二、质量控制图.ppt

三、大样本量环境数据的分析 三、大样本量环境数据的分析 3、污染物浓度与环境要素状态变化的相关分析 环境现状监测数据常可反映污染物浓度与水文条件、气象条件等的关系。 三、大样本量环境数据的分析 环境污染物间的相关性分析 三、大样本量环境数据的分析 三、大样本量环境数据的分析 n = 25，显著性水平α = 0. 001，查得γ 临界=0. 5971 三、大样本量环境数据的分析 本文选取了2013 年1月至4月6日期间昆明市环境空气污染物浓度数据及同期的温度、湿度、风速等气象数据, 利用空气质量指数分析了昆明市大气PM2.5、NO2、SO2、PM10、O3 和CO 的污染状况, 探讨了各种污染物浓度的时空变化规律, 采用相关分析法分析了各污染物间的相关性及气象参数对污染物浓度变化的影响。结果表明, 昆明市环境空气质量优良率达90 % , 首要污染物为PM10, 其次为PM2.5; NO2与SO2 、PM10、O3 和CO均呈显著正相关; 气象参数对污染物的浓度变化有较大的影响。对比工作日与非工作日污染物浓度变化表明机动车排放是昆明市主城区大气污染物的主要来源。 三、大样本量环境数据的分析 森林产生大量活性VOCs可与NOx反应生成O3 商业区，原因复杂 三、大样本量环境数据的分析 三、大样本量环境数据的分析 三、大样本量环境数据的分析 结论：二月明显比一月和3月少 原因：过年，机动车减少，生产加工活动几乎没有 三、大样本量环境数据的分析 结论：三月明显比一月和二月多 原因：春天到，日照增强，促进O3生成 三、大样本量环境数据的分析 理论上 ，PM10 为空气功 力学直径小于 I0um 的颗粒物 ，PM25 为直径小于 2. 5um 的颗粒物 PMIU 的浓度应包 含 PM 2 s ．实测的结果表明. PMIU 和 PM2 s 的 Pearson 相关系数为 0. 816 ( p 0. 01 ） . 二者相关性极好 ．与理论推测一致. N02 和 S02 成较好的正相关‘r 二 0. 367 . p 0. 01。一般认为市区 S02 主要来源于燃煤排放 . N02 作为二次污染物 ．交通污染排放是主要来源．因此 N02 和 S02 较好的相关性可能是受远距离传输影响。安宁市位于距离昆明西南方 32 公里处 ．是 云南省最重要的冶金 、盐磷化工基地 ．拥有全国特大型工业企业和中国企业500 强之一的昆明钢铁控股有限公司 ．昆钢集钢铁冶金、煤焦化工、矿业开发、重型装备制造、水泥建材、房地产、 现代物流等为一体。是云南省重要的工业基地．昆明市空气质量可能受到安宁工业区的影响。 三、大样本量环境数据的分析 N02 与 PM10 、CO 、PM25 均成显著的正相关 ．在 p 0. 01 的条件下相关系 数分别 为 0.817、0.687、0.573 。由较好的相关性可以推测出二者有共同的来源及相似的传输过程 。 三、大样本量环境数据的分析 三、大样本量环境数据的分析 三、大样本量环境数据的分析 三、大样本量环境数据的分析 谢谢观赏 THANKS 表 3 展示了五种气象参数与四种大气污染物间的相关性 ，，， 温度对颗粒物 PMIU 和 PM 2 s 污染的 影响较小 ．与N02 成显著负相关 ．与03 成显著正相关，.，， ]. Lelieveld 认为 ．对流层大气 3 可以由 植物排放的挥发性有机污染物与 NOx 在强烈光照下发生光化学反应生成 ，，， 而本文结果表明 ．温 度的升高促进 N02 的消耗 ．有利于矶 的生成 ．间接证明了］. Lelieveld 的观点，，， 相对温度对这四 种污染物的作用极为明显 ．与N02 、PM10 、PM 2 s 成极好的正相关性 ．与 03 成显著的负相关 ，，， 通 过计算 1、2 、3 月 份的相对温度月均值可得 ．相对温度 1 月 （ 60% ) 3 月 （ 45% ) 2 月 ( 40% ） . 由此可知．随着相对温度的上升. N02 、PMIU 、PM 2 s 也表现出上升趋势 ．有利于矶 的 降低，，， 可能的原因是 ．相对温度的增加不利于挥发性有机污染物在大气中的旅度 ．因此光化学反 应减弱 ．不利于 矶 的生成 ；相对温度较高时 ．水汽在颗粒物表面凝结成雾滴 ．使其不易扩散而 长时间停留在大气中 ．因此颗粒物的浓度也升高 ，，， 大气压强表现出与相对温度相同的规律 ．即与 N02 、PM10 、PM 2 s 成正相关 ．与03 成显著负相关，，， 这四种污染物对能见度均有显著的影响 ．污 染物浓度越高 ．能见度越低，，， 风速对 N02 、PM10 、PM 2 s 有明显的负相关 ．但与 03 的关系不明 显 ＇