一、丹东市颗粒物污染分析（论文文献综述）
范佳文,谭丽静,王文武,樊希彬,单璐璐,马云龙[1]（2020）在《丹东市大气颗粒物质量浓度变化特征及其与气象要素的关系》文中提出利用2008—2017年大气颗粒物质量浓度资料和逐日地面气象观测资料,统计分析了丹东市大气颗粒物质量浓度时间变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:2008—2017年丹东市大气颗粒物质量浓度年际变化具有一定的波动性,其中2015—2017年大气颗粒物污染状况持续改善明显;质量浓度月和季节变化特征明显,1月和12月最高、7月最低,冬季最高、夏季最低,非汛期显着高于汛期,供暖期显着高于非供暖期;非汛期大气颗粒物质量浓度超标日相较达标日,气温和能见度偏低,降水偏少,风速偏小;非汛期PM2.5、PM1质量浓度与相对湿度呈显着正相关,与风速呈显着负相关,汛期PM2.5、PM1质量浓度与风速呈显着负相关;PM2.5、PM1质量浓度春、秋、冬季与风速的负相关性最显着,冬季与相对湿度的正相关性也十分显着。
于新明[2]（2020）在《丹东市大气污染源排放清单编制方法初探》文中指出介绍了大气污染源排放清单的编制过程,通过自下而上的方法,详细调查丹东市的工业源、移动源、民用源等各类排放源的本地排放水平,以此为基础,建立丹东市全面大气污染源排放清单,获取较为准确的大气污染物排放的空间分布与时间分布特征,可起到部分污染物浓度观测数据产生的反馈作用,为丹东市大气污染控制和空气质量改善提供良好的科学依据与排放数据基础。
孟祥慧,管兆军,崔荣敏[3]（2019）在《丹东市大气污染物与人群呼吸系统疾病、循环系统疾病死亡的相关性研究》文中提出目的探讨丹东市大气污染物与人群呼吸系统疾病、循环系统疾病死亡的相关性。方法收集2016年1月1日～12月31日丹东市环境监测数据及死亡数据,采用描述性分析、Pearson相关分析及Spearman相关分析探索大气污染物对人群呼吸系统疾病、循环系统疾病死亡的影响,大气污染物对人群死亡影响的暴露-反应关系采用时间序列分析的广义相加模型。结果夏季死亡人数略少于冬季,但相差不大。总死亡人数、呼吸系统疾病的平均死亡人数在超标日和达标日比较,差异无统计学意义（P>0.05）。循环系统疾病的平均死亡人数在超标日和达标日比较,差异有统计学意义（P<0.05）。循环系统疾病的死亡与大气污染物(PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO)之间存在关联（r=0.123 67、0.118 41、0.214 09、0.151 45、0.183 88,P<0.05）,大气污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2浓度每增加10μg/m3,CO浓度每增加10 mg/m3,分别导致丹东市循环系统疾病死亡增加0.64%（95%CI:-0.951～2.233）、0.296%（95%CI:-0.539～1.131）、2.447%（95%CI:0.386～4.513）、1.824%（95%CI:-2.033～5.695）、0.109%（95%CI:0.004～0.224）。结论丹东市大气污染水平相对较低,大气污染物浓度对人群循环系统疾病死亡存在一定影响。
许悦[4]（2019）在《哈尔滨市臭氧污染特征及减排策略研究》文中研究说明目前在春夏季臭氧逐渐替代PM2.5成为影响我国经济发达地区（珠三角、长三角、京津冀）空气质量的首要污染物,臭氧污染问题广泛引起学者及政府的重视。鉴于现在的夏季空气状况可能是未来空气质量状况大为改善时的一个缩影,臭氧极可能取代颗粒物成为未来的首要空气污染物,因此需进一步加强臭氧污染规律、特性及转化的探讨工作。2018年7月3号生态环境部发布《环境空气臭氧污染来源解析技术指南（试行）（征求意见稿）》意见（以下简称《指南》）发布。面对臭氧污染现象加重的情况,哈尔滨作为黑龙江省省会城市,亟需通过臭氧大数据分析臭氧污染规律和污染来源,为政府臭氧污染防治提供科学指导。本文通过分析哈尔滨市20152018年的11个国控站点的臭氧监测数据的时空分布特征显示:哈尔滨市臭氧浓度高值集中在47月份,季节特征显示春夏季臭氧浓度高于秋冬季,具有反“周末效应”现象,臭氧时刻变化特征呈现“单峰型”,臭氧浓度的最大值在13:0016:00,空间分布特征呈现城区臭氧浓度低于郊区的特点,与其他城市空间分布结果类似。通过与国内74城市和黑龙江省13个城市进行臭氧污染水平的对比,了解哈尔滨市臭氧污染的背景及现状。选用2017年哈尔滨市严重臭氧污染期为研究时段,探讨了前体物、气象因素、颗粒物等与臭氧浓度之间演变的关系。可得严重臭氧污染期臭氧与二氧化氮和一氧化碳均呈现负相关关系,由于缺乏VOCs的监测数据,不能定量展示臭氧与VOCs之间的关系;臭氧浓度与温度和辐射强度呈现正相关关系,相对湿度在30%40%范围内和风速在4.5m/s7.5m/s之间时,臭氧浓度较高;PM2.5与臭氧在夏季、冬季的相关系数分别为0.588和-0.552,在大气污染中,颗粒物与臭氧的相互作用机制比较复杂。选用2017和2018年哈尔滨市严重臭氧污染期为研究时段,利用HYSPLIT/MeteoInfo分析了臭氧的48h后向轨迹、潜在源及浓度权重分析。结果表明西南方向低空气团对哈尔滨市臭氧浓度影响较大,哈尔滨市处于大庆市下风向时臭氧浓度较高,2017和2018年哈尔滨市严重臭氧污染期后向轨迹气团聚类的最高平均质量浓度分别为163.14μg/m3和131.51μg/m3,WCWT与WPSF的高值区主要集中在沈阳市、吉林市、四平市、长春等地区。哈尔滨市臭氧污染与周边城市传输有密切关系,应与周围城市做好臭氧前体物联防联控工作,制定有效的臭氧防治措施。
李琳[5]（2018）在《辽宁地区不同等级霾天气时空分布特征及成因分析》文中研究指明霾天气是近年来备受关注的一种天气现象,辽宁省作为重要的老工业基地,最近几年霾天气现象时有发生,污染程度日益加重,大气能见度越来越差,严重影响了工农业生产、交通运输以及人民的日常生活和身体健康状况。加强对霾天气的发生发展规律、霾天气时空变化特征和霾天气的形成发展机制具有十分重要的理论和实践意义。本文利用2014-2016年辽宁省14个城市的逐时气象观测资料和逐时污染物浓度资料,对霾日进行等级划分,再对不同等级霾天气进行时空特征分析。采用相关性分析和回归分析方法,研究2016年沈阳市各气象因子和污染因子对能见度的影响。采用后向轨迹模型聚类分析方法,分析2014年和2015年辽宁地区不同后向轨迹与霾天气发生率之间的关系。选取辽宁省一次重霾天气过程,基于卫星遥感监测数据、气象数据、环境监测数据和探空资料分析此次霾天气过程中各气象要素变化,利用后向轨迹模型分析污染气体的输送方向和路径,得出此次霾天气发展和维持的原因。主要结论如下:（1）从时间变化看,辽宁省月均霾日数1月最多,6月最少;秋冬季最多,占全年霾日数的70%以上,夏春季较少;在2014年到2016年期间,霾日数呈逐年递减的趋势。其中,轻度、中度霾日数均呈逐年递减变化,轻度霾日数最多;而重度和严重霾日数变化不显着,霾日数也偏少。由空间分布看出,霾日数在月、季和年的分布上均为中部多,东、西部少的态势。在空间上存在一个高值区（沈阳）和两个副高值区（锦州和鞍山）。（2）相对湿度和颗粒污染物与能见度之间存在着明显的日变化规律和月变化规律。与6项污染物的相关性分析得出,相关性最高的为PM2.5,达到-0.71,PM10的相关系数略低于PM2.5;与气象因子的相关性分析得出,相关性最高的为相对湿度,达到-0.57。能见度与PM2.5的相关性在不同季节条件下均高于PM10,其中冬季能见度与颗粒物的相关性最大。（3）不同方向后向轨迹所对应霾天气的发生概率和等级明显不同。辽宁地区在四个季节中的霾天气发生时段均以本地排放和区域间城市输送为主,区域输送包括来自京津冀、山东地区的污染物在西南气流作用下输送到辽宁地区以及来自黑龙江、吉林地区的污染物在秋冬季偏北气流作用下输送到辽宁地区。（4）对辽宁省一次霾天气过程成因分析得出,黑龙江、吉林地区大范围秸秆焚烧产生的颗粒物(PM2.5、PM10)和气体污染物（CO、NO2）是此次霾天气主要污染来源,后向轨迹分析表明污染物受偏北风的影响吹向辽宁地区。辽宁地区大气层结稳定、风速小、相对湿度大、近地面存在深厚逆温层,使污染物垂直和水平扩散受到抑制并在辽宁地区不断积聚。污染物在大范围弱降水过程影响下吸湿增长,加重了空气污染程度。
刘源[6]（2017）在《辽宁省PM2.5时空分布规律及其与气象要素关系的研究》文中研究说明为更加准确地做好PM2.5超标所引起的雾霾现象的预报和预警工作,本文利用2014～2016年全省PM2.5质量浓度监测数据及同期沈阳市地面气象观测站的观测数据,分析辽宁省PM2.5质量浓度的时空分布规律,并选取沈阳市作为代表,使用相关关系分析和回归分析的方法,研究气象要素对PM2.5质量浓度的影响以及PM2.5质量浓度和相对湿度对能见度的影响。主要结论如下:按照辽宁省PM2.5质量浓度从高到低的顺序,可将全省分为A区、B区和C区三个区域,沈阳市（A区）最高,朝阳市（B区）最低;其季节分布规律为冬季较高,夏季较低,春季和秋季居中;日变化规律基本符合双峰型分布,在上午迎来第一个高峰,夜间到达第二个峰值,这两个峰值及其出现的时间会随季节变化。从较大尺度来看,风向是决定大尺度空气流动的主因之一,因此对沈阳冬季PM2.5质量浓度影响较大;其它气象要素中,相对湿度的影响较大,风速影响较小。但是沈阳市冬季PM2.5质量浓度受风速影响较小的主因是风速太低。用温度、相对湿度、气压及风速四个要素建立表示气象因子影响PM2.5质量浓度的回归方程,再以辽宁冬季一次重度PM2.5污染过程来验证,可知依靠这种简单的分析方式预测PM2.5质量浓度时误差较大,但总体关系（正相关或负相关）是可靠的,这说明PM2.5质量浓度的变化过程实际上十分复杂,单单考虑常规地面气象观测要素是不可行的——虽然这些要素在建模中不可或缺。相对湿度和PM2.5质量浓度都对能见度呈显着负相关,相比于PM2.5对大气能见度的影响,相对湿度和大气能见度的相关性较高;当相对湿度在大于80%的区间内,相对湿度是影响大气能见度的主要因素;在相对湿度小于80%的区间内,细粒子的质量浓度与大气能见度之间的相关性高于相对湿度大于80%区间内的相关性,而且二者呈高度的幂指数对应关系。尤其是在相对湿度在70%～800%的区段内,二者的相关性明显比其他相对湿度区段强;最后当细粒子的质量浓度在小于60μg/m3的区间内,大气水平能见度随着细粒子质量浓度的降低而迅速增加,但当PM2.5质量浓度在大于60μg/m3的区间内,细粒子的质量浓度对大气能见度改变并不显着。
李瑞敏[7]（2015）在《东北地区农业源PM10排放清单研究》文中研究说明本文通过将东北地区农业PM10排放源划分为风蚀、施肥、收获、谷物处理、整地、秸秆燃烧和农业机械尾气7种源类,采用排放系数法,进行了排放清单编制研究。通过收集不同排放源2010年县级活动水平数据和1978-2010年省级活动水平数据,计算编制了东北地区农业源PM10排放清单。主要研究结论如下:（1）通过分析1978年至2010年省级活动水平数据,明确了过去30年东北地区农业生产过程中主要PM10排放源的变化趋势。从1978年至2010年,因秸秆露天焚烧导致的PM10排放量从7.7万吨增加到28.8万吨;农田土壤风蚀产生的PM10排放量从0.3万吨增加到0.4万吨,其年排放量主要与农作物的种植面积相关;谷物处理PM10的排放量从1.6万吨增加到4.7万吨;化肥施用PM10的排放量从0.3万吨增加到1.9万吨;整地PM10的排放量从8.7万吨增加到17.3万吨;收获过程PM10的年排放量保持在3万吨左右,没有明显变化;1993至2010年,农机排放PM10的排放量从0.3万吨增加到1.3万吨。秸秆露天燃烧、农田土壤风蚀、谷物处理、化肥施用、农机排放和整地排放源的PM10排放量均呈现逐年增加的趋势,收获过程排放量无明显变化。（2）以东北县（市、区）级活动水平数据为基础建立了2010年东北地区较高分辨率的农业源PM10排放清单。2010年东北地区农业源PM10的排放总量为64.5万吨,其中黑龙江省、吉林省、辽宁省和内蒙古四盟市的PM10排放总量分别为32.69万吨、14.17万吨、9.65万吨和8.02万吨。在各类排放源中,秸秆露天焚烧是最大的农业PM10排放源,约占总排放量的54.5%;整地占总排放量的26.0%;化肥施用、农机排放、收获和谷物处理的贡献率较小,占PM10总排放量的比例分别为2.7%、2.0%、6.0%和8.2%;风蚀对PM10排放贡献最少,约占总排放量的0.6%。（3）通过分析2010年东北农业源PM10排放清单,探讨了PM10排放的时空分布特征。东北地区秸秆露天燃烧PM10排放呈双峰型分布,主要峰值出现在每年的9、10月份,与收获季节吻合,5月份也有一个较小的峰值,有少量上年度未焚烧的秸秆进行田间露天焚烧。化肥施用PM10排放的峰值出现在每年的4到7月份。谷物处理和收获过程主要发生在8-10月份,其中9、10月份的收获季节排放量最大,农机排放和整地活动主要发生在每年的4、5月份和9、10月份。风蚀活动全年都有发生。农业源PM10排放量和排放强度较大的地区位于黑龙江省东北部（三江平原）、黑龙江省西南部和吉林省中西部（松嫩平原）以及辽宁省中南部（辽河平原）地区。（4）采用误差传递公式对所建立的2010年排放清单进行了定量化不确定性分析。结果表明:农机PM10排放量的不确定性较大,为283.0%;风蚀PM10排放量的不确定性较小,为85.6%;总排放量的不确定性为184.3%。因此,本研究所建立的排放清单仍然具有较大的不确定性,但各个排放源的不确定性均在最大误差范围内（±5%500%）。准确、系统的当地排放活动水平数据尤其是本地化排放因子的匮乏是不确定性的主要来源。
司阳,刘萍[8]（2014）在《丹东市区环境空气质量综合评述》文中指出通过对环境空气各项污染因子时间及空间变化趋势的分析,结合环境管理相关政策综合评述近年来丹东市区环境空气质量,分析变化原因,提出防止空气污染建议。
梁松筠[9]（2014）在《关于在丹东市新城区建设环境空气自动监测点位的阐述》文中认为根据丹东市环境空气自动监测点位现状,结合环境空气质量监测规范及创建环境保护模范城的要求。考虑在新城区建设环境空气自动监测点位。这样可以保证丹东市各行政区环境空气监测点位分布的均匀性,反映新城区主要功能区和主要空气污染源的污染状况及变化趋势。
张海波[10]（2014）在《特殊气象条件对丹东市区环境空气质量的影响分析》文中指出通过对20102012年丹东市区环境空气质量监测数据及气象资料的分析,归纳空气质量特征及空气污染指数超标与特殊气象条件的关系。着重分析在雾和沙尘等特殊气象条件影响下,空气中颗粒物和气态污染物的污染特征。
二、丹东市颗粒物污染分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、丹东市颗粒物污染分析（论文提纲范文）
（1）丹东市大气颗粒物质量浓度变化特征及其与气象要素的关系（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 2 大气颗粒物质量浓度时间变化特征 |
| 2.1 年际变化 |
| 2.2 月、季变化 |
| 3 非汛期大气颗粒物质量浓度超标与达标时期的气象条件对比 |
| 4 大气颗粒物质量浓度与气象要素的相关性分析 |
| 5 结论 |
（2）丹东市大气污染源排放清单编制方法初探（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 排放清单 |
| 2.1 建立方法 |
| 2.2 分类 |
| 2.3 丹东市大气排放清单编制方法的建立 |
| 3 获取方法 |
| 3.1 活动水平获取 |
| 3.2 分类确定方法 |
| 3.2.1 现场实测及调查研究 |
| 3.2.2 物料衡算法及排放因子法 |
| 3.2.3 现场调查后核算 |
| 3.2.4 根据相关资料核算 |
| 4 能源利用情况 |
| 5 主要污染物排放情况 |
| 5.1 计算方法 |
| 5.2 排放量 |
| 6 结语 |
（3）丹东市大气污染物与人群呼吸系统疾病、循环系统疾病死亡的相关性研究（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 研究资料 |
| 1.1.1 空气质量监测数据 |
| 1.1.2 死亡监测数据 |
| 1.2 统计学方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 大气污染物一般情况 |
| 2.2 丹东市居民死亡一般情况 |
| 2.3 达标日与超标日死亡人数比较 |
| 2.4 空气污染物与死亡的相关分析 |
| 2.5 大气污染物对人群循环系统疾病死亡的暴露-反应关系 |
| 3 讨论 |
（4）哈尔滨市臭氧污染特征及减排策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.2.1 近地臭氧的特性及危害 |
| 1.2.2 近地臭氧的输送模式 |
| 1.2.3 我国臭氧污染现状 |
| 1.3 臭氧分布特征及影响因素 |
| 1.4 臭氧聚类及潜在源分析 |
| 1.5 研究目的及意义 |
| 1.6 研究内容 |
| 1.7 技术路线 |
| 第2章 哈尔滨市概况分析及研究方法 |
| 2.1 哈尔滨市地理概况 |
| 2.2 哈尔滨市气象条件分析 |
| 2.2.1 气温 |
| 2.2.2 平均风速 |
| 2.2.3 相对湿度 |
| 2.3 数据来源 |
| 2.3.1 污染物数据 |
| 2.3.2 气象数据 |
| 2.4 研究方法 |
| 2.4.1 迭代计算 |
| 2.4.2 克里金插值及反距离加权 |
| 2.4.3 R语言 |
| 2.4.4 HYSPLIT-MeteolnfoMap |
| 第3章 哈尔滨市臭氧时空分布特征研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 哈尔滨市臭氧浓度与典型城市对比 |
| 3.3 哈尔滨市臭氧时间分布特征 |
| 3.3.1 臭氧季节分布特征 |
| 3.3.2 臭氧月分布特征 |
| 3.3.3 臭氧旬分布特征 |
| 3.3.4 臭氧日分布特征 |
| 3.3.5 臭氧逐时分布特征 |
| 3.4 哈尔滨市臭氧空间分布特征 |
| 3.5 黑龙江省臭氧时空分布特征 |
| 3.5.1 黑龙江省2015~2018 年臭氧时间分布特征 |
| 3.5.2 黑龙江省2015~2018 年臭氧空间分布特征 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 严重臭氧污染期影响因素分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 前体物对臭氧浓度的影响 |
| 4.2.1 二氧化氮对臭氧浓度的影响 |
| 4.2.2 一氧化碳对臭氧浓度的影响 |
| 4.2.3 VOCs对臭氧浓度的影响 |
| 4.3 气象因素对臭氧浓度的影响 |
| 4.3.1 风速风向对臭氧浓度的影响 |
| 4.3.2 温度对臭氧浓度的影响 |
| 4.3.3 辐射强度对臭氧浓度的影响 |
| 4.3.4 相对湿度对臭氧浓度的影响 |
| 4.4 颗粒物与臭氧相互作用的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 臭氧聚类及潜在源分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 2017 年严重臭氧污染期聚类及潜在源分析 |
| 5.2.1 后向轨迹及聚类分析 |
| 5.2.2 潜在源及浓度权重分析 |
| 5.3 2018 年严重臭氧污染期聚类及潜在源分析 |
| 5.3.1 后向轨迹及聚类分析 |
| 5.3.2 潜在源及浓度权重分析 |
| 5.4 臭氧污染防治对策 |
| 5.4.1 深化臭氧前体物研究 |
| 5.4.2 强化监管管控 |
| 5.4.3 加强信息公开 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）辽宁地区不同等级霾天气时空分布特征及成因分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 霾的定义 |
| 1.2.2 国外对霾天气研究现状 |
| 1.2.3 国内对霾天气研究现状 |
| 1.2.4 霾天气成因研究 |
| 1.2.5 输送作用对霾天气影响的研究 |
| 1.2.6 国内各地区霾天气过程对比分析 |
| 1.3 研究主要内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究主要内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 辽宁省地形和气候概况 |
| 2.2 数据提取及处理 |
| 2.2.1 气象观测数据来源 |
| 2.2.2 污染物浓度数据来源 |
| 2.2.3 HYSPLIT模式后向轨迹模型数据来源 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 霾的等级划分 |
| 2.3.2 不同等级霾日时空分布特征分析 |
| 2.3.3 能见度影响因子分析 |
| 2.3.4 混合层高度计算 |
| 2.3.5 HYSPLIT模式后向轨迹模型 |
| 2.3.6 后向轨迹聚类分析 |
| 第三章 辽宁地区霾天气时空特征分析 |
| 3.1 辽宁地区霾日数月际变化时空特征分析 |
| 3.1.1 时间变化特征 |
| 3.1.2 空间变化特征 |
| 3.2 辽宁地区霾日季节变化时空特征分析 |
| 3.2.1 时间变化特征 |
| 3.2.2 空间变化特征 |
| 3.3 辽宁地区霾日年际变化时空特征分析 |
| 3.3.1 时间变化特征 |
| 3.3.2 空间变化特征 |
| 3.4 辽宁地区不同等级霾天气时空特征分析 |
| 3.4.1 时间变化特征 |
| 3.4.2 空间变化特征 |
| 第四章 辽宁地区霾天气过程成因分析 |
| 4.1 能见度变化规律及影响因子分析 |
| 4.1.1 能见度月际变化规律 |
| 4.1.2 六种污染物浓度年变化规律 |
| 4.1.3 能见度与PM_(2.5)、PM_(10)浓度日变化规律 |
| 4.1.4 能见度影响因子分析 |
| 4.1.5 不同季节能见度与PM_(2.5)、PM(10)浓度相关性分析 |
| 4.2 不同输送条件与霾天气发生率的关系 |
| 4.2.1 2014 年不同输送条件与霾天气发生率的关系 |
| 4.2.2 2015 年不同输送条件与霾天气发生率的关系 |
| 4.3 霾天气的影响因素分析：以一次典型霾天气过程为例 |
| 4.3.1 天气形势分析 |
| 4.3.2 气象要素分析 |
| 4.3.3 能见度影响因素分析 |
| 4.3.4 气流轨迹模式 |
| 第五章 结论与讨论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表文章 |
| 论文图表统计 |
（6）辽宁省PM2.5时空分布规律及其与气象要素关系的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 雾与霾的区分 |
| 1.1.2 PM2.5的定义 |
| 1.1.3 PM2.5的来源 |
| 1.1.4 PM2.5带来的危害 |
| 1.1.5 各国制定PM2.5相关标准的情况 |
| 1.2 国内外相关研究进展 |
| 1.2.1 国外关于PM2.5的研究进展 |
| 1.2.2 我国关于PM2.5的研究进展 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 2 资料与方法 |
| 2.1 辽宁省地理及气候概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.2.1 PM2.5的数据来源 |
| 2.2.2 常规气象要素及能见度的数据来源 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 辽宁省PM2.5分布规律分析 |
| 2.3.2 常规气象要素对PM2.5质量浓度的影响分析 |
| 2.3.3 沈阳地区相对湿度与PM2.5浓度对能见度的影响分析 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 辽宁省PM2.5时空分布规律分析 |
| 3.1.1 辽宁省全年PM2.5质量浓度的总体分布情况 |
| 3.1.2 基于PM2.5质量浓度变化的辽宁省季节划分 |
| 3.1.3 辽宁省PM2.5质量浓度季节性分布规律 |
| 3.1.4 基于PM2.5质量浓度分布的辽宁省区域划分 |
| 3.1.5 辽宁省各区域PM2.5质量浓度日变化规律 |
| 3.1.6 原因分析 |
| 3.2 常规气象要素对PM2.5质量浓度的影响分析 |
| 3.2.1 温度对PM2.5质量浓度的影响分析 |
| 3.2.2 相对湿度对PM2.5质量浓度的影响分析 |
| 3.2.3 气压对PM2.5质量浓度的影响分析 |
| 3.2.4 风速对PM2.5质量浓度的影响分析 |
| 3.2.5 风向对PM2.5质量浓度的影响分析 |
| 3.2.6 各常规气象要素对PM2.5质量浓度造成影响的原因讨论 |
| 3.2.7 建立线性回归方程 |
| 3.3 辽宁一次重度雾霾污染过程的气象条件分析 |
| 3.3.1 大范围气象形势场的分析 |
| 3.3.2 PM2.5质量浓度变化情况与气象条件的对比分析 |
| 3.3.3 对多元线性回归方程的验证和分析 |
| 3.4 PM2.5对能见度的影响分析 |
| 3.4.1 PM2.5质量浓度和相对湿度共同对能见度的影响 |
| 3.4.2 相对湿度对能见度的影响分析 |
| 3.4.3 颗粒物浓度与能见度的关系 |
| 4 结论与讨论 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表文章 |
（7）东北地区农业源PM10排放清单研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景及意义 |
| 第二节 研究进展 |
| 一、排放清单研究进展 |
| 二、农业源颗粒物排放研究进展 |
| 第三节 研究目标、内容和方法 |
| 一、研究目标 |
| 二、研究内容 |
| 三、研究方法 |
| 第四节 论文构架及技术路线 |
| 一、论文构架 |
| 二、技术路线 |
| 第二章 研究区域与研究方法 |
| 第一节 东北地区农业概况 |
| 第二节 东北地区农业PM_(10) 排放源 |
| 第三节 东北地区农业源PM_(10)排放计算方法 |
| 第三章 东北地区农业源PM_(10) 排放活动水平及排放因子 |
| 第一节 东北地区农业源PM_(10) 排放活动水平 |
| 一、1978-2009 年东北地区农业源PM_(10) 排放活动水平（省级） |
| 二、2010 年东北地区农业源PM_(10) 排放活动水平（县级） |
| 第二节 排放因子汇总 |
| 第三节 本章小结 |
| 第四章 东北地区农业源PM_(10) 排放量计算 |
| 第一节 1978-2010 年东北地区农业源PM_(10) 排放量变化 |
| 第二节 2010年东北地区农业源PM_(10)排放清单 |
| 一、农田秸秆燃烧 |
| 二、农田化肥施用 |
| 三、农业机械尾气排放 |
| 四、收获 |
| 五、谷物处理 |
| 六、农田土壤风蚀 |
| 七、整地 |
| 第三节 不确定性分析 |
| 第五章 东北地区农业源PM_(10) 排放时空特征 |
| 第一节 空间分布特征 |
| 第二节 时间分布特征 |
| 一、时间分配基本思路 |
| 二、农业源PM_(10) 排放时间分布特征 |
| 第六章 不足及展望 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录：2010 年东北地区农业源县级PM_(10) 排放量 |
| 已发表的文章 |
| 致谢 |
（8）丹东市区环境空气质量综合评述（论文提纲范文）
| 1 前言 |
| 2 丹东市区环境空气质量状况 |
| 2.1 丹东市地理位置简介 |
| 2.2“十一五”以来丹东市区环境空气质量状况及评价 |
| 2.2.1 主要污染物 |
| 2.2.2 各功能区污染特征 |
| 2.2.3 季节污染特征 |
| 2.3 丹东市区环境空气质量变化趋势及分析 |
| 2.4 结论 |
| 3 防止环境空气污染建议 |
（9）关于在丹东市新城区建设环境空气自动监测点位的阐述（论文提纲范文）
| 1 前言 |
| 1.1 环境空气质量自动监测系统 |
| 1.2 我国环境空气自动监测发展现状 |
| 2 新城区建设环境空气自动监测点位的必要性 |
| 2.1 环境空气质量监测规范的要求 |
| 2.2 创建环境保护模范城的要求 |
| 2.3 城市发展的需要 |
| 3 环境空气监测点位建设方案 |
| 3.1 丹东市环境空气点位现状 |
| 3.2 新城区环境空气监测建设方案 |
| 4 结语 |
（10）特殊气象条件对丹东市区环境空气质量的影响分析（论文提纲范文）
| 前言 |
| 1 丹东市区环境空气质量现状及污染特征 |
| 1.1 环境空气质量现状 |
| 1.2 总体污染特征 |
| 1.2.1 季节变化特征 |
| 1.2.2 功能区污染特征 |
| 1.2.3 受气象条件影响 |
| 2 雾、雾霾及逆温气象条件下颗粒物和气态污染物的污染特征 |
| 2.1 颗粒物污染特征 |
| 2.2 气态污染物污染特征 |
| 2.2.1 与API的关系 |
| 2.2.2 时间分布特征 |
| 2.2.3 空间分布特征 |
| 3 浮尘天气条件下空气中颗粒物和气态污染物的污染特征 |
| 3.1 颗粒物污染特征 |
| 3.2 气态污染物污染特征 |
| 4 结论 |
四、丹东市颗粒物污染分析（论文参考文献）
- [1]丹东市大气颗粒物质量浓度变化特征及其与气象要素的关系[J]. 范佳文,谭丽静,王文武,樊希彬,单璐璐,马云龙. 陕西气象, 2020(03)
- [2]丹东市大气污染源排放清单编制方法初探[J]. 于新明. 环境保护与循环经济, 2020(05)
- [3]丹东市大气污染物与人群呼吸系统疾病、循环系统疾病死亡的相关性研究[J]. 孟祥慧,管兆军,崔荣敏. 中国当代医药, 2019(30)
- [4]哈尔滨市臭氧污染特征及减排策略研究[D]. 许悦. 哈尔滨工业大学, 2019(02)
- [5]辽宁地区不同等级霾天气时空分布特征及成因分析[D]. 李琳. 沈阳农业大学, 2018(01)
- [6]辽宁省PM2.5时空分布规律及其与气象要素关系的研究[D]. 刘源. 沈阳农业大学, 2017(01)
- [7]东北地区农业源PM10排放清单研究[D]. 李瑞敏. 中国科学院研究生院（东北地理与农业生态研究所）, 2015(03)
- [8]丹东市区环境空气质量综合评述[J]. 司阳,刘萍. 黑龙江环境通报, 2014(01)
- [9]关于在丹东市新城区建设环境空气自动监测点位的阐述[J]. 梁松筠. 黑龙江环境通报, 2014(01)
- [10]特殊气象条件对丹东市区环境空气质量的影响分析[J]. 张海波. 农业与技术, 2014(02)