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济南市大气污染物时空变化及预测分析

张亚茹 陈永金 郭庆春 孙浩

张亚茹, 陈永金, 郭庆春, 孙浩. 济南市大气污染物时空变化及预测分析[J]. 环境工程, 2020, 38(2): 114-121. doi: 10.13205/j.hjgc.202002016
引用本文: 张亚茹, 陈永金, 郭庆春, 孙浩. 济南市大气污染物时空变化及预测分析[J]. 环境工程, 2020, 38(2): 114-121. doi: 10.13205/j.hjgc.202002016
ZHANG Ya-ru, CHEN Yong-jin, GUO Qing-chun, SUN Hao. ANALYSIS ON TEMPO-SPATIAL VARIATION AND PREDICTION OF AIR POLLUTANTS IN JINAN[J]. ENVIRONMENTAL ENGINEERING , 2020, 38(2): 114-121. doi: 10.13205/j.hjgc.202002016
Citation: ZHANG Ya-ru, CHEN Yong-jin, GUO Qing-chun, SUN Hao. ANALYSIS ON TEMPO-SPATIAL VARIATION AND PREDICTION OF AIR POLLUTANTS IN JINAN[J]. ENVIRONMENTAL ENGINEERING , 2020, 38(2): 114-121. doi: 10.13205/j.hjgc.202002016

济南市大气污染物时空变化及预测分析

doi: 10.13205/j.hjgc.202002016
基金项目: 

国家科技支撑计划项目(2014BAC15B02);国家自然科学基金(40901276);山东省大学生科学研究项目(18SSR015)。

详细信息
    作者简介:

    张亚茹(1995-),女,学士,主要研究方向为大气环境治理。yazhangru@163.com

    通讯作者:

    陈永金(1968-),男,副教授,博士,硕导,主要从事生态环境保护研究。chenyongjin@lcu.edu.cn

ANALYSIS ON TEMPO-SPATIAL VARIATION AND PREDICTION OF AIR POLLUTANTS IN JINAN

  • 摘要: 大气污染影响生产生活和人体健康,了解大气污染物时空分布特征及污染源是大气污染治理的基础和前提。基于济南市2014-2018年空气质量实时监测数据,主要污染物浓度数据和气象要素数据,运用相关分析法和BP神经网络预测模型,分析了济南市大气污染物时空分布特征及污染物来源,并对济南市6种主要污染物进行预测。结果表明:在时间维度上,空气质量呈逐年好转趋势,季节上则表现出冬季污染最严重,夏季最轻,采暖期污染物浓度远远高于非采暖期的特点;从日变化看,上下班高峰段是污染最严重时段。在空间维度上,城市外围污染较为严重,市区污染相对较轻。在污染物成分上,PM10逐渐成为颗粒物污染的主体。通过济南市污染物浓度预测结果,分析未来3年内污染物浓度变化情况,进一步提出合理优化的污染治理方案来改善济南市大气污染状况。
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  • 收稿日期:  2019-08-15

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