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中北高新区臭氧浓度时间变化特征和影响因素——基于2024年数据分析
1
作者
李清宇
《绿色科技》
2025年第6期185-189,共5页
本文依托中北高新区2024年1—12月翔实的臭氧浓度数据,运用统计学分析法,从时间与空间维度,对该区域臭氧污染的变化特征展开全面且深入的探究。通过综合考量气象条件、人为活动等多维度因素,系统剖析臭氧污染的形成机制,并基于研究成果...
本文依托中北高新区2024年1—12月翔实的臭氧浓度数据,运用统计学分析法,从时间与空间维度,对该区域臭氧污染的变化特征展开全面且深入的探究。通过综合考量气象条件、人为活动等多维度因素,系统剖析臭氧污染的形成机制,并基于研究成果,提出了兼具科学性与针对性的防治策略。旨在为中北高新区空气质量的优化以及臭氧污染治理工作,提供坚实的理论依据与数据支撑。结果表明:臭氧污染受到气象因素与人为因素的复杂交互作用影响,在不同月份及季节呈现出显著的变化规律。文中所提出的防治策略涵盖多个层面,致力于构建全面、高效的治理体系,以应对臭氧污染这一复杂的环境问题。
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关键词
臭氧污染
污染源管控
环境监测与预警
区域协同治理
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题名
中北高新区臭氧浓度时间变化特征和影响因素——基于2024年数据分析
1
作者
李清宇
机构
太原市生态环境保护综合行政执法队
出处
《绿色科技》
2025年第6期185-189,共5页
文摘
本文依托中北高新区2024年1—12月翔实的臭氧浓度数据,运用统计学分析法,从时间与空间维度,对该区域臭氧污染的变化特征展开全面且深入的探究。通过综合考量气象条件、人为活动等多维度因素,系统剖析臭氧污染的形成机制,并基于研究成果,提出了兼具科学性与针对性的防治策略。旨在为中北高新区空气质量的优化以及臭氧污染治理工作,提供坚实的理论依据与数据支撑。结果表明:臭氧污染受到气象因素与人为因素的复杂交互作用影响,在不同月份及季节呈现出显著的变化规律。文中所提出的防治策略涵盖多个层面,致力于构建全面、高效的治理体系,以应对臭氧污染这一复杂的环境问题。
关键词
臭氧污染
污染源管控
环境监测与预警
区域协同治理
Keywords
ozone pollution
pollution source control
environmental monitoring and early warning
regional collaborative governance
分类号
X511 [环境科学与工程—环境工程]
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作者
出处
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1
中北高新区臭氧浓度时间变化特征和影响因素——基于2024年数据分析
李清宇
《绿色科技》
2025
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