气象因子对秸秆焚烧源PM10浓度的影响研究

【摘要】：每年收获季节农作物秸秆常大面积焚烧排放的可吸入颗粒物（PM10），造成局地严重的空气污染，干扰人们正常的生产生活。因此开展气象因子对秸秆焚烧源PM10浓度的影响、秸秆焚烧的遥感监测研究，可为解决秸秆焚烧及空气污染问题提供基础科学支撑。 本文以安徽省为研究区域，根据2012年安徽各县主要农作物产量数据与MODIS火点数据，分析安徽省秸秆焚烧的时间变化和空间分布，建立火点修正焚烧率模型，估算小麦秸秆焚烧率、PM10排放量。结合PM10浓度与风速、降水资料，利用SPSS软件分析两者的影响规律，建立基于气象要素的PM10浓度多元回归模型。主要结论如下： （1）通过草谷比法计算2012年安徽省水稻、小麦、玉米、油菜秸秆资源量分别为1521.7万吨、1665.2万吨、537.0万吨、207.6万吨，总计3931.5万吨，其中淮北地区江淮地区江南地区，阜阳、六安、亳州、滁州、宿州五市为秸秆资源大市。 （2）利用ArcGIS软件的空间裁剪、数据输出、融合、属性选择、缓冲区分析等工具对MODIS火点数据进行逐天逐县分离处理，结果共计4517个火点，时间上集中于5月上旬、6月上、中旬、7月下旬及10月上旬，以6月最为密集，空间上集中在淮北地区，火点密度达0.051个/km~2，小麦种植面积X_1、产量X_2与火点数Y的回归方程分别为Y=0.975X_1-0.418和Y=1.517X-2+1.642。 （3）根据B_m=B_t×N_i×(1.517W_m+1.642)~(-1)计算各县小麦秸秆的产量火点焚烧率，并按规定范围对其修正，通过B_c=(∑B_(mi)×W_(mi))(∑W_(mi))~(-1)计算火点修正焚烧率，代入排放因子法计算得到2012安徽省小麦秸秆焚烧PM10排放总量达到3.2万吨，县PM10排放量从南向北递增，其排放强度和农民人均排放量的高值区集中在淮北地区东部。 （4）利用SPSS软件分析2012年安徽省17个监测站点PM10浓度，其平均浓度介于0.052-0.098mg/m~3之间，合肥最高、池州最低，地区平均浓度江淮地区淮北地区江南地区；采用系统聚类法将17个站点分成5个小区，能够更好地对各站点PM10污染加以区分。选取1月、4月、7月上旬及9月中旬PM10浓度计算得出城市本底浓度介于0.053-0.100mg/m~3之间。合肥6月PM10浓度变幅与200km半径缓冲区内的火点数相关系数为0.457，在0.05水平上显著。 （5）全省大部分站点PM10浓度与风速、降水均呈负相关性，风速1m/s或日降水量1mm条件下，PM10浓度有小幅上升；风速3m/s或日降水量20mm，PM10浓度下降明显。降水后一日PM10浓度均值要低于降水当日，降水具有明显的清污作用。合肥市1mm降水的清污效率最高，达到-0.00148mg·m~(-3)·mm~(-1)，秸秆焚烧期内的降水清污能力要强于平时。 （6）以日PM10浓度为因变量，风速、降水及前一日PM10浓度为自变量，建立PM10浓度多元回归模型：Y=0.068-0.013X_1-0.001X_2+0.542X_3。运用独立样本检验发现，模型拟合的PM10浓度升降趋势具有较好的预测性，但峰值的拟合值要低于实测值，并存在一定的滞后性，有待进一步修正。 【关键词】：秸秆焚烧 MODIS火点 PM10浓度 风速 降水
【学位授予单位】：安徽农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：X712
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-7
• 目录7-10
• 1 文献综述10-15
• 1.1 可吸入颗粒物 PM10 的研究进展10-11
• 1.1.1 可吸入颗粒物 PM10 的基本特性10-11
• 1.1.2 可吸入颗粒物 PM10 的源解析11
• 1.2 秸秆焚烧排放 PM10 的研究进展11-13
• 1.2.1 秸秆焚烧对 PM10 浓度的影响11-12
• 1.2.2 秸秆焚烧 PM10 排放清单12-13
• 1.2.3 遥感技术对秸秆焚烧的研究13
• 1.3 气象因子对 PM10 浓度的影响研究13-15
• 2 引言15-17
• 2.1 研究背景15
• 2.2 研究意义15
• 2.3 研究内容15-16
• 2.4 技术路线16-17
• 3 研究区域及方法17-22
• 3.1 研究区域概况17
• 3.2 数据来源17-18
• 3.3 研究指标与方法18-22
• 3.3.1 草谷比18
• 3.3.2 秸秆焚烧率18-19
• 3.3.3 PM10 的排放因子19
• 3.3.4 MODIS 火点数据处理19-20
• 3.3.5 聚类分析20-21
• 3.3.6 相关分析21
• 3.3.7 多元线性回归分析21-22
• 4 秸秆焚烧规律及 PM10 的排放22-31
• 4.1 安徽主要农作物秸秆现状22-24
• 4.1.1 安徽省主要农作物潜在秸秆焚烧期22
• 4.1.2 2012 年安徽省主要农作物秸秆资源量及分布22-24
• 4.2 秸秆焚烧火点时空变化24-27
• 4.2.1 秸秆焚烧火点的时间变化24-25
• 4.2.2 重点秸秆焚烧月火点的空间分布25-26
• 4.2.3 秸秆焚烧火点与作物面积、产量的关系26-27
• 4.3 秸秆焚烧 PM10 的排放27-31
• 4.3.1 秸秆焚烧率的确定27-29
• 4.3.2 小麦秸秆焚烧 PM10 排放29-31
• 5 秸秆焚烧对 PM10 浓度的影响31-39
• 5.1 2012 年安徽省 PM10 污染概况31-33
• 5.2 城市 PM10 浓度聚类分析33-34
• 5.3 PM10 浓度时间变化34-35
• 5.4 城市的 PM10 本底浓度35
• 5.5 六月 PM10 浓度的变化35-37
• 5.6 火点分布与 PM10 浓度的相关分析37-39
• 6 气象因子对 PM10 浓度的影响39-48
• 6.1 风速对 PM10 浓度的影响39-43
• 6.1.1 风速概况39-40
• 6.1.2 风速与 PM10 浓度相关性分析40
• 6.1.3 不同风速级别对 PM10 浓度的影响40-41
• 6.1.4 六月风速对 PM10 浓度的影响41-43
• 6.2 降水对 PM10 浓度的影响43-46
• 6.2.1 降水概况43
• 6.2.2 降水与 PM10 浓度相关性分析43-44
• 6.2.3 不同降水级别对 PM10 浓度的影响44-45
• 6.2.4 六月降水对 PM10 浓度的影响45-46
• 6.3 PM10 浓度多元回归模型46-48
• 7 结论与展望48-51
• 7.1 本文的主要结论48-49
• 7.2 本文的技术特点及创新点49
• 7.3 问题与展望49-51
• 7.3.1 存在的问题49-50
• 7.3.2 秸秆焚烧问题的展望50-51
• 参考文献51-55
• 附录55-56
• 致谢56-57
• 个人简介57
• 在读期间发表的学术论文57

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