【摘 要】
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以淮北市冬季大气中六种污染物(O3、NO2、SO2、CO、PM10、PM2.5)为研究对象,采用HYSPLIT、相关分析、小波分析、单因子污染指数评价和聚类分析等方法综合分析了2015年11月03
【基金项目】
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安徽高校省级自然科学研究重点项目(No.KJ2018A0185);安徽省高校优秀青年人才支持项目(No.gxyq2018224);安徽职业技术学院校级质量工程项目(No.azy2016kj02)
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以淮北市冬季大气中六种污染物(O3、NO2、SO2、CO、PM10、PM2.5)为研究对象,采用HYSPLIT、相关分析、小波分析、单因子污染指数评价和聚类分析等方法综合分析了2015年11月03日至2016年01月20日淮北市3个监测站点（市环境监测站、烈山区政府、淮北职业技术学院）大气污染物浓度水平及变化规律,结果表明,①大气污染物总体呈现:PM2.5>PM10>NO2>CO。结合单因子污染指数分析,大气中颗粒污染物最为严重,O3污染最轻。观测期间,大气污染物PM2.5、PM10和NO2的超标率分别为44%、25%和16%。②相关性分析表明,NO2、SO2、CO、PM10、PM2.5之间存在显著正相关,而O3与NO2、CO、PM10、PM2.5存在显著性负相关。聚类分析发现,大气中各污染物间综合分为两类:其中,PM10、PM2.5、CO、NO2和SO2为一类;O3单独为一类。③小波时序分析表明,PM2.5、PM10、CO和NO2浓度变化趋势基本相同,总体呈现逐渐增大趋势,SO2呈现先增加再减少,而O3变化趋势不明显。小波系数实部图和小波方差图表明,变化周期主要以5d左右为主。
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