CN110595972A - Pm2.5浓度值和影响因素的分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种PM2.5浓度值和影响因素的分析方法，通过采集某城市大气污染物PM2.5的监测数据，通过对这些数据的研究，得出PM2.5质量浓度污染特征、变化规律、PM2.5的自然因素和人为因素；然后针对PM2.5的各种影响因素，找到PM2.5与各种影响因素之间相关关系和一般规律。通过对PM2.5的影响因素进行分析，可以定性地识别颗粒物的来源和形成过程；同时采用回归分析技术，定性地确定各类污染源的贡献度；从而去控制和削弱PM2.5污染，防控大规模雾霾爆发提供科学依据和技术支持，对进一步开展PM2.5对人体健康、能见度、气候的影响研究提供参考。
Description
技术领域
本发明涉及一种PM2.5浓度值和影响因素的分析方法。
背景技术
随着雾霾问题不断给人们带来困扰，大气污染物PM2.5引起了公众的广泛关注。PM2.5主要由水溶性离子、颗粒有机物和微量元素等组成。近年来，大量研究发现PM2.5因其粒径较小、相对PM10比表面积较大，因此更容易富集空气中的有机污染物、酸性氧化物、有毒重金属、细菌和病毒。其主要来源有自然源和人为源，可分一次颗粒物(即由排放源直接排放到大气中的颗粒物)和二次颗粒物(即通过与大气组成成分发生化学反应后生成的颗粒物)。我国近年来雾霾现象的出现主要来源于二次颗粒物，形成PM2.5的前体物包括：二氧化硫(SO2)、氮氧化物(NO)、挥发性有机化合物(VOCS)、氨气(NH3)等。
要改善这一环境现状就要求人类在追求经济发展的同时加强环境保护，目前还没有一种简单有效的方法可以得出PM2.5浓度值的变动情况和影响因素，从而从源头上降低PM2.5浓度，因此，探究PM2.5浓度值的变动情况和影响因素对保护环境是十分有必要的。
发明内容
本发明的目的在于提供一种PM2.5浓度值和影响因素的分析方法。
为解决上述问题，本发明提供一种PM2.5浓度值和影响因素的分析方法，包括：
采集城市大气污染物PM2.5浓度值的监测数据；
基于监测数据，得出PM2.5浓度值的污染特征、变化规律；
基于监测数据，得出影响PM2.5浓度值的自然因素和人为因素；
分析PM2.5浓度值分别与自然因素和人为因素之间的相关关系和规律。
进一步的，在上述方法中，采集城市大气污染物PM2.5浓度值的监测数据，包括：
收集近5年的城市的大气颗粒物PM2.5浓度的监测数据。
进一步的，在上述方法中，采集城市大气污染物PM2.5浓度值的监测数据，还包括：
采集该所述城市PM2.5浓度总体的分布情况、季节变化、月变化和日变化的规律。
进一步的，在上述方法中，基于监测数据，得出PM2.5浓度值的污染特征、变化规律，包括：
基于采集到的近5年的城市的大气颗粒物PM2.5浓度的监测数据和采集到的该所述城市PM2.5浓度总体的分布情况、季节变化、月变化和日变化的规律，得出PM2.5浓度值的污染特征、变化规律。
进一步的，在上述方法中，基于监测数据，得出影响PM2.5浓度值的自然因素和人为因素，包括：
基于监测数据和文献与资料，得出影响PM2.5浓度值的自然因素和人为因素。
进一步的，在上述方法中，分析PM2.5浓度值分别与自然因素和人为因素之间的相关关系和规律，包括：
用SPSS相关性分析软件分析气自然因素和人为因素的变动关系，并计算每种自然因素和人为因素对PM2.5浓度值的影响权重，得出自然因素和人为因素对原始序列的贡献程度。
进一步的，在上述方法中，所述自然因素包括温度、湿度、风速，所述经济人为因素包括人口、工业产值和车辆流动量。
与现有技术相比，本发明通过采集某城市大气污染物PM2.5的监测数据，通过对这些数据的研究，得出PM2.5质量浓度污染特征、变化规律、PM2.5的自然因素和人为因素；然后针对PM2.5的各种影响因素，找到PM2.5与各种影响因素之间相关关系和一般规律。
通过对PM2.5的影响因素进行分析，可以定性地识别颗粒物的来源和形成过程；同时采用回归分析技术，定性地确定各类污染源的贡献度；从而去控制和削弱PM2.5污染，防控大规模雾霾爆发提供科学依据和技术支持，对进一步开展PM2.5对人体健康、能见度、气候的影响研究提供参考。
附图说明
图1是本发明一实施例的PM2.5浓度值和影响因素的分析方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明提供一种PM2.5浓度值和影响因素的分析方法，包括：
步骤S1，采集城市大气污染物PM2.5浓度值的监测数据；
步骤S2，基于监测数据，得出PM2.5浓度值的污染特征、变化规律；
步骤S3，基于监测数据，得出影响PM2.5浓度值的自然因素和人为因素；
步骤S4，分析PM2.5浓度值分别与自然因素和人为因素之间的相关关系和规律。
在此，本发明通过采集城市大气污染物PM2.5浓度值的监测数据，并基于监测数据得出PM2.5浓度值的污染特征、变化规律、影响PM2.5浓度值的自然因素和人为因素；针对PM2.5的自然因素和人为因素，分析PM2.5浓度值分别与自然因素和人为因素之间的相关关系和一般规律，本发明通过对PM2.5的影响因素进行分析，可以定性地识别颗粒物的来源和形成过程。
本发明的PM2.5浓度值和影响因素的分析方法一实施例中，步骤S1，采集城市大气污染物PM2.5浓度值的监测数据，包括：
收集近5年的城市的大气颗粒物PM2.5浓度的监测数据。
本发明的PM2.5浓度值和影响因素的分析方法一实施例中，步骤S1，采集城市大气污染物PM2.5浓度值的监测数据，还包括：
采集该所述城市PM2.5浓度总体的分布情况、季节变化、月变化和日变化的规律。
本发明的PM2.5浓度值和影响因素的分析方法一实施例中，步骤S2，基于监测数据，得出PM2.5浓度值的污染特征、变化规律，包括：
基于采集到的近5年的城市的大气颗粒物PM2.5浓度的监测数据和采集到的该所述城市PM2.5浓度总体的分布情况、季节变化、月变化和日变化的规律，得出PM2.5浓度值的污染特征、变化规律。
在此，PM2.5浓度特征分析，收集近5年的城市的大气颗粒物PM2.5浓度的监测数据，并采集该所述城市PM2.5浓度总体的分布情况、季节变化、月变化和日变化的规律，然后绘制图表，得出PM2.5浓度值的污染特征、变化规律。
本发明的PM2.5浓度值和影响因素的分析方法一实施例中，步骤S3，基于监测数据，得出影响PM2.5浓度值的自然因素和人为因素，包括：
基于监测数据和文献与资料，得出影响PM2.5浓度值的自然因素和人为因素。
本发明的PM2.5浓度值和影响因素的分析方法一实施例中，步骤S4，分析PM2.5浓度值分别与自然因素和人为因素之间的相关关系和规律，包括：
用SPSS相关性分析软件分析气自然因素和人为因素的变动关系，并计算每种自然因素和人为因素对PM2.5浓度值的影响权重，得出自然因素和人为因素对原始序列的贡献程度。
在此，利用SPSS相关性分析软件分析气自然因素和人为因素的变动关系，并计算每种自然因素和人为因素对PM2.5浓度值的影响权重，得出自然因素和人为因素对原始序列的贡献程度，有效剖析PM2.5的成因，弥补传统方法的不足，在为环境理论提供数据支持的同时，也为居民对空气污染程度的判断提供科学依据。
采用回归分析技术，定量地确定各类污染源的贡献度；从而有针对性去控制和削减PM2.5污染，为防控大规模雾霾爆发提供科学依据和技术支持，为进一步开展PM2.5对人体健康、能见度、气候的影响提供参考。
本发明的PM2.5浓度值和影响因素的分析方法一实施例中，所述自然因素包括温度、湿度、风速，所述经济人为因素包括人口、工业产值和车辆流动量。
本发明的PM2.5浓度值和影响因素的分析方法一具体的实施例中，针对日益严重的室外PM2.5污染问题进行研究，研究上海市细颗粒物PM2.5质量浓度值的时间分布特征及其不同的自然因素(温度、降雨、风速、相对湿度、气压等等)和人为因素(人口、工业、能源等)与PM2.5的贡献率。有助于进一步了解细颗粒物的污染特征，以期对上海市PM2.5污染的进一步控制提供依据。
利用近几年来上海市大气污染物PM2.5的监测数据，通过对这些数据的研究，得出PM2.5质量浓度污染特征、变化规律、PM2.5的自然因素和人为因素。然后针对PM2.5的各种影响因素，再找到PM2.5与各种影响因素之间相关关系和一般规律。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
显然，本领域的技术人员可以对发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。
Claims (7)
1.一种PM2.5浓度值和影响因素的分析方法，其特征在于，包括：
采集城市大气污染物PM2.5浓度值的监测数据；
基于监测数据，得出PM2.5浓度值的污染特征、变化规律；
基于监测数据，得出影响PM2.5浓度值的自然因素和人为因素；
分析PM2.5浓度值分别与自然因素和人为因素之间的相关关系和规律。
2.如权利要求1所述的PM2.5浓度值和影响因素的分析方法，其特征在于，采集城市大气污染物PM2.5浓度值的监测数据，包括：
收集近5年的城市的大气颗粒物PM2.5浓度的监测数据。
3.如权利要求2所述的PM2.5浓度值和影响因素的分析方法，其特征在于，采集城市大气污染物PM2.5浓度值的监测数据，还包括：
采集该所述城市PM2.5浓度总体的分布情况、季节变化、月变化和日变化的规律。
4.如权利要求3所述的PM2.5浓度值和影响因素的分析方法，其特征在于，基于监测数据，得出PM2.5浓度值的污染特征、变化规律，包括：
基于采集到的近5年的城市的大气颗粒物PM2.5浓度的监测数据和采集到的该所述城市PM2.5浓度总体的分布情况、季节变化、月变化和日变化的规律，得出PM2.5浓度值的污染特征、变化规律。
5.如权利要求1所述的PM2.5浓度值和影响因素的分析方法，其特征在于，基于监测数据，得出影响PM2.5浓度值的自然因素和人为因素，包括：
基于监测数据和文献与资料，得出影响PM2.5浓度值的自然因素和人为因素。
6.如权利要求1所述的PM2.5浓度值和影响因素的分析方法，其特征在于，分析PM2.5浓度值分别与自然因素和人为因素之间的相关关系和规律，包括：
用SPSS相关性分析软件分析气自然因素和人为因素的变动关系，并计算每种自然因素和人为因素对PM2.5浓度值的影响权重，得出自然因素和人为因素对原始序列的贡献程度。
7.如权利要求1所述的PM2.5浓度值和影响因素的分析方法，其特征在于，所述自然因素包括温度、湿度、风速，所述经济人为因素包括人口、工业产值和车辆流动量。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
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Application publication date: 20191220 |