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2022年暖季宁波市臭氧区域特征及其背景浓度估算
1
作者
冀建树
俞杰
+4 位作者
许丹丹
汪伟峰
宋静俏
何佳宝
周军
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期53-66,共14页
为研究2022年暖季(4—10月)宁波市大气臭氧区域污染特征,对浙江省11个地市中53个国控站点和宁波市20个城市评价站点的臭氧监测数据进行主成分分析(PCA),并结合TCEQ法对宁波市臭氧背景浓度进行估算。结果表明:浙江省可解析出4个主成分,...
为研究2022年暖季(4—10月)宁波市大气臭氧区域污染特征,对浙江省11个地市中53个国控站点和宁波市20个城市评价站点的臭氧监测数据进行主成分分析(PCA),并结合TCEQ法对宁波市臭氧背景浓度进行估算。结果表明:浙江省可解析出4个主成分,其中第一主成分方差贡献为65.6%,解释为臭氧区域背景浓度;第二、第三、第四主成分方差贡献分别为14.2%、7.5%和2.6%,解释为区域内传输、局地环流、本地生成等对臭氧浓度的影响。宁波市可解析出2个主成分,其中第一主成分方差贡献为83.0%,解释为宁波市城市臭氧浓度;第二主成分方差贡献为7.0%,解释为海陆风对臭氧浓度的影响。由TCEQ法得到宁波市臭氧区域背景质量浓度为87μg/m^(3),同比2021年上升9μg/m^(3),夏季(7—8月)较高的区域背景浓度和较强的本地光化学生成能力导致臭氧质量浓度同比上升35μg/m^(3),是造成2022年臭氧浓度偏高的主要原因。2种方法得到的臭氧背景浓度具有较好的相关性,相关系数为0.88,PCA法的结果略高于TCEQ法,且2种方法都表明,较高的区域背景浓度和较强的本地生成能力共同导致2022年臭氧浓度偏高。
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关键词
臭氧
主成分分析
TCEQ
区域背景浓度
本地生成
浓度
相关性分析
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职称材料
题名
2022年暖季宁波市臭氧区域特征及其背景浓度估算
1
作者
冀建树
俞杰
许丹丹
汪伟峰
宋静俏
何佳宝
周军
机构
浙江省宁波生态环境监测中心
浙江静远环境科技有限公司
出处
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期53-66,共14页
基金
宁波市社会公益研究一般项目(2023S195)。
文摘
为研究2022年暖季(4—10月)宁波市大气臭氧区域污染特征,对浙江省11个地市中53个国控站点和宁波市20个城市评价站点的臭氧监测数据进行主成分分析(PCA),并结合TCEQ法对宁波市臭氧背景浓度进行估算。结果表明:浙江省可解析出4个主成分,其中第一主成分方差贡献为65.6%,解释为臭氧区域背景浓度;第二、第三、第四主成分方差贡献分别为14.2%、7.5%和2.6%,解释为区域内传输、局地环流、本地生成等对臭氧浓度的影响。宁波市可解析出2个主成分,其中第一主成分方差贡献为83.0%,解释为宁波市城市臭氧浓度;第二主成分方差贡献为7.0%,解释为海陆风对臭氧浓度的影响。由TCEQ法得到宁波市臭氧区域背景质量浓度为87μg/m^(3),同比2021年上升9μg/m^(3),夏季(7—8月)较高的区域背景浓度和较强的本地光化学生成能力导致臭氧质量浓度同比上升35μg/m^(3),是造成2022年臭氧浓度偏高的主要原因。2种方法得到的臭氧背景浓度具有较好的相关性,相关系数为0.88,PCA法的结果略高于TCEQ法,且2种方法都表明,较高的区域背景浓度和较强的本地生成能力共同导致2022年臭氧浓度偏高。
关键词
臭氧
主成分分析
TCEQ
区域背景浓度
本地生成
浓度
相关性分析
Keywords
ozone
principal component analysis(PCA)
TCEQ
regional background concentration
locally generated concentration
correlation analysis
分类号
X823 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
2022年暖季宁波市臭氧区域特征及其背景浓度估算
冀建树
俞杰
许丹丹
汪伟峰
宋静俏
何佳宝
周军
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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