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深圳市PM_(2.5)浓度特征及统计预报研究

林楚雄 陈嘉晔 李红霞 徐伟嘉 游泳 许均政 李仕平

林楚雄, 陈嘉晔, 李红霞, 徐伟嘉, 游泳, 许均政, 李仕平. 深圳市PM_(2.5)浓度特征及统计预报研究[J]. 环境工程, 2017, 35(5): 87-92. doi: 10.13205/j.hjgc.201705019
引用本文: 林楚雄, 陈嘉晔, 李红霞, 徐伟嘉, 游泳, 许均政, 李仕平. 深圳市PM_(2.5)浓度特征及统计预报研究[J]. 环境工程, 2017, 35(5): 87-92. doi: 10.13205/j.hjgc.201705019

深圳市PM_(2.5)浓度特征及统计预报研究

doi: 10.13205/j.hjgc.201705019
  • 摘要: 根据2015年1—12月深圳市城区11站点PM_(2.5)小时浓度监测数据,探讨了深圳市PM_(2.5)浓度的时空分布特征。结果显示:监测期间深圳市城区PM_(2.5)平均浓度为29.8μg/m~3,PM_(2.5)平均浓度整体呈现出:冬季>秋季>春季>夏季的特征,PM_(2.5)质量浓度日变化整体呈现出双峰型分布,午后12:00—16:00浓度较低。空间分布上,年均浓度从东南至西北方向依次升高,梯度特征明显。PM_(2.5)浓度与PM_(10)呈高度相关,与SO_2、NO_2、CO呈显著正相关,与O_3呈实相关。相邻城市间空气污染物浓度呈现出一定的相关性,区域污染突出。建立的PM_(2.5)回归统计模型对深圳市2015年PM_(2.5)临近预报的级别准确率在70%以上,能较好地反映PM_(2.5)浓度变化趋势。
  • 期刊类型引用(6)

    1. 宛杨,喻博,徐淳,张思远. 基于空间插值技术的深圳市PM2.5时空分布特征分析. 深圳职业技术大学学报. 2024(03): 66-73 . 百度学术
    2. 赵梅,杨杰,胡瑶. 中国PM_(2.5)时空分布特征研究进展. 内蒙古科技与经济. 2022(20): 76-77+107 . 百度学术
    3. 肖德林,邓仕槐,邓小函,张余. 达州市城区环境空气质量变化趋势及CMAQ模型预报分析. 中国环境监测. 2021(04): 92-103 . 百度学术
    4. 于晓东,纪欣彤,王闯. 沈阳市环境空气质量统计预报应用及效果评估. 环境保护科学. 2020(04): 107-112 . 百度学术
    5. 宋鹏程,张馨文,黄强,龙平,杜云松. 我国城市环境空气质量预报主要模型及应用. 四川环境. 2019(03): 70-76 . 百度学术
    6. 熊俊丽,李彩艳. 北京市冬季PM_(2.5)浓度变化特征及估算模型研究. 环境工程技术学报. 2018(05): 533-538 . 百度学术

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  • 刊出日期:  2017-05-31

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