高密市环境空气污染物浓度变化特征

摘要

基于2014—2018年高密市大气监测数据,分析了SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)浓度的变化特征及成因,对四项污染物及降雨量进行了相关性分析,利用GM(1,1)模型对高密市未来空气质量进行了预测。结果表明,2014—2018年高密市环境空气中SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)年际变化呈现出逐年下降趋势;污染物月均值变化均为冬春季浓度高,夏秋季浓度低;通过相关性分析发现,环保政策对高密市空气质量总体改善起到了决定性作用,自然地理因素对高密市大气污染物月均值的变化影响明显。