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武汉市气象因子和下垫面特征与大气污染物的关系研究

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声明

1 前言

1.1 选题背景及意义

1.2 研究综述

1.2.1大气污染物的研究进展

1.2.2 气象因子对大气环境的效应研究进展

1.2.3 城市下垫面特征与大气污染物的关系研究

1.2.4 绿地对大气污染物的削减作用研究

1.2.5 大气污染物的分析方法研究

1.3 研究的主要内容

2研究区概况与研究方法

2.1研究区概况

2.2研究方法

2.2.1技术路线

2.2.2 基础数据来源

2.2.3研究范围与环境监测点

2.2.4大气污染的季节变化规律分析方法

2.3大气污染物与气象因子的相关性分析

2.3.1 数据及预处理

2.3.2 Spearman秩相关分析

2.3.3逐步回归分析

2.4大气污染物与下垫面特征的关系研究

2.4.1环境监测点周边区域的下垫面特征分析

2.4.2 Arc GIS分类解译

2.4.3 环境监测点周边区域的下垫面景观格局指标

2.4.4环境监测点区域大气污染物与其下垫面特征的多元统计分析

3 结果与分析

3.1武汉市主城区大气污染的季节变化规律

3.1.1 武汉市主城区气象因子季节变化

3.1.2 武汉市主城区污染物IAQI值的季节变化

3.1.3 大气污染物监测值与标准限值的关系

3.2气象因子与大气污染物IAQI的关系

3.2.1 PM2.5与气象因子的相关性

3.2.2 PM10与气象因子的相关性

3.2.3 SO2与气象因子的相关性

3.2.4 NO2与气象因子的相关性

3.2.5 气象因子与大气污染物的逐步回归模型

3.3环境监测点周边区域的下垫面特征

3.3.1 环境监测点周边区域的下垫面特征及分析

3.3.2监测站点区域的下垫面类型分类指标

3.3.3 环境监测站点区域的大气污染物IAQI值状况

3.4 城市下垫面特征与大气污染物的关系

4 讨论与结论

4.1结论

4.2讨论

参考文献

致谢

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摘要

随着中国城市化和工业的迅速发展,能源消耗带来的各种污染物高强度排放已导致城市大气污染日益严重。节能减排已成为当前改善城市大气环境的主要措施,而合理的城市用地规划与完善的绿地建设也是削减城市大气污染的重要途径。本文利用武汉市主城区9个国控环境监测点2013年和2014年的监测数据,分析了4种大气污染物(PM10、PM2.5、SO2、NO2)空气质量分指数(IAQI)的季节变化规律;应用相关分析方法研究了气象因子(平均风速X1、相对湿度X2、平均气温X3、日照时数X4、平均地温X5、蒸发量X6、累计降水量X7)与4种大气污染物空气质量分指数(IAQI)的关系。以环境监测点半径1km范围为研究区域,探讨了该区域下垫面特征与大气污染物IAQI值的关系及绿地的减污作用,以期为改善城市大气污染状况的用地规划及绿地建设提供依据。研究结果如下:
  (1)以两年里的共8个代表季节的典型月份(1、4、7、10月)的大气污染物IAQI数据分析显示,武汉市主城区4种空气质量分指数(IAQI)在一年的不同季节中表现为冬季最高、春季下降、夏季最低、秋季上升的总体变化规律。其中,冬季里,大气污染物除二氧化硫以外都多次超过国家二级IAQI限值(100),根据空气质量等级被划为六级严重污染。春季里,NO2和SO2IAQI值较低,没有超过限值,而PM2.5和PM10在较少天数里超过标准限值,PM2.5依然是多次成为主要污染物。夏季的空气质量最佳,PM2.5的IAQI只在少数天里超过限值。秋季里大部分天数为中度或轻度污染,主要污染物PM2.5。为可见武汉市主城区除冬季外,其他季节里大部分天数的空气质量处于轻度污染和良好的级别。
  (2)以两年里的共8个代表季节的典型月份里每日的气象数据和大气污染物IAQI数据分析表明,武汉市主城区内的平均风速、平均气温、平均地温、蒸发量和日累计降雨量与4种大气污染物IAQI呈显著的负相关。其中,NO2与平均风速、SO2与平均气温、PM2.5与平均地温和大型蒸发量、PM10与日累计降水量的相关性达极显著水平,这说明空气流动(风速与湍流)是影响城市大气污染程度的主要因素。
  (3)应用逐步回归方法建立了大气污染物IAQI(Y)与气象因子(X)间的线性模型:(此处公式省略)
  (4)9个国控环境监测点半径1km范围为的下垫面特征与大气污染物IAQI的主成分分析显示,建筑率X8、道路率X9、绿地斑块破碎度指数X6、景观形状指数X4、斑块数量X3、空地率X11对大气污染物IAQI值为正载荷,景观多样性指数X2、水体率X10、绿地率X7、最大斑块指数X1、建筑斑块破碎度指数X5对大气污染物IAQI值为负载荷,表明规模性水体和绿地斑块、建筑斑块破碎化对大气污染物可起到削减作用,而规模化道路和建筑、绿地斑块破碎化则不利于空气质量的改善。
  (5)以主成分的初始特征值和成分矩阵算出主成分的特征向量矩阵(主成分载荷矩阵),再由每个主成分载荷矩阵里各因子的系数加权算出所有因子的综合模型,其结果为(此处公式省略)。最后对每个影响因子归一化算出结果,其中在下垫面特征中绿地这一因子对大气污染物削减的贡献率为16.76%。

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