秋冬季節霧霾天氣污染物濃度智能監測方法研究

喬友剛

摘要：為實現霧霾的有效治理和預警，進行秋冬季節霧霾天氣污染物濃度智能監測方法研究。以某研究區為例，利用相關系數法監測布點，利用不同方法監測二氧化硫、一氧化氪、一氧化二氪、二氧化氮、PM2.5污染物質的濃度監測并以此為基礎計算監測點綜合污染濃度值、區域綜合污染濃度值以及研究區整體污染濃度值。結果表明：各個監測點總體上呈現出排名越靠前，污染物濃度越高的趨勢，且PM2.5濃度最高；研究區內冬季各種污染物的濃度要高于秋季，整體污染物濃度呈現先升高后降低的趨勢，霧霾天氣在深秋、初冬時期最為嚴重，此時污染物濃度最高。

關鍵詞：秋冬季節；霧霾天氣；污染物濃度；智能監測方法

中圖分類號：X830.2 文獻標志碼：B

前言

伴隨經濟的發展，環境污染問題日趨嚴重。霧霾是大氣污染中最為典型的一種，是多種污染源混合作用形成的特殊大氣污染方式，導致該污染產生的源頭有很多，如汽車尾氣、工業排放、建筑揚塵、垃圾焚燒等等，原因的多種多樣也使得霧霾難以治理。人類長期處在霧霾天氣下，也極易引起呼吸系統疾病和心血管疾病。因此，對霧霾天氣下污染物濃度的有效監測至關重要，不僅可以用于天氣預報，提醒民眾及時防范，還可以為霧霾治理提供可靠的數據支撐，相關研究有很多。如，祝榮等人在其研究中以中部地區四個省會城市為研究對象，獲取了這些城市的監測數據，然后借助AQI數據識別出了污染特征，最后利用STIR-PAT模型分析了四個省會城市的空氣污染影響因素。易唯等人在其研究中以天山北坡經濟帶為研究地區，針對PM2.5進行了研究，在獲取的基礎上，通過GWR模型反演得出污染濃度并對時空分布特征進行分析。結合前人研究經驗，為了有效探究秋冬兩季霧霾天氣的污染特征，文章以某地區為例，進行了污染濃度智能監測研究，以期為天氣污染物濃度智能化檢測的實現提供參考和幫助。