简介:摘要:利用NASA MODIS气溶胶光学厚度(AOD) 1公里网格遥感数据,并结合地面PM2.5监测数据及气象数据构普通最小二乘法(OLS)模型及随机森林回归预测模型,得到大庆主城区非采暖季污染日PM2.5浓度。结果表明:(1)补充气象要素前PM2.5与AOD拟合R2三季皆低于0.2,拟合度较低,在加入气象因素订正后后拟合R2提升至0.6以上。(2)随机森林模型拟合优度均高于普通最小二乘法模型(3)大庆市PM2.5浓度空间分布总体呈现“西低东高”的特征,西部为让胡路区及红岗区,东部的萨尔图区及龙凤区为PM2.5较高值地区。
简介:摘要:利用NASA MODIS气溶胶光学厚度(AOD) 1公里网格遥感数据,并结合地面PM2.5监测数据及气象数据构普通最小二乘法(OLS)模型及随机森林回归预测模型,得到大庆主城区非采暖季污染日PM2.5浓度。结果表明:(1)补充气象要素前PM2.5与AOD拟合R2三季皆低于0.2,拟合度较低,在加入气象因素订正后后拟合R2提升至0.6以上。(2)随机森林模型拟合优度均高于普通最小二乘法模型(3)大庆市PM2.5浓度空间分布总体呈现“西低东高”的特征,西部为让胡路区及红岗区,东部的萨尔图区及龙凤区为PM2.5较高值地区。
简介:摘要:通过城市街谷对PM2.5影响的分析,得到PM2.5治理对策,为PM2.5在城市进行规模化治理提供理论支撑。
简介:摘要 本文从水蒸气对环境空气中细颗粒物(PM2.5)浓度变化的影响进行了研究,水蒸汽是影响环境空气中细颗粒物(PM2.5)浓度变化产生雾霾的载体并起着决定性的因素。
简介:摘要:大气细颗粒物(PM2.5)源头复杂,其对城市生态环境的威胁引起广泛关注。交通、工业、建筑施工、生物质燃烧等多元化排放源导致城市大气中PM2.5浓度居高不下。PM2.5的复杂性体现在不同源头的贡献差异、气象和地理条件的影响、复杂的物质成分及形成过程。治理应从源头出发,加强排放源监管,推动清洁能源使用。科学治理需要深入了解PM2.5的来源、分布和化学成分,结合大气模型和监测技术,制定有针对性的治理策略。综合考虑城市特点,实施差异化治理,促进可持续发展。通过协同努力,政府、企业和市民形成合作机制,共同推动城市环境与经济协同发展。