重庆市大气主要污染物特征分析
doi: 10.13205/j.hjgc.201902019
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摘要: 基于环境空气质量监测数据,分析了各项污染物时间变化特征,并利用SPSS 19.0软件进行相关性分析和主成分分析。结果表明:SO_2和CO污染较轻,NO_2浓度水平较高,O_3和PM_(2.5)污染相对严重。SO_2和O_3呈现"单峰型",NO_2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)呈现"双峰双谷型"的日变化特征。SO_2、NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)呈"U型",O_3呈现倒"U型"季节变化特征。PM_(10)、PM_(2.5)与SO_2、NO_2、CO,SO_2与NO_2、CO,NO_2与CO呈现正相关;NO_2、CO与O_3呈现负相关。主成分分析法结果显示第1个因子为PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2,第2个因子为O_3。
期刊类型引用(2)
1. 刘雅娟. 浸没式PAC-AMBRs系统中PAC缓解膜污染的研究进展. 化工进展. 2023(01): 457-468 . 百度学术
2. 钟招煌,李新冬,李海柯,欧阳果仔,李浪,蔡勐. MBR技术在垃圾渗滤液处理中的应用. 人民珠江. 2022(03): 45-53+76 . 百度学术
其他类型引用(5)
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