哈密市近10 a空气质量分析及预报模型研究
Study on Air Quality Analysis and Forecast Model of Hami City in Recent 10 Years
摘要: 利用2010~2019年哈密市气象及空气质量监测数据,分析了哈密市空气质量状况及其与降水、能见度、平均气温、风速、日照时数等气象因子的相关关系,采用多元逐步回归法建立四季空气质量指数预报模型并进行检验。结果表明:哈密市空气质量以优良为主,达标率为88.4%;2011年空气质量最好,污染日数最少,2014年轻度及以上污染日数最多,为空气质量最差年。近10 a春季空气质量最差,夏季最好。在不同季节,AQI指数与降水、能见度、气温均呈负相关关系,与风速、日照时数、气压呈正相关。建立了春、夏、秋、冬四季空气质量预报模型且均通过显著性检验;经检验,夏季模型预报效果最好,秋、冬季次之,春季较低,预报准确率都超过70%,可应用于哈密市空气质量预报业务。
Abstract: Using the meteorological and environmental data of Hami City from 2010 to 2019, the air quality status of Hami City and its correlation with meteorological factors such as precipitation, visibility, temperature, wind speed, and sunshine hours are analyzed. Using multiple stepwise regression method to establish and test the four season air quality prediction model. The results show that the air quality of Hami City was excellent, and the standard rate is 88.4%. Pollution days are the least in 2011, and the air quality was best. In 2014, the number of days of mild pollution and above was the most, and the air quality was worst. The air quality is the worst in Spring and the best in Summer in past 10 years. In different seasons, AQI index is negatively correlated with precipitation, visibility, and temperature, and positively correlated with wind speed, sunshine hours, and air pressure. The air quality forecast models in Spring, Summer, Autumn and Winter were established and passed the significance test. The results show that the Summer forecast model has the best forecast effect, followed by Autumn and Winter, and the Spring model has the lowest, forecast accuracy of more than 70%, which can be applied to the air quality forecast business in Hami City.
文章引用:冯瑶, 美合日阿依•牙里坤, 张科, 阿尼尔•卡拉帕. 哈密市近10 a空气质量分析及预报模型研究[J]. 环境保护前沿, 2022, 12(4): 809-814. https://doi.org/10.12677/AEP.2022.124101

参考文献

[1] 李红, 曾凡刚, 邵龙义, 等. 可吸入颗粒物对人体健康危害的研究进展[J]. 环境与健康杂志, 2002, 19(1): 85-87.
[2] 祁栋林, 张加昆, 李晓东, 等. 2001-2011年西宁市空气质量特征及其与气象条件的关系[J]. 气象与环境学报, 2014, 30(2): 51-59.
[3] 姜新华, 刘霞, 薛河儒, 等. 基于逐步回归的空气质量影响因素分析[J]. 内蒙古农业大学学报, 2015, 36(2): 123-126.
[4] 张建忠, 孙瑾, 王冠岚, 等. 北京地区空气质量指数时空分布特征及其与气象条件的关系[J]. 气象与环境科学, 2014, 37(1): 33-38.
[5] 张建忠, 孙瑾, 安林昌, 等. 2013年1-2月北京地区空气质量指数与气象条件分析[J]. 天气预报技术总结专刊, 2013, 5(5): 51-57.
[6] 岳岩裕, 王晓玲, 张蒙晰, 等. 武汉市空气质量状况与气象条件的关系[J]. 暴雨灾害, 2016, 35(3): 271-278.
[7] 王静, 邱粲, 刘焕彬, 等. 山东重点城市空气质量及其与气象要素的关系[J]. 生态环境学报, 2013, 22(4): 644-649.
[8] 郭勇涛, 佘峰, 王式功, 等. 兰州市空气质量状况及常规气象条件的关系[J]. 干旱区资源与环境, 2011, 25(11): 100-105.
[9] 胡琳, 曹红利, 张文静, 等. 西安市环境空气质量变化特征及其与气象条件的关系[J]. 气象与环境学报, 2013, 29(6): 150-153.
[10] 王亚良, 张家泉,占长林, 等. 黄石市郊区冬季大气颗粒物污染与气象因子关系分析[J]. 湖北理工学院学报, 2016, 32(1): 12-17.
[11] 王芳, 吴焕波, 陈强. 气象因素对兰州市PM10质量浓度的影响[J]. 生态环境学报, 2016, 25(1): 99-102.
[12] 赵妙文, 曲晓黎, 郭蕊. 近10a河北省空气质量分布特征及预报模型[J]. 山东气象, 2013, 33(3): 21-24.
[13] 胡江波, 李小芳, 彭诗军, 等. 汉中市空气质量预报模型及验证[J]. 陕西气象, 2018(2): 33-36.
[14] 林建兴, 邱明宇, 蔡亲波, 等. 海口市空气污染特征分析及预报检验[J]. 气象研究与应用, 2007, 28(2): 49-53.
[15] 慕彩芸, 屠月青, 冯瑶. 气象因子对哈密市大气可吸入颗粒物浓度的影响分析[J]. 气象与环境科学. 2011, 34(增刊): 75-79.
[16] 屠月青, 慕彩芸. 哈密市空气污染物浓度分布特征及其与气象因子的关系[J]. 沙漠与绿洲气象, 2010, 4(6): 42-46.
[17] 中国科学研究院, 中国环境监测总站. GB3095-2012. 环境空气质量标准[S]. 北京: 中国环境科学出版社, 2012.