题目：西安市郭杜镇10月份PM10浓度时空变化与防治措施研究

     改革开放以来，西安市城镇化和工业化得到了快速发展，但是随之而来的是西安市的空气质量不断恶化，可吸入颗粒物成为首要污染物。为了更好地揭示西安市郭杜镇大气颗粒物浓度变化特点与规律，为污染防治措施提供科学依据，很有必要研究西安市大气颗粒物浓度变化与规律。

    本文在2013年10月通过对西安市郭杜镇陕西师范大学长安校区52m高度范围PM10质量浓度及气象因子3次高分辨率的昼夜观测，研究了该区PM10浓度时空变化特点、变化规律及影响因素，评价了空气质量等级，提出了防治措施。得出了以下主要结论：

（1）通过对西安市郭杜镇2013年10月PM10浓度3次昼夜变化观测，发现2013年10月PM10浓度在4～52m高度范围内昼夜变化规律较为一致，均呈双峰分布，两个最高值分别出现在中午12:00和深夜22:00，最低值出现在下午16:00，PM10浓度昼夜变化幅度较大。依据PM10浓度昼夜变化可分为四个阶段。

（2）通过对西安市郭杜镇2013年10月PM10浓度垂向变化分析，发现PM10浓度垂向变化可分为三类型。

（3）研究区2013年10月PM10浓度与温度呈显著负相关，与相对湿度呈显著正相关，与风速呈显著负相关，与气压呈显著正相关。通过神经网络方法对影响PM10浓度的气象因子进行分析表明，观测期温度的影响最大，其次是风速、气压、与相对湿度。

（4）观测期间PM10的当地源主要是来自于建筑粉尘和汽车尾气，主要远程来源来自于工矿业较为发达地区以及气候干燥、地表植被覆盖率较低、扬尘较多的地区。

（5）根据2013年10月PM10浓度的观测数据，采用 API方法对西安市郭杜镇大气环境质量进行了评价。结果表明，观测地2013年10月空气质量以III级污染为主，首要污染物为大气颗粒物。西安市郭杜镇空气质量较差，大气颗粒物污染较为严重。

（6）分别采用多元回归模型和神经网络模型对PM10质量浓度进行预测，结果表明虽然这两个模型都能较好的反应PM10浓度的垂向变化，但是神经网络模型对PM10浓度垂直高度序列变化的预测效果更好。

（7）近年来西安大气环境质量不断恶化，迫切需要改善和整治。经研究分析提出，西安市应该引进先进的生物纳膜抑尘技术、微米级干雾抑尘技术和湿式收尘技术等防治降尘技术，从源头上减少污染物来源，提高西安市空气质量。