基于ArcGIS的北美地区臭氧时空特征分析

摘要

臭氧层破坏和近地面臭氧污染是目前全人类共同关注的严重问题,臭氧量观测和计算成为把握臭氧量从而采取相关措施的重要手段。本文第一部分利用1988年夏季美国臭氧事件日内获得的美国大陆上空臭氧浓度观测数据,使用C++嵌入Python方法做出了臭氧浓度时空分布特征曲线,结合地理位置分析美国上空臭氧的时空分布和变化情况,发现1988年夏季美国上空臭氧浓度严重超标,随着纬度升高臭氧浓度不断上升;各个数据观测条带上臭氧浓度具有不同的波动上升趋势,尤其美国东部沿海城市积聚地区的臭氧污染比其他地区严重。第二部分将研究范围缩小至德克萨斯州休斯顿地区,利用ArcGIS的空间分析功能重点研究臭氧污染超标量和各种臭氧前体物排放量之间的关系,主要研究的前体物包括氮氧化物(NOx)和挥发性有机物(VOC)。臭氧超标和NOx、VOC排放量之间没有发现明显的因果关系;森林、沼泽地和草地这几类植被覆盖上有很高的臭氧超标记录,证明大面积植被能够加剧臭氧污染;在公路上的点源的臭氧小时超标数比不在公路上的点要集中,证明公路对臭氧超标也有一定影响。

目录

致谢

摘要

Abstract

1 绪论

1.1 研究背景

1.1.1 臭氧层危机和臭氧污染

1.1.2 保护臭氧层和应对臭氧污染

1.2 国内外研究现状

1.3 主要研究内容

1.4 主要技术路线

2 C++嵌入 Python 技术概述

2.1 技术特点

2.2 科学计算模块 Numpy 嵌入

2.2.1 科学计算

2.2.2 Numpy 的优势

2.3 MatPlotLib 嵌入

2.4 衡量程序运行时间

3 Python 呈现臭氧浓度时空分布特征

3.1 研究数据介绍

3.2 单日臭氧浓度变化特征

3.3 臭氧浓度空间变化特征

3.4 C++中嵌入 Python 环境配置和嵌入

3.5 臭氧浓度时空特征对比分析

3.6 保护臭氧层和应对地面臭氧污染

4 ArcGIS 呈现臭氧时空分布特征及与前体物的关系

4.1 研究区域和背景知识介绍

4.2 臭氧浓度及其与前体物之间的关系

4.2.1 研究区域臭氧浓度特征

4.2.2 分析研究区臭氧浓度特征

4.2.3 臭氧浓度特征的相关性分析

4.2.4 本章小结

结论

参考文献

附录 A 附录内容名称

作者简历

学位论文数据集