秋冬季节雾霾天气污染物浓度智能监测方法研究

乔友刚

摘要：为实现雾霾的有效治理和预警，进行秋冬季节雾霾天气污染物浓度智能监测方法研究。以某研究区为例，利用相关系数法监测布点，利用不同方法监测二氧化硫、一氧化氪、一氧化二氪、二氧化氮、PM2.5污染物质的浓度监测并以此为基础计算监测点综合污染浓度值、区域综合污染浓度值以及研究区整体污染浓度值。结果表明：各个监测点总体上呈现出排名越靠前，污染物浓度越高的趋势，且PM2.5浓度最高；研究区内冬季各种污染物的浓度要高于秋季，整体污染物浓度呈现先升高后降低的趋势，雾霾天气在深秋、初冬时期最为严重，此时污染物浓度最高。

关键词：秋冬季节；雾霾天气；污染物浓度；智能监测方法

中图分类号：X830.2 文献标志码：B

前言

伴随经济的发展，环境污染问题日趋严重。雾霾是大气污染中最为典型的一种，是多种污染源混合作用形成的特殊大气污染方式，导致该污染产生的源头有很多，如汽车尾气、工业排放、建筑扬尘、垃圾焚烧等等，原因的多种多样也使得雾霾难以治理。人类长期处在雾霾天气下，也极易引起呼吸系统疾病和心血管疾病。因此，对雾霾天气下污染物浓度的有效监测至关重要，不仅可以用于天气预报，提醒民众及时防范，还可以为雾霾治理提供可靠的数据支撑，相关研究有很多。如，祝荣等人在其研究中以中部地区四个省会城市为研究对象，获取了这些城市的监测数据，然后借助AQI数据识别出了污染特征，最后利用STIR-PAT模型分析了四个省会城市的空气污染影响因素。易唯等人在其研究中以天山北坡经济带为研究地区，针对PM2.5进行了研究，在获取的基础上，通过GWR模型反演得出污染浓度并对时空分布特征进行分析。结合前人研究经验，为了有效探究秋冬两季雾霾天气的污染特征，文章以某地区为例，进行了污染浓度智能监测研究，以期为天气污染物浓度智能化检测的实现提供参考和帮助。