深圳市PM_(2.5)浓度特征及统计预报研究

CN 11-2097/X ISSN 1000-8942

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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

文章导航 > 环境工程 > 2017 > 35(5): 87-92

臧蕾, 李祚泳, 汪嘉杨. 基于概率神经网络的指标规范值的水质评价模型[J]. 环境工程, 2014, 32(2): 118-122. doi: 10.13205/j.hjgc.201402028

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

臧蕾, 李祚泳, 汪嘉杨. 基于概率神经网络的指标规范值的水质评价模型[J]. 环境工程, 2014, 32(2): 118-122. doi: 10.13205/j.hjgc.201402028

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

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出版历程
- 刊出日期: 2017-05-31

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。

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