特征雷达图的设计及其在大气污染成因分析中的应用
  • 【DOI】

    10.13198/j.issn.1001-6929.2018.06.12

  • 【摘要】

    为了更好地利用环境监测数据进行污染成因分析,提出数学算法,对多种污染物进行百分比成分谱化,并除以一定时期(或一定区域)的平均值,从而得到标准化特征谱,以消除污染物浓度变化的影响以及不同污染物间浓度值差异的影响;通过设计特征雷达图的方式,直观和快速地展现大气污染特征在时间序列和空间上发生的变化特征,为环境管理部门利用空气质量常规监测数据开展动态决策提供便利.该方法既可利用单点历史数据开展历史特征雷达... 展开>>为了更好地利用环境监测数据进行污染成因分析,提出数学算法,对多种污染物进行百分比成分谱化,并除以一定时期(或一定区域)的平均值,从而得到标准化特征谱,以消除污染物浓度变化的影响以及不同污染物间浓度值差异的影响;通过设计特征雷达图的方式,直观和快速地展现大气污染特征在时间序列和空间上发生的变化特征,为环境管理部门利用空气质量常规监测数据开展动态决策提供便利.该方法既可利用单点历史数据开展历史特征雷达图分析,也可基于区域多站点数据开展区域特征雷达图分析.该方法在时间序列上可以判断出偏沙尘污染型、偏燃煤污染型、偏二次颗粒物污染型、偏机动车污染型、偏烟花污染型等多个污染类型;在区域分布中可以判断出偏燃煤污染区、偏机动车污染区、偏钢铁污染区等多个区域类型.该方法除可应用于空气质量常规监测数据外,也可应用于其他组分数据如碳质组分、水溶性离子组分及元素组分等数据的分析. 收起<<

  • 【作者】

    段菁春  胡京南  谭吉华  陈红 

  • 【作者单位】

    中国环境科学研究院/中国科学院大学资源与环境学院/广州宏泰环保科技有限公司

  • 【刊期】

    环境科学研究 ISTIC EI PKU CSSCI 2018年8期

  • 【关键词】

    污染特征  时空变化  空气污染  来源解析  成因分析 

  • 【基金项目】

    国家重点研发计划重点专项 大气重污染成因与治理攻关项目