上海市大气污染物时空分布及其相关性因子分析

作者：侯素霞^*; 张鉴达; 李静

来源：生态环境学报, 2021, 30(06): 1220-1228.

DOI：10.16258/j.cnki.1674-5906.2021.06.013

• 上海市
• 大气污染物
• 分布特征
• BP神经网络
• 多元线性回归
• 特征分析

利用2016—2020年上海市PM10、PM2.5、SO2、NO2、O3的质量浓度和温度、相对湿度、平均风速、水平能见度气象条件,分析了上海市PM10、PM2.5、SO2、NO2、O3污染物的时间变化趋势。同时,利用多元线性回归模型及BP神经网络建立污染物与气象因素之间的相关关系,对其质量浓度进行预测,分析对比不同模型的预测结果。研究表明:2016—2020年上海市大气污染物质量浓度随时间变化整体呈现下降趋势;污染物质量浓度季节性差异显著,PM2.5及PM10质量浓度呈现"冬高夏低",而O3质量浓度呈现"冬低夏高";可吸入颗粒物质量浓度(PM2.5、PM10)与SO2、NO2质量浓度,O3质量浓度与NO2的质量浓度之间存在显著相关性;多元线性回归分析表明相对湿度、平均风速及水平能见度3个气象因素对上海市PM2.5、PM10质量浓度产生显著影响;温度、相对湿度、平均风速及水平能见度4个气象因素对上海市O3质量浓度产生显著影响;多元线性回归分析表明上海市PM10质量浓度与温度之间显著性水平为0.303,意味着温度对上海市大气PM10质量浓度并没有产生显著影响;PM10质量浓度随相对湿度的增加、平均气压及水平能见度的增大而减小;O3质量浓度则与温度和平均风速呈正相关,与相对湿度和水平能见度呈负相关。相比多元线性回归,BP神经网络在预测上海市气象污染物质量浓度表现出强大的泛化能力,PM2.5、PM10、NO2与O3的真实值与预测值相关系数(r2)分别为98.6%,97.4%,97.6%和98.3%。

• 单位
  邢台职业技术学院; 河北交通职业技术学院; 河北师范大学