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摘要
为了探究新冠疫情防控措施对乌鲁木齐市NO2污染的影响，更有效的推动大气污染治理，基于OMI(Ozone Monitoring Instrument)卫星遥感高光谱技术与地面监测资料相互结合，估算了NO2干沉降通量，并利用聚类分析与PSCF(潜在源贡献因子)潜在源方法，对2019年—2021年疫情防控期间乌鲁木齐市NO2扩散轨迹与潜在源进行研究。利用夜间灯光数据，百度地图热力图工具，高德地图POI(Point of Interface)功能区情况，进一步分析讨论了乌鲁木齐市NO2污染来源。研究表明：(1)乌鲁木齐市NO2浓度整体表现为：新市区>沙依巴克区>天山区>水磨沟区>米东区，2020年(疫情爆发期)与2019年(疫情爆发前期)同期对比发现，各城区NO2浓度下降明显，其中沙依巴克区减少幅度最大，为47.63%, 2021年(后疫情时代)与2020年(疫情爆发期)同期对比发现，各城区NO2浓度逐渐回升，其中沙依巴克区增长幅度最大，为60.09%。城市热力情况表现为：天山区>沙依巴克区>水磨沟区>新市区>米东区。城市热力情况与NO2浓度变化情况大致相同，米东区城市人口集聚度最低，故城市热力值与NO2浓度均最低。(2)长支流为远距离西北方向输送，距离最远来自于哈萨克斯坦，气流占比最大，达80.32%。短支流主要来自于乌鲁木齐市周边，气流占比为19.69%, NO2为短寿命气体，故气流短距离输送对乌鲁木齐NO2影响较大。各类气流所经过的潜在源区的概率等在空间分布较为一致。PSCF分析法模拟的潜在源贡献具有较大的可信度。(3)将大气系统作为一个灰色系统进行分析，按灰色关联度大小划分为：标准煤消耗量>第二产业>工业总产值>工业用电量>人口密度>汽车拥有量>第三产业>第一产业。在静稳天气条件下基于OMI卫星遥感资料估算乌鲁木齐市各区干沉降通量结果，该方法可以弥补地面监测的不足，为干沉降通量的估算提供证据。
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