【摘 要】
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空气污染状况受气象要素和污染源排放的共同影响,为了评估大气污染控制措施的效果,需将由污染源排放的浓度数据分离出来.本文利用KZ滤波方法将天津市6个监测站点2015~2017年
【机 构】
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天津师范大学地理与环境科学学院,天津市津南区气象局
【基金项目】
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国家重点研发计划青年项目(2016YFC0201700);天津市科技计划项目(16YFXTSF00330);天津市应用基础与前沿技术研究计划青年基金资助项目(16JCQNJC08600)
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空气污染状况受气象要素和污染源排放的共同影响,为了评估大气污染控制措施的效果,需将由污染源排放的浓度数据分离出来.本文利用KZ滤波方法将天津市6个监测站点2015~2017年逐日的O3、PM2.5和PM10浓度资料和6个同期气象数据分解为长期分量、短期分量和季节分量,计算各分量对原始时间序列方差的贡献.采用逐步回归法建立O3及颗粒物3种分量与相应尺度气象要素的线性模型.结果表明,上述3种污染物浓度数据经分解后,季节分量对总方差贡献最大,其次为短期分量;气温和相对湿度是影响O3季节和短期分量的主要气象因素,
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