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高密市环境空气污染物浓度变化特征

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基于2014—2018年高密市大气监测数据,分析了SO2、NO2、PM10、PM2.5浓度的变化特征及成因,对四项污染物及降雨量进行了相关性分析,利用GM(1,1)模型对高密市未来空气质量进行了预测.结果表明,2014—2018年高密市环境空气中SO2、NO2、PM10、PM2.5年际变化呈现出逐年下降趋势;污染物月均值变化均为冬春季浓度高,夏秋季浓度低;通过相关性分析发现,环保政策对高密市空气质量总体改善起到了决定性作用,自然地理因素对高密市大气污染物月均值的变化影响明显.
The Temporal Variation Characteristics of Air Pollutants in Gaomi

王娟、赵春红、孙泽锋、郭立新

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高密市环境监测站,山东 潍坊 261500

环境空气污染物 变化特征 GM(1,1) 相关性分析 复合型污染 高密市

2019

中国环境管理干部学院学报
中国环境管理干部学院

中国环境管理干部学院学报

影响因子：0.445
ISSN：1008-813X
年,卷(期)：2019.29(2)
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