基于多参数特征比值构建大气颗粒物污染类型快速识别方法

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识别颗粒物污染类型是全面厘清污染成因和进行动态源解析的基础。本研究针对北方工业城市包头的大气污染特征及空气质量监测数据,确定沙尘型,扬尘型,二次生成与累积型和其他型四种污染类型,根据包头所处环境空气功能区,选择二级浓度限值对污染物浓度数据进行归一化处理,进而计算多种污染物特征比值和污染类型的判别阈值,从而快速判别出包头市四种颗粒物污染类型的对应时段。该方法能很好地区分扬尘型和沙尘型污染,对于沙尘型污染识别的准确率可达80%,识别出的扬尘型污染日的较高风速的气象条件有利于扬尘的形成;二次生成与累积型和其他型污染日与历史特征雷达图筛选的偏二次型和燃煤型污染日重合率达到89%。沙尘型污染日的颗粒物浓度对2019年包头市PM10超标的贡献率最高,累积型与二次生成型对PM2.5的贡献率最高,所以控制二次生成与累积型污染可以有效改善当地的细颗粒污染。该方法简化了颗粒物的重污染类型识别过程,可实现快速识别超标天的污染类型,为颗粒物污染成因的快速分析提供了科学方法。
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