一、大气污染物成因浅析（论文文献综述）
吕文丽[1]（2021）在《保定市秋冬季大气污染物浓度特征及二次离子成因分析》文中进行了进一步梳理我国北方秋冬季受燃煤取暖影响大气重污染频发,随着大气治理措施的实施一次污染物的浓度显着下降,但颗粒物中二次成分的下降速度显着低于一次污染物的降幅。二次离子SNA:硝酸盐（NO3-）、硫酸盐(SO42-)、铵盐（NH4+）做为二次无机气溶胶的重要组分是冬季污染期间推高PM2.5浓度的重要因素。保定市位于北京和石家庄之间,秋冬季大气污染严重,颗粒物中二次离子的形成机制和影响因素还未明确,因此研究保定市大气污染物浓度和二次离子成因具有重要的意义。本研究收集了2017—2019年秋冬季保定市国控点、省控点和大气超级站的常规污染物数据、在线离子数据和在线NH3数据,采集了不同时间段保定市主城区和区县的PM2.5样品和不同粒径颗粒物样品,分析了颗粒物中的水溶性组分,结合数理分析方法和热力学平衡模型（ISORROPIA-II）,探究了颗粒物中二次离子的成因。论文主要结论如下:2017年秋冬季（10月1日至次年3月31日）PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3的平均浓度为分别85μg/m3、135μg/m3、26μg/m3、53μg/m3、2.6 mg/m3、99μg/m3;2020年分别为72μg/m3、112μg/m3、12μg/m3、47μg/m3、2.3 mg/m3、96μg/m3,较2017年秋冬季分别下降15.3%、17.0%、53.9%、11.3%、11.5%、3.3%,其中SO2下降幅度最大,PM10、PM2.5次之。保定市秋冬季大气污染物浓度下降幅度在“2+26”城市中较高。主城区与区县大气污染物浓度存在差异,优良期（AQI≤100）差异较小,但污染期（AQI>100）主城区污染物浓度明显升高,PM2.5平均浓度是区县的1.3倍;而烟花爆竹燃放期仅主城区实施禁燃措施时,主城区受周围区县传输影响,污染物峰值浓度时间滞后。重污染期（AQI>200）SO2、NO2、NH3平均浓度分别为52μg/m3、10μg/m3、8.3μg/m3,较优良期分别升高了1.1、1.3、0.8倍。保定市秋冬季PM2.5中水溶性离子以硝酸盐（NO3-）、硫酸盐(SO42-)、铵盐（NH4+）为主,浓度范围分别为3.57～36.72μg/m3、1.92～22.43μg/m3、2.7～28.52μg/m3,三者之和约占总水溶性离子的70.2%～88.1%,占PM2.5的8.1%～24.8%。粒径谱分布表明颗粒物中水溶性离子大致有3类来源:NO3-、SO42-、NH4+、K+、甲磺酸盐、草酸盐呈现单峰分布集中在积聚模态,主要来源于二次转化;Cl-、Na+、甲酸盐、乙酸盐呈双峰分布,包括一次源和二次源;Ca2+、Mg2+集中在粗模态,多来源于扬尘等。污染期SO42-的非均相反应速率显着增加,ISORROPIA-II模拟得出保定市PM2.5的p H为4.3～7.5,表明SO42-的非均相转化途径以发生在颗粒物表面液相中的NO2氧化SO2的路径为主导;2017年冬季保定市大气整体上是一个富氨环境,PM2.5中NO3-的生成主要受气态硝酸制约,NH3参与反应的气相均相转化不能解释污染期间较高的NO3-浓度,推测是硫酸盐气溶胶和AWC（液态水含量）促进了N2O5水解所导致的。颗粒物中二次离子的形成和转化受多种因素的影响,草酸盐可促进二次离子的非均相转化;烟花粒子有助于SO42-的氧化而对NO3-影响较小;温度和相对湿度都对氮氧化率（NOR）存在影响,而硫氧化率（SOR）受湿度影响较大;来自河北省内的南部气团二次转化程度高,对颗粒物二次组分影响较大。提高保定市主城区南部区县清洁取暖改造率是降低大气污染物浓度的重要举措。
顾尧[2]（2021）在《近年来荆州市空气质量变化中PM2.5污染特征及区域传输作用研究》文中提出荆州市作为长江流域中游地区江汉平原核心城市,其面临的大气细颗粒物PM2.5污染问题亟待深入研究。本研究利用荆州市2015年1月至2020年12月的大气污染物与常规气象要素观测资料,对荆州市的大气污染状况进行统计分析,主要分析了大气污染物的年变化、季节变化和日变化特征、大气污染物的超标率以及气象条件对大气污染物的影响;着重分析了污染程度最为严重的PM2.5变化特征,探讨了降水和风场对PM2.5污染的特殊作用;并结合FLEXPART-WRF模型的10年模拟研究,揭示了荆州市大气污染物源区“影响域”的时空分布特征,确定了荆州市的主要大气污染物传输通道,并量化了典型重污染过程中本地排放和区域传输对PM2.5污染的相对贡献。得到以下主要结论:1)荆州市空气质量变化特征及其气象影响作用荆州市的PM2.5、PM10、NO2、SO2及CO冬季浓度较高,夏季浓度较低,O3则是夏季浓度高冬季浓度低。PM2.5、PM10、CO、SO2和NO2的峰值出现在早上和夜间,O3的峰值则出现在下午。荆州市大气污染物中细粒子PM2.5污染最为严重,粗粒子PM10和O3的光化学污染次之,NO2污染较轻,无SO2和CO污染。荆州市主要的大气超标物是PM2.5、PM10、O3和NO2,CO和SO2未超标;其中颗粒物超标最为严重,尤其是细粒子PM2.5,其在冬季的超标率达到54.61%。位于东亚季风区的荆州市四季分明,主要气象要素季节变化特征显着:气温夏季高冬季低,年平均气温17.5℃;相对湿度变化不大,在年均值78.%附近波动;风速春季最大;气压冬季>春季>秋季>夏季;雨量丰沛,降水集中在4～8月。气象条件对荆州大气污染物浓度变化有显着影响,其中气温、湿度、风速是荆州大气污染物浓度变化主要影响因子。2)荆州PM2.5污染变化过程中近地面风场驱动及降水清除的特殊作用荆州的PM2.5污染事件主要发生在冬季、春季及秋季,其中PM2.5重度污染事件主要集中在冬季爆发。东亚冬季风的强东北风伴随着荆州高浓度的PM2.5污染出现,揭示了东亚冬季风驱动的大气污染物区域传输在荆州市重污染事件中的作用。荆州的重度污染事件在全天都能够产生和消散,整体上污染事件持续时间较短。小雨强度的降水对PM2.5的湿清除作用并不显着,反而导致PM2.5吸湿增长,浓度升高;当降水强度达到中雨以上时,降雨对大气中的细粒子PM2.5有明显的湿清除作用,表明长江中游湿润地区降水的特殊大气环境效应。3)荆州PM2.5变化过程中区域传输“影响域”和贡献作用的气候模拟研究荆州市PM2.5主要“影响域”为湖北、湖南、河南和安徽省。不同季节湖北省外源传输对荆州PM2.5“影响域”的贡献率分别为春季50.4%、夏季33.9%、秋季42.6%、冬季43.0%。春季3条区域传输通道分别为（1）偏北通道（沿南阳盆地—荆州）、（2）偏东通道（沿长江航道—荆州）及（3）偏南通道（沿雪峰山—荆州）;夏季主要为自南向北通道;秋冬季为（1）偏北通道、（2）东北方向通道（沿大别山低山丘陵—荆州）以及（3）偏东通道。荆州主要冬季重污染天气型的典型个例PM2.5区域传输“影响域”分析表明,高压静稳型PM2.5污染主要来源本地排放,省内贡献率高达87.8%;低压倒槽型PM2.5污染主要来源于偏南输送和本地累积,省内省外贡献相当,省内贡献率为55.0%,省外贡献率为45.0%;冷锋输送型PM2.5污染主要来源偏北方向的区域传输,省外贡献高达77.2%,冬季PM2.5重污染期间,省外区域传输主导了荆州PM2.5重污染事件的发生,凸显了省内外区域间大气污染联防联控的重要性。
胡俊[3]（2021）在《夜间大气边界层结构变化对大气污染物累积和传输影响研究》文中研究指明大气边界层作为人类赖以生存的地球大气最底层,大气污染及大气物理化学过程对人类活动的环境空气质量有着直接的影响。大气边界层结构很大程度上影响着大气污染物的累积和传输,决定空气质量变化。研究大气边界层结构对大气环境变化具有重大的科学意义和应用价值。目前大多研究集中关注白天大气边界层结构变化对大气污染物累积和传输的影响,夜间大气边界层结构变化对大气污染的影响作用亟待深入研究。因此,本文选择我国主要大气复合污染地区长三角和四川盆地地区,分析多年环境-气象观测数据以及典型站点大气边界层气象要素和污染物垂直探空强化观测资料,结合开展一系列气象和环境模式模拟,探索夜间大气边界层结构变化对大气污染物PM2.5和臭氧（O3）的累积和传输影响作用,揭示大气复合污染过程中夜间大气边界层垂直结构变化及云长波辐射效应的影响机理。主要研究内容和结论如下:1)云辐射效应对夜间大气稳定边界层PM2.5累积的影响与白天PM2.5污染研究相比,夜间地表长波辐射对PM2.5累积作用的研究较少。本文利用四川盆地地面和垂直探空环境-气象资料,分析2017年1月成都一次PM2.5重污染事件。观测分析表明夜间地表辐射冷却加强近地表大气逆温,加速地表PM2.5累积,恶化大气污染状况。夜间地表辐射冷却受到云量变化的调节,影响大气重污染过程中PM2.5累积。夜间云量减小（增多）会削弱（增强）向下长波辐射进而促进（减弱）地面辐射冷却,增强（减小）近地面逆温强度,增大（减缓）PM2.5的累积增长。2016年-2020年成都观测的冬季夜间云量与地面PM2.5浓度变化的显着负相关关系（r=-0.32,p<0.01）进一步验证了夜间云量减小会促进地面PM2.5浓度的累积增长,这揭示了云辐射通过改变向下长波辐射、地面辐射收支和大气边界层热力结构对夜间PM2.5累积的重要作用。这种夜间大气稳定边界层内PM2.5快速增长机制扩展了我们对大气污染变化的认识,加深了对空气质量变化中自由大气和边界层的相互作用的理解。2)云顶辐射冷却对夜间地面O3浓度增加的影响机理夜间云通过长波辐射调制大气稳定边界层内PM2.5的累积增长,但鲜有研究关注夜间云顶辐射冷却对大气残留层内O3变化的影响。我们利用成都地区大气环境观测资料,并结合单柱边界层-光化学模式和SBDART辐射传输模式模拟分析夜间云顶辐射冷却随云水路径变化对云下大气垂直结构和地面O3浓度的影响。结果表明,夜间云顶辐射冷却在云下引起了强烈的湍流涡旋,减弱大气稳定度和近地面大气逆温强度,并将夜间残留层高浓度O3夹卷输送至地面,导致高空残留层O3浓度降低和地表O3浓度增高。此外,云顶辐射冷却率随云水路径的增大而增大。更高的冷却率会产生更强的O3湍流输送,导致夜间地表O3浓度增幅更大,最大值超过了30 ppb。本研究揭示了云顶辐射冷却引起的O3湍流输送是夜间残留层O3垂直输送影响夜间地面O3的重要机理。3)夜间大气残留层O3区域传输及对地面O3污染的贡献作用夜间大气残留层内O3及其前体物的区域水平传输对大气复合污染具有重要影响,但是夜间大气边界层O3区域传输机制及其对O3污染的影响依然缺乏完整的认识。2016年8月22-25日,长三角地区出现了一次严重O3污染事件,其中在25日长三角西部地区南京地表小时O3浓度最大值超过了300μg m-3。本研究利用观测资料和WRF-Chem模式分析该地区O3污染的成因。结果表明,长三角地区夜间残留层O3自东向西区域传输抬升长三角西部地区白天地面O3浓度。24日,长三角东部地区近地面大气O3浓度较高,达到了220μg m-3。24日夜间至25日凌晨期间,地表由于稳定边界层的形成,O3浓度急剧降低,而高空残留层仍维持较高浓度的O3。在低层大气盛行东风的作用下,残留层含有高浓度O3的大气向长三角西部地区输送,导致长三角西部地区夜间残留层O3浓度增大约40μg m–3。次日,对流边界层再次发展打破了残留层的维持,湍流混合将高空高浓度O3夹卷输送至地表,对长三角西部地区地表O3浓度造成较大的贡献,其小时最大值达到了35μg m–3h–1,加重了25日O3污染。夜间残留层O3的区域传输成为大气污染物区域传输的一个重要途径。本研究揭示的区域O3通过夜间残留层输送的机制对理解O3污染和空气质量变化具有重要意义。4)山地-平原局地热力环流对夜间大气残留层O3区域传输的影响针对地形热力差异引起的大气边界层局地环流对大气边界层O3累积和区域传输的影响作用,本文利用地面O3观测数据和ERA5气象再分析资料,并结合WRF-Chem模式模拟,分析山地-平原热力差异强迫形成的局地环流对四川盆地西部夜间O3区域传输的影响。研究发现,青藏高原东坡与四川盆地西缘地区热力差异会产生显着的山地-平原热力环流（Mountain-Plains Solenoid（MPS）环流）。白天上升气流（东风）沿青藏高原东坡和盆地西缘山区爬升,夜间下沉气流（西风）沿山坡下沉。白天上升气流将盆地城市高浓度O3大气向青藏高原东坡和盆地西缘山区传输,受高原地形阻挡在山坡处累积,沿着青藏高原东坡爬升。日落后,随着上升气流减弱消失,夜间高原东坡下沉气流出现和增强,驱动山坡上空高浓度O3沿山坡向东传输回到盆地大气中,导致盆地大气残留层O3浓度显着升高,并在夜间盆地低层大气盛行风的作用下,向下风向地区输送,对下风向地区次日白天地面O3浓度增加具有显着贡献,约为30μg m–3h–1。本研究揭示了山地-平原特殊地形背景下大气边界层MPS热力环流对夜间残留层O3变化和O3区域传输的影响,有助于系统地认识大气复合污染变化的地形强迫效应。
韩菲[4]（2021）在《环境保护税法规制大气污染的效应研究》文中进行了进一步梳理当前全球大气污染问题仍然严重,是危害公众健康的重要风险因素。我国伴随工业化和城镇化的快速发展,大气污染问题不断加剧,特别是由颗粒物污染导致的“雾霾”天气显着增加了居民的致病和致死风险。因此,有效防治大气污染是党的十八大以来我国生态文明建设的重要内容,也是新时代缓解社会矛盾,提高人民生活质量的关键路径。2018年起,环保税法开始实施,其能否在当前我国转型时期经济发展趋缓和大气环境风险递增的压力下,实现经济社会与环境保护的协同发展被社会广泛关注。本文从环保税法规制大气污染的理论基础和作用机制出发,在详细考察了当前全球及我国大气污染的现状和环保税法实施现状的基础上,分别围绕环保税法规制大气污染的环境效应和经济效应展开研究,并在此基础上辨析了环保税法实施中的问题及提出了完善建议和优化路径。本文首先实证研究了环保税法规制大气污染的环境效应、以及该效应的影响因素及空间溢出效应。具体来讲:（1）分别基于我国大陆31个省区地面站点监测的PM2.5浓度数据及本地工业类PM2.5排放总量数据,采用贝叶斯时空层次模型对我国环保税法的PM2.5减排效应展开研究。结果显示:第一,环保税法对全国和31个省份的PM2.5年均浓度及本地工业类PM2.5排放总量均产生了减排效应。第二,环保税法对我国大陆各省PM2.5减排效应的空间格局具有明显的异质性特征,且环保税法对我国大陆各省的PM2.5年均浓度减排效应的空间分布格局与环保税法对各地工业类PM2.5排放总量减排效应的空间分布格局不同。第三,环保税法对我国大陆各省PM2.5的减排效应与各省PM2.5的污染程度具有一定的相关性,即PM2.5污染较为严重的地区,环保税法的减排效应也较好;反之,则较差。（2）采用了贝叶斯LASSO回归模型对环保税法PM2.5减排效应的影响因素及大小进行了评估。结果显示:在选择的10个变量中,有5个变量被认为显着影响了环保税法对地区PM2.5年均浓度的减排效应,即地区旅游业收入占GDP比重（TOV-GDP）是负相关影响因素,城镇化率（UR）、大气污染的环保税税率（TRAP）、地方环保税收入占GDP比重（ETR-GDP）和地形起伏度（RA）等是正相关影响因素;而有6个变量被认为显着影响了环保税法对地区工业PM2.5排放总量的减排效应,即人均地区生产总值（GDPPC）是负相关影响因素,第二产业比例（PSI）、环保税税率（TRAP）、环保税税收收入占GDP比重（ETR-GDP）、地形起伏度（RA）和植被覆盖度（VC）等是正相关影响因素。此外,本文还进一步量化了各个影响因素的影响程度和贡献率。（3）由于大气污染具有流动性,所以本地地面站点监测的PM2.5浓度是各个地区排放出的PM2.5污染物经过区域空气流通后导致的最终观测结果,因而在前述实证研究的基础上本文构建了测度环保税法减排效应空间溢出程度的指标,并根据该指标计算了2018-2019年我国省级区域环保税法对PM2.5污染减排效应的空间溢出指数,结果显示:环保税法对PM2.5污染的减排效应具有空间溢出性,且不同省份空间溢出的程度和方向不同。其次,本文从环保税法对区域经济绿色转型发展的影响效应及对工业污染企业外迁的影响效应两个方面实证研究了环保税法规制大气污染的经济效应。（1）本文以2013—2019年我国大陆31个省区的面板数据为基础数据源,通过熵值法构建了区域经济绿色转型发展程度综合指标,并在控制行政命令型环境规制等五个经济因素的基础上,采用贝叶斯时空层次岭回归模型分别研究了2013-2017年排污费制度对区域经济绿色转型发展的影响效应和2018-2019年环保税法对区域经济绿色转型发展的影响效应,并比较了这两种环境经济手段对区域经济绿色转型发展影响效应的强弱。结果显示:第一,在考虑并控制了行政命令型环境规制和其他经济因素的基础上,2013-2017年排污费制度和2018-2019年环保税法对区域经济绿色转型发展都具有正向影响效应;第二,通过比较排污费率和环保税率对区域经济绿色转型发展的回归系数大小可知,环保税法对区域经济绿色转型发展的正向影响效应要强于排污费制度的影响效应。（2）本文以2018—2019年我国大陆31个省区的面板数据为基础数据源,根据本地区环保税税率与周边地区环保税税率的关系,将31个省区分为“税率高地”和“税率洼地”两类区域,并在剔除了行政命令型环境规制和其他社会经济因素对污染工业外迁混杂影响的基础上,采用带有空间滞后项的贝叶斯面板回归模型分别实证研究了环保税法对“税率高地”省区的污染工业是否具有迁出效应,对“税率洼地”省区的污染工业是否具有迁入效应。结果显示:第一,环保税法的实施对于本地污染工业发展具有一定的抑制效应;第二,本地环保税率与周边省区环保税税率的不同确实会促使污染工业企业向环保税率低的地区迁移,即“税率高地”向周边迁出,周边向“税率洼地”迁入;第三,“税率洼地”环保税税率的提高,会对其规模以上企业个数和高污染工业企业非私营单位就业人数均表现出显着的抑制作用;第四,“税率高地”地区的环保税率对本地高污染工业还未表现出显着的抑制效应。通过上述研究本文发现环保税法在制定和实施中的存在税率设置不够清晰明确、缺乏污染物排放量的有效监测机制、环保税收益分配和使用不合理等问题。因而,本文建议（1）在设计环保税的计算规则时,需综合考虑污染的社会成本、治理成本,特别是不同主体的污染治理或防范成本,区分不同情况,来选择适当的计税办法。（2）在征管体制方面,应当进一步加强税务与环保部门之间的分工协作,充分利用环保部门的专业优势和经验以加强污染排放量监测工作,并加强对监测主体的资源支持和责任约束。（3）在收益分配和使用方面,应当根据各级政府的环境治理权分配收益并专门用于环保支出。此外,应当将环保税的征管裁量权主要赋予地方政府,鼓励其根据本地实际,确定适当的污染综合治理机制。
蔡雯悦[5]（2021）在《对流层“阻塞”结构对京津冀冬季持续性重污染天气的影响》文中研究说明由于产业结构、区域特征、发展水平和天气气候影响的综合作用,京津冀空气长时间持续污染的问题极为复杂。自《大气污染防治行动计划》和《打赢蓝天保卫战三年行动计划》实施以来,虽然我国主要大气污染物减排效果显着,但京津冀地区仍然是我国大气污染的敏感区和脆弱区。京津冀等地2013-2018年间仍有多次以细颗粒物（）为主要大气污染物的持续性重污染天气过程出现,甚至2020年“持续减排”和“较低社会活动水平”背景下京津冀地区仍然连续发生了持续性重污染天气过程。本文围绕京津冀冬季持续性重污染天气形成的物理过程机制展开研究,首次揭示了对流层“阻塞”结构对京津冀冬季持续性重污染天气的调制作用,剖析了大气典型异常环流型高-低层配置在京津冀区域冬季持续性重污染天气过程中的作用和影响机制,提出了“阻塞”结构与高原大地形背风坡大气动力、热力结构以及低层异常水汽输送结构对京津冀冬季持续性重污染天气的综合影响效应,量化了持续驱动污染天气发展与维持的各关键气象影响因子的相对贡献,构建了京津冀冬季持续性重污染天气的大气动力、热力综合影响模型,并从年代际尺度的视角认识了气候变化与京津冀持续性污染的关联性。本文得到以下主要结论:（1）首次揭示了对流层“阻塞”结构对京津冀冬季持续性重污染天气的调制作用。中国东部地区持续性严重污染天气沿地形分布特征显着,冬季为持续性严重污染天气的高发季节,且主要集中发生在京津冀及其周边地区。经统计,京津冀地区2012-2018年冬季共发生了25次区域性持续长达6天及以上的污染天气过程,其500h Pa位势高度距平场环流结构大致可以分为2类,即阻塞型和非阻塞型。京津冀地区62.5%的持续性重污染天气过程的大气环流距平场均为阻塞结构,其中,43.75%为“双阻型”,18.75%为“单阻型”。阻塞系统的可持续机制以及阻塞形势的建立、维持和衰退与京津冀持续性重污染天气的发展、持续和消散有关,其是导致京津冀地区冬季重污染天气持续的关键大气环流型,其强度与大气污染的程度呈同步性响应变化特征,尤其是“停滞”的阻塞高压系统,其与京津冀地区浓度呈显着正相关。（2）揭示了京津冀重污染天气持续期间,大气高-低层环流动力结构配置特征。“上层辐合-下层辐散”的异常环流动力结构,有利于京津冀等地上空气流的“辐合下沉”。大气高层“辐合下沉”动力效应配合低层偏西与偏南辐合输送形成了京津冀重污染天气持续发展的核心动力机制,从而揭示出此类大气高-低层异常环流动力配置在京津冀区域持续重污染天气过程中的作用和影响机制。（3）局地大气动力、热力结构受“阻塞”系统的调制作用显着。京津冀重污染天气持续期间,受西风带和阻塞系统的共同影响,黄土高原东侧大部地区均为显着的下沉气流控制区,京津冀上空整层大气垂直速度距平结构沿地形均表现出一致的下沉特征,有效抑制了边界层的发展;同时,稳定维持的阻塞系统的“下沉增温”效应对对流层中部“暖盖”结构有持续加强作用,使京津冀地区大气垂直扩散能力减弱,有利于水汽在大气低层堆积,促进污染物与边界层的双向反馈机制,尤其是在持续性污染天气过程的中后期。（4）“阻塞”系统与异常水汽输送结构协同作用,使2020年春节和新型冠状病毒疫情管控期间京津冀地区再度连续爆发持续性重污染天气。低层沿海高压稳定维持使近地面持续异常高湿和高层异常“阻塞”停滞是诱发京津冀污染天气持续的2个关键气象影响因子。持续且稳定的偏东和偏南异常水汽输送结构为京津冀区域源源不断的提供了比以往更多的水汽,尤其在高层异常“阻塞”停滞的背景下更易于形成有利于污染物累积的高湿静稳天气,持续驱动污染天气发展与维持。这2个因子共同可以直接解释京津冀此次持续性重污染天气事件气象成因的46.8%。（5）发现“半封闭”特殊大地形背景下,中高层大气环流结构以及大气动力、热力垂直结构存在年代际变化特征,其对京津冀及周边地区大气污染年代际“气候调节”效应显着,亦可为区域污染天气频发提供年代际判识的“强信号”。冬季,西风带背景下,中高层大气环流结构以及大气动力、热力结构发生年代际“逆转”,更易于京津冀上空形成有利于污染物持续累积的静稳天气背景,虽然大气污染的状况依赖于污染源的排放程度,但局地或区域大气垂直结构变异亦是近年来京津冀及周边地区极端大气污染事件频发和持续的气候原因之一。
张辰[6]（2021）在《新冠疫情管控措施对太原市环境空气质量的影响分析》文中认为2020年春节前突发的新冠疫情（COVID-19）在全球快速发展并蔓延。防止新冠疫情进一步蔓延,政府采取了一系列严格的管控措施,这些措施使得大气污染物排放大大降低,大气环境质量明显改善。为探讨太原市环境空气质量的变化特征以及新冠疫情管控措施对太原市环境空气质量的影响,利用小波分析方法、重污染天频数统计法分析太原市2016～2019年大气污染物随时间变化规律;在此基础上利用小波分析、偏相关分析、特征雷达图和趋势外推等多元分析方法探讨新冠疫情管控措施对太原市环境空气质量的影响。结果表明:（1）2016至2019年PM2.5、PM10、SO2和NO2浓度呈现“冬高夏低”的特点;PM2.5和PM10四年的小波方差图均为“双U型”,PM2.5和PM10秋冬季浓度较高,O3在夏季浓度较高。（2）太原市重污染天气主要发生在11、1和2月,随着冬防治理措施的实施,从2016年开始出现以颗粒物为首要污染物的重污染天气频率越来越低,但2017年出现了以O3-8小时为首要污染物的重污染天气。（3）新冠疫情管控期间太原市大部分天数均处于优良状况,期间平均AQI指数为108.43,相比2019年同期下降9.41%,较疫情防控前下降27.08%;且NO2下降幅度较大,达到28.04%,可能是由于疫情管控期间机动车数量减少、移动源的贡献降低导致的。（4）利用趋势外推法计算新冠疫情管控期间各污染物浓度变化规律,各污染物(PM2.5、PM10、NO2、CO、SO2)浓度均呈下降趋势;用小波分析法预测的各污染物未来变化趋势与实际变化趋势基本相同。（5）新冠疫情管控期间污染类型由偏二次污染型逐渐转变为偏综合型和偏燃煤型,但重度污染天气仍然以二次颗粒影响为主。（6）与国内其他城市相比,新冠疫情管控期间太原市SO2（38.85%）下降幅度最大,O3浓度升高39.91%,这与京津冀、广州等城市的变化特征是一致的。以上结果表明新冠疫情管控措施使太原市PM2.5浓度下降4.24%,PM10下降25.69%,SO2下降幅度最大,为38.85%,O3浓度上升39.91%,颗粒物改善强度没有预期的高,京津冀、长三角等地区也有相同的趋势。提示我们今后制定大气污染管控措施时不仅要考虑污染物浓度的问题,还要考虑地域和产业结构等情况,有关颗粒物和O3的作用机理仍需深入研究。
韩玲[7]（2021）在《霾天气对北京市居民呼吸及循环系统疾病死亡风险的影响》文中认为中医学“天人合一”的学术思想注重自然环境对人体生命的影响,五运六气学说（以下简称运气学说）是“天人合一”思想的高度体现,在中医学理论体系中占据重要地位。如何将“天人合一”思想以现代科学方法进行阐释与应用,是我们面临的重要课题。近年来,我国霾天气频发,以细颗粒物（PM2.5）污染为主要特征的区域性大气环境污染问题日益突出,严重损害居民健康,为新时代“天人合一”理论的重要研究命题。本研究基于北京市气象数据、大气污染物数据及健康数据,深入研究霾天气和气象条件对北京市居民呼吸系统及循环系统疾病死亡风险的影响,对“天人合一”理论以及运气学说之气象对生命活动的影响进行现代科学背景下的研究与探讨。1研究目的（1）探究《黄帝内经》（以下简称《内经》）中对雾霾含义、形成原因以及雾霾对人体健康影响的认识;（2）以能见度作为霾天气发生的指征,研究霾天气对北京市居民呼吸系统及循环系统疾病死亡风险的影响,并探讨霾天气对死亡风险的影响在不同能见度水平、不同年龄组人群、不同性别人群及在不同季节的差异;（3）研究气温与霾天气对呼吸系统及循环系统疾病死亡风险的综合影响。2数据与研究方法（1）数据来源:2006年至2016年北京地区气象数据和大气能见度数据来源于北京市气象局;2006年至2016年北京市居民呼吸系统及循环系统疾病日死亡人数数据来源于中国疾病预防控制中心;不同时段的北京市PM2.5浓度数据分别来源于北京市气象局、美国大使馆和北京市生态环境局（http://sthjj.beijing.gov.cn/）。（2）研究方法:采用广义相加模型建立霾天气与呼吸及循环系统疾病死亡风险的暴露-反应关系,并对霾天气进行分级,探究轻微霾对死亡风险的影响;将总人群按照年龄和性别分组,研究年龄和性别在霾天气对死亡风险影响中的修饰作用;按季节进行分层,研究霾天气对死亡风险影响的季节差异;此外,分两部分内容研究气温和霾天气对死亡风险的综合影响,一是采用二元响应模型和温度分层模型,研究在不同气温分层下霾天气对死亡风险的影响,从而量化评估气温与霾天气对死亡风险的协同影响;二是将大气稳定度划分为扰动、正常、静稳三种状态,采用归因人数和归因分值两个指标,量化评估在不同大气稳定状态下,由气温和PM2.5造成的呼吸及循环系统疾病的死亡风险。3 研究结果（1）《内经》时期的雾霾可划分为静稳型雾霾和沙尘型雾霾,当时已经认识到,雾霾的发生可以造成视程障碍,因此以能见度的降低作为雾霾发生的标志,这一认识也沿用至今,这是可以采用能见度来研究霾天气对人群健康影响的理论基础;《内经》中关于雾霾天气对健康影响的认识是侧重于从形成雾霾天气的气象条件对健康影响的角度阐释的。（2）能见度的降低可引起北京市居民呼吸及循环系统疾病死亡风险的增加。在单日滞后模式中,能见度每下降1km可引起呼吸系统疾病和循环系统疾病死亡人数分别增加 0.78%（95%CI:0.62-0.95）和 0.54%（95%CI:0.45-0.61）;在累积滞后模型中,能见度每下降1km可引起呼吸系统疾病和循环系统疾病死亡人数分别增加0.85%（95%CI:0.67-1.03）和 0.53%（95%CI:0.44-0.61）。（3）能见度分层结果表明,即使在轻微霾下,能见度的降低也可以增加呼吸及循环系统疾病的死亡风险。（4）性别分层结果表明,能见度对呼吸及循环系统疾病不同性别人群死亡风险的影响无显着性差异;年龄分层结果表明,能见度对循环系统疾病老年人群（≥65岁）死亡风险的影响更大。（5）季节分层结果表明,能见度对呼吸及循环系统疾病死亡风险的影响具有明显的季节差异,在冬季的风险最大,这种季节差异反映了污染物排放和不利于污染物扩散的气象条件的季节差异。（6）颗粒物（尤其是PM2.5）不仅是影响能见度的关键因素,也是能见度可影响居民死亡的实质因素。（7）气温与能见度对北京市居民呼吸及循环系统疾病的死亡风险具有协同影响,当低温和低能见度同时存在时,能见度对死亡风险的影响较大。（8）2009年3月1日至2016年12月31日,由气温和PM2.5造成的北京市居民呼吸系统和循环系统疾病死亡的归因分值分别为23.76%（95%CI:18.96-28.38）和17.54%（95%CI:15.22-19.81）,其中,由低温造成的归因风险最大,PM2.5次之,高温造成的归因风险最小。气温与PM2.5对死亡风险的综合影响在不同大气稳定状态下不同,其中,在大气静稳状态下,二者对死亡风险的综合影响最大,大气扰动状态下次之,而大气正常状态下的环境条件相对有利于居民健康。4研究结论（1）《内经》时期已经认识到,雾霾的发生可以造成视程障碍,因此以能见度的降低作为雾霾发生的标志。气象条件是雾霾形成的客观因素,后世对易导致雾霾形成的气象条件的认识与《内经》中的认识一脉相承。（2）以能见度表征的霾天气可以增加北京市居民呼吸及循环系统疾病的死亡风险,能见度水平、年龄、季节、气温可以修饰霾天气对死亡风险的影响。在没有或缺乏颗粒物浓度监测的时段和地区,尤其是中低收入国家,以能见度作为备用指标,开展霾天气对人的健康影响评估具有应用价值。（3）全面解读霾天气对人的健康影响,不仅需要研究霾本身的影响,也要重视和考虑形成霾天气的气象条件的影响,这是中医学“天人合一”观以及《内经》运气学说所蕴涵的丰富的医疗气象学思想对当代开展大气污染对人体健康影响研究的启示意义所在。
邓萌杰[8]（2021）在《基于关联规则的大气污染数据挖掘分析与预测》文中研究指明近年来,中国经历了快速的经济增长和工业化、机动化、城镇化发展,大气重污染现象频繁发生,以PM2.5和臭氧为主的大气污染物成为制约我国空气质量改善的重要障碍因素。为探究大气重污染成因和改善空气质量,我国致力于大气环境监测与预测,积累了大量的空气质量监测数据资料。分析大气污染时空变化特征和规律,解析污染潜在源区和传输路径,探寻数据内潜在信息并对污染进行预测,对于探究重污染成因和改善空气质量,高效利用海量数据,显得尤为重要。本研究将以山西省长治市为重点研究区域,深入、系统地探索城市大气污染特征、影响因素、传输特征并对污染进行预测。本文采集了长治市大气环境和气象多源时空数据,通过张量分解补全缺失值,提升数据集的整体质量后进行相关数据分析研究。首先,分析了长治市主要大气污染物的时间变化规律和传输特征。基于长时间、多点位、完整的污染物监测数据,研究得出了长治市主要大气污染物PM2.5和臭氧在不同季节污染变化的时空分布特征,并根据后向轨迹模式分析污染物传输路径和潜在源区。其次,识别了气象因素和大气污染物之间隐藏的关联规则。基于最大信息系数计算方法定量解析了各气象因素与污染物之间的关联性,并挖掘出不同季节PM2.5和臭氧污染下气象与污染物之间的关联规则。最后,完成了在多种集成学习方法下预测PM2.5浓度的对比研究。考虑到真实大气是多尺度关联、多因素影响的复杂系统,本研究利用与PM2.5有关的气象条件、研究站点其他污染物浓度、周边站点数据、自身历史时间序列数据等多种因素特征,建立多种PM2.5集成学习预测模型并对预测结果进行比较研究。挖掘和分析监测数据内隐含的大气污染变化特征、关联规则、污染潜在源区并对污染进行预测,能够系统地了解空气污染成因,为城市大气污染精细化管控和对未来污染及时预测提供数据支持和方法依据,也为人们生产生活提供信息参考,降低大气污染对人健康和财产的影响。
王睿哲[9]（2021）在《关中平原城市群大气污染物浓度模拟及人口暴露研究》文中研究说明大气污染物通常是指由于人类活动或自然过程排入大气,并对人和环境造成有害影响的物质。随着我国城市化进程的加快,城市扩张所引发的大气污染等一系列环境问题,已成为制约城市系统健康、平稳、有序发展的重要因素之一。尤其近年来,在“一带一路”等国家战略支持下,关中平原城市群地区经济高速发展的同时,其所造成的大气污染问题也日益严峻。但目前我国针对大气污染的监测,大多还是依靠分布稀疏且不均匀的国控监测站,这给大气污染物浓度空间分布特征分析及人口暴露风险评估等造成一定影响。因此,开展关中平原城市群地区大气污染物浓度的模拟研究具有重要意义,通过模拟结果也可更加全面的分析关中平原城市群大气污染物时空变化特征,为该地区大气污染防治及人口暴露风险评估提供科学合理的建议。本文选取2017年关中平原城市群内54个国控空气质量监测站的实时监测数据,并结合气象、地形、土地利用、植被指数、道路交通、工业污染源、人口密度及夜间灯光等多源数据,构建LUR模型,模拟关中平原城市群大气污染物浓度的空间分布情况,并根据最佳模拟结果对关中平原城市群人口 PM2.5暴露风险进行评估及驱动力分析。主要研究内容及结论如下:（1）基于最小二乘（OLS）、地理加权（GWR）算法,分别构建不同季节、不同种类的大气污染物LUR模型,对研究区大气污染物浓度的空间分布进行模拟。结果表明:①关中平原城市群大气污染物浓度受地形的影响最为显着;②各模型的R2adj均在0.7以上,可对该地区6种主要大气污染物浓度进行有效模拟;③通过模型适用性及精度对比发现,两类模型均更适用于污染严重的秋冬季,以及颗粒污染物PM2.5、PM10浓度的模拟。相比于OLS-LUR模型,GWR-LUR模型的R2adj、线性拟合度R2分别提高了 2.54%、2.49%,平均相对误差（MRE）、均方根误差（RMSE）分别降低了 19.88%、20.35%,AICc及Res Moran’s I值也显着减小,模型性能总体得到提高;④模拟结果图显示,关中平原城市群6种主要大气污染物浓度空间分布大致相同,浓度高值多集中在汾渭平原等低海拔地区,浓度低值则多集中在秦岭山地等高海拔地区,总体呈现出东部北部高、西部南部低的特征,模拟结果与实际情况相吻合。（2）基于最佳的PM2.5浓度模拟结果,结合人口密度数据,分别从PM2.5浓度、人口暴露强度、人口加权PM2.5浓度等3项指标,全面评估关中平原城市群人口 PM2.5暴露风险。结果表明:①PM2.5浓度指标下,关中平原城市群人口 PM2.5暴露风险总体呈现东高西低的特征;②人口暴露强度指标下,关中平原城市群人口 PM2.5暴露风险分布特征与人口密度分布高度相似,各市、县中心城区为高暴露风险区。风险分级显示,研究区有约10%的地区处于高风险等级水平,且零星分布在“临汾—运城—关中”一线。从城市尺度分析,各城市的人口 PM2.5暴露风险差异性明显,西安为暴露风险最高的城市,其高风险等级区面积占比超过70%;③人口加权PM2.5浓度指标下,关中平原城市群PM2.5污染对居民的健康危害和实际影响要远大于其平均浓度水平,且人口明显集中于pM2.5浓度高值区。结合空间自相关检验可知,咸阳、西安、晋陕交界为高暴露风险聚集区,对这些城市及地区应进行重点防控。（3）基于地理探测器的因子探测功能,对关中平原城市群人口 PM2.5暴露风险的驱动因素进行分析。结果表明:关中平原城市群人口 PM2.5暴露风险的空间分异受自然及社会经济因素的共同影响。其中自然因素的影响程度依次为:高程>植被指数>降水>气温>相对湿度;社会经济因素的影响程度依次为:人口密度>第二产业占比>工业废气排放量>机动车保有量>GDP>人均能源消耗量>建成区面积。整体看来,人类活动是造成关中平原城市群人口 PM2.5暴露风险分异的主要驱动力,其次受高程因子的影响。
郭黎[10]（2021）在《2015-2019年湖北省空气质量时空分布特征及其影响因子分析》文中认为本文利用2015—2019年湖北省13个城市的空气质量数据、重点城市气象因子数据以及全球资料同化系统数据,研究了湖北省空气质量时空分布特征、影响因子特征以及空气污染传输特征。结果表明:1.2015—2019年湖北省空气质量整体呈现好转趋势,2018年为5年中空气质量最好的一年,2019年有小幅反弹。针对各项污染物,2015—2019年PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO年平均浓度整体表现为降低的变化趋势,而O3年平均浓度则呈现明显上升的变化趋势。湖北省空气质量空间分布特征显示,西部地区优于东部地区优于中部地区;PM2.5浓度中部地区最重、东部地区次之、西部地区最优,O3浓度东部地区最重、中部地区次之,西部地区最优。2.降水、气温、相对湿度、日照时数、风向风速对空气质量有明显的相关作用。降水对空气污染物有清除作用,但是在不同量级降水条件下作用不一致;在低湿度条件下湿增长作用明显,在高湿度条件下清除作用明显;气温的升高会导致光化学反应更加活跃,导致O3浓度的明显升高;日照时数对光化学反应有明显相关性,与O3浓度呈显着正相关;风向风速的影响也不尽相同。3.后向轨迹研究结果显示,近5年来对湖北造成高浓度PM2.5污染的气团主要来自西北方向或偏西方向的长距离输送,而造成高浓度O3污染的气团主要来自偏东方向或东北方向,同时还有近距离的局地污染物累积;此外从浓度权重分析上发现,PM2.5浓度权重大值区逐年收缩,而O3浓度权重大值区逐年增大。重污染个例分析发现,湖北省PM2.5污染过程存在两条明显的传输通道,且都起源于襄阳地区,而O3污染过程则不存在传输通道,各城市O3浓度同步增长。
二、大气污染物成因浅析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、大气污染物成因浅析（论文提纲范文）
（1）保定市秋冬季大气污染物浓度特征及二次离子成因分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 大气污染物与水溶性离子概述 |
| 1.3 大气颗粒物与水溶性离子来源 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 水溶性离子的浓度及粒径分布 |
| 1.4.2 二次离子的形成机制 |
| 1.4.3 二次离子的影响因素 |
| 1.5 研究意义及研究内容 |
| 1.5.1 研究意义 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 第2章 实验与方法 |
| 2.1 采样地点与时间 |
| 2.1.1 在线数据点位 |
| 2.1.2 膜采样数据点位 |
| 2.2 实验仪器与分析方法 |
| 2.2.1 在线仪器 |
| 2.2.2 实验室分析 |
| 2.3 数据分析 |
| 2.3.1 ISORROPIA-II |
| 2.3.2 后向轨迹 |
| 第3章 保定市秋冬季大气污染物浓度特征 |
| 3.1 2017—2019 年秋冬季保定市大气污染物浓度特征 |
| 3.2 2017—2019 年秋冬季保定市与“2+26”城市大气污染物浓度差异 |
| 3.3 主城区、区县大气污染物浓度特征 |
| 3.3.1 污染期浓度特征分析 |
| 3.3.2 烟花爆竹燃放期浓度特征分析 |
| 3.4 二次离子前体物浓度特征 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 保定市秋冬季颗粒物水溶性离子来源及二次离子成因分析 |
| 4.1 2017—2018 年秋冬季保定市 PM_(2.5) 中水溶性离子浓度特征 |
| 4.2 颗粒物中水溶性离子粒径分布特征及来源 |
| 4.3 二次离子的成因分析 |
| 4.3.1 硫酸盐的生成途径 |
| 4.3.2 硝酸盐的生成途径 |
| 4.3.3 硝酸盐生成效率 |
| 4.4 敏感性分析 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 二次离子的影响因素及控制对策建议 |
| 5.1 二次离子的影响因素分析 |
| 5.1.1 气溶胶酸度和含水量 |
| 5.1.2 低分子量有机酸盐 |
| 5.1.3 温度和相对湿度 |
| 5.1.4 烟花爆竹 |
| 5.1.5 气团传输 |
| 5.2 对策建议 |
| 5.3 小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）近年来荆州市空气质量变化中PM2.5污染特征及区域传输作用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 资料介绍 |
| 2.2 研究方法 |
| 第三章 荆州市空气质量变化特征及其气象影响作用 |
| 3.1 大气污染物浓度变化特征 |
| 3.2 气象条件对荆州空气质量变化的影响 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 荆州PM_(2.5)污染变化过程中近地面风场驱动及降水清除的特殊作用 |
| 4.1 荆州市PM_(2.5)污染变化特征 |
| 4.2 荆州PM_(2.5)污染事件特征 |
| 4.3 气象要素对荆州PM_(2.5)污染的特殊影响作用 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 荆州PM_(2.5)变化过程中区域传输“影响域”和贡献作用的气候模拟研究 |
| 5.1 模型设置及评估 |
| 5.2 荆州PM_(2.5)“影响域”季节变化的气候特征 |
| 5.3 区域传输和本地排放对荆州PM_(2.5)变化的相对贡献 |
| 5.4 不同季节荆州PM_(2.5)区域传输通道划分 |
| 5.5 3个典型的重污染个例分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 本文创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）夜间大气边界层结构变化对大气污染物累积和传输影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 我国大气复合污染时空变化特征 |
| 1.2.2 大气边界层结构昼夜变化 |
| 1.2.3 大气边界层和大气污染变化的相互作用 |
| 1.2.4 天气系统及云辐射效应对大气污染物变化的影响 |
| 1.2.5 大气边界层局地环流变化及其大气环境效应 |
| 1.3 本研究拟解决的问题 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 参考文献 |
| 第二章 观测数据与模式介绍 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 四川盆地低层大气气象要素和污染物垂直观测试验 |
| 2.3 气象与环境观测数据 |
| 2.4 单柱边界层-光化学模式介绍 |
| 2.5 SBDART辐射传输模式介绍 |
| 2.5.1 云层模块 |
| 2.5.2 气体吸收模块 |
| 2.5.3 气溶胶模块 |
| 2.6 WRF-CHEM模式 |
| 2.6.1 WRF-Chem模式简介 |
| 2.6.2 大气动力学框架 |
| 2.6.3 大气物理过程方案 |
| 2.6.4 大气化学方案 |
| 2.6.5 大气污染物人为排放源清单 |
| 2.6.6 O_3过程分析方法 |
| 参考文献 |
| 第三章 夜间地面PM_(2.5)累积增长及云-地面长波辐射变化的调制作用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 观测数据与分析方法 |
| 3.3 夜间PM_(2.5)的快速累积增长过程 |
| 3.4 大气气溶胶化学和水平输送的微弱贡献 |
| 3.5 近地面垂直扩散能力的重要贡献 |
| 3.6 地表长波辐射收支平衡的影响 |
| 3.7 云量变化的影响 |
| 3.8 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 云顶辐射冷却对夜间大气残留层O_3垂直扩散的影响 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 观测数据与单柱边界层模式设置 |
| 4.3 夜间云顶边界层内地面O_3浓度的增加 |
| 4.4 云顶辐射冷却引起的O_3垂直混合敏感性分析 |
| 4.5 云水路径对O_3垂直扩散的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 夜间大气残留层O_3区域传输及对区域O_3污染的贡献作用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 O_3污染特征分析 |
| 5.2.1 观测站点与数据 |
| 5.2.2 长三角热浪期间光化学污染过程 |
| 5.2.3 O_3区域传输的潜在影响 |
| 5.3 模式设置与评估 |
| 5.3.1 模式设置 |
| 5.3.2 模拟评估 |
| 5.4 O_3区域传输机制 |
| 5.4.1 O_3在残留层的“储存” |
| 5.4.2 O_3在残留层的传输 |
| 5.4.3 大气残留层O_3垂直混合的贡献 |
| 5.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 山地-平原局地热力环流对夜间残留层O_3变化及区域传输的影响作用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 数据与方法 |
| 6.3 盆地西部城市O_3时空分布特征 |
| 6.4 盆地西缘山地-平原热力环流日变化特征 |
| 6.5 山地-平原热力环流对O_3区域传输的影响 |
| 6.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第七章 结论 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 本研究创新点 |
| 7.3 存在问题及研究展望 |
| 个人简介 |
| 致谢 |
（4）环境保护税法规制大气污染的效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及述评 |
| 1.2.1 环境税的产生 |
| 1.2.2 环境税的发展历程 |
| 1.2.3 环境税的效应研究 |
| 1.2.4 我国对大气污染治理的研究 |
| 1.2.5 我国环保税法的研究 |
| 1.2.6 文献述评 |
| 1.3 研究内容与框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.4 研究方法与可行性分析 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 可行性分析 |
| 1.5 创新点 |
| 第2章 环保税法规制大气污染的理论基础及作用机理 |
| 2.1 主要概念界定 |
| 2.1.1 大气污染规制 |
| 2.1.2 环保税 |
| 2.1.3 环保税法的效应 |
| 2.2 环保税法规制大气污染的理论基础 |
| 2.2.1 大气污染产生的经济学解释——基于公共物品理论 |
| 2.2.2 大气污染导致外部性问题——基于外部性理论 |
| 2.2.3 大气污染外部性问题的矫正——庇古税与科斯定理 |
| 2.2.4 庇古税规制大气污染的目的——基于社会成本理论 |
| 2.3 环保税法规制大气污染的作用机理 |
| 2.3.1 环保税法规制大气污染减排效应的作用机理 |
| 2.3.2 环保税法规制大气污染经济效应的作用机理 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 我国环保税法规制大气污染的现状及问题 |
| 3.1 大气污染的现状及危害 |
| 3.1.1 全球大气污染的趋势和现状 |
| 3.1.2 我国大气污染的现状及成因 |
| 3.1.3 大气污染的危害 |
| 3.2 大气污染规制的现状 |
| 3.2.1 大气污染规制的国际现状 |
| 3.2.2 大气污染规制的中国现状 |
| 3.3 我国环保税法规制大气污染的现状及困境 |
| 3.3.1 我国环保税法规制大气污染的现状 |
| 3.3.2 我国环保税法规制大气污染的困境 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 我国环保税法规制大气污染的环境效应研究 |
| 4.1 环保税法对PM_(2.5)的减排效应——基于地面站点监测数据 |
| 4.1.1 研究方法 |
| 4.1.2 基于地面站点监测数据的环保税法减排效应估计结果 |
| 4.1.3 基于地面站点监测数据的环保税法减排效应的影响因素分析 |
| 4.1.4 结果与讨论 |
| 4.2 环保税法的PM_(2.5)减排效应—基于PM_(2.5)排放清单数据 |
| 4.2.1 研究方法 |
| 4.2.2 2018、2019 年省级工业类PM_(2.5)排放清单数据估计结果 |
| 4.2.3 基于PM_(2.5)排放清单数据的环保税法减排效应的估计结果 |
| 4.2.4 基于PM_(2.5)排放清单数据的环保税法减排效应的影响因素分析 |
| 4.2.5 结果与讨论 |
| 4.3 环保税法对PM_(2.5)污染减排效应的空间溢出研究 |
| 4.3.1 环保税法减排效应的空间溢出指标构建 |
| 4.3.2 中国省区环保税法减排效应空间溢出结果 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 我国环保税法规制大气污染的经济效应研究 |
| 5.1 环保税法对区域经济绿色转型发展的影响效应 |
| 5.1.1 理论分析与假设 |
| 5.1.2 计量模型及变量说明 |
| 5.1.3 基准回归结果 |
| 5.1.4 稳健性检验 |
| 5.1.5 机制检验 |
| 5.1.6 结果与讨论 |
| 5.2 环保税法对企业迁移的影响效应 |
| 5.2.1 理论假设 |
| 5.2.2 实证过程 |
| 5.2.3 贝叶斯回归结果 |
| 5.2.4 安慰剂检验 |
| 5.2.5 机制检验 |
| 5.2.6 结果与讨论 |
| 5.3 小结 |
| 第6章 结论、建议与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.1.1 环保税法环境效应的研究结果 |
| 6.1.2 环保税法经济效应的研究结果 |
| 6.2 对策建议 |
| 6.2.1 计税方法合理化设置 |
| 6.2.2 污染物排放量监测机制的完善建议 |
| 6.2.3 收益分配和使用机制的优化路径 |
| 6.2.4 环保税法与其他大气污染规制的配合机制 |
| 6.3 研究不足与展望 |
| 6.3.1 研究不足 |
| 6.3.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博学位期间发表的论文和其它科研情况 |
| 致谢 |
（5）对流层“阻塞”结构对京津冀冬季持续性重污染天气的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 大气重污染事件成因研究进展 |
| 1.1.1 二次气溶胶对大气污染的影响 |
| 1.1.2 大气边界层对大气污染的影响 |
| 1.1.3 大气污染物与边界层的双向反馈作用 |
| 1.1.4 局地环流对大气污染的影响 |
| 1.1.5 天气系统对大气污染的影响 |
| 1.1.6 大尺度-季风环流异常对大气污染的影响 |
| 1.1.7 中国阶梯型大地形对大气污染的影响 |
| 1.2 京津冀区域重污染天气持续问题 |
| 1.2.1 大尺度环流系统异常对持续灾害性天气的影响 |
| 1.2.2 京津冀持续性重污染天气年际变化统计特征 |
| 1.2.3 大尺度环流系统对京津冀持续性重污染天气的影响 |
| 1.3 问题提出 |
| 1.4 研究内容和章节安排 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 数据资料及来源 |
| 2.1.1 中国高空探测数据 |
| 2.1.2 中国地面站气象观测数据 |
| 2.1.3 气象再分析资料 |
| 2.1.4 卫星遥感气溶胶光学厚度产品 |
| 2.1.5 中国空气质量监测数据 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 滤波 |
| 2.2.2 线性倾向估计 |
| 2.2.3 皮尔逊相关系数 |
| 2.2.4 标准化多元线性回归分析 |
| 2.2.5 水汽相关矢 |
| 2.2.6 边界层高度计算方法 |
| 2.2.7 大气环境容量计算方法 |
| 2.3 污染物传输模拟试验方案设计 |
| 2.3.1 FLEXPART模式介绍 |
| 2.3.2 FLEXPART模式参数设置 |
| 第三章 “阻塞”系统对京津冀持续性重污染天气的影响 |
| 3.1 大气中高层异常环流形势分型及“双阻”环流特征结构影响的提出 |
| 3.2 “双阻型”持续性重污染天气大尺度异常环流背景场特征 |
| 3.3 “双阻”垂直结构与持续性重污染天气的相关特征 |
| 3.4 “双阻型”持续性重污染天气大气高-低层环流系统配置 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 “阻塞”系统对大气动力、热力三维结构的调制作用 |
| 4.1 “阻塞”系统对大气动力三维结构的调制作用 |
| 4.2 “阻塞”系统对大气热力三维结构的调制作用 |
| 4.3 冬季持续性重污染天气大气动力、热力综合影响模型 |
| 4.4 持续性重污染天气大气动力、热力综合影响机制普适性检验 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 高层“阻塞”与低层水汽流异常配置对京津冀持续性重污染天气的影响 |
| 5.1 低层持续异常高湿 |
| 5.2 低层沿海高压稳定维持 |
| 5.3 高层异常“阻塞”停滞 |
| 5.4 “阻塞”系统对大气热力结构的影响 |
| 5.5 各关键气象影响因子对重污染天气发展与维持的相对贡献 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 大地形背风坡动力、热力异常及其对京津冀区域大气污染的影响 |
| 6.1 大地形背风坡动力效应与京津冀大气污染相关的季节及气候变化特征 |
| 6.1.1 大地形背风坡动力效应与京津冀大气污染相关的季节变化特征 |
| 6.1.2 大地形背风坡动力效应与京津冀大气污染相关的气候变化特征 |
| 6.2 大地形背风坡热力异常垂直结构与京津冀大气污染相关的季节及气候变化特征 |
| 6.2.1 大地形背风坡热力异常垂直结构与京津冀大气污染相关的季节变化特征 |
| 6.2.2 大地形背风坡热力异常垂直结构与京津冀大气污染相关的气候变化特征 |
| 6.3 小结 |
| 第七章 结论与讨论 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（6）新冠疫情管控措施对太原市环境空气质量的影响分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 前言 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 新冠疫情特点及对人类生产、生活的影响 |
| 1.2.2 新冠疫情爆发对国际国内城市环境空气质量的影响研究 |
| 1.2.3 太原市近年来大气污染物与环境空气质量变化研究 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 太原市2016-2019 年大气污染状况时间序列分析 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 材料与方法 |
| 2.2.1 数据来源 |
| 2.2.2 统计分析说明 |
| 2.2.3 环境空气质量指数(AQI) |
| 2.2.4 小波分析方法 |
| 2.3 结果与讨论 |
| 2.3.1 太原市环境空气质量时间序列分析 |
| 2.3.2 太原市PM_(2.5)年周期变化小波分析 |
| 2.3.3 太原市2016-2019 年重污染天气分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 新冠疫情管控措施对太原市环境空气质量影响分析 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 污染物分级标准 |
| 3.2.2 偏相关分析方法 |
| 3.2.3 特征雷达图 |
| 3.2.4 趋势外推法 |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.3.1 新冠疫情期间太原市环境空气质量变化分析 |
| 3.3.2 趋势外推法计算的各污染物随时间变化规律 |
| 3.3.3 PM_(2.5)未来浓度预测趋势与实际测量结果对比分析 |
| 3.3.4 新冠疫情对太原市环境空气质量的影响分析 |
| 3.3.5 新冠疫情管控期间太原市与其他城市的空气质量对比 |
| 3.3.6 新冠疫情管控前后大气污染物变化机理分析及大气污染物变化趋势的启示 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 结论与建议 |
| 4.1 主要结论 |
| 4.2 特色和创新点 |
| 4.3 建议 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简况及联系方式 |
（7）霾天气对北京市居民呼吸及循环系统疾病死亡风险的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 前言 |
| 第一部分 文献综述 |
| 综述一 雾霾及其致病的中医学研究进展 |
| 1 雾霾天气的形成原因 |
| 2 雾霾的病邪属性 |
| 3 雾霾发生与人群健康结局的关联性 |
| 4 雾霾致病的治疗 |
| 5 小结 |
| 综述二 开展大气能见度对人群健康影响的研究背景及现状 |
| 1 我国与欧美国家颗粒物浓度的监测情况 |
| 2 影响大气能见度的主要因素 |
| 3 以能见度数据反演PM_(2.5)浓度数据 |
| 4 采用能见度开展大气污染对人群的健康影响研究 |
| 5 小结 |
| 第二部分 理论探讨 《黄帝内经》对雾霾的形成及雾霾对人体健康影响的认识 |
| 1 雾霾的含义 |
| 2 《内经》中对易导致雾霾天气形成的气象条件的认识 |
| 3 《内经》中对雾霾现象的描述 |
| 4 《内经》中对形成雾霾的气象条件及雾霾对人体健康影响的认识 |
| 5 小结 |
| 第三部分 数据资料与方法 |
| 1 数据资料 |
| 1.1 气象数据 |
| 1.2 大气能见度数据 |
| 1.3 大气污染物浓度数据 |
| 1.4 干消光系数 |
| 1.5 静稳天气指数 |
| 1.6 呼吸及循环系统疾病死亡数据 |
| 2 研究方法 |
| 第四部分 数据研究结果 |
| 1 结果一: 描述性统计 |
| 2 结果二: 能见度对呼吸及循环系统疾病死亡风险的影响 |
| 3 结果三: 能见度对呼吸及循环系统疾病死亡风险影响的季节差异 |
| 4 结果四: 气温在能见度对呼吸及循环系统疾病死亡风险影响中的修饰作用 |
| 5 结果五: 不同大气稳定度下,气温与PM_(2.5)对呼吸及循环系统疾病死亡风险的综合影响 |
| 第五部分 讨论 |
| 1 能见度对呼吸及循环系统疾病死亡风险的影响 |
| 1.1 能见度对呼吸及循环系统疾病总人群死亡风险的影响 |
| 1.2 性别和年龄分层结果 |
| 1.3 轻微霾对呼吸及循环系统疾病死亡风险的影响 |
| 1.4 PM_(2.5)在能见度对死亡风险影响中的贡献 |
| 1.5 启示意义 |
| 2 能见度对呼吸及循环系统疾病死亡风险影响的季节差异 |
| 2.1 能见度对呼吸及循环系统疾病死亡风险的影响在冬季最为显着 |
| 2.2 颗粒物在能见度对死亡风险影响的季节差异中的贡献 |
| 2.3 启示意义 |
| 3 气温在能见度对呼吸及循环系统疾病死亡风险影响中的修饰作用 |
| 3.1 气温与能见度对死亡风险的协同影响 |
| 3.2 近年来北京市极端温度事件和静稳天气指数的变化情况 |
| 3.3 启示意义 |
| 4 不同大气稳定度下,气温与PM_(2.5)对呼吸及循环系统疾病死亡风险的综合影响 |
| 4.1 气温与PM_(2.5)对死亡影响的归因风险 |
| 4.2 气温与PM_(2.5)对死亡风险的综合影响在不同大气稳定度下的差异 |
| 4.3 《大气十条》实施前后变化情况对比 |
| 4.4 启示意义 |
| 5 本研究的创新之处和局限性 |
| 第六部分 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 个人简历 |
（8）基于关联规则的大气污染数据挖掘分析与预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 缺失值数据补全方法 |
| 1.2.2 空气污染关联特征分析 |
| 1.2.3 空气污染浓度预测方法 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 数据采集与预处理 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 数据预处理 |
| 2.3.1 异常值处理 |
| 2.3.2 缺失值处理 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 大气污染特征分析 |
| 3.1 大气污染物时间分布规律分析 |
| 3.1.1 大气污染物逐月变化规律分析 |
| 3.1.2 PM_(2.5)和O_3浓度分季节时间序列变化特征 |
| 3.2 大气污染物空间分布规律分析 |
| 3.3 大气污染物潜在源区分析 |
| 3.3.1 传输路径解析 |
| 3.3.2 潜在源区分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 大气污染因素关联特征解析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 大气污染物与气象因素相关性分析 |
| 4.3 不同气象下的大气复合污染的关联规则发现 |
| 4.3.1 春季对应的关联规则挖掘 |
| 4.3.2 夏季对应的关联规则挖掘 |
| 4.3.3 秋季对应的关联规则挖掘 |
| 4.3.4 冬季对应的关联规则挖掘 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 大气污染物浓度预测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模型建立 |
| 5.2.1 数据准备 |
| 5.2.2 特征选取 |
| 5.2.3 模型构建 |
| 5.2.4 误差指标选择 |
| 5.3 预测结果分析 |
| 5.3.1 预测精度分析 |
| 5.3.2 特征重要性分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
（9）关中平原城市群大气污染物浓度模拟及人口暴露研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 大气污染物浓度模拟研究现状 |
| 1.3.2 土地利用回归模型研究现状 |
| 1.3.3 人口PM_(2.5)暴露研究现状 |
| 1.4 研究目标、内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 论文章节安排 |
| 2 数据及研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据来源及处理 |
| 2.2.1 空气质量数据 |
| 2.2.2 气象数据 |
| 2.2.3 地形数据 |
| 2.2.4 土地利用数据 |
| 2.2.5 道路交通数据 |
| 2.2.6 植被指数数据 |
| 2.2.7 夜间灯光数据 |
| 2.2.8 人口密度数据 |
| 2.2.9 工业污染源数据 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 空气质量指数及首要污染物计算方法 |
| 2.3.2 相关性分析法 |
| 2.3.3 LUR模型建模方法 |
| 2.3.4 模型精度评价方法 |
| 3 空气质量现状及大气污染物时空变化特征分析 |
| 3.1 空气质量现状分析 |
| 3.1.1 空气质量指数时空分异特征 |
| 3.1.2 首要污染物时空分异特征 |
| 3.2 大气污染物浓度时空分异特征 |
| 3.2.1 大气污染物浓度日变化特征 |
| 3.2.2 大气污染物浓度月与季节变化特征 |
| 3.2.3 大气污染物周末效应及假日效应 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 大气污染物浓度空间分布模拟 |
| 4.1 大气污染物浓度与影响因子相关性分析 |
| 4.1.1 气象要素对大气污染物的影响 |
| 4.1.2 下垫面环境对大气污染物的影响 |
| 4.1.3 污染源对大气污染物的影响 |
| 4.1.4 人类活动对大气污染物的影响 |
| 4.2 LUR模型构建 |
| 4.2.1 最小二乘LUR模型的构建 |
| 4.2.2 地理加权LUR模型的构建 |
| 4.3 LUR模型精度检验及评价 |
| 4.3.1 最小二乘LUR模型精度检验 |
| 4.3.2 地理加权LUR模型精度检验 |
| 4.4 大气污染物浓度空间分布特征 |
| 4.4.1 PM_(2.5)浓度空间分布特征 |
| 4.4.2 其他大气污染物浓度空间分布特征 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 关中平原城市群人口PM_(2.5)暴露风险评估 |
| 5.1 人口PM_(2.5)暴露风险评估体系 |
| 5.1.1 PM_(2.5)浓度指标 |
| 5.1.2 人口暴露强度指标 |
| 5.1.3 人口加权浓度指标 |
| 5.2 人口PM_(2.5)暴露风险 |
| 5.2.1 基于PM_(2.5)浓度的人口PM_(2.5)暴露风险 |
| 5.2.2 基于人口暴露强度的人口PM_(2.5)暴露风险 |
| 5.2.3 基于人口加权浓度的人口PM_(2.5)暴露风险 |
| 5.3 人口PM_(2.5)暴露风险驱动因素分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 防治建议 |
| 6.3 展望与不足 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（10）2015-2019年湖北省空气质量时空分布特征及其影响因子分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内大气污染研究进展 |
| 1.2.1 PM污染研究 |
| 1.2.2 O_3污染研究 |
| 1.2.3 影响因子分析 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 章节结构 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 空气质量评价方法 |
| 2.3.2 相关性分析 |
| 2.3.3 后向轨迹聚类分析 |
| 2.3.4 潜在源区贡献(PSCF)法 |
| 2.3.5 浓度权重轨迹(CWT)分析法 |
| 第三章 湖北省空气质量分布特征 |
| 3.1 AQI时空分布特征 |
| 3.1.1 空间分布 |
| 3.1.2 季节变化 |
| 3.1.3 月变化 |
| 3.2 PM_(2.5)时空分布特征 |
| 3.2.1 空间分布 |
| 3.2.2 季节变化 |
| 3.2.3 月变化 |
| 3.3 PM_(10)时空分布特征 |
| 3.3.1 空间分布 |
| 3.3.2 季节变化 |
| 3.3.3 月变化 |
| 3.4 O_3时空分布特征 |
| 3.4.1 空间分布 |
| 3.4.2 季节变化 |
| 3.4.3 月变化 |
| 3.5 NO_2时空分布特征 |
| 3.5.1 空间分布 |
| 3.5.2 季节变化 |
| 3.5.3 月变化 |
| 3.6 SO_2时空分布特征 |
| 3.6.1 空间分布 |
| 3.6.2 季节变化 |
| 3.6.3 月变化 |
| 3.7 CO时空分布特征 |
| 3.7.1 空间分布 |
| 3.7.2 季节变化 |
| 3.7.3 月变化 |
| 3.8 空气质量等级和首要污染变化分析 |
| 3.8.1 空气质量等级变化分析 |
| 3.8.2 首要污染物变化分析 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 湖北省空气质量气象影响因子分析 |
| 4.1 气象因子对大气污染物的影响分析 |
| 4.1.1 降水的相关性分析 |
| 4.1.2 气温的相关性分析 |
| 4.1.3 相对湿度的相关性分析 |
| 4.1.4 日照时数的相关性分析 |
| 4.1.5 风向、风速的相关性分析 |
| 4.2 混合层厚度对大气污染物的作用 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 重点城市污染物传输特征及潜在源区研究 |
| 5.1 后向轨迹及聚类分析 |
| 5.1.1 年度轨迹聚类分析 |
| 5.1.2 季节轨迹聚类分析 |
| 5.2 潜在源区及浓度权重分析 |
| 5.2.1 PM_(2.5)潜在源和浓度权重分析 |
| 5.2.2 O_3潜在源和浓度权重分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 两次典型污染过程成因分析 |
| 6.1 2018 年冬季一次PM_(2.5)重污染过程 |
| 6.1.1 污染过程实况分析 |
| 6.1.2 污染过程气象要素分析 |
| 6.1.3 污染过程天气形势分析 |
| 6.1.4 污染过程轨迹分析 |
| 6.2 2019 年夏季一次O_3重污染过程 |
| 6.2.1 污染过程实况分析 |
| 6.2.2 污染过程气象要素分析 |
| 6.2.3 污染过程天气形势分析 |
| 6.2.4 污染过程轨迹分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
四、大气污染物成因浅析（论文参考文献）
- [1]保定市秋冬季大气污染物浓度特征及二次离子成因分析[D]. 吕文丽. 中国环境科学研究院, 2021(02)
- [2]近年来荆州市空气质量变化中PM2.5污染特征及区域传输作用研究[D]. 顾尧. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [3]夜间大气边界层结构变化对大气污染物累积和传输影响研究[D]. 胡俊. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [4]环境保护税法规制大气污染的效应研究[D]. 韩菲. 山西财经大学, 2021(09)
- [5]对流层“阻塞”结构对京津冀冬季持续性重污染天气的影响[D]. 蔡雯悦. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [6]新冠疫情管控措施对太原市环境空气质量的影响分析[D]. 张辰. 山西大学, 2021(12)
- [7]霾天气对北京市居民呼吸及循环系统疾病死亡风险的影响[D]. 韩玲. 北京中医药大学, 2021
- [8]基于关联规则的大气污染数据挖掘分析与预测[D]. 邓萌杰. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [9]关中平原城市群大气污染物浓度模拟及人口暴露研究[D]. 王睿哲. 西安科技大学, 2021(02)
- [10]2015-2019年湖北省空气质量时空分布特征及其影响因子分析[D]. 郭黎. 南京信息工程大学, 2021(01)
标签：大气污染物论文; 环保税论文; 大气污染防治行动计划论文; 辐射危害论文; 空气污染论文;