上海市大气污染物时空分布及其相关性因子分析

作     者：侯素霞 张鉴达 李静 HOU Suxia;ZHANG Jianda;LI Jing

作者机构：河北科技工程职业技术大学资源与环境工程系河北邢台054000 河北师范大学资源与环境科学学院/河北省环境演变与生态建设省级重点实验室河北石家庄050024 河北交通职业技术学院党政办公室河北石家庄050011 

出 版 物：《生态环境学报》 (Ecology and Environmental Sciences)

年 卷 期：2021年第30卷第6期

页      面：1220-1228页

核心收录：

学科分类：07[理学] 070602[理学-大气物理学与大气环境] 0706[理学-大气科学] 

基　　金：河北省科技支撑计划项目(17274206) 

主　　题：上海市 大气污染物 分布特征 BP神经网络 多元线性回归 特征分析 

摘      要：利用2016—2020年上海市PM_(10)、PM_(2.5)、SO_(2)、NO_(2)、O_(3)的质量浓度和温度、相对湿度、平均风速、水平能见度气象条件,分析了上海市PM_(10)、PM_(2.5)、SO_(2)、NO_(2)、O_(3)污染物的时间变化趋势。同时,利用多元线性回归模型及BP神经网络建立污染物与气象因素之间的相关关系,对其质量浓度进行预测,分析对比不同模型的预测结果。研究表明:2016—2020年上海市大气污染物质量浓度随时间变化整体呈现下降趋势;污染物质量浓度季节性差异显著,PM_(2.5)及PM_(10)质量浓度呈现“冬高夏低,而O_(3)质量浓度呈现“冬低夏高;可吸入颗粒物质量浓度(PM_(2.5)、PM_(10))与SO_(2)、NO_(2)质量浓度,O_(3)质量浓度与NO_(2)的质量浓度之间存在显著相关性;多元线性回归分析表明相对湿度、平均风速及水平能见度3个气象因素对上海市PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度产生显著影响;温度、相对湿度、平均风速及水平能见度4个气象因素对上海市O_(3)质量浓度产生显著影响;多元线性回归分析表明上海市PM_(10)质量浓度与温度之间显著性水平为0.303,意味着温度对上海市大气PM_(10)质量浓度并没有产生显著影响;PM_(10)质量浓度随相对湿度的增加、平均气压及水平能见度的增大而减小;O_(3)质量浓度则与温度和平均风速呈正相关,与相对湿度和水平能见度呈负相关。相比多元线性回归,BP神经网络在预测上海市气象污染物质量浓度表现出强大的泛化能力,PM_(2.5)、PM_(10)、NO_(2)与O_(3)的真实值与预测值相关系数(r^(2))分别为98.6%,97.4%,97.6%和98.3%。