环境科学与资源利用论文_基于空间密集传感器

文章摘要:为了对城市污染物进行详细区域来源解析，基于长沙市低成本传感器监测网络，收集了2019年10月PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂的高空间分辨率监测数据，对污染特征进行分析。同时，根据本地排放和背景浓度变化的不同相对频率，基于小波分析提取了污染物背景浓度并结合空间密集监测量化了城市环境中监测点的近场、远场及区域传输贡献。结果显示，2019年10月长沙市4项常规污染物中，PM_2.5浓度较高，SO₂浓度较低。小波分析提取各监测点背景浓度结果表明，部署在乡村的监测点PM_2.5、PM₁₀和NO₂背景浓度平均水平较低，而城市总体数据分布更分散，存在明显的本地排放源。估计近场、远场及区域传输对城市监测点总污染水平贡献发现，研究期间，区域传输对监测点污染贡献最大。其中，PM_2.5的区域贡献、远场贡献和近场贡献占比分别为43%、24%和17%;PM₁₀的区域贡献占比较高为59%，远场贡献和近场贡献分别占比14%和16%;NO₂的区域贡献、远场贡献和近场贡献占比分别为45%、24%和19%；而SO₂主要以区域贡献为主，占比达78%.

文章关键词:小波分析,传感器,污染物,本地排放,区域传输,长沙,

项目基金:国家重点研发计划（No.2018YFC0214003,2016YFA0602004）,

论文作者:廖婷婷¹ 孙扬² 韩琳¹ 孟祥来² 张琛² 

作者单位:2. 中国科学院大气物理研究所创新转化基地 

论文DOI: 10.13671/j.hjkxxb.2021.0068

论文分类号: X831

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文章来源：《环境科学与管理》 网址: http://www.hjkxygl.cn/qikandaodu/2021/0831/930.html