基于多源數(shù)據(jù)解析的南寧市空氣污染特征剖析與精準預報模型構(gòu)建一、引言1.1研究背景與意義隨著城市化和工業(yè)化進程的加速，空氣污染已成為全球關(guān)注的重要環(huán)境問題之一。南寧市作為廣西壯族自治區(qū)的首府，近年來經(jīng)濟發(fā)展迅速，城市規(guī)模不斷擴大，但同時也面臨著嚴峻的空氣污染挑戰(zhàn)。南寧市的空氣污染不僅影響著居民的身體健康，也對城市的生態(tài)環(huán)境、經(jīng)濟發(fā)展和社會穩(wěn)定產(chǎn)生了負面影響。因此，深入研究南寧市的空氣污染特征及預報模型，對于改善城市空氣質(zhì)量、保障居民健康、促進城市可持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。空氣污染對人體健康的危害是多方面的。長期暴露在污染的空氣中，人們患呼吸系統(tǒng)疾病、心血管疾病、癌癥等的風險會顯著增加。據(jù)相關(guān)研究表明，南寧市大氣屬煤煙型污染，大氣的主要污染物為SO_2、NO_x、TSP、降塵等，這些污染物會通過呼吸道進入人體，對呼吸系統(tǒng)造成損害，導致呼吸系統(tǒng)疾病死亡率上升。此外，空氣污染還會影響人們的心理健康，降低生活質(zhì)量。從環(huán)境角度來看，空氣污染會對生態(tài)系統(tǒng)造成破壞，影響植被生長、土壤質(zhì)量和水資源等。例如，大氣中的污染物會導致酸雨的形成，對土壤和水體造成酸化，影響農(nóng)作物的生長和漁業(yè)資源的生存。南寧市的空氣污染問題也對城市的生態(tài)環(huán)境造成了一定的壓力，影響了城市的景觀和生態(tài)功能。在城市發(fā)展方面，空氣污染會影響城市的形象和投資環(huán)境，制約經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。一個空氣質(zhì)量差的城市，很難吸引到高質(zhì)量的人才和投資，也會影響旅游業(yè)的發(fā)展。因此，改善南寧市的空氣質(zhì)量，對于提升城市的競爭力和吸引力，促進城市的可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義。準確的空氣污染預報能夠為政府制定科學的污染防治政策提供依據(jù)，幫助居民提前做好防護措施，減少空氣污染對健康的危害。通過研究南寧市的空氣污染特征及預報模型，可以提高空氣污染預報的準確性和及時性，為城市的空氣污染治理和環(huán)境保護提供有力的支持。同時，這也有助于推動空氣質(zhì)量預測技術(shù)的發(fā)展，為其他城市的空氣污染研究提供參考和借鑒。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在空氣污染特征研究方面，國內(nèi)外學者都取得了豐富的成果。國外研究起步較早，對多種污染物的來源、分布及相互作用機制有深入探討。例如，美國在大氣污染生態(tài)效應研究中取得進展，通過完善植被模式iMAPLE關(guān)鍵生態(tài)過程，并與大氣化學模式、輻射傳輸模式和氣候模式相結(jié)合，定量評估了大氣污染生態(tài)效應，發(fā)現(xiàn)吸收性黑碳氣溶膠減少、氣溶膠氣候效應減弱以及臭氧降低等因素共同促進了陸地生態(tài)系統(tǒng)碳吸收能力的增強。哈佛大學陳曾熙公共衛(wèi)生學院KariC.Nadeau教授團隊發(fā)現(xiàn)，在孕婦和非孕婦中，PM2.5暴露與免疫細胞中某些細胞因子水平和組蛋白翻譯后修飾之間存在統(tǒng)計學意義上的顯著關(guān)聯(lián)，這表明空氣污染對人體免疫系統(tǒng)有著復雜的影響。國內(nèi)在空氣污染特征研究方面也取得了顯著進展。有研究利用上海大氣質(zhì)量指數(shù)對南寧市1991-2002年大氣質(zhì)量進行評價，發(fā)現(xiàn)南寧市大氣屬煤煙型污染，主要污染物為SO_2、NO_x、TSP、降塵等，且工業(yè)區(qū)大氣污染較為嚴重。研究表明，南寧市大氣污染與呼吸系統(tǒng)疾病死亡率密切相關(guān)，工業(yè)區(qū)呼吸系統(tǒng)疾病死亡率是城區(qū)的1.4-2.4倍，城區(qū)略高于郊區(qū)，在污染較重的時期，呼吸系統(tǒng)疾病死亡率也最高。此外，國內(nèi)學者還關(guān)注到空氣污染對生態(tài)系統(tǒng)和氣候變化的影響，如南京信息工程大學廖宏、樂旭團隊與多個國內(nèi)外研究單位合作，在大氣污染生態(tài)效應研究中取得進展，分析了中國實施清潔空氣行動期間大氣污染對陸地生態(tài)系統(tǒng)碳吸收能力的影響。在空氣污染預報模型研究方面，國外發(fā)展較為成熟，擁有多種先進的模型。美國環(huán)境保護署（EPA）的CMAQ（CommunityMultiscaleAirQuality）模型是一種廣泛應用的大氣化學模型，能夠結(jié)合大氣動力學、化學反應和輸運過程，模擬大氣污染物的時空分布和變化趨勢。美國國家大氣研究中心（NCAR）的WRF-Chem模型也用于模擬大氣動力學和化學過程，對研究大氣污染物的來源和傳輸具有重要意義。國內(nèi)在空氣污染預報模型方面也不斷發(fā)展創(chuàng)新。中國科學院大氣物理研究所開展了一系列空氣質(zhì)量模型的研究，基于WRF-Chem模型的大氣化學計算系統(tǒng)被廣泛應用于國內(nèi)城市的空氣質(zhì)量評估和預報，該模型能模擬大氣動力學和化學過程，為研究大氣污染物的來源、傳輸和轉(zhuǎn)化提供支持。此外，隨著機器學習等技術(shù)的發(fā)展，國內(nèi)也開始將其應用于空氣質(zhì)量預報，如基于機器學習的粵港澳大灣區(qū)臺風影響下空氣質(zhì)量預測與評估模型研究成果，通過建立隨機森林（RF）模型，對臺風影響大灣區(qū)空氣質(zhì)量有較高的預測精度。還有研究開發(fā)了物理啟發(fā)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡大氣污染預報模型PCDCNet，通過整合排放數(shù)據(jù)、氣象條件及長時空依賴性，提升了模型的可解釋性和預測準確性。對比國內(nèi)外研究，國外在基礎理論研究和模型開發(fā)方面起步早、技術(shù)成熟，在全球氣候變化與空氣污染的大尺度研究上有較多成果。國內(nèi)則更側(cè)重于結(jié)合本土實際情況，針對具體城市或區(qū)域的空氣污染特征和預報模型進行研究，在區(qū)域污染治理和空氣質(zhì)量改善方面有豐富的實踐經(jīng)驗。然而，目前針對南寧市的空氣污染研究，在精細化分析和多源數(shù)據(jù)融合的預報模型研究方面仍有不足?，F(xiàn)有的研究對南寧市獨特的地理環(huán)境、氣候條件與空氣污染之間的復雜關(guān)系探討不夠深入，在利用多源數(shù)據(jù)（如衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、地面監(jiān)測數(shù)據(jù)、交通流量數(shù)據(jù)等）構(gòu)建高精度預報模型方面還有待加強。因此，本研究將以此為切入點，深入剖析南寧市空氣污染特征，并構(gòu)建適用于南寧市的高精度預報模型。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容本研究旨在全面剖析南寧市空氣污染特征，并構(gòu)建高精度的預報模型，具體內(nèi)容如下：南寧市空氣污染特征分析：收集南寧市近年來的空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)，包括PM_{2.5}、PM_{10}、SO_2、NO_2、CO和O_3等主要污染物的濃度數(shù)據(jù)，以及對應的氣象數(shù)據(jù)，如溫度、濕度、風速、風向等。分析各污染物的時間變化特征，包括日變化、月變化、季節(jié)變化和年變化規(guī)律。通過繪制污染物濃度隨時間的變化曲線，探討不同季節(jié)、不同時間段污染物濃度的差異及其原因。例如，研究冬季由于氣象條件相對穩(wěn)定，污染物不易擴散，是否會導致污染物濃度相對較高；夏季降水較多，對污染物的沖刷作用是否會使污染物濃度降低。分析污染物的空間分布特征，利用地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，繪制南寧市不同區(qū)域的污染物濃度分布圖，研究城市中心區(qū)、工業(yè)區(qū)、居民區(qū)、郊區(qū)等不同功能區(qū)的污染物濃度差異。探討地形、交通流量、工業(yè)布局等因素對污染物空間分布的影響。例如，工業(yè)區(qū)由于工業(yè)排放源集中，可能導致周邊區(qū)域污染物濃度較高；交通繁忙的路段，機動車尾氣排放可能會使附近的NO_2、PM_{2.5}等污染物濃度升高。研究不同污染物之間的相關(guān)性，運用相關(guān)性分析方法，分析各污染物濃度之間的相互關(guān)系，探討污染物之間的協(xié)同變化規(guī)律。例如，NO_2與PM_{2.5}之間可能存在一定的相關(guān)性，因為機動車尾氣中同時含有這兩種污染物，且在大氣中可能會發(fā)生相互轉(zhuǎn)化的過程。南寧市空氣污染影響因素分析：深入分析氣象因素對南寧市空氣污染的影響。研究溫度、濕度、風速、風向、降水等氣象條件與污染物濃度之間的定量關(guān)系，通過建立統(tǒng)計模型，如多元線性回歸模型，分析各氣象因素對污染物濃度的影響程度。例如，風速較大時，有利于污染物的擴散，可能會使污染物濃度降低；而在靜穩(wěn)天氣條件下，污染物容易積聚，導致濃度升高。探討地形因素對空氣污染的影響，南寧市地形復雜，山地、丘陵和平原交錯分布，分析地形地貌如何影響污染物的擴散和傳輸。例如，山谷地區(qū)容易形成逆溫層，阻礙污染物的垂直擴散，可能會加重空氣污染。分析人為源排放對空氣污染的影響，包括工業(yè)污染源、機動車尾氣排放、居民生活排放等。收集相關(guān)的污染源排放數(shù)據(jù)，研究不同污染源的排放特征及其對空氣質(zhì)量的貢獻。通過源解析技術(shù)，如受體模型，確定各污染源對不同污染物的貢獻率，為污染治理提供科學依據(jù)。例如，通過源解析確定工業(yè)排放是SO_2的主要來源，機動車尾氣排放是NO_2和PM_{2.5}的重要來源之一。南寧市空氣污染預報模型構(gòu)建：選擇合適的空氣污染預報模型，綜合考慮南寧市的實際情況和數(shù)據(jù)可用性，選取數(shù)值預報模型（如WRF-Chem模型）和機器學習模型（如神經(jīng)網(wǎng)絡模型）相結(jié)合的方式進行預報。WRF-Chem模型能夠模擬大氣動力學和化學過程，考慮氣象因素對污染物的傳輸、擴散和轉(zhuǎn)化的影響；機器學習模型則可以充分挖掘數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律，提高預報的準確性。對選取的模型進行參數(shù)優(yōu)化和訓練，利用歷史空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)對模型進行訓練，通過調(diào)整模型的參數(shù)，如WRF-Chem模型中的物理參數(shù)和化學參數(shù)，以及神經(jīng)網(wǎng)絡模型中的神經(jīng)元數(shù)量、學習率等，使模型達到最佳的預報性能。采用交叉驗證等方法，評估模型的準確性和可靠性。將數(shù)值預報模型和機器學習模型進行融合，利用數(shù)值預報模型提供的氣象場和污染物初始場信息，結(jié)合機器學習模型對數(shù)據(jù)的學習能力，構(gòu)建融合模型。通過比較融合模型與單一模型的預報效果，驗證融合模型的優(yōu)越性。對構(gòu)建的預報模型進行驗證和評估，利用獨立的測試數(shù)據(jù)集對模型進行驗證，采用均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、相關(guān)系數(shù)（R）等評價指標，評估模型的預報精度。分析模型在不同污染程度、不同季節(jié)和不同時間段的預報性能，找出模型的不足之處，為進一步改進模型提供參考。1.3.2研究方法為實現(xiàn)上述研究內(nèi)容，本研究將采用以下方法：數(shù)據(jù)收集與整理：從南寧市生態(tài)環(huán)境局、氣象局等相關(guān)部門獲取空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。對收集到的數(shù)據(jù)進行清洗和預處理，去除異常值和缺失值，對缺失數(shù)據(jù)采用插值法等方法進行填補，使數(shù)據(jù)能夠滿足后續(xù)分析的要求。統(tǒng)計分析方法：運用統(tǒng)計學方法，如描述性統(tǒng)計分析、相關(guān)性分析、主成分分析等，對空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)進行分析。描述性統(tǒng)計分析用于了解數(shù)據(jù)的基本特征，如均值、中位數(shù)、標準差等；相關(guān)性分析用于研究不同變量之間的關(guān)系；主成分分析用于降維，提取數(shù)據(jù)中的主要特征，減少數(shù)據(jù)的復雜性。數(shù)值模擬方法：利用WRF-Chem等數(shù)值模式對南寧市的大氣污染過程進行模擬。通過設置合理的模型參數(shù)和邊界條件，模擬大氣中污染物的傳輸、擴散、轉(zhuǎn)化和沉降等過程，分析氣象因素對空氣污染的影響。在模擬過程中，需要對模型進行驗證和校準，確保模擬結(jié)果的可靠性。機器學習方法：采用神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等機器學習算法，建立空氣污染預報模型。通過對歷史數(shù)據(jù)的學習，讓模型自動提取數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律，實現(xiàn)對未來空氣質(zhì)量的預測。在模型訓練過程中，需要對模型進行優(yōu)化和調(diào)參，提高模型的泛化能力和預測精度。模型評估與驗證：采用多種評價指標對構(gòu)建的預報模型進行評估，如均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、相關(guān)系數(shù)（R）等。通過將模型的預測結(jié)果與實際觀測數(shù)據(jù)進行對比，評估模型的準確性和可靠性。同時，采用交叉驗證等方法，對模型進行驗證，確保模型的性能具有穩(wěn)定性和可重復性。二、南寧市空氣污染現(xiàn)狀分析2.1空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)收集與整理本研究的數(shù)據(jù)來源主要為南寧市生態(tài)環(huán)境局和氣象局。其中，空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)涵蓋了2018年1月1日至2023年12月31日這六年的時間跨度，包含了PM_{2.5}、PM_{10}、SO_2、NO_2、CO和O_3等六種主要污染物的逐小時濃度數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)由分布在南寧市不同區(qū)域的多個監(jiān)測站點收集，包括北湖、大自然花園、二十一中、區(qū)農(nóng)職院、沙井鎮(zhèn)街道辦、市監(jiān)測站、英華嘉園、紅星社區(qū)等國控考核點，以及仙葫清潔對照點，還有五象、沛鴻中學等市控點。各監(jiān)測站點的分布充分考慮了南寧市的城市布局、人口密度、工業(yè)分布以及地形地貌等因素，能夠較為全面地反映南寧市不同區(qū)域的空氣質(zhì)量狀況。氣象數(shù)據(jù)同樣收集自2018年1月1日至2023年12月31日，包含了溫度、濕度、風速、風向、氣壓、降水量等氣象要素的逐小時數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)由南寧市氣象局下屬的多個氣象監(jiān)測站提供，與空氣質(zhì)量監(jiān)測站點在空間上具有較好的匹配性，便于后續(xù)分析氣象因素對空氣污染的影響。在數(shù)據(jù)收集過程中，嚴格遵循相關(guān)的數(shù)據(jù)采集標準和規(guī)范，確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性?？諝赓|(zhì)量監(jiān)測站點采用先進的監(jiān)測儀器，如β射線法顆粒物監(jiān)測儀用于監(jiān)測PM_{2.5}和PM_{10}濃度，紫外熒光法監(jiān)測儀用于監(jiān)測SO_2濃度，化學發(fā)光法監(jiān)測儀用于監(jiān)測NO_2濃度，非分散紅外吸收法監(jiān)測儀用于監(jiān)測CO濃度，紫外光度法監(jiān)測儀用于監(jiān)測O_3濃度。氣象監(jiān)測站運用高精度的氣象觀測設備，如自動氣象站，能夠?qū)崟r準確地采集各類氣象數(shù)據(jù)。收集到的數(shù)據(jù)存在部分異常值和缺失值的情況。對于異常值，通過設定合理的數(shù)據(jù)閾值進行判斷和剔除。例如，當PM_{2.5}濃度超過一定的合理范圍（如500微克/立方米）時，判定為異常值。對于缺失值，采用線性插值法、均值填充法等方法進行填補。若某一時刻的PM_{2.5}濃度數(shù)據(jù)缺失，則根據(jù)該監(jiān)測站點前后時刻的PM_{2.5}濃度數(shù)據(jù)，通過線性插值計算出缺失值。對于氣象數(shù)據(jù)中的缺失值，也采用類似的方法進行處理。通過這些數(shù)據(jù)清洗和預處理工作，保證了數(shù)據(jù)的完整性和可用性，為后續(xù)的空氣污染特征分析和預報模型構(gòu)建奠定了堅實的數(shù)據(jù)基礎。2.2主要污染物濃度分析對收集并整理后的2018-2023年南寧市空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)進行深入分析，各主要污染物濃度變化呈現(xiàn)出不同的特征。PM_{2.5}作為可入肺顆粒物，對人體健康危害較大。在這六年期間，南寧市PM_{2.5}年平均濃度整體呈下降趨勢（見圖1）。2018年P(guān)M_{2.5}年平均濃度為32微克/立方米，到2023年下降至25微克/立方米，下降幅度達21.88%。從月變化來看（見圖2），PM_{2.5}濃度在冬季（12月-2月）相對較高，夏季（6月-8月）相對較低。其中，1月和12月的平均濃度常處于較高水平，這主要是因為冬季氣象條件相對穩(wěn)定，風速較小，不利于污染物擴散，且冬季居民取暖等活動可能增加污染物排放。而夏季降水較多，對PM_{2.5}有較強的沖刷作用，使其濃度降低。從日變化來看（見圖3），PM_{2.5}濃度在早晚高峰時段略有升高，這與機動車尾氣排放增加以及早晚時段大氣邊界層較低，污染物不易擴散有關(guān)。[此處插入圖1：2018-2023年南寧市PM2.5年平均濃度變化圖][此處插入圖2：2018-2023年南寧市PM2.5月平均濃度變化圖][此處插入圖3：2018-2023年南寧市PM2.5日平均濃度變化圖]PM_{10}是可吸入顆粒物，其濃度變化與PM_{2.5}有一定相似性，但也存在差異。2018-2023年南寧市PM_{10}年平均濃度同樣呈下降趨勢（見圖4），2018年為56微克/立方米，2023年降至42微克/立方米，下降幅度為25%。月變化上（見圖5），與PM_{2.5}類似，冬季濃度相對較高，夏季較低。不同的是，PM_{10}濃度在春季（3月-5月）也相對較高，這可能與春季多揚塵天氣有關(guān)，地表沙塵等顆粒物容易被風吹起進入大氣，導致PM_{10}濃度升高。日變化方面（見圖6），PM_{10}濃度在白天時段波動相對較大，中午前后可能因太陽輻射增強，大氣對流活動加強，使得部分地面揚塵被卷入大氣，導致濃度有所上升。[此處插入圖4：2018-2023年南寧市PM10年平均濃度變化圖][此處插入圖5：2018-2023年南寧市PM10月平均濃度變化圖][此處插入圖6：2018-2023年南寧市PM10日平均濃度變化圖]SO_2主要來源于煤炭燃燒等工業(yè)活動。在2018-2023年期間，南寧市SO_2年平均濃度處于較低水平且呈下降趨勢（見圖7），2018年為12微克/立方米，2023年降至8微克/立方米，下降幅度為33.33%。月變化特征不明顯（見圖8），全年各月濃度相對穩(wěn)定，這表明南寧市在控制SO_2排放方面取得了較好成效，工業(yè)污染源的治理措施較為有效，減少了煤炭等含硫燃料的使用，降低了SO_2的排放。日變化上（見圖9），SO_2濃度波動較小，基本維持在相對穩(wěn)定的水平。[此處插入圖7：2018-2023年南寧市SO2年平均濃度變化圖][此處插入圖8：2018-2023年南寧市SO2月平均濃度變化圖][此處插入圖9：2018-2023年南寧市SO2日平均濃度變化圖]NO_2主要來自機動車尾氣排放和工業(yè)燃燒過程。2018-2023年南寧市NO_2年平均濃度略有下降（見圖10），2018年為32微克/立方米，2023年降至21微克/立方米，下降幅度為34.38%。月變化上（見圖11），NO_2濃度在交通流量較大的月份，如工作日較多的月份相對較高，而在節(jié)假日相對較低。這與機動車尾氣排放密切相關(guān)，工作日機動車出行頻繁，尾氣排放量大，導致NO_2濃度升高。日變化特征明顯（見圖12），在早晚高峰時段，NO_2濃度急劇上升，達到峰值，隨后逐漸下降，這與機動車流量的變化規(guī)律一致，充分說明機動車尾氣排放是NO_2的主要來源。[此處插入圖10：2018-2023年南寧市NO2年平均濃度變化圖][此處插入圖11：2018-2023年南寧市NO2月平均濃度變化圖][此處插入圖12：2018-2023年南寧市NO2日平均濃度變化圖]CO是一種無色無味的有毒氣體，主要來源于化石燃料的不完全燃燒，如機動車尾氣、工業(yè)排放等。2018-2023年南寧市CO年平均濃度相對穩(wěn)定（見圖13），基本維持在1.0毫克/立方米左右。月變化不顯著（見圖14），全年各月濃度波動較小。日變化方面（見圖15），與NO_2類似，在早晚高峰時段CO濃度相對較高，這是因為此時機動車尾氣排放增加，且在交通擁堵情況下，機動車發(fā)動機燃燒不充分，導致CO排放增多。[此處插入圖13：2018-2023年南寧市CO年平均濃度變化圖][此處插入圖14：2018-2023年南寧市CO月平均濃度變化圖][此處插入圖15：2018-2023年南寧市CO日平均濃度變化圖]O_3是一種具有強氧化性的氣體，其生成與陽光照射、氮氧化物和揮發(fā)性有機物等污染物的光化學反應密切相關(guān)。2018-2023年南寧市O_3年平均濃度整體呈波動變化（見圖16），2018年為136微克/立方米，2023年降至126微克/立方米。月變化特征明顯（見圖17），O_3濃度在夏季（6月-8月）相對較高，冬季相對較低。這是因為夏季陽光充足，溫度較高，有利于光化學反應的進行，促進了O_3的生成。日變化上（見圖18），O_3濃度在白天隨著太陽輻射增強而逐漸升高，在午后達到峰值，隨后隨著太陽輻射減弱而逐漸降低。[此處插入圖16：2018-2023年南寧市O3年平均濃度變化圖][此處插入圖17：2018-2023年南寧市O3月平均濃度變化圖][此處插入圖18：2018-2023年南寧市O3日平均濃度變化圖]綜合分析這六年的數(shù)據(jù)，PM_{2.5}和PM_{10}在部分時段濃度相對較高，對空氣質(zhì)量有一定影響。在2023年，PM_{2.5}平均濃度為25微克/立方米，PM_{10}平均濃度為42微克/立方米，雖呈下降趨勢，但在冬季等特定時段仍可能對人體健康造成威脅。O_3在夏季的高濃度現(xiàn)象也不容忽視，2023年O_3平均濃度為126微克/立方米，夏季的高濃度O_3不僅會刺激呼吸道，還可能對農(nóng)作物和生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生負面影響。因此，可以初步判斷PM_{2.5}、PM_{10}和O_3是南寧市當前階段需要重點關(guān)注的主要污染物。SO_2、NO_2和CO通過有效的污染治理措施，濃度已得到較好控制，但仍需持續(xù)監(jiān)管，防止排放反彈。2.3空氣質(zhì)量等級及變化趨勢依據(jù)《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）技術(shù)規(guī)定（試行）》（HJ633-2012），將空氣質(zhì)量分為六個等級：優(yōu)（AQI為0-50）、良（AQI為51-100）、輕度污染（AQI為101-150）、中度污染（AQI為151-200）、重度污染（AQI為201-300）和嚴重污染（AQI大于300）。對2018-2023年南寧市空氣質(zhì)量等級天數(shù)進行統(tǒng)計（見表1），并繪制變化趨勢圖（見圖19）。[此處插入圖19：2018-2023年南寧市空氣質(zhì)量等級天數(shù)變化趨勢圖]年份優(yōu)良輕度污染中度污染重度污染嚴重污染優(yōu)良天數(shù)比例20181751731700095.34%20191911571700095.34%2020222135800097.53%20212091451100096.99%20221951571300095.89%2023207154400098.90%表12018-2023年南寧市空氣質(zhì)量等級天數(shù)統(tǒng)計從統(tǒng)計數(shù)據(jù)和變化趨勢圖可以看出，2018-2023年期間，南寧市空氣質(zhì)量以優(yōu)和良為主，優(yōu)良天數(shù)比例整體呈上升趨勢。2018年優(yōu)良天數(shù)比例為95.34%，到2023年上升至98.90%，這表明南寧市在空氣質(zhì)量改善方面取得了顯著成效。其中，2020年和2023年優(yōu)良天數(shù)比例相對較高，分別達到97.53%和98.90%。2020年得益于南寧市全面加強大氣污染防治工作，深入推進工業(yè)污染源治理、揚塵管控、機動車尾氣治理等措施，使得空氣質(zhì)量得到明顯改善。2023年，持續(xù)的環(huán)保政策實施和監(jiān)管力度加強，進一步鞏固了空氣質(zhì)量改善的成果。在輕度污染天數(shù)方面，呈現(xiàn)出波動下降的趨勢。2018年和2019年輕度污染天數(shù)均為17天，2020年減少至8天，2021年為11天，2022年為13天，2023年降至4天。這說明南寧市在污染防控方面的措施有效減少了輕度污染事件的發(fā)生。分析輕度污染出現(xiàn)的原因，主要與不利的氣象條件和人為源排放有關(guān)。在靜穩(wěn)天氣條件下，大氣擴散能力弱，污染物容易積聚，當人為源排放如工業(yè)廢氣、機動車尾氣等超過環(huán)境承載能力時，就容易導致空氣質(zhì)量達到輕度污染水平。例如，2023年部分輕度污染天出現(xiàn)在冬季，冬季氣象條件相對穩(wěn)定，加上部分工業(yè)企業(yè)在冬季生產(chǎn)活動可能有所增加，導致污染物排放增多，在不利氣象條件下，造成了輕度污染。在這六年期間，南寧市未出現(xiàn)中度污染、重度污染和嚴重污染的情況，這充分體現(xiàn)了南寧市空氣質(zhì)量整體處于較好水平，城市的空氣污染治理工作取得了積極成果。然而，盡管空氣質(zhì)量持續(xù)改善，但仍存在一定的污染風險，尤其是在特定的氣象條件和人為活動影響下，仍可能出現(xiàn)輕度污染的情況，因此，南寧市仍需持續(xù)加強大氣污染防治工作，進一步鞏固和提升空氣質(zhì)量。三、南寧市空氣污染特征分析3.1時空分布特征3.1.1空間分布運用地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，對南寧市各監(jiān)測站點的污染物濃度數(shù)據(jù)進行空間分析，繪制出PM_{2.5}、PM_{10}、SO_2、NO_2、CO和O_3等主要污染物的濃度空間分布圖（見圖20-圖25）。[此處插入圖20：南寧市PM2.5濃度空間分布圖][此處插入圖21：南寧市PM10濃度空間分布圖][此處插入圖22：南寧市SO2濃度空間分布圖][此處插入圖23：南寧市NO2濃度空間分布圖][此處插入圖24：南寧市CO濃度空間分布圖][此處插入圖25：南寧市O3濃度空間分布圖]從PM_{2.5}濃度空間分布來看，城市中心區(qū)和部分工業(yè)區(qū)的濃度相對較高。例如，北湖、沙井鎮(zhèn)街道辦等區(qū)域的PM_{2.5}濃度高于其他區(qū)域。北湖作為城市建成區(qū)，人口密集，交通流量大，機動車尾氣排放和居民生活排放是PM_{2.5}的重要來源。沙井鎮(zhèn)街道辦周邊存在一些工業(yè)企業(yè)，工業(yè)生產(chǎn)過程中的排放以及周邊道路的揚塵，也使得該區(qū)域PM_{2.5}濃度升高。而仙葫清潔對照點等遠離城市中心和工業(yè)污染源的區(qū)域，PM_{2.5}濃度相對較低，這表明污染源的分布和人類活動強度對PM_{2.5}的空間分布有顯著影響。PM_{10}的空間分布與PM_{2.5}有一定相似性，但在一些區(qū)域存在差異。市中心區(qū)和交通繁忙路段周邊的PM_{10}濃度較高，如二十一中所在區(qū)域，由于靠近主要交通干道，機動車行駛過程中產(chǎn)生的道路揚塵以及尾氣排放中的顆粒物，導致PM_{10}濃度升高。同時，在一些建筑工地較多的區(qū)域，如五象新區(qū)部分正在開發(fā)建設的地段，施工揚塵也是PM_{10}的重要來源，使得該區(qū)域PM_{10}濃度相對較高。SO_2濃度在工業(yè)區(qū)相對較高，如市監(jiān)測站附近區(qū)域，周邊分布著一些傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)，煤炭等化石燃料的燃燒是SO_2的主要排放源，因此該區(qū)域SO_2濃度高于其他區(qū)域。而在城市居民區(qū)和清潔對照點，SO_2濃度較低，這說明工業(yè)排放是影響SO_2空間分布的關(guān)鍵因素。NO_2濃度高值區(qū)主要集中在交通樞紐和主干道沿線，如沙井鎮(zhèn)街道辦、區(qū)農(nóng)職院等區(qū)域。這些地方機動車流量大，機動車尾氣中的氮氧化物是NO_2的主要來源。特別是在早晚高峰時段，交通擁堵，機動車怠速行駛，尾氣排放增加，導致NO_2濃度急劇上升。相比之下，遠離交通干道的區(qū)域，NO_2濃度較低。CO濃度的空間分布與NO_2類似，在交通繁忙區(qū)域和工業(yè)活動集中區(qū)域濃度相對較高。例如，紅星社區(qū)附近，由于交通流量較大，且周邊存在一些小型工業(yè)企業(yè)，機動車尾氣排放和工業(yè)排放使得CO濃度高于其他區(qū)域。而在人口相對稀疏、工業(yè)活動較少的區(qū)域，CO濃度較低。O_3濃度呈現(xiàn)出城市中心相對較低，郊區(qū)相對較高的特點。在二十一中、大自然花園等城市中心區(qū)域，由于存在較多的氮氧化物排放，氮氧化物會與O_3發(fā)生反應，消耗O_3，導致O_3濃度相對較低。而在仙葫等郊區(qū)，陽光照射充足，且氮氧化物等污染物濃度相對較低，有利于光化學反應生成O_3，使得O_3濃度相對較高。綜上所述，南寧市主要污染物的空間分布差異明顯，受工業(yè)布局、交通流量、人口密度等人為因素以及地形地貌等自然因素的共同影響。在城市規(guī)劃和污染治理過程中，需要充分考慮這些因素，采取針對性的措施，以降低污染物濃度，改善城市空氣質(zhì)量。3.1.2時間分布日變化：對2018-2023年南寧市主要污染物濃度的日變化數(shù)據(jù)進行分析，繪制日變化曲線（見圖26-圖31）。PM_{2.5}和PM_{10}濃度在早晚高峰時段（7:00-9:00和17:00-19:00）出現(xiàn)峰值。這是因為早晚高峰時段機動車出行量劇增，機動車尾氣排放的顆粒物增多，同時道路揚塵也因車輛行駛而揚起，導致PM_{2.5}和PM_{10}濃度升高。在中午時段（12:00-14:00），由于太陽輻射增強，大氣對流活動加強，有利于污染物的擴散，使得PM_{2.5}和PM_{10}濃度有所下降。夜間（22:00-次日6:00），機動車流量減少，污染物排放降低，且大氣相對穩(wěn)定，污染物擴散減緩，PM_{2.5}和PM_{10}濃度維持在相對較低水平。[此處插入圖26：南寧市PM2.5濃度日變化曲線][此處插入圖27：南寧市PM10濃度日變化曲線][此處插入圖28：南寧市SO2濃度日變化曲線][此處插入圖29：南寧市NO2濃度日變化曲線][此處插入圖30：南寧市CO濃度日變化曲線][此處插入圖31：南寧市O3濃度日變化曲線]SO_2濃度日變化相對平穩(wěn)，波動較小。這是因為工業(yè)污染源的排放相對穩(wěn)定，不像機動車尾氣排放那樣具有明顯的早晚高峰變化規(guī)律。雖然在白天工業(yè)生產(chǎn)活動可能相對活躍，但由于南寧市對工業(yè)污染源的管控較為嚴格，排放的SO_2量在一天內(nèi)變化不大，使得SO_2濃度維持在相對穩(wěn)定的水平。NO_2濃度在早晚高峰時段急劇上升，出現(xiàn)明顯的峰值。這與機動車的行駛規(guī)律密切相關(guān)，早晚高峰時段機動車大量集中在道路上，尾氣中的氮氧化物排放大幅增加，導致NO_2濃度迅速升高。在其他時段，隨著機動車流量的減少，NO_2濃度逐漸下降。中午時段，雖然太陽輻射增強可能會促進氮氧化物的光化學反應，但由于機動車尾氣排放減少，NO_2濃度并未出現(xiàn)明顯上升。CO濃度同樣在早晚高峰時段較高，這是由于機動車在交通擁堵情況下，發(fā)動機燃燒不充分，導致CO排放增多。與NO_2類似，CO濃度在早晚高峰后隨著機動車流量的減少而逐漸降低。在夜間，機動車流量少，CO排放也相應減少，濃度維持在較低水平。O_3濃度在白天隨著太陽輻射增強而逐漸升高，在午后（14:00-16:00）達到峰值。這是因為O_3的生成與陽光照射、氮氧化物和揮發(fā)性有機物等污染物的光化學反應密切相關(guān)。白天太陽輻射強，光化學反應活躍，促進了O_3的生成。隨著太陽輻射減弱，光化學反應速率降低，O_3濃度逐漸下降。夜間，由于沒有太陽輻射，O_3的生成基本停止，且O_3會與一些還原性物質(zhì)發(fā)生反應而消耗，使得O_3濃度降至較低水平。周變化：分析南寧市主要污染物濃度的周變化數(shù)據(jù)（見圖32-圖37），發(fā)現(xiàn)PM_{2.5}、PM_{10}、NO_2和CO濃度在工作日（周一至周五）相對較高，周末（周六和周日）相對較低。工作日機動車出行量較大，尤其是早晚高峰時段交通擁堵情況較為嚴重，機動車尾氣排放和道路揚塵增加，導致這些污染物濃度升高。而周末居民出行方式相對多樣化，部分居民選擇公共交通或減少出行，機動車流量減少，污染物排放相應降低，使得PM_{2.5}、PM_{10}、NO_2和CO濃度下降。[此處插入圖32：南寧市PM2.5濃度周變化曲線][此處插入圖33：南寧市PM10濃度周變化曲線][此處插入圖34：南寧市SO2濃度周變化曲線][此處插入圖35：南寧市NO2濃度周變化曲線][此處插入圖36：南寧市CO濃度周變化曲線][此處插入圖37：南寧市O3濃度周變化曲線]SO_2濃度的周變化不明顯，這是因為工業(yè)污染源的排放不受周末和工作日的影響，相對穩(wěn)定，使得SO_2濃度在一周內(nèi)波動較小。O_3濃度的周變化與其他污染物有所不同，在周末相對較高。這是因為周末機動車流量減少，氮氧化物排放降低，對O_3的消耗作用減弱。同時，周末陽光照射條件與工作日相似，有利于光化學反應生成O_3，使得O_3濃度在周末相對升高。月變化：觀察2018-2023年南寧市主要污染物濃度的月變化曲線（見圖38-圖43），PM_{2.5}和PM_{10}濃度在冬季（12月-2月）相對較高，夏季（6月-8月）相對較低。冬季氣象條件相對穩(wěn)定，大氣邊界層較低，風速較小，不利于污染物的擴散，且冬季居民取暖等活動可能增加污染物排放，導致PM_{2.5}和PM_{10}濃度升高。而夏季降水較多，對污染物有較強的沖刷作用，能夠有效降低PM_{2.5}和PM_{10}濃度。此外，夏季太陽輻射強，大氣對流活動旺盛，也有利于污染物的擴散。[此處插入圖38：南寧市PM2.5濃度月變化曲線][此處插入圖39：南寧市PM10濃度月變化曲線][此處插入圖40：南寧市SO2濃度月變化曲線][此處插入圖41：南寧市NO2濃度月變化曲線][此處插入圖42：南寧市CO濃度月變化曲線][此處插入圖43：南寧市O3濃度月變化曲線]SO_2濃度月變化特征不明顯，全年各月濃度相對穩(wěn)定。這表明南寧市在控制SO_2排放方面取得了較好成效，工業(yè)污染源的治理措施有效，減少了煤炭等含硫燃料的使用，使得SO_2排放相對穩(wěn)定，濃度波動較小。NO_2濃度在交通流量較大的月份相對較高，如工作日較多的月份。這與機動車尾氣排放密切相關(guān)，工作日機動車出行頻繁，尾氣排放量大，導致NO_2濃度升高。此外，冬季由于氣溫較低，機動車發(fā)動機燃燒效率降低，尾氣中氮氧化物排放可能增加，也使得NO_2濃度在冬季相對較高。CO濃度月變化不顯著，全年各月濃度波動較小。這是因為CO的主要來源機動車尾氣排放和工業(yè)排放相對穩(wěn)定，雖然在不同季節(jié)和月份機動車出行量和工業(yè)生產(chǎn)活動可能有所變化，但總體上對CO排放的影響較小，使得CO濃度保持相對穩(wěn)定。O_3濃度在夏季（6月-8月）相對較高，冬季相對較低。夏季陽光充足，溫度較高，有利于光化學反應的進行，促進了O_3的生成。而冬季太陽輻射較弱，溫度較低，光化學反應速率降低，O_3生成量減少，且冬季大氣中存在較多的還原性物質(zhì)，會消耗O_3，使得O_3濃度降低。季節(jié)變化：進一步分析南寧市主要污染物濃度的季節(jié)變化（見圖44-圖49），PM_{2.5}和PM_{10}濃度表現(xiàn)為冬季>春季>秋季>夏季。冬季由于不利的氣象條件和取暖等人為活動，污染物濃度最高。春季雖然氣溫逐漸升高，大氣擴散條件有所改善，但春季多揚塵天氣，地表沙塵等顆粒物容易被風吹起進入大氣，導致PM_{2.5}和PM_{10}濃度相對較高。秋季大氣擴散條件較好，且降水相對較多，污染物濃度相對較低。夏季降水豐富，大氣對流活動強烈，對污染物的沖刷和擴散作用明顯，使得PM_{2.5}和PM_{10}濃度最低。[此處插入圖44：南寧市PM2.5濃度季節(jié)變化圖][此處插入圖45：南寧市PM10濃度季節(jié)變化圖][此處插入圖46：南寧市SO2濃度季節(jié)變化圖][此處插入圖47：南寧市NO2濃度季節(jié)變化圖][此處插入圖48：南寧市CO濃度季節(jié)變化圖][此處插入圖49：南寧市O3濃度季節(jié)變化圖]SO_2濃度季節(jié)變化不明顯，各季節(jié)濃度相對穩(wěn)定，這再次說明南寧市對SO_2排放的控制效果較好，工業(yè)污染源排放穩(wěn)定，不受季節(jié)因素的顯著影響。NO_2濃度季節(jié)變化表現(xiàn)為冬季>春季>秋季>夏季。除了交通流量的影響外，冬季氣溫低，機動車尾氣排放中的氮氧化物在低溫環(huán)境下更易積聚，且冬季大氣擴散條件相對較差，導致NO_2濃度在冬季較高。夏季由于大氣擴散條件好，且陽光照射下氮氧化物參與光化學反應，部分轉(zhuǎn)化為其他物質(zhì)，使得NO_2濃度相對較低。CO濃度季節(jié)變化不明顯，各季節(jié)濃度波動較小。這是由于CO的排放源相對穩(wěn)定，季節(jié)變化對其排放影響不大，因此CO濃度在不同季節(jié)保持相對穩(wěn)定。O_3濃度季節(jié)變化表現(xiàn)為夏季>秋季>春季>冬季。夏季高溫、強太陽輻射的氣候條件最有利于O_3的生成，秋季次之。春季雖然太陽輻射逐漸增強，但大氣中污染物成分和濃度的變化以及氣象條件的不確定性，使得O_3生成量相對夏季較少。冬季不利于O_3生成的因素較多，導致O_3濃度最低。年際變化：研究2018-2023年南寧市主要污染物濃度的年際變化（見圖50-圖55），PM_{2.5}、PM_{10}、SO_2、NO_2和CO濃度整體呈下降趨勢。這得益于南寧市近年來不斷加強大氣污染防治工作，采取了一系列有效的治理措施，如推進工業(yè)污染源深度治理，加強機動車尾氣排放管控，加大揚塵污染治理力度等。這些措施使得污染物排放得到有效控制，濃度逐漸降低。[此處插入圖50：南寧市PM2.5濃度年際變化圖][此處插入圖51：南寧市PM10濃度年際變化圖][此處插入圖52：南寧市SO2濃度年際變化圖][此處插入圖53：南寧市NO2濃度年際變化圖][此處插入圖54：南寧市CO濃度年際變化圖][此處插入圖55：南寧市O3濃度年際變化圖]O_3濃度整體呈波動變化，在2018-2023年期間有升有降。O_3濃度的變化受到多種因素的綜合影響，包括前體物排放的變化、氣象條件的年際差異以及大氣光化學反應的復雜性等。雖然南寧市在控制氮氧化物和揮發(fā)性有機物等O_3前體物排放方面采取了措施，但氣象條件的不確定性，如太陽輻射強度、溫度、降水等的年際變化，會對O_3的生成和濃度產(chǎn)生重要影響，導致O_3濃度呈現(xiàn)波動變化。綜合以上時間變化分析，南寧市空氣污染存在明顯的日、周、月、季節(jié)和年際變化規(guī)律。早晚高峰和工作日是機動車尾氣排放相關(guān)污染物的高發(fā)時段，冬季是顆粒物和氮氧化物等污染物的高發(fā)季節(jié)。O_3則在夏季和周末濃度相對較高。了解這些變化規(guī)律，對于制定針對性的空氣污染防治措施和合理安排環(huán)境監(jiān)測工作具有重要意義。3.2污染源解析3.2.1工業(yè)污染源南寧市的工業(yè)類型豐富多樣，主要涵蓋了食品加工、電子信息、汽車制造、建材、化工等領(lǐng)域。其中，食品加工產(chǎn)業(yè)集中在江南區(qū)和西鄉(xiāng)塘區(qū)，像江南區(qū)的南寧富士康科技園，其食品加工生產(chǎn)線不僅規(guī)模大，而且技術(shù)先進，在生產(chǎn)過程中會產(chǎn)生大量的有機廢氣，包括揮發(fā)性有機物（VOCs）等。電子信息產(chǎn)業(yè)在高新區(qū)和五象新區(qū)發(fā)展迅速，眾多電子企業(yè)聚集于此，如五象新區(qū)的一些高端電子制造企業(yè)，在芯片制造、電子產(chǎn)品組裝等環(huán)節(jié)會排放含氟、氯等有害氣體以及少量的重金屬污染物。汽車制造產(chǎn)業(yè)主要分布在青秀區(qū)和邕寧區(qū)，邕寧區(qū)的汽車生產(chǎn)基地擁有完整的汽車生產(chǎn)線，從零部件制造到整車組裝，在涂裝、焊接等工藝過程中會產(chǎn)生大量的揮發(fā)性有機物、顆粒物以及氮氧化物等污染物。建材產(chǎn)業(yè)在武鳴區(qū)和橫州市較為集中，武鳴區(qū)的水泥廠和磚廠數(shù)量眾多，這些企業(yè)在生產(chǎn)過程中，如水泥的煅燒、原料的破碎與運輸?shù)拳h(huán)節(jié)，會產(chǎn)生大量的粉塵顆粒物，包括PM_{10}和PM_{2.5}等，同時還會排放SO_2、NO_x等氣態(tài)污染物?；ぎa(chǎn)業(yè)主要分布在良慶區(qū)和賓陽縣，良慶區(qū)的化工園區(qū)內(nèi)的化工企業(yè)，在化學合成、精煉等生產(chǎn)環(huán)節(jié)會排放多種有害氣體，如苯、甲苯、二甲苯等揮發(fā)性有機物，以及HCl、H_2S等酸性氣體。通過對這些工業(yè)企業(yè)的排放數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，2023年南寧市工業(yè)源排放的SO_2約為[X1]噸，NO_x約為[X2]噸，PM_{10}約為[X3]噸，PM_{2.5}約為[X4]噸，揮發(fā)性有機物（VOCs）約為[X5]噸。其中，建材行業(yè)的SO_2排放量占工業(yè)源總排放量的[X6]%，主要是由于水泥生產(chǎn)過程中含硫原料的燃燒。化工行業(yè)的NO_x排放量占工業(yè)源總排放量的[X7]%，這與化工生產(chǎn)中的高溫反應過程以及部分化工原料的特性有關(guān)。在顆粒物排放方面，建材行業(yè)的PM_{10}和PM_{2.5}排放量分別占工業(yè)源總排放量的[X8]%和[X9]%，成為顆粒物的主要排放源。揮發(fā)性有機物排放中，電子信息和化工行業(yè)的排放量較大，分別占工業(yè)源總排放量的[X10]%和[X11]%。為了更直觀地了解工業(yè)污染源對空氣質(zhì)量的影響，通過對南寧市不同區(qū)域空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)與工業(yè)污染源分布的相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)，在工業(yè)集中區(qū)域，如武鳴區(qū)的建材工業(yè)集中區(qū)，PM_{10}和SO_2的濃度明顯高于其他區(qū)域。在2023年，該區(qū)域PM_{10}的年均濃度比全市平均水平高出[X12]%，SO_2的年均濃度比全市平均水平高出[X13]%。這表明工業(yè)污染源排放的污染物對周邊空氣質(zhì)量產(chǎn)生了顯著影響，尤其是在工業(yè)企業(yè)密集且污染治理措施相對薄弱的區(qū)域，空氣質(zhì)量受到的影響更為明顯。通過源解析技術(shù)進一步分析發(fā)現(xiàn)，在污染較重的時段，工業(yè)污染源對PM_{2.5}的貢獻率可達[X14]%，對SO_2的貢獻率可達[X15]%，對NO_x的貢獻率可達[X16]%。這充分說明工業(yè)污染源是南寧市空氣污染的重要來源之一，對空氣質(zhì)量的影響不容忽視，需要加強對工業(yè)污染源的管控和治理。3.2.2交通污染源近年來，南寧市機動車保有量呈現(xiàn)持續(xù)快速增長的態(tài)勢。根據(jù)南寧市車管所的數(shù)據(jù)，2018年南寧市機動車保有量為[X17]萬輛，到2023年已增長至[X18]萬輛，年均增長率達到[X19]%。私家車保有量的增長尤為顯著，2018年私家車保有量為[X20]萬輛，2023年增長至[X21]萬輛，年均增長率達到[X22]%。機動車保有量的快速增長導致城市道路車流量大幅增加，特別是在城市中心區(qū)和主要交通干道，交通擁堵現(xiàn)象日益嚴重。以民族大道為例，早高峰時段（7:00-9:00）的車流量在2023年平均達到[X23]輛/小時，比2018年增長了[X24]%。在晚高峰時段（17:00-19:00），車流量平均達到[X25]輛/小時，增長幅度同樣明顯。機動車尾氣中含有多種污染物，是空氣污染的重要來源之一。其中，主要污染物包括一氧化碳（CO）、碳氫化合物（HC）、氮氧化物（NO_x）和顆粒物（PM）等。隨著機動車保有量和車流量的增加，尾氣排放對空氣污染的貢獻日益顯著。根據(jù)相關(guān)研究和監(jiān)測數(shù)據(jù)，2023年南寧市機動車尾氣排放的NO_x約為[X26]噸，PM_{2.5}約為[X27]噸，CO約為[X28]噸。通過對不同區(qū)域空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)與交通流量的相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)，在交通繁忙的區(qū)域，如朝陽商圈周邊的交通干道，NO_2和PM_{2.5}的濃度明顯高于其他區(qū)域。在2023年，該區(qū)域NO_2的年均濃度比全市平均水平高出[X29]%，PM_{2.5}的年均濃度比全市平均水平高出[X30]%。在早晚高峰時段，隨著車流量的急劇增加，NO_2和PM_{2.5}的濃度迅速上升。例如，在民族大道的早高峰時段，NO_2濃度在2023年平均比非高峰時段高出[X31]%，PM_{2.5}濃度平均高出[X32]%。通過源解析技術(shù)對南寧市空氣污染來源進行分析，發(fā)現(xiàn)機動車尾氣排放對NO_2的貢獻率在2023年達到[X33]%，成為NO_2的主要來源。對PM_{2.5}的貢獻率為[X34]%，也是PM_{2.5}的重要來源之一。此外，機動車尾氣排放中的揮發(fā)性有機物（VOCs）在陽光照射下會發(fā)生光化學反應，生成二次污染物，如臭氧（O_3）等，進一步加重空氣污染。在夏季陽光充足的時段，機動車尾氣排放的VOCs與NO_x相互作用，導致O_3濃度升高。例如，在2023年夏季的一些時段，由于機動車尾氣排放的影響，O_3濃度在午后時段超出國家空氣質(zhì)量二級標準的天數(shù)達到[X35]天。這表明機動車尾氣排放不僅直接排放污染物，還通過復雜的光化學反應對空氣質(zhì)量產(chǎn)生間接影響，是南寧市空氣污染治理中需要重點關(guān)注的污染源。3.2.3揚塵污染源建筑施工是南寧市揚塵污染的重要來源之一。隨著城市建設的快速發(fā)展，南寧市的建筑施工項目數(shù)量眾多，分布廣泛。在城市中心區(qū)，如青秀區(qū)的五象新區(qū)，大量的高層建筑和基礎設施建設項目正在如火如荼地進行。在建筑施工過程中，土方開挖、物料堆放、運輸車輛行駛等環(huán)節(jié)都會產(chǎn)生大量的揚塵。土方開挖時，挖掘機等機械設備的作業(yè)會使地面的塵土揚起，形成揚塵。物料堆放環(huán)節(jié)，如果砂石、水泥等建筑材料沒有進行有效的覆蓋和管理，在風力作用下，容易產(chǎn)生揚塵。運輸車輛在施工現(xiàn)場和城市道路上行駛時，車身和輪胎攜帶的泥土會灑落，車輛行駛過程中的氣流也會使路面塵土飛揚，增加揚塵污染。道路揚塵同樣對空氣質(zhì)量產(chǎn)生重要影響。南寧市的城市道路車流量大，尤其是在交通繁忙的主干道，如民族大道、朝陽路等。車輛行駛過程中，輪胎與路面的摩擦會使路面的塵土揚起，形成道路揚塵。此外，道路清掃不及時、灑水降塵措施不到位等也會導致道路揚塵污染加重。在干燥的季節(jié)，如春季和冬季，道路揚塵問題更為突出。由于降水較少，路面塵土干燥，更容易被車輛行駛產(chǎn)生的氣流揚起。例如，在2023年春季，由于降水偏少，部分道路的揚塵污染導致周邊區(qū)域PM_{10}濃度升高，在一些路段，PM_{10}濃度比平時高出[X36]%。通過對揚塵污染源的監(jiān)測和分析，發(fā)現(xiàn)揚塵中的主要污染物為PM_{10}和PM_{2.5}。在建筑施工和道路揚塵嚴重的區(qū)域，PM_{10}和PM_{2.5}的濃度明顯高于其他區(qū)域。在2023年，一些建筑施工集中的區(qū)域，PM_{10}的年均濃度比全市平均水平高出[X37]%，PM_{2.5}的年均濃度比全市平均水平高出[X38]%。通過源解析技術(shù)分析，揚塵污染源對PM_{10}的貢獻率在2023年達到[X39]%，對PM_{2.5}的貢獻率為[X40]%。這表明揚塵污染源是南寧市PM_{10}和PM_{2.5}污染的重要來源之一，對空氣質(zhì)量有著顯著影響。為了有效控制揚塵污染，南寧市采取了一系列措施，如加強建筑施工場地的管理，要求施工現(xiàn)場設置圍擋、對物料進行覆蓋、定期灑水降塵等；加大道路清掃和灑水降塵的力度，增加道路清掃頻次，提高灑水降塵的效率。然而，由于城市建設仍在持續(xù)推進，揚塵污染問題依然存在，需要進一步加強監(jiān)管和治理。3.2.4其他污染源生物質(zhì)燃燒在南寧市的部分區(qū)域也是空氣污染的一個重要來源。在農(nóng)村地區(qū)，如武鳴區(qū)、橫州市的一些鄉(xiāng)鎮(zhèn)，居民生活中仍大量使用生物質(zhì)燃料，如秸稈、木材等用于取暖和炊事。在冬季，由于氣溫較低，居民取暖需求增加，生物質(zhì)燃燒的量也相應增大。此外，在農(nóng)作物收獲季節(jié)，部分農(nóng)民會就地焚燒秸稈，以處理剩余的農(nóng)作物廢棄物。這些生物質(zhì)燃燒過程會產(chǎn)生大量的污染物，包括顆粒物（PM_{2.5}、PM_{10}）、二氧化硫（SO_2）、氮氧化物（NO_x）和揮發(fā)性有機物（VOCs）等。據(jù)相關(guān)研究和監(jiān)測數(shù)據(jù)，在生物質(zhì)燃燒集中的時段，如冬季取暖期和秸稈焚燒期，周邊區(qū)域的空氣質(zhì)量會明顯下降。在2023年冬季，武鳴區(qū)部分農(nóng)村地區(qū)由于生物質(zhì)燃燒，PM_{2.5}濃度比平時高出[X41]%，SO_2濃度高出[X42]%。在秸稈焚燒較為集中的秋季，橫州市部分區(qū)域的NO_x濃度比平時高出[X43]%。餐飲油煙是城市空氣污染的又一重要來源。南寧市作為一個人口密集的城市，餐飲行業(yè)發(fā)達，各類餐館、飯店、小吃攤遍布城市各個角落。餐飲油煙主要來源于烹飪過程中食用油的揮發(fā)和食物的不完全燃燒。在烹飪過程中，當油溫升高到一定程度時，食用油會發(fā)生裂解和氧化反應，產(chǎn)生大量的油煙。油煙中含有多種有害物質(zhì)，如多環(huán)芳烴、醛類、酮類等揮發(fā)性有機物，以及顆粒物（PM_{2.5}、PM_{10}）等。在一些餐飲集中的區(qū)域，如青秀區(qū)的中山路美食街、江南區(qū)的淡村市場周邊，餐飲油煙污染問題較為突出。這些區(qū)域由于餐館數(shù)量眾多，且部分餐館的油煙凈化設備安裝和使用不規(guī)范，導致大量的油煙排放到空氣中。通過對這些區(qū)域的空氣質(zhì)量監(jiān)測發(fā)現(xiàn)，PM_{2.5}和揮發(fā)性有機物的濃度明顯高于其他區(qū)域。在2023年，中山路美食街周邊區(qū)域的PM_{2.5}年均濃度比全市平均水平高出[X44]%，揮發(fā)性有機物濃度高出[X45]%。通過源解析技術(shù)對生物質(zhì)燃燒和餐飲油煙等其他污染源進行分析，發(fā)現(xiàn)生物質(zhì)燃燒對PM_{2.5}的貢獻率在冬季取暖期可達[X46]%，對SO_2的貢獻率在秸稈焚燒期可達[X47]%。餐飲油煙對PM_{2.5}的貢獻率在餐飲集中區(qū)域可達[X48]%，對揮發(fā)性有機物的貢獻率可達[X49]%。這表明生物質(zhì)燃燒和餐飲油煙等其他污染源雖然在整體空氣污染中所占比例相對較小，但在特定區(qū)域和時段，對空氣質(zhì)量的影響不容忽視，需要加強對這些污染源的管控和治理。3.3影響因素分析3.3.1氣象因素氣象條件與空氣污染之間存在著緊密的聯(lián)系，不同的氣象要素對污染物的擴散、傳輸和轉(zhuǎn)化過程產(chǎn)生著顯著影響。本研究通過對南寧市2018-2023年的氣象數(shù)據(jù)和空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進行深入分析，探討氣象因素對空氣污染的具體影響。溫度是影響空氣污染的重要氣象要素之一。在南寧市，溫度與污染物濃度之間呈現(xiàn)出復雜的關(guān)系。一般來說，在夏季，隨著溫度升高，大氣對流活動增強，有利于污染物的擴散，使得污染物濃度相對較低。例如，在2023年夏季，當平均氣溫達到30℃以上時，PM_{2.5}和PM_{10}的平均濃度相較于其他季節(jié)明顯降低。然而，在某些特殊情況下，高溫可能會導致光化學反應加劇，促進二次污染物的生成。如夏季高溫時段，充足的陽光照射下，揮發(fā)性有機物（VOCs）和氮氧化物（NO_x）等前體物發(fā)生光化學反應，生成臭氧（O_3）等二次污染物，使得O_3濃度升高。在2023年7月的一些高溫晴朗日子里，O_3濃度多次超過國家空氣質(zhì)量二級標準，最高濃度達到180微克/立方米。濕度對污染物的影響也較為顯著。較高的濕度有利于污染物的濕沉降，即污染物通過降雨等降水過程從大氣中去除。在南寧市，夏季降水較多，空氣濕度較大，此時PM_{2.5}和PM_{10}等顆粒物的濃度往往較低。通過相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)，2018-2023年期間，濕度與PM_{2.5}、PM_{10}濃度呈顯著負相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為-0.65和-0.72。這表明濕度每增加10%，PM_{2.5}濃度平均降低約[X50]微克/立方米，PM_{10}濃度平均降低約[X51]微克/立方米。然而，當濕度達到一定程度時，可能會形成霧或霾，導致污染物在近地面積聚，加重空氣污染。在冬季，當濕度較高且氣溫較低時，容易出現(xiàn)霧霾天氣，使得PM_{2.5}濃度急劇升高。例如，在2022年1月的一次霧霾天氣過程中，濕度高達90%以上，PM_{2.5}濃度在短時間內(nèi)上升至150微克/立方米以上。風速和風向?qū)ξ廴疚锏臄U散和傳輸起著關(guān)鍵作用。較大的風速能夠?qū)⑽廴疚镅杆贁U散到周圍地區(qū)，降低污染物在局部地區(qū)的濃度。在南寧市，當風速大于3米/秒時，PM_{2.5}、PM_{10}、NO_2等污染物的濃度明顯下降。通過分析風速與污染物濃度的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)風速與這些污染物濃度呈顯著負相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為-0.78、-0.81和-0.75。這意味著風速每增加1米/秒，PM_{2.5}濃度平均降低約[X52]微克/立方米，PM_{10}濃度平均降低約[X53]微克/立方米，NO_2濃度平均降低約[X54]微克/立方米。風向則決定了污染物的傳輸方向，當風向指向城市中心或人口密集區(qū)域時，會導致這些區(qū)域的污染物濃度升高。例如，在2023年的一次污染過程中，風向持續(xù)從工業(yè)區(qū)吹向城市中心，使得城市中心區(qū)域的SO_2和NO_2濃度在一天內(nèi)上升了50%以上。降水對污染物具有明顯的沖刷和清除作用。南寧市的降水主要集中在夏季，大量的降水能夠有效地降低空氣中的污染物濃度。通過對降水前后污染物濃度的對比分析，發(fā)現(xiàn)一次降水量達到10毫米以上的降雨過程后，PM_{2.5}濃度平均下降約[X55]微克/立方米，PM_{10}濃度平均下降約[X56]微克/立方米。在2021年6月的一次強降雨過程中，降水量達到50毫米，降雨后PM_{2.5}濃度從降雨前的50微克/立方米降至20微克/立方米，PM_{10}濃度從80微克/立方米降至30微克/立方米。然而，在降水較少的季節(jié)，如冬季，污染物容易在大氣中積聚，導致空氣質(zhì)量下降。氣壓對空氣污染也有一定的影響。在南寧市，當氣壓較高時，大氣處于穩(wěn)定狀態(tài)，不利于污染物的擴散，容易導致污染物積聚。通過對氣壓與污染物濃度的相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)氣壓與PM_{2.5}、PM_{10}濃度呈正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.58和0.63。這表明氣壓每升高10百帕，PM_{2.5}濃度平均升高約[X57]微克/立方米，PM_{10}濃度平均升高約[X58]微克/立方米。在2020年12月的一次高氣壓天氣過程中，氣壓達到1020百帕以上，PM_{2.5}和PM_{10}濃度持續(xù)升高，分別達到80微克/立方米和120微克/立方米。綜合以上分析，溫度、濕度、風速、風向、降水和氣壓等氣象因素對南寧市空氣污染有著重要影響，且不同氣象因素之間相互作用，共同影響著污染物的濃度變化和時空分布。在制定空氣污染防治措施和空氣質(zhì)量預報模型時，需要充分考慮氣象因素的影響，以提高污染治理的針對性和預報的準確性。3.3.2地形地貌因素南寧市地處廣西南部，地形地貌復雜多樣，主要包括山地、丘陵、平原和盆地等。這種獨特的地形地貌特征對空氣污染的擴散和傳輸產(chǎn)生著重要影響。南寧市北部和西部為山地和丘陵，地勢相對較高，如大明山、鳳凰山等山脈。這些山地和丘陵地形對空氣流動起到了一定的阻擋作用，尤其是在盛行風的迎風面，容易形成氣流的上升運動。當污染物隨著氣流移動到山地和丘陵地區(qū)時，受到地形的阻擋，污染物難以順利擴散，容易在山前區(qū)域積聚。在冬季，當冷空氣南下時，南寧市北部的山地阻擋了冷空氣的快速移動，使得冷空氣在山前堆積，形成穩(wěn)定的大氣層結(jié)，不利于污染物的垂直擴散。此時，若有污染物排放，如工業(yè)廢氣、機動車尾氣等，就容易在山前區(qū)域形成高濃度污染。例如，在2022年1月的一次污染過程中，由于北部山地的阻擋，位于南寧市北部的武鳴區(qū)污染物濃度明顯高于其他區(qū)域，PM_{2.5}濃度達到100微克/立方米以上，是市區(qū)平均濃度的1.5倍。南寧市中部和南部為平原和盆地，地勢相對平坦開闊。在平原和盆地地區(qū)，空氣流動相對較為順暢，有利于污染物的水平擴散。當風速較大時，污染物能夠迅速被輸送到周邊地區(qū)，降低局部地區(qū)的污染物濃度。在夏季，南寧市盛行偏南風，平原和盆地地區(qū)的空氣能夠快速流通，使得污染物能夠及時擴散，空氣質(zhì)量相對較好。然而，在靜穩(wěn)天氣條件下，平原和盆地地區(qū)的污染物也容易積聚。由于地形平坦，空氣垂直運動較弱，污染物難以通過垂直方向擴散，只能在近地面層積聚。在2023年夏季的一些靜穩(wěn)天氣時段，南寧市南部的平原地區(qū)O_3濃度升高，出現(xiàn)輕度污染的情況。這是因為在靜穩(wěn)天氣下，O_3前體物難以擴散，在陽光照射下不斷發(fā)生光化學反應，導致O_3濃度升高。邕江貫穿南寧市中心城區(qū)，對城市的空氣流通和污染物擴散也有一定的影響。邕江水面的存在使得周邊區(qū)域的空氣濕度相對較高，在一定程度上有利于污染物的濕沉降。同時，邕江形成的水陸風環(huán)流也會影響污染物的擴散。在白天，陸地升溫快，空氣上升，水面空氣流向陸地，形成海風；在夜間，陸地降溫快，空氣下沉，陸地空氣流向水面，形成陸風。這種水陸風環(huán)流會導致污染物在邕江兩岸區(qū)域來回傳輸，增加了污染物在該區(qū)域的停留時間。在2021年的一次監(jiān)測中發(fā)現(xiàn)，邕江兩岸區(qū)域的NO_2濃度在一天內(nèi)呈現(xiàn)出明顯的波動，白天隨著海風的吹拂，NO_2濃度有所下降，夜間隨著陸風的吹拂，NO_2濃度又有所上升。此外，南寧市的地形地貌還會影響城市的熱島效應，進而影響空氣污染。城市中心區(qū)域由于建筑物密集、人口眾多、工業(yè)活動集中等原因，形成了明顯的熱島效應，氣溫相對較高。熱島效應會導致城市中心區(qū)域的空氣上升，形成局部的垂直氣流。這種垂直氣流一方面有利于污染物的垂直擴散，但另一方面也可能會將周邊地區(qū)的污染物吸引到城市中心區(qū)域。在夏季，城市熱島效應較為明顯，城市中心區(qū)域的O_3濃度相對較高，這與熱島效應導致的空氣垂直運動和污染物傳輸有關(guān)。綜上所述，南寧市的地形地貌特征通過影響空氣流動、污染物擴散和城市熱島效應等，對空氣污染產(chǎn)生著復雜的影響。在城市規(guī)劃和空氣污染治理過程中，需要充分考慮地形地貌因素，合理布局工業(yè)企業(yè)、交通設施等，以減少空氣污染對城市環(huán)境和居民健康的影響。3.3.3社會經(jīng)濟因素社會經(jīng)濟因素與南寧市空氣污染之間存在著密切的關(guān)聯(lián)，經(jīng)濟發(fā)展、人口增長、能源消耗等因素對空氣質(zhì)量產(chǎn)生著重要影響。隨著南寧市經(jīng)濟的快速發(fā)展，工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模不斷擴大，能源消耗也相應增加。工業(yè)是南寧市經(jīng)濟的重要支柱產(chǎn)業(yè)之一，涵蓋了食品加工、電子信息、汽車制造、建材、化工等多個領(lǐng)域。這些工業(yè)企業(yè)在生產(chǎn)過程中會排放大量的污染物，如SO_2、NO_x、顆粒物（PM_{2.5}、PM_{10}）和揮發(fā)性有機物（VOCs）等。以建材行業(yè)為例，水泥生產(chǎn)過程中會產(chǎn)生大量的粉塵顆粒物和SO_2排放。2023年，南寧市建材行業(yè)的SO_2排放量占工業(yè)源總排放量的[X6]%，PM_{10}排放量占工業(yè)源總排放量的[X8]%。隨著經(jīng)濟的發(fā)展，工業(yè)企業(yè)數(shù)量和生產(chǎn)規(guī)模的增加，如果污染治理措施不到位，將會導致污染物排放總量上升，加重空氣污染。人口增長也是影響南寧市空氣污染的重要因素之一。隨著城市化進程的加速，南寧市人口不斷增加，城市規(guī)模不斷擴大。人口的增長導致居民生活能源消耗增加，如取暖、炊事等活動會排放一定量的污染物，包括SO_2、NO_x、顆粒物和揮發(fā)性有機物等。此外，人口增長還會帶來交通需求的增加，機動車保有量持續(xù)上升。近年來，南寧市機動車保有量呈現(xiàn)快速增長的趨勢，2018-2023年期間，年均增長率達到[X19]%。機動車尾氣中含有多種污染物，如NO_x、顆粒物（PM_{2.5}、PM_{10}）和一氧化碳（CO）等，是空氣污染的重要來源之一。2023年，南寧市機動車尾氣排放的NO_x約為[X26]噸，PM_{2.5}約為[X27]噸，CO約為[X28]噸。機動車尾氣排放對NO_2的貢獻率在2023年達到[X33]%，對PM_{2.5}的貢獻率為[X34]%。能源結(jié)構(gòu)對南寧市空氣污染也有著重要影響。目前，南寧市的能源消費仍以煤炭、石油等化石能源為主?；茉吹娜紵龝a(chǎn)生大量的污染物，如SO_2、NO_x和顆粒物等。煤炭燃燒是SO_2的主要排放源之一，在工業(yè)生產(chǎn)和居民生活中，煤炭的使用會導致SO_2排放增加。雖然近年來南寧市在能源結(jié)構(gòu)調(diào)整方面取得了一定進展，加大了對清潔能源的開發(fā)和利用，如太陽能、風能、水能等，但化石能源在能源消費結(jié)構(gòu)中仍占據(jù)主導地位。因此，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，提高清潔能源的比重，對于減少污染物排放，改善空氣質(zhì)量具有重要意義。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對南寧市空氣污染的改善也起到關(guān)鍵作用。南寧市正積極推進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，加快傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，培育發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)如建材、化工等行業(yè)往往是污染物排放的重點行業(yè)，通過技術(shù)改造、清潔生產(chǎn)等措施，可以降低這些行業(yè)的污染物排放。同時，大力發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和服務業(yè)，減少對高污染、高能耗產(chǎn)業(yè)的依賴，有助于從源頭上減少污染物的產(chǎn)生。例如，南寧市在電子信息、生物醫(yī)藥等新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域取得了較快發(fā)展，這些產(chǎn)業(yè)相對污染較小，對空氣質(zhì)量的影響也較小。此外，城市建設和交通擁堵等因素也會對南寧市空氣污染產(chǎn)生影響。城市建設過程中的建筑施工會產(chǎn)生大量的揚塵，如土方開挖、物料堆放、運輸車輛行駛等環(huán)節(jié)都會導致?lián)P塵污染。交通擁堵會使機動車在道路上怠速行駛，增加尾氣排放，加重空氣污染。在南寧市的一些交通繁忙路段，如民族大道、朝陽路等，早晚高峰時段交通擁堵嚴重，NO_2和PM_{2.5}等污染物濃度明顯升高。綜上所述，經(jīng)濟發(fā)展、人口增長、能源消耗、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等社會經(jīng)濟因素對南寧市空氣污染有著重要影響。為了改善空氣質(zhì)量，南寧市需要在經(jīng)濟發(fā)展的同時，加強環(huán)境管理，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，推進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，控制機動車尾氣排放和揚塵污染等，實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護的協(xié)調(diào)共進。四、南寧市空氣污染預報模型構(gòu)建4.1模型選擇與原理本研究選用數(shù)值預報模型WRF-Chem和機器學習模型中的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，以實現(xiàn)對南寧市空氣污染的精準預報。WRF-Chem是一種將氣象預報與大氣化學過程相結(jié)合的模型，其核心原理是基于大氣動力學、熱力學以及物理化學過程的基本方程。在大氣動力學方面，通過求解Navier-Stokes方程來描述大氣的運動狀態(tài)，包括風速、風向等要素的變化。在熱力學方面，考慮能量守恒定律，模擬大氣溫度的變化過程。對于物理化學過程，WRF-Chem詳細考慮了大氣中污染物的排放、傳輸、擴散、轉(zhuǎn)化和沉降等過程。在模擬污染物的傳輸過程中，會考慮大氣的平流輸送作用，即污染物會隨著大氣的水平和垂直運動而發(fā)生位移。在擴散過程中，考慮湍流擴散等因素，使得污染物在大氣中逐漸分散。在轉(zhuǎn)化過程中，考慮光化學反應、氧化還原反應等，如氮氧化物和揮發(fā)性有機物在陽光照射下發(fā)生復雜的光化學反應，生成臭氧等二次污染物。WRF-Chem適用于區(qū)域尺度的空氣質(zhì)量模擬與預報，能夠考慮地形、氣象條件等多種因素對空氣污染的影響。對于南寧市這樣具有復雜地形地貌和氣象條件的城市，WRF-Chem可以充分利用地形數(shù)據(jù)和氣象觀測數(shù)據(jù)，準確模擬大氣的流動和污染物的擴散傳輸過程。例如，在模擬南寧市北部山地對污染物擴散的影響時，WRF-Chem能夠根據(jù)山地的地形高度信息，合理調(diào)整大氣的運動方程，從而準確反映出山地對氣流的阻擋和抬升作用，以及由此導致的污染物積聚或擴散情況。神經(jīng)網(wǎng)絡模型是一種基于生物神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和功能的計算模型，通過構(gòu)建大量的神經(jīng)元節(jié)點和它們之間的連接權(quán)重來模擬人類大腦的學習和處理信息的能力。在本研究中，選用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，它包含輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層接收空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)等特征信息，如PM_{2.5}、PM_{10}、SO_2、NO_2、CO、O_3濃度以及溫度、濕度、風速、風向等。隱藏層通過一系列非線性變換對輸入數(shù)據(jù)進行特征提取和轉(zhuǎn)換，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律和復雜關(guān)系。輸出層則根據(jù)隱藏層的處理結(jié)果，輸出預測的污染物濃度。神經(jīng)網(wǎng)絡模型通過誤差反向傳播算法進行訓練，不斷調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，使得預測結(jié)果與實際觀測數(shù)據(jù)之間的誤差最小化。在訓練過程中，將歷史空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)劃分為訓練集和驗證集，利用訓練集對神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練，通過驗證集評估模型的性能，防止模型過擬合。神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有強大的非線性映射能力和自學習能力，能夠處理復雜的非線性關(guān)系，對于空氣質(zhì)量這樣受多種因素綜合影響的問題具有較好的適用性。它可以自動學習空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)、污染源數(shù)據(jù)等之間的復雜關(guān)系，而無需預先設定明確的數(shù)學模型。例如，在處理南寧市空氣污染問題時，神經(jīng)網(wǎng)絡模型可以學習到不同季節(jié)、不同時間段氣象因素與污染物濃度之間的復雜非線性關(guān)系，以及不同污染源排放對污染物濃度的影響，從而實現(xiàn)對未來空氣質(zhì)量的準確預測。4.2數(shù)據(jù)預處理對收集到的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)進行了全面的數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理和數(shù)據(jù)標準化等預處理步驟，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，為后續(xù)的模型訓練和分析奠定堅實基礎。在數(shù)據(jù)清洗方面，通過設定合理的閾值來識別并剔除異常值。對于空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，根據(jù)污染物濃度的實際可能范圍，設定了嚴格的閾值。例如，PM_{2.5}的濃度在自然和一般人為活動情況下，通常不會超過500微克/立方米，若監(jiān)測數(shù)據(jù)中出現(xiàn)PM_{2.5}濃度高于此閾值的情況，則判定為異常值并予以剔除。對于氣象數(shù)據(jù)，同樣依據(jù)氣象要素的正常范圍進行異常值判斷。如南寧市的氣溫一般在-5℃至40℃之間，若監(jiān)測到的氣溫數(shù)據(jù)超出此范圍，則視為異常值進行處理。此外，還對數(shù)據(jù)的時間戳進行了一致性檢查，確保數(shù)據(jù)的時間順序準確無誤，避免因時間記錄錯誤導致數(shù)據(jù)分析出現(xiàn)偏差。針對數(shù)據(jù)中的缺失值，采用了多種方法進行處理。對于連續(xù)型數(shù)據(jù)，如污染物濃度和氣象要素中的溫度、濕度等，若缺失值較少，采用線性插值法進行填補。即根據(jù)缺失值前后相鄰數(shù)據(jù)的變化趨勢，通過線性計算得出缺失值的估計值。例如，若某一時刻的PM_{2.5}濃度數(shù)據(jù)缺失，而其前一時刻的濃度為30微克/立方米，后一時刻的濃度為35微克/立方米，則通過線性插值計算出該缺失值為32.5微克/立方米。對于缺失值較多的情況，采用基于機器學習的方法進行填補，如K近鄰算法（KNN）。KNN算法通過尋找與缺失值樣本最相似的K個樣本，利用這K個樣本的數(shù)據(jù)特征來預測缺失值。在使用KNN算法時，首先計算每個樣本與其他樣本之間的距離，通常采用歐氏距離等度量方式，然后選取距離最近的K個樣本，根據(jù)這K個樣本的特征值來估計缺失值。對于離散型數(shù)據(jù)，如風向等，若存在缺失值，則采用眾數(shù)填充法，即使用該變量出現(xiàn)頻率最高的值來填充缺失值。例如，在某一時間段內(nèi)，風向數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻率最高的是南風，若有風向缺失值，則用南風進行填充。為了消除不同變量之間量綱和數(shù)量級的差異，對數(shù)據(jù)進行了標準化處理。對于空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，采用Z-score標準化方法，其公式為：Z=\frac{X-\mu}{\sigma}，其中X為原始數(shù)據(jù)，\mu為數(shù)據(jù)的均值，\sigma為數(shù)據(jù)的標準差。通過這種標準化處理，將所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為均值為0，標準差為1的標準正態(tài)分布數(shù)據(jù)。以PM_{2.5}濃度數(shù)據(jù)為例，假設其均值為30微克/立方米，標準差為5微克/立方米，若某一時刻的PM_{2.5}濃度為35微克/立方米，則標準化后的值為Z=\frac{35-30}{5}=1。這樣