓｉｔｅｓ.ＲｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｏｆＰＭ２.５ａｎｄＰＭ１０ｗｅｒｅ３５.５７μｇ/ｍ３ａｎｄ６２.３５μｇ/ｍ３ꎬｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ.Ｔｈｅａｒｅａｓｏｆｈｉｇｈｃｏｎｃｅｎ￣ｔｒａｔｉｏｎｗｅｒｅｉｎｔｈｅｃｅｎｔｒａｌｃｉｔｙａｎｄｔｈｅｓｕｂｕｒｂｓ.ＴｈｅｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉｎＴａｉｊｉａｎｇｄｉｓｔｒｉｃｔｗａｓｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｓｅｒｉｏｕｓ.Ｔｈｅｍａｘ￣ｉｍｕｍｏｆＯ３ｗａｓ９４.８５μｇ/ｍ３ꎬａｎｄｔｈｅｈｉｇｈｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎａｒｅａｗａｓｍａｉｎｌｙｉｎｈｉｇｈａｌｔｉｔｕｄｅｆｏｒｅｓｔｉｎＪｉｎａｎｄｉｓ￣ｔｒｉｃｔ.ＴｈｅｈｉｇｈｅｓｔｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｏｆＣＯꎬＳＯ２ａｎｄＮＯ２ｗｅｒｅａｌｌｂｅｌｏｗｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｓｔａｎｄａｒｄｌｉｍｉｔｓｏｆｆｉｒｓｔｇｒａｄｅꎬａｎｄｔｈｅｈｉｇｈｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎａｒｅａｗａｓｉｎｃｅｎｔｒａｌｃｉｔｙ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ＡｉｒｐｏｌｌｕｔａｎｔｓꎻＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃꎻＳｐａｔｉａｌｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎꎻＦｕｚｈｏｕ㊀㊀大气环境污染严重危害人类健康ꎬ给市民的生活和出行都带来诸多不利影响[１－２]ꎮ环境污染是许多国家在城镇化进程㊁工业化发展过程中不可避免的问题ꎮ在此背景下ꎬ大气环境污染问题一直是众多学者的研究热点ꎬ在污染物时空分布[３－５]㊁污染物之间的关系[６－８]㊁污染物的影响因素[９－１１]㊁大气区域分布[１２－１４]等方面进行了大量研究ꎮ然而ꎬ对区域内大气污染物浓度变异情况研究较少ꎬ针对福州地区污染物分布特征的研究也较少ꎮ由于城市污染物种类㊁污染程度的独特性[１５]ꎬ要控制大气污染ꎬ了解城市大气污染物的时空特征[１６]就显得格外重要ꎮ今利用２０１５年福州主城区主要大气污染物逐时浓度数据ꎬ对福州市区大气污染物空间分布特征开展研究ꎬ为管理部门有针对性地进行大气污染防控与治理提供支持ꎮ１㊀材料与方法１.１㊀研究区概况福州市地处我国东南沿海ꎬ全市地貌类型以丘０３ 第３１卷㊀第２期环境监测管理与技术２０１９年４月陵㊁低山为主ꎬ大致呈半环状分布ꎬ西部以山地为主ꎬ东部以丘陵为主ꎮ在该市主城区内布设有６个大气国控监测站点ꎬ分别为鼓山㊁快安㊁师大㊁五四北路㊁杨桥西路㊁紫阳ꎬ点位分布见图１ꎮ图１㊀福州市主城区大气监测站点分布Ｆｉｇ.１㊀ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆａｉｒｑｕａｌｉｔｙｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｉｔｅｓｉｎｔｈｅｍａｉｎｕｒｂａｎａｒｅａｏｆＦｕｚｈｏｕ１.２㊀数据资料使用监测数据来自福建省生态环境厅网站发布的２０１５年福州市６个大气国控点监测的大气污染物ＣＯ㊁ＳＯ２㊁ＮＯ２㊁Ｏ３㊁ＰＭ２.５㊁ＰＭ１０连续逐小时数据ꎮ使用的其他数据还包括:①数字高程模型(空间分辨率为３０ｍ)ꎻ②卫星遥感数据ꎬ采用２０１４年分辨率为３０ｍ的Ｌａｎｄｓａｔ－８ＯＬＩ数据ꎻ③加油站分布数据ꎬ利用百度地图经纬度拾取系统获取整个福州主城区的加油站数量及坐标经纬度ꎻ④福州主城区道路数据ꎬ利用ＯｐｅｎＳｔｒｅｅｔＭａｐ获取福州主城区的路网数据ꎮ１.３㊀研究方法对监测数据缺失值采用相邻均值填充ꎬ采用Ｏｒａｃｌｅ１１ｇ数据库系统对数据进行整理统计ꎬ采用ＡｒｃＧＩＳ软件进行空间分析操作与专题图表输出ꎬ通过ＳＰＳＳ１８.０软件进行相关性分析ꎮ２㊀结果与讨论空间插值结果的精度取决于模型对因素空间分布特征的反映ꎬ不同模型算法只是从不同途径对该分布特征的逼近[１７]ꎮ对于监测站点较少或稀疏区域的大气污染浓度模拟无法摆脱采样率过低㊁数据缺失所造成的较大误差与不确定性ꎬ通过不舍弃原有监测站点数据ꎬ在研究区内生成虚拟监测站点ꎬ利用特征影响因子推算虚拟站点数值进行空间插值分析是目前比较有效的方法[１８]ꎮ２.１㊀大气环境污染插值站点建立对于大气环境插值站点的建立ꎬ文中假设其为均匀分布在研究区内ꎮ因此ꎬ首先要确定各站点之间距离ꎬ通过对研究区内实测站点各大气污染物浓度作地学统计分析ꎬ确定２ｋｍ为比较合适的抽样间隔ꎮ对研究区内实测站点生成以２ｋｍ为半径的圆形影响区ꎬ统计相邻站点距离ꎬ作最小距离相邻站点之间连接线ꎬ然后根据中垂线原理ꎬ作连接线的中垂线ꎬ接着作圆心在中垂线上临近圆形影响区半径为２ｋｍ的外切圆ꎬ取该外切圆圆心为插值站点位置ꎬ以提高站点分布的均匀度ꎬ进而提高局部估计的精度ꎮ反复进行上述步骤ꎬ直至将研究区域铺满插值站点ꎬ见图２ꎮ由此ꎬ在研究区内增加了１６个插值站点ꎬ加上原有６个实测站点ꎬ研究区内共有２２个大气环境实测及插值站点ꎮ图２㊀研究区内大气插值站点建立Ｆｉｇ.２㊀Ｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔｏｆｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｓｉｔｅｓｉｎｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａ２.２㊀多元逐步回归模型在完成插值站点建立与布局的基础上对其污染物浓度进行计算ꎬ建立多元回归模型模拟研究分析ꎮ通过比较向前引入法㊁向后剔除法和逐步回归分析这些最优回归方程的方法发现ꎬ逐步回归分析方法克服了变量多重共线性和解释的优良有效性ꎬ在筛选变量方面较为理想ꎮ２.３㊀大气环境污染影响因子相关分析城市大气环境污染受很多因子的影响ꎬ主要有以下几类:①近地污染物排放情况ꎬ排出量㊁排放高度㊁排放方式㊁排出物特征ꎻ②气象因素ꎬ风向㊁风速㊁气温㊁湿度㊁降雨量ꎻ③地形地貌ꎬ海拔高度㊁植被覆盖度㊁建筑物密度㊁路网密度ꎮ由于研究区尺度较小ꎬ同一时间各插值站点之间的气象条件差异不大ꎬ故在空间分布分析时忽略１３气象因子ꎮ由于城市内加油站数量较多ꎬ并且连续不断向外排放污染物ꎬ是城市ＰＭ２.５污染的来源之一ꎬ故将其纳入影响因子中ꎮ除此之外ꎬ路网密度的高低反映了车流量的多少ꎬ而汽车尾气是城市中主要污染源之一ꎬ海拔高度㊁建筑物密度和植被覆盖度则影响了大气污染物的扩散速度ꎮ因此ꎬ从城市大气环境质量的众多影响因子中选取５个影响因子:海拔高度(ｘ１)㊁植被覆盖度(ｘ２)㊁建筑物密度(ｘ３)㊁路网密度(ｘ４)㊁加油站数量(ｘ５)ꎬ其中ｘ１通过ＤＥＭ数据获取ꎬｘ２㊁ｘ３通过遥感影像分类图计算获取ꎬｘ４为单位面积(站点影响区)路网长度ꎬ各单位面积内的影响因子信息见图３ꎮ根据上述影响因子之间的相关系数矩阵可以发现ꎬ各影响因子之间共线性并不是很强ꎬ故不将影响因子舍弃ꎬ将其全部纳入回归模型的备选因子中ꎮ各影响因子之间的相关系数均达到显著性水平ꎮ２.４㊀大气环境污染模型的建立通过相关系数矩阵发现ꎬ有少数污染物浓度与图３㊀单位面积内各影响因子信息Ｆｉｇ.３㊀Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｅａｃｈｉｎｆｌｕｅｎｃｅｆａｃｔｏｒｐｅｒｕｎｉｔａｒｅａ影响因子之间相关系数的显著性水平不高ꎮ在建立大气污染物浓度回归模型中ꎬ根据自变量对因变量作用的显著程度ꎬ假设已有３个自变量(ｘｉꎬｘｊꎬｘｋ)引入回归方程ꎬ利用逐步回归思想ꎬ逐一引入或剔除影响因子ꎮ最终根据系数Ｒ２㊁调整确定系数Ａｄｊ－Ｒ２和统计量Ｆ值确定各污染物浓度的影响因子ꎬ并建立回归模型ꎬ见表１ꎮ表１㊀各污染物回归方程①Ｔａｂｌｅ１㊀Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｅｑｕａｔｉｏｎｏｆｅａｃｈｐｏｌｌｕｔａｎｔ①污染物回归方程Ｒ２Ａｄｊ－Ｒ２ＳｉｇＣＯ０.８７６－０.０９９ｘ２－０.３２２ｘ３－０.０６９ｘ４＋０.００４ｘ５０.９５６０.９３２０.００２ＳＯ２２１.３６６－１６.６５４ｘ２－１３.７５６ｘ３－４.２６８ｘ４－０.２０６ｘ５０.９７４０.９６３０.０４７ＮＯ２３４.２８－０.０１９ｘ１－９.９９９ｘ２＋３.０６８ｘ３０.９８７０.９６７０.０２０Ｏ３５５.２６６＋０.０６９ｘ１－５.５０７ｘ３－１６.４１８ｘ４０.９９６０.９９００.００６ＰＭ２.５６４.６５３－４０.４７１ｘ２－３３.１７３ｘ３－９.１５１ｘ４－０.３１２ｘ５０.９８８０.９４１０.０２４ＰＭ１０４４.１４１－０.２１ｘ１＋１６.４５９ｘ３＋１３.９６９ｘ４０.９７３０.９３３０.０４０①回归分析的显著性检验Ｓｉｇ值均<０.０５ꎮ㊀㊀为了判断模型的准确度ꎬ今利用实测站点各污染物年均值数据对模型进行检验ꎬ结果见表２ꎮ由表２可知ꎬ用多元逐步回归模型进行大气污染物浓度的预测具有较高的精度ꎬ最大相对误差仅为５.０６％ꎬ体现了回归模型在预测方面的优势ꎮ表２㊀回归模型误差检验Ｔａｂｌｅ２㊀Ｅｒｒｏｒｔｅｓｔｏｆｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌ污染物监测值ρ/(μｇ ｍ－３)模拟值ρ/(μｇ ｍ－３)相对误差/％ＣＯ７１０６９０－２.８２ＳＯ２６.０６６.０３－０.５０Ｏ３５５.４７５５.４６－０.０２ＮＯ２３０.２４３１.７７５.０６ＰＭ２.５２８.７６２８.７６０ＰＭ１０５２.９３５２.９５０.０４㊀㊀利用建立的回归方程计算插值站点各污染物的浓度ꎬ对研究区２０１５年大气污染物浓度进行空间插值分析ꎬ并对各插值方法的不同模型或参数下的空间插值分析结果采用交叉验证的方式进行检验ꎬ以其误差大小来评定插值模型的精度优劣ꎮ２.５㊀优化前后最优空间插值方法对比根据空间插值分析的交叉验证结果ꎬ确定增加插值站点后相对最适合各污染物浓度空间插值分析的插值方法(见表３)ꎬ并将其交叉验证的结果与增加模拟站点前作对比ꎬ结果见图４(ａ) (ｃ)ꎮ由表３可知ꎬ增加插值站点前后除ＰＭ２.５外ꎬ其余污染物相对最优插值方法均不相同ꎬ说明插值对象的因素改变后ꎬ适合该对象的最优插值方法也随之改变ꎬ应当采取交叉验证的方式选择相对最优的２３㊀㊀㊀表３㊀增加模拟站点前后各污染物相对最优的插值方法Ｔａｂｌｅ３㊀Ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｏｐｔｉｍａｌｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｅａｃｈｐｏｌｌｕｔａｎｔｂｅｆｏｒｅａｎｄａｆｔｅｒｔｈｅａｄｄｉｔｉｏｎｏｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｉｔｅ污染物ＣＯＳＯ２ＮＯ２Ｏ３ＰＭ２.５ＰＭ１０前ＩＤＷ(ｐ＝３)ＯＫ(ｓｐｈｅｒｉｃａｌ)ＩＤＷ(ｐ＝２)ＩＤＷ(ｐ＝１)ＯＫ(ｓｐｈｅｒｉｃａｌ)ＩＤＷ(ｐ＝１)后ＳＰＬＩＮＥ(ｗ＝１)ＩＤＷ(ｐ＝２)ＳＰＬＩＮＥ(ｗ＝５)ＳＰＬＩＮＥ(ｗ＝５)ＯＫ(ｓｐｈｅｒｉｃａｌ)ＳＰＬＩＮＥ(ｗ＝５)图５㊀福州市各污染物质量浓度空间分布Ｆｉｇ.５㊀ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍａｓｓｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆｅａｃｈｐｏｌｌｕｔａｎｔｉｎＦｕｚｈｏｕ图４㊀增加插值站点前后交叉验证结果Ｆｉｇ.４㊀Ｒｅｓｕｌｔｓｏｆｃｒｏｓｓｖａｌｉｄａｔｉｏｎｂｅｆｏｒｅａｎｄａｆｔｅｒｔｈｅａｄｄｉｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｓｉｔｅ插值方法ꎮ由图４可见ꎬ在增加插值站点后ꎬ从各验证参数来看ꎬ平均误差(ＭＥ)和平均绝对误差(ＭＡＥ)基本上有所下降ꎬ并且拟合系数(ＩＯＡ)有所改善ꎮ总体而言ꎬ在增加插值站点后对污染物浓度插值方法进行交叉验证ꎬ虽然还存在着ＭＥ和ＭＡＥ相对较大及ＩＯＡ相对较低的情况ꎬ但是与增加插值站点之前相比ꎬ插值精度有明显提高ꎮ２.６㊀实例分析为了比较直观地了解各大气污染物浓度在区域内的空间分布特征ꎬ通过增加插值站点的方式ꎬ采用逐步多元回归模型估计插值站点的大气污染浓度值ꎬ使用交叉验证的方式评选出相对适合该污染物浓度的空间插值分析方法进行插值分析ꎮ福州主城区各污染物质量浓度空间插值分析结果见图５(ａ) (ｆ)ꎮ根据«环境空气质量标准»(ＧＢ３０９５ ２０１２)规定的各污染物(Ｏ３为日最大８ｈ平均ꎬ其他为２４ｈ平均)一级和二级标准限值ꎬ由图５可见ꎬＣＯ㊁３３ＳＯ２㊁ＮＯ２㊁Ｏ３质量浓度在研究区内均低于其一级标准限值ꎬＰＭ２.５最大值为３５.５７μｇ/ｍ３ꎬ略高于一级标准限值ꎬＰＭ１０最大值为６２.３５μｇ/ｍ３ꎬ低于二级标准限值ꎮ从总体看ꎬ各污染物污染程度较低ꎬ研究区内主要污染物为ＰＭ１０ꎮ由图５可见ꎬ在研究区内ＣＯ浓度的空间差异并不明显ꎬＣＯ浓度在鼓楼区内相对最高ꎬ鼓楼区是福州市的政治㊁经济和文化中心ꎬ较多的机动车是导致该区域ＣＯ浓度高于其他区域的原因之一ꎬ而马尾区和仓山区近郊的ＣＯ浓度则相对较轻ꎻＳＯ２浓度在研究区内的空间差异较为明显ꎬ福州主城区北部地区明显要低于南部地区ꎬ各区域最大质量浓度为１０.３１μｇ/ｍ３ꎬ低于一级标准限值５０μｇ/ｍ３ꎻＮＯ２在研究区内最大质量浓度为３６.９７μｇ/ｍ３ꎬ低于一级标准限值８０μｇ/ｍ３ꎬＮＯ２浓度由高到低为台江区>仓山区>鼓楼区>马尾区>晋安区ꎻＯ３浓度在研究区内空间差异比较明显ꎬ大致从西南部到东北部逐渐升高ꎬ高浓度区域主要集中在海拔相对较高的晋安区内ꎻＰＭ２.５浓度在研究区内的分布情况与Ｏ３相反㊁与ＳＯ２相似ꎬ南部地区明显高于北部地区ꎬ在研究区内最高的质量浓度为３５ ５７μｇ/ｍ３ꎬ略高于一级标准限值ꎬ位于仓山区的城乡结合部ꎬ建筑粉尘是导致该区域内颗粒物ＰＭ２.５高的原因之一ꎻＰＭ１０在研究区内的浓度差异不如ＰＭ２.５明显ꎬ该污染物为２０１５年福州主城区的首要污染物ꎬ从其分布特征来看ꎬ位于福州主城区中心区域的台江区几乎全部处于ＰＭ１０二级标准范围内ꎬ位于北部的晋安区污染物浓度相对较低ꎬ该地区与大片植被区域接壤ꎬ很好地降低了ＰＭ１０浓度ꎮ３㊀结论通过增加插值站点ꎬ结合多元回归模型进行空间插值研究分析福州主城区大气污染物的空间分布特征ꎬ结果发现:(１)ＣＯ㊁ＳＯ２㊁ＮＯ２㊁Ｏ３浓度在研究区内均低于一级标准限值ꎬＰＭ２.５略微高于一级标准限值ꎬＰＭ１０浓度偏高ꎬ是主要污染物ꎮ(２)从区域分布看ꎬＣＯ㊁ＮＯ２浓度在研究区内空间差异并不明显ꎬＳＯ２㊁Ｏ３㊁ＰＭ２.５㊁ＰＭ１０浓度空间差异较为明显ꎮ(３)从各行政区的污染分布看ꎬ台江区附近污染程度相对较高ꎬ主要是由其地理位置和气象因素所致ꎮ在大气污染防治过程中应充分考虑污染物的空间分布特征ꎬ对重点污染区域采取特殊方法ꎬ使得大气治理取得更好的效果ꎮ[参考文献][１]㊀ＥＮＧＬＥＲＴＮ.Ｆｉｎｅｐａｒｔｉｃｌｅｓａｎｄｈｕｍａｎｈｅａｌｔｈ ａｒｅｖｉｅｗｏｆｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｉｃａｌｓｔｕｄｉｅｓ[Ｊ].ＴｏｘｉｃｏｌｏｇｙＬｅｔｔｅｒｓꎬ２００４ꎬ１４９(１－３):２３５－２４２.[２]㊀ＭＲＡＩＨＩＲꎬＨＡＲＩＺＩＲꎬＭＲＡＩＨＩＴꎬｅｔａｌ.ＵｒｂａｎａｉｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎａｎｄｕｒｂａｎｄａｉｌｙｍｏｂｉｌｉｔｙｉｎｌａｒｇｅＴｕｎｉｓｉａ ｓｃｉｔｉｅｓ[Ｊ].ＲｅｎｅｗａｂｌｅａｎｄＳｕｓｔａｉｎａｂｌｅＥｎｅｒｇｙＲｅｖｉｅｗｓꎬ２０１５ꎬ４３:３１５－３２０. 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大气污染源及大气污染物的时空分布特点
大气污染源及大气污染物的时空分布特点本期主要为大家介绍一下大气污染源以及大气污染物的时空分布特点，现将具体情况阐述一下：1、大气污染源大气污染源也就是我们平常所说的大气污染物的来源，它可分为自然污染源与人为污染源两类。
自然污染源是指自然原因向环境释放污染物的地点，如火山喷发、森林火灾、飓风、海啸、土壤和岩石的风化及生物腐烂等自然现象形成的污染源。
人为污染源是指人类生活活动和生产活动所形成的污染源。
人为污染源有各种分类方法。
按污染源的空间分布可分为：点源，即污染物集中于一点或相当于一点的小范围排放源，如工厂的烟囱排放源；面源，即在相当大的面积范围内有许多个污染物排放源，如一个居住区或商业区内许多大小不同的污染物排放源。
按照人们的社会活动功能不同，可将人为污染分为生活污染源、工业污染源和交通运输污染源三大类。
根据对主要大气污染物的分类统计分析，大气污染源又可概括为三大方面：燃料燃烧、工业生产和交用运输。
前两类污染源统称为固定源，交通运输工具（机动车、火车、轮船、飞机等）则称为流动源。
2、大气污染物的时空分布特点与其他环境要素中的污染物质相比较，大气中的污染物质具有随时间、空间变化大的特点，了解该特点，对于获得正确反映大气污染实况的监测结果有重要意义。
大气污染物的时空分布及其浓度与污染物排放源的分布、排放量及地形、地貌、气象等条件密切相关。
气象条件如风向、风速、大气湍流、大气稳定度总在不停的改变，故污染物的稀释与扩散情况也不断变化。
同一污染源对同一地点在不同时间所造成的地面空气污染浓度往往相差数十倍；同一时间不同地点也相差甚大。
一次污染物和二次污染物浓度在一天之内也不断地变化。
一次污染物因受逆温层及气温、气压等限制，清晨和黄昏浓度较高，中午较低；二次污染物如光化学烟雾，因在阳光照射下才能形成，故中午浓度较高，清晨和夜晚浓度低。
风速大，大气不稳定，则污染物稀释扩散速度快，；反之，稀释扩散慢，浓度变化也慢。
大气污染的空间分布与时空变化特征
大气污染的空间分布与时空变化特征现今社会，大气污染已经成为一个极为严峻的难题。
其对环境、生态和人类的健康都带来恶劣影响。
一方面，大气污染在城市生产和日常生活中的产生和积累，已经导致空气质量越来越下降，严重干扰着人们的生存和发展；另一方面，污染物随着大气运动在地球大气层之间的传输、扩散、输送，在空间和时间上呈现出明显的变化特征。
因此，了解大气污染的空间分布及其时空变化特征，对于开展环境保护和管理工作，具有重要意义。
本文将全面探讨大气污染的空间分布和时空变化特征。
一、大气污染的空间分布大气污染具有明显的空间分布特征。
根据研究显示，我国的大气污染主要集中在东部沿海和城市群地区，以及一些工业集中的地区，如长三角地区、珠江三角洲地区、京津冀地区、山东半岛和河南省南部等。
具体来说，浙江、上海、广东、山东、江苏、河北等省份的空气质量最差，PM2.5、SO2和NO2等指标超过了国家和世界卫生组织标准。
而在西部地区，铅、汞等有毒重金属元素污染比较突出，主要是因为工业排放和采掘活动。
此外，气候条件也是影响大气污染空间分布的一个重要因素。
夏季高温条件和持续高压增加O3的浓度，夏季的高温和持续高压增加了O3的浓度，而霾天相对稳定的气象条件则有利于PM2.5的累积和积聚导致空气污染。
二、大气污染的时空变化特征大气污染的时空变化特征显现出明显的季节性和日变化规律。
从季节性变化来看，大气污染一般集中在相对冷凉的季节，尤其是在重污染地区，春季和冬季空气质量会明显下降。
而高温季节和气压较高的夏季，因为气象条件的影响，一些臭氧、VOC等氧化物浓度较高。
同时，由于降水等气象因素的关系，一些大气污染物的浓度会出现显著的日变化规律，一般在晚上时分浓度较高。
随着社会经济发展和环保意识的提高，我国在大气污染治理方面不断采取力度更大的措施，同时城市对空气质量的认识和对大气污染预防意识逐渐加强，2013年以来全国各地对改善环境质量的投入不断增加。
大气环境污染的空间分布特征
大气环境污染的空间分布特征随着经济的快速发展和城市化进程的加快，大气环境污染成为亟待解决的严重问题。
大气环境污染不仅对人类健康造成危害，而且对生态环境产生了负面影响。
了解大气环境污染的空间分布特征，对我们制定有效的环境治理政策至关重要。
在城市尺度上，大气环境污染的分布呈现明显的空间异质性。
通常，城市中心区域的污染物浓度较高，而郊区和远离市中心的地区的污染程度则相对较低。
这是由于城市中心区域交通密集、产业集聚，导致车辆尾气排放和工业废气排放集中。
此外，城市中心区域也容易受到固定污染源（如工厂、发电厂等）的影响。
因此，大城市的中心区域往往是大气环境污染最为严重的地方。
然而，并非所有城市都有相同的分布特征。
一些地理条件、气候条件和经济发展水平等因素会导致不同城市的大气环境污染分布存在差异。
例如，位于沿海地区的城市通常受到海洋风的影响，海洋风可以将污染物带走，因此这些城市的大气环境污染程度相对较低。
而内陆城市由于缺乏海洋风，污染物排放往往不易扩散，因此大气环境污染问题更为突出。
除了城市尺度分布差异，不同地区之间也存在明显的大气环境污染空间分布特征。
沿海地区由于经济发展较早，工业废气和船舶尾气排放等因素导致空气质量相对较差。
一些工业化程度高的地区如河北、山西等地，由于大量的燃煤和工业废气排放，大气环境污染问题尤为严重。
此外，一些产煤和产油地区也面临着较高的大气环境污染风险。
这些地区的大气环境污染主要是由于能源产业和工业活动的集中而导致的。
然而，并非所有地区污染都严重。
一些偏远地区和自然保护区往往受到较少的人为干扰，大气环境质量相对较好。
例如，一些山区和森林地区常常受到自然环境保护的影响，空气质量相对较好。
为了解决大气环境污染问题，我们需要采取一系列综合措施。
首先，应该加强大气环境监测和数据收集工作，以了解大气污染分布的实时情况。
其次，应该加强协调合作，制定跨区域的环境治理政策，解决大气污染的跨界传输问题。
大气污染的空间分布特征
大气污染的空间分布特征大气污染是当今世界面临的一个严重问题。
空气中的颗粒物、化学物质、臭氧等污染物质对人类健康和环境造成了严重的影响。
各地区大气污染的空间分布特征不同，研究其空间变化规律对于我们应对大气污染问题具有指导意义。
一、城市大气污染城市是大气污染最为严重的地区之一。
由于城市人口密集，工厂、车辆等排放的污染物质也较为集中，导致城市大气质量普遍较差。
以中国为例，在一些大城市白天”霾”的天气已经成为常态。
随着城市规模的不断扩大和城市化进程的不断加快，城市大气污染问题将愈发突出。
二、工业大气污染工业是大气污染的主要来源之一。
工业生产过程中排放的大量污染物质对环境的影响较为显著。
例如，钢铁、化工等重工业在生产过程中会不断排放大量臭氧、二氧化硫等有害气体，严重危及周边居民的健康。
工业大气污染通常在工业园区等集中区域中较为集中。
三、农村大气污染农村大气污染主要源自生物质燃烧。
由于许多农民在采暖和烹饪中使用煤等生物质燃料，导致农村大气质量常常较差。
此外，农村地区也常常存在养殖业和垃圾填埋等污染源，对当地环境造成影响。
四、海洋大气污染海洋大气污染主要源自船只排放。
船只在海上运输中通常会排放大量有害气体。
由于海洋环境开阔、气候条件较为稳定，因此海洋大气污染相对于其他地区污染较轻。
五、煤炭资源开发与大气污染煤炭是人类最重要的能源之一，但同时也是产生大气污染最严重的行业之一。
煤炭资源开发中排放的大量污染物质对周边环境和人群造成了极其严重的影响。
此外，煤炭的清洁利用也是应对大气污染问题的重要途径之一。
总之，大气污染的空间分布特征与地区的经济发展、人口密度、工业生产、交通等因素密切相关。
对各地区大气污染的产生原因和空间分布特征进行深入研究，有助于我们制定更加准确有效的环境保护与治理策略，实现可持续发展的目标。
环境污染的空间分布与治理
环境污染的空间分布与治理近年来，环境污染问题日益突出，给人们的生活和健康带来了巨大的威胁。
环境污染并非均匀分布于地球的每个角落，而是呈现出一定的空间分布特征。
了解环境污染的空间分布规律，对于制定科学合理的环境治理措施至关重要。
首先，我们来看环境污染的空间分布情况。
通常情况下，工业化程度高的地区往往是环境污染的重点区域。
例如，中国的东部沿海地区和一些发达国家的工业区，由于工业生产活动的集中，排放的废气、废水和固体废弃物大量积累，导致环境污染问题尤为突出。
此外，城市也是环境污染的高发区域。
城市化进程的加快，人口密集、交通拥堵、工业和生活废弃物的排放等因素，使得城市环境污染日益严重。
而相对而言，农村地区由于工业化程度较低，环境污染问题相对较轻。
其次，我们需要探讨环境污染空间分布背后的原因。
工业化进程和城市化发展是导致环境污染集中的主要原因。
工业化过程中，大量的工业废气和废水排放未经有效处理，直接排放到大气和水体中，导致环境质量下降。
同时，城市化进程中，大量的机动车尾气和生活废弃物的排放也对环境造成了严重影响。
此外，不合理的土地利用和环境规划，也会导致环境污染的集中分布。
例如，一些地方政府为了吸引投资和经济发展，忽视了环境保护，导致环境污染问题集中爆发。
针对环境污染的空间分布特征，我们需要采取一系列的治理措施。
首先，应加强环境监测和数据收集工作。
只有了解了环境污染的具体情况，才能有针对性地制定治理措施。
其次，要加强环境法律法规的制定和执行。
只有建立健全的法律体系，对环境污染行为进行严厉打击，才能有效遏制环境污染问题的发展。
同时，要加强环境宣传和教育工作，提高公众的环境保护意识，形成全社会共同参与环境治理的良好氛围。
此外，要加大环境治理的投入力度，提高环境治理的科技含量，推动环境治理的技术创新和进步。
最后，要加强区域间的环境治理合作。
环境污染问题是全球性问题，需要各国共同努力。
国际间的环境治理合作是解决环境污染问题的关键。
《2024年济南市大气PM2.5污染特征、来源解析及其对能见度的影响》范文
《济南市大气PM2.5污染特征、来源解析及其对能见度的影响》篇一一、引言随着工业化和城市化的快速发展，大气污染问题日益严重，尤其是细颗粒物（PM2.5）污染。
PM2.5因其粒径小、易滞留于肺部甚至进入血液循环，对人体健康造成严重影响。
济南市作为山东省的省会城市，近年来也面临着严重的PM2.5污染问题。
本文旨在分析济南市大气PM2.5污染特征、来源解析及其对能见度的影响，以期为城市大气污染治理提供科学依据。
二、济南市大气PM2.5污染特征1. PM2.5浓度水平根据近年的监测数据，济南市大气中PM2.5浓度普遍较高，尤其在冬季采暖期更为明显。
这主要与工业排放、交通尾气、建筑扬尘等因素有关。
2. 时间分布特征PM2.5浓度在一天内的分布呈现明显的双峰特征，早晚高峰时段浓度较高。
在季节分布上，冬季和春季的PM2.5浓度高于夏季和秋季。
3. 空间分布特征济南市PM2.5的空间分布呈现出明显的区域性特征，工业区和交通干线附近的PM2.5浓度较高。
三、PM2.5来源解析1. 工业排放工业生产过程中的燃料燃烧和粉尘排放是PM2.5的主要来源之一。
济南市的部分重工业区排放的污染物对PM2.5浓度贡献较大。
2. 交通尾气机动车尾气排放是城市PM2.5的重要来源，尤其是柴油车排放的颗粒物对PM2.5浓度的贡献不可忽视。
3. 建筑扬尘建筑施工过程中的扬尘也是PM2.5的重要来源，尤其在风力较大的天气条件下，扬尘对PM2.5浓度的贡献更为显著。
四、PM2.5对能见度的影响PM2.5对能见度的影响主要表现在降低大气透明度，使能见距离减小。
高浓度的PM2.5会吸收和散射太阳光，降低空气的透明度，导致能见度降低。
此外，PM2.5还会影响空气中的湿度、温度等气象因素，进一步影响能见度。
在济南市等大气污染较严重的地区，PM2.5对能见度的影响尤为显著。
五、结论与建议通过对济南市大气PM2.5污染特征、来源解析及其对能见度的影响的分析，可以看出济南市面临着严重的PM2.5污染问题。
《2013-2017年呼和浩特市大气污染时空变化特征》范文
《2013-2017年呼和浩特市大气污染时空变化特征》篇一一、引言呼和浩特市作为内蒙古自治区首府，其经济社会的持续发展和城市化进程的不断加快，对环境，特别是大气环境带来了一定的压力。
本篇论文将围绕2013年至2017年呼和浩特市的大气污染时空变化特征进行深入探讨，以期为该市的环境保护工作提供科学依据。
二、研究方法本研究采用的数据主要来源于呼和浩特市环保局发布的历年大气污染监测数据，并结合地理信息系统（GIS）技术进行空间分析。
通过对数据的整理和分析，研究呼和浩特市大气污染的时空变化特征。
三、大气污染的时空变化特征1. 时间变化特征从2013年至2017年，呼和浩特市的大气污染状况呈现出了明显的变化。
总体来看，PM2.5、PM10、二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOx）等主要污染物的浓度呈现出先上升后下降的趋势。
其中，2015年和2016年是污染最为严重的两年。
然而，从2017年的数据看，随着环境保护措施的加强，污染状况有所改善。
2. 空间变化特征呼和浩特市的大气污染在空间分布上存在显著的差异。
城市中心区由于人口密度大、工业集中等因素，污染较为严重。
随着城市向外扩展，污染程度逐渐降低。
此外，不同季节的污染分布也有所不同，冬季由于供暖和气候等因素的影响，污染尤为严重。
四、原因分析造成呼和浩特市大气污染的主要原因包括：一是工业生产排放的废气；二是机动车尾气排放；三是冬季供暖产生的烟尘；四是气象条件不利于污染物的扩散等。
此外，城市绿化不足、环保设施建设滞后等因素也加剧了大气污染的状况。
五、对策建议针对呼和浩特市的大气污染问题，提出以下建议：一是加强工业污染治理，严格排放标准；二是推广清洁能源，减少机动车尾气排放；三是加强城市绿化，提高城市环境自净能力；四是加强环保设施建设，提高污染物处理能力；五是加强环境监管，严厉打击违法排放行为。
六、结论通过对2013-2017年呼和浩特市大气污染的时空变化特征进行研究，发现该市的大气污染状况在时间和空间上均存在显著的差异。
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大气环境污染的空间分布特征分析大气环境质量是人类健康和可持续发展的重要指标。
然而，近
年来，中国的大气污染严重威胁人们的身体健康和生态环境的可
持续发展。
大气污染并非均匀地分布在全国各地，而是呈现出一
定的空间分布特征，本文将从多个角度分析大气环境污染的空间
分布特征。
一、PM2.5污染的空间分布特征
PM2.5，即细颗粒物，是空气中直径小于等于2.5微米的颗粒物，也是大气污染中最为严重的一种。
据中国环境监测总站发布
的数据，东部发达地区的PM2.5浓度普遍高于西部地区。
例如，
北京、天津等城市的PM2.5浓度连续多年都高于千分之五的标准。
此外，河南、山东、江苏等省份的细颗粒物浓度也较高。
二、二氧化硫和氮氧化物的空间分布特征
二氧化硫和氮氧化物是大气污染的重要组成部分。
它们可以形
成酸雨和雾霾，对环境和健康造成极大的危害。
据监测数据显示，华北、华东等地的二氧化硫和氮氧化物排放量最大。
以煤为主要
燃料的能源结构导致了这种现象。
例如，北京、天津、山西等省
份的二氧化硫和氮氧化物排放量均较高。
相比之下，西部和南部
地区的二氧化硫和氮氧化物排放量相对较低。
三、城市化进程对大气污染的影响
城市化进程的加速意味着更多的人口和交通，这也使得大气污
染问题更加突出。
随着城市化进程的加快，城市人口规模持续扩大，机动车数量不断增加，工业用地、商业用地、住宅用地等各
类城市用地的增多，也让大气污染的问题更为严重。
而城市发展
的不平衡性也加剧了大气污染的空间分布特征。
例如，北京、上
海等大城市大气污染问题比较突出，而一些中小城市则相对较少。
四、气象环境对大气污染的影响
气象环境也是影响大气污染的重要因素之一。
例如，天气稳定，低层大气逆温，还有污染物的排放量都会影响大气污染的分布。
例如，位于山谷中的城市大气污染情况较为严重，因为污染物难
以扩散。
相比之下，平原地区的大气污染相对较少。
综上所述，大气污染的空间分布特征复杂多样，涉及煤炭、交通、气象、城市化进程等多个方面。
只有针对不同地区的大气污染问题制定相应的治理措施，才能解决大气污染问题。