基于多源异构数据的沧州市大气环境管理APP平台的构建与应用

作者：成国庆; 伯鑫^*; 李时蓓^*; 高爽; 屈加豹; 马岩; 李厚宇; 路瑞娟; 雷团团

来源：环境科学研究, 2019, 32(10): 1747-1754.

DOI：10.13198/j.issn.1001-6929.2019.08.24

• 大气污染
• 管理平台
• APP
• 沧州市

大气环境管理平台是目前我国城市大气环境管理的重要手段.利用气象、空气质量、污染源等多源异构数据资料,以模型集成分析的方法,针对沧州市的消峰和污染减排问题,开发了大气环境管理平台(APP),并对沧州市大气污染过程进行综合分析和验证.以沧州市2019年1月27—30日两次大气污染过程为例进行分析,结果表明:①污染过程1(2019年1月27日14:00—1月28日02:00)中ρ(PM2. 5)ρ(PM10)平均值为0. 59,ρ(SO2)、ρ(NO2)和ρ(CO)平均值分别为37. 0μgm3、66. 7μgm3和1. 5mgm3;污染过程2(1月29日10:00—1月30日09:00)中ρ(PM2. 5)ρ(PM10)平均值为0. 61,ρ(SO2)、ρ(NO2)和ρ(CO)平均值分别为38. 5μgm3、67. 7μgm3和1. 8 mgm3,说明加强对前体物的控制是削弱重污染时段ρ(PM2. 5)的重要途径.②污染过程1的相对湿度在重度污染时段增长显著,污染过程2中相对湿度有10 h在70%以上;同时,在此期间风速较小,近地面逆温层较厚,从而加速了颗粒物吸湿增长和二次转化,说明高湿、低风速等气象条件是形成重污染天气的主要原因之一.③源解析结果表明,外来源的平均贡献率为44. 73%,本地源的平均贡献率为55. 27%,本地工业源、民用源、交通源和电力源贡献率分别为42. 20%、11. 97%、1. 00%和0. 10%,说明重污染期间沧州市受到周边区域传输具有一定的可能性,本地源的贡献主要来自工业源和民用源.

• 单位
  山东师范大学; 沧州市环境保护科学研究院; 环境科学与工程学院; 南京大学; 河北科技大学; 北京科技大学