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“丝绸之路”关键地带大气污染物分布特征及影响因素研究
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作者：
蔡奥 来源：兰州大学 年份：2017 文献类型 ：学位论文 关键词： 颗粒物 气态污染物 时空分布特征 多元统计分析 气象要素
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描述：目前,全球有超过一半的人生活在城市当中,他们面临着由于城市化进程的推进、人口的快速增长尤其是经济的迅猛发展所带来的诸如由大量使用低效能源引起的空气污染等不容忽视的问题。包括细颗粒物、SO 2 、NO 2 、O3在内的所有大气污染物均会对人体健康产生较为显著的危害,因此分析城市大气污染物浓度及来源的研究显得尤为重要。本文收集了兰州、金昌、嘉峪关2014年六种大气污染物的实时浓度数据,分析三个城市大气污染物时空分布特征及主要影响因素。兰州、金昌和嘉峪关2014年PM 2.5 及NO 2 、SO 2 和CO浓度均呈现为冬季高、夏季低的变化趋势,臭氧浓度季节变化与其他污染物恰好相反,其高值出现在光化学反应最强的夏季,低值出现在光化学反应最弱的冬季;受河西地区沙尘天气的影响,三个城市PM 10 浓度在春季出现高值。人为活动加之气象条件变化使得大气污染物呈现明显的日变化。受人为出行和机动车尾气排放的影响,颗粒物、NO 2 、CO浓度日变化呈现双峰双谷型,SO 2 与O3为单峰型。春季污染事件（沙尘暴）中,PM 2.5 与PM 10 的浓度比值明显较正常天气状况下的值低,而在冬季污染事件中,PM 2.5 与PM 10 的浓度比值明显高于正常天气状况下的值,说明不同季节污染物来源存在明显差异。此外,我们还分析了气象要素对污染物分布的影响。三个城市颗粒物浓度与温度、相对湿度、降水均呈负相关,与风速呈正相关;NO 2 、SO 2 、CO与温度、降水均呈负相关;O3与温度呈正相关,而与降水相关性不大。对于兰州和金昌,相对湿度与SO 2 的负相关性最强,NO 2 次之,CO和臭氧基本无相关性。在嘉峪关NO 2 、SO 2 、CO与相对湿度均无显著相关性,臭氧浓度与相对湿度呈现为弱负相关性。此外,四种大气污染物均与风速呈现为负相关。尘暴期间颗粒物浓度超标率与气象因素间的关系指示颗粒物浓度超标率高值易出现在温度较低（≤7℃）、风级较大（3-4 scale）的状况下;而相对湿度要相对复杂一些,兰州市PM 10 和PM 2.5 在相对湿度40%左右易出现浓度超标率高值,金昌市高值则出现在相对湿度为80-100%时。本文对三个城市2014年六种大气污染物进行多元统计分析并计算各个污染源对污染物的贡献率。分析表明金昌和嘉峪关地区六种污染物来源包括沙尘暴、工业生产及供暖、汽车尾气,其中,沙尘暴是颗粒物的主要来源,尘暴对粗、细颗粒物的贡献分别为90%和60%。两城市SO 2 与NO 2 主要来自于工业生产及供暖和汽车尾气的排放,CO和O3则主要来自汽车尾气。兰州市正常天气状况下大气污染物来源包括工业生产及供暖、汽车尾气,其中颗粒物和SO 2 是工业生产及供暖等燃煤过程产生的主要污染物,NO 2 、CO和O3则是汽车尾气的主要污染物;沙尘天气下,兰州市大气污染来源分为自然源和人为源两部分,其中,85%以上的颗粒物来自于自然源（沙尘暴）,90%以上的NO 2 、SO 2 、CO和O3来自于人为源。