莱比锡研究人员使用一种计算方法从空气污染数据中消除天气影响

更新时间:2022-10-27 12:18:50 阅读: 评论:0

莱比锡研究人员使用一种计算方法从空气污染数据中消除天气影响

莱比锡/德累斯顿。加上新冠的影响,卫星测量成为头条新闻,显示中国和北部减少了多少二氧化氮(NO2)。交通密度是德国最重要的因素。然而,根据莱布尼茨对流层研究所的一项研究,天气也影响NO2浓度,该研究所代表萨克森州办公室评估了2015年至2018年天气条件对萨克森州NO2浓度的影响。环境、农业和地质。结果表明,风速和最小空气层高度是决定当地污染物累积的最重要因素。RT4动博网

为了确定各种天气因素对空气质量的影响,研究小组使用了一种统计方法,该方法可以从长期测量中数学地消除气象波动。由于不同排放和天气的影响,空气质量有时会出现剧烈波动。但截至目前,低排放区或柴油禁驾等法律措施所占的份额难以估算,天气影响在实际空气质量中占多大份额?使用的方法将来会更容易。RT4动博网

二氧化氮(NO2)是一种刺激性气体,会攻击呼吸道粘膜,引起炎症反应,使其成为氧化剂,增加其他空气污染物的影响。作为前体,它也有助于形成颗粒物质。为保护人口设置了一个限值:对于二氧化氮,每立方米空气的年平均值为40 g/m,为了保护人们的健康,如果不遵守这些限值,就必须采取措施。例如,在2018/2019年,德国采取了各种措施,从减少车道数量(例如在莱比锡)到禁止驾驶旧柴油车(例如在斯图加特)。RT4动博网

为了评估这些措施的有效性,确定天气条件的确切影响将是有帮助的。为此,萨克森州环境、农业和地质局(LfULG)委托TROPOS研究天气因素对NO2浓度的影响,并提供了来自萨克森州空气质量测量网的测量数据和气象数据。因此,研究人员能够评估萨克森四年中29个站的数据,这些数据代表了从交通中心站到城市和农村背景站以及埃尔兹格比尔格山脊站的横截面空气污染。他们还计算了大气层最底层的高度,并将莱比锡和德累斯顿交通统计站的数据纳入研究。一种机器学习领域的方法被用于统计建模,其在空气质量领域的应用于2009年首次由英国研究人员发表。RT4动博网

这样,研究就可以证明所有交通站点的交通密度是氮氧化物浓度最大的原因。然而,两个天气参数对二氧化氮浓度也有显著影响:风速和所谓混合层的高度。后者是一个气象参数,表示混合排放的最低空气层延伸的高度。张秀坤范品特伦说:“这也表明,高湿度也能降低二氧化氮的浓度,这可能是由于污染物在潮湿表面的沉积更强。然而,具体原因仍不清楚。”RT4动博网

统计数据还使研究人员能够从污染物浓度的时间序列中消除天气的影响:根据天气进行调整后,2015年至2018年,氮氧化物(NOx)的浓度每立方米下降了10微克,平均分布在萨克森的所有客运站。然而,在城市和农村地区以及厄尔山脉的山脊上,氮氧化物的浓度往往保持在同一水平。虽然近年来空气质量有所改善,但仍有很好的科学论据来进一步减少空气污染。RT4动博网

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