大气超级监测站的建设维护与数据分析
大气环境监测中大数据解析技术的运用
大气环境监测中大数据解析技术的运用
大气环境监测是一项重要的工作，涉及面广，数据量大。
为了更好地掌握大气环境质
量和变化趋势，运用大数据解析技术已经成为大气环境监测的新趋势。
大数据解析技术在大气环境监测中的应用，涵盖了数据获取、数据可视化、数据分析、预测和预警等方面。
首先，通过各种大气环境监测设备采集到的庞大数据量进行分类、整
理和清洗，然后将这些数据存储在云平台上，使得数据在全网范围内可以进行共享和交流。
其次，运用数据可视化技术，将海量的数据转化为易于理解的图表和动态图像，让人们可
以更加直观地了解和分析大气环境数据。
在数据分析方面，大数据解析技术不仅能够对大气环境数据进行数学统计分析，而且
能够通过机器学习和人工智能算法，对数据进行深度挖掘和分析，从而识别出数据中的隐
患和变化趋势。
同时，通过对气象、地理、生态等多维数据的交叉分析，可以更加全面地
掌握大气环境的变化规律。
预测和预警是大气环境监测中的重要任务之一。
大数据解析技术可以通过对历史数据
的分析和建模，预测未来发生的环境事件，如污染爆发、气候异常等，并及时发出预警，
以便采取适当的措施来保护环境和人类身体健康。
随着大数据解析技术的发展，大气环境监测已经从以往的单纯数据采集，转化为数据
分析和利用的全新阶段。
未来，随着技术的不断升级和完善，大气环境监测将更加精准和
智能化，为保护环境做出更好的贡献。
大气环境监测数据分析与处理技术研究
大气环境监测数据分析与处理技术研究随着工业化和城市化进程的快速推进，大气环境质量受到了严重的威胁。
为了解决大气污染问题，各国都加大了大气环境监测工作的力度，并积极研究大气环境监测数据分析与处理技术，以提供科学依据和技术支撑，有效应对环境问题。
大气环境监测数据的采集是整个监测工作的第一步。
现代大气环境监测站点通过各种传感器和监测仪器获取大气环境中的各项数据，如二氧化硫、氮氧化物、颗粒物等污染物的浓度，温度、湿度、风速、风向等气象因素的数据。
同时，监测站点还定期对大气污染源进行监测，获取污染源的排放数据。
这些数据的精确采集对于监测结果的准确性和可信度至关重要。
采集到的大气环境监测数据需要经过一系列的处理和分析，才能形成有意义的信息。
数据处理的第一步是数据去噪，通过滤波算法和去除异常值的方法，消除监测数据中的噪声，提高数据质量和可信度。
然后，对数据进行校正，按照国家或国际标准进行数据修正，以确保数据的一致性和可比性。
接下来，对数据进行插值操作，填补缺失数据，使得数据连续而完整。
最后，对数据进行统计分析，计算监测指标的平均值、标准差、峰值等，得出大气环境污染的整体水平和趋势。
在分析监测数据的过程中，还需要引入一些专业的模型和算法，以便更准确地描述和解释数据。
例如，通过时空插值模型，可以将有限空间和时间范围内的数据推广到整个区域和时间段，构建整体的大气环境污染模型。
同时，还可以利用回归模型和神经网络等方法，揭示大气环境污染与污染源之间的关系，找出主要污染源和影响因素。
通过对监测数据的深入分析，可以帮助决策者找出污染的原因和影响因素，并制定有效的控制措施和政策。
大气环境监测数据分析与处理技术的研究进展日新月异。
随着人工智能与大数据技术的快速发展，越来越多的新方法和新工具被引入到数据处理过程中。
例如，机器学习算法可以快速识别数据中的规律和模式，自动构建分析模型，并提供预测和决策支持。
同时，云计算和大数据平台的应用也使得海量的大气环境监测数据可以更高效地存储和分析，为决策者提供更精确、及时的数据支持。
大气环境监测中的数据处理与分析技术
大气环境监测中的数据处理与分析技术近年来，由于人们对环境问题的关注不断增加，大气环境监测变得越来越重要。
大气环境监测涉及到大量的数据收集和处理，而数据处理与分析技术在这一过程中起着至关重要的作用。
本文将探讨大气环境监测中的数据处理与分析技术，旨在为环境保护工作者提供一些有益的信息和见解。
首先，大气环境监测的数据处理要求对收集到的数据进行合理的整理和存储。
大气环境监测通常需要收集各种各样的数据，例如气象数据、空气质量数据等等。
这些数据以不同的形式和格式存在于各个数据源中，如何将这些数据整合到一个统一的数据库中是一个挑战。
因此，数据处理技术需要具备数据清洗、去重、去噪等功能，以确保数据的完整性和可靠性。
其次，大气环境监测的数据处理需要进行数据的预处理和特征提取。
在进行大气环境监测时，我们往往会遇到各种各样的噪声和异常数据，这些数据会对分析结果产生较大的影响。
因此，在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理，如去除异常数据、平滑数据等。
此外，为了更好地理解数据背后的规律和趋势，需要对数据进行特征提取，以选择出最有意义的特征进行进一步分析。
然后，大气环境监测的数据处理需要应用统计学和机器学习等技术进行数据建模与分析。
统计学是一种经典的数据分析方法，通过对数据进行概率建模和统计推断，可以揭示数据背后的规律和趋势。
机器学习则是一种基于数据的自动学习方法，通过利用算法和模型对数据进行分析和预测。
这两种方法在大气环境监测中都有广泛应用，可以帮助我们更好地理解和解读环境数据。
此外，大气环境监测中的数据处理还需要关注数据的可视化与交互。
数据可视化与交互能够将庞大而复杂的数据转化为易于理解和分析的图表和图像，可以帮助我们更好地观察和发现数据中的模式和异常。
通过数据可视化与交互，我们可以更直观地理解大气环境监测数据的含义，并通过与数据的互动，更深入地挖掘数据中蕴含的信息。
最后，大气环境监测中的数据处理与分析技术还需要与数据共享与公众参与相结合。
大气工程中的气象观测数据处理与分析方法研究与应用
大气工程中的气象观测数据处理与分析方法研究与应用在大气工程领域中，气象观测数据是不可或缺的重要资源，它们为我们提供了关于大气环境的丰富信息。
然而，如何高效地处理和分析这些海量数据，成为一个亟待解决的问题。
本文将探讨大气工程中的气象观测数据处理与分析的方法研究与应用，并讨论其意义和挑战。
一、气象观测数据处理方法研究与应用1. 数据清理与校准大气工程中的气象观测数据往往受到各种噪声和误差的影响，包括仪器故障、人为操作不当以及环境干扰等。
因此，在分析之前，必须对数据进行清理和校准。
清理过程包括识别和处理异常值、缺失数据和不一致数据等，而校准过程则是将观测数据与已知标准进行比对和调整，以提高数据的准确性。
2. 数据插值与空间分布大气工程中常常需要获得观测点之间的连续数据，这时就需要进行数据插值。
插值方法有很多种，如克里金插值、逆距离加权插值等。
另外，对于大范围的区域，我们需要将观测数据进行空间分布，以便更好地理解气象变量在空间上的变化规律。
空间分布方法可以利用等高线、矢量场和立体图等方式进行展示和分析。
3. 数据变化检测与时间序列分析在大气工程研究中，我们经常需要观察和分析气象变量的变化趋势和周期性。
为此，我们可以利用时间序列分析方法，包括平滑方法、回归方法和谱分析等。
例如，我们可以通过对降水量数据进行时间序列分析，了解降水量的年际和季节性变化规律，从而更好地预测未来的降水趋势。
二、气象观测数据处理与分析的意义1. 提高大气环境预测能力气象观测数据的处理与分析有助于提高大气环境预测的准确性和精度。
通过对大气观测数据的处理，我们可以更好地理解大气环境中各种气象要素的空间和时间分布规律，从而优化数值模型的参数化方案，提高预测的准确性。
2. 促进大气灾害风险评估和管理大气灾害如风暴、洪水和干旱等对人类和社会造成了巨大的损失，因此，进行大气观测数据处理和分析有利于对大气灾害风险进行评估和管理。
通过建立气象观测数据的数据库，并利用数据处理与分析方法，我们可以对大气灾害的发生频率和程度进行评估，从而制定相应的预警措施，保障社会的安全稳定。
大气环境监测中大数据解析技术的运用
大气环境监测中大数据解析技术的运用随着经济水平的不断发展和城市化进程的不断加速，空气质量成为人们关注的热点问题。
而大气环境的质量监测则成为了政府和公众关注的焦点。
大气环境监测涉及到大量的数据，如何利用这些数据进行有效的分析成为了当前亟待解决的问题之一。
因此，大数据解析技术在大气环境监测中有着非常重要的运用。
大气环境监测中的数据主要包括空气质量监测和气象数据，这些数据的基本单位是空气质量指数（AQI）和气象要素（如温度、湿度、风速等）。
大气环境监测中的数据需要进行有效的分析，以提供有价值的信息和支持空气质量监督管理决策。
大数据解析技术是利用计算机技术和数据分析技术对大数据进行处理和分析，以获得有用的信息和洞察。
在大气环境监测中，大数据解析技术主要包括以下三个方面：1. 数据库技术。
通过建立数据仓库，并运用数据挖掘、数据可视化等技术对数据进行管理和处理，以便后续的分析工作。
2. 数据分析技术。
通过数理统计学、模型和机器学习等技术，将数据转化成有用的指标和信号，以便进行更深入的分析和决策支持。
3. 可视化技术。
将分析结果通过图表、报表等形式展现给用户，以便更好地理解和处理数据。
1. 空气质量监测空气质量是大气环境监测中的核心内容，通过分析数据库中的空气质量监测数据，可以得出不同时段、不同地点、不同污染物的污染程度，以及对污染物的来源进行分析。
此外，还可以建立基于历史数据的预测模型，对空气质量进行预测和预警。
2. 气象数据分析气象数据也是大气环境监测的一大组成部分。
利用大数据分析技术，可以对各种气象参数进行分析，如温度、湿度、风速等。
通过分析这些数据，可以建立气象预测模型，提供气象信息的准确预测。
空气污染源是影响空气质量的主要因素之一。
大数据解析技术可以通过对污染源排放数据进行分析，从而找出影响空气质量的主要污染源及其排放特征。
通过对这些数据的监测与分析，对空气污染源进行预警，及时采取有针对性的措施，减少空气污染的发生。
大气监测数据分析与评价
大气监测数据分析与评价近年来，空气污染成为社会关注的焦点之一。
随着城市化进程的加快和工业化水平的提升，各地大气质量问题日益凸显。
在这种背景下，大气监测数据的分析与评价显得尤为重要。
本文将从分析大气监测数据的作用、数据分析方法以及数据评价指标入手，探讨大气监测数据分析与评价的重要性和方法论。
大气监测数据的分析是科学分析空气质量的必要手段之一。
首先，它是了解空气质量的基础。
通过多个监测点和监测站的数据采集，可以全面了解某一地区的大气质量分布情况，识别各项指标的主要污染源，进而制定相应的治理措施。
此外，大气监测数据的分析还是评价环境改善效果的重要一环。
当政策措施出台后，对空气质量影响的变化可以通过大气监测数据分析出来，从而评价相关政策措施的成效，指导政策的优化和修订。
在进行大气监测数据分析时，我们可以采用多种数据分析方法。
其中，首要的是基于统计学的分析方法。
通过对大量数据的收集、整理和归纳，我们可以利用相关统计学方法来揭示数据中的规律和趋势。
例如，可以利用时间序列模型对大气污染物浓度的变化趋势进行预测，为政府和相关机构提供依据。
此外，地理信息系统（GIS）分析方法也常常被用于大气监测数据分析。
通过将监测点的坐标与监测数据相结合，我们可以绘制出有关大气质量的分布图，直观地展示不同区域的污染情况，为环境规划和决策提供重要依据。
针对大气监测数据的评价指标，我们可以从多个维度进行考察。
首先，浓度指标是衡量空气质量的关键之一。
例如，PM2.5和二氧化硫等污染物的浓度超过了国家和国际标准，就表明该地区的空气质量存在问题。
此外，环境质量指标也是重要的评价指标之一。
该指标一般综合了多个污染物的浓度、可吸入颗粒物、环境背景等因素，能够更全面地反映空气质量的状况。
同时，我们还可以考虑相关的生态指标，如树木绿化率、湿地覆盖率等。
这些指标可以间接地反映某一区域的环境质量和生态平衡状况。
在进行大气监测数据的分析与评价时，还需要注意一些问题。
大气超级监测站的建设、维护与数据分析
2016年3月30日·嘉兴
内容提要
1. 站点选址与建设 2. 仪器配置与维护 3. 数据分析与提炼 4. 存在问题与挑战
观测验证
开 展 3 次 加 强 观 测 进 行 验 证
• 首层-展示
会议室，多功能室，演示厅，等
鹤山超级站气溶胶理化特性观测结果
污染物浓度（ppbv）
1.1 0.9 0.7 0.5 0.3
10时
丁烷 异戊二烯 苯
12时
14时
16时
鹤山超级站气溶胶理化特性观测结果
鹤山超级站气溶胶理化特性观测结果
鹤山超级站气溶胶消光特性观测结果
RH（%） 能见度（km） PM10（μg m-3） PM2.5（μg m-3） PM1（μg m-3） BC（μg m-3） 最大 OC/EC 比值 大气总消光系数（km-1） 气溶胶消光系数（km-1） 气溶胶光散射系数（km-1） 气溶胶吸光系数（km-1） O3*（μg m-3） SO2（μg m-3）
物是主要贡献者 • 总颗粒物表面积浓度和体积浓度中，
积聚模颗粒物是主要贡献者
鹤山超级站气溶胶理化特性观测结果
1月 4月 10月
数浓度（cm-3）
数浓度（cm-3）
数浓度（cm-3）
14000 12000 10000
8000 6000 4000 2000
0 0
14000 12000 10000
8000 6000 4000 2000
0 0
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15000
10000
5000
0 0
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时间（h）
N核模态 N爱根核模 N积聚模
24
大气环境监测数据的处理与分析方法研究
大气环境监测数据的处理与分析方法研究近年来，随着全球环境污染问题的日益突出，大气环境监测数据的处理和分析方法变得愈发重要。
这些数据不仅能够反映大气污染程度，还能帮助我们进行环境管理和政策制定。
本文将围绕大气环境监测数据的处理和分析方法展开讨论。
首先，大气环境监测数据的收集是数据处理和分析的基础。
目前，各地区都设立了大气环境监测站点，利用各种监测设备对大气中的污染物进行监测。
这些数据主要包括大气中的颗粒物、二氧化硫、二氧化氮等污染物的浓度数据，以及气象数据等。
在数据收集过程中，要注意数据的准确性和完整性，因为这些数据将会对后续的分析和研究产生重要影响。
其次，处理大气环境监测数据的方法多种多样。
一种常见的方法是采用统计学方法对数据进行处理。
通过计算平均值、标准差、相关系数等统计指标，可以初步了解数据的分布和趋势。
同时，还可以进行数据的异常值检测，排除不符合实际情况的数据。
统计学方法可以帮助我们对数据进行初步的整理和分析，为后续的深入研究提供基础。
此外，大气环境监测数据还可以通过建立数学模型来进行处理和分析。
数学模型可以模拟大气污染物的来源、传输和变化过程，从而揭示其与环境因素之间的相互作用关系。
以在大气颗粒物监测方面常用的质量分析模型为例，通过收集大气颗粒物的成分和性质数据，可以通过模型计算颗粒物的质量浓度和组成结构，进一步揭示其来源和影响因素。
数学模型在大气环境监测数据处理和分析中具有重要意义。
此外，近年来，随着人工智能的迅速发展，机器学习和深度学习方法也被广泛应用于大气环境监测数据的处理和分析中。
通过建立大气环境监测数据的预测模型，可以实现对未来环境变化的预测和预警。
例如，在大气污染预警领域，可以通过机器学习模型学习历史数据与污染事件之间的关系，从而提前预警未来可能发生的污染事故。
这些新兴方法为大气环境监测数据的处理和分析带来了新的思路和工具。
最后，大气环境监测数据的处理和分析结果能够为环境管理和政策制定提供重要参考。
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N核模态 N爱根核模 N积聚模
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N核模态 N爱根核模 N积聚模
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10月：明显的颗粒物增长现象，与大气氧化性强、新粒子生成多发有关
鹤山超级站气溶胶理化特性观测结果
• 日出后HNO2急剧光解
• 日间HNO2光解产生OH自由 基的速率是O3光解产生OH 自由基的4.1倍
OH生成速率比
鹤山超级站HNO2污染特性观测结果
日间污染物浓度、气象参数和光解反应重要参数对比
项目
10月4日
10月10日
平均值 最小值 最大值 平均值 最小值 最大值
PM2.5（μg/m3）
O3（μg/m3） HNO2（μg/m3）
第三季度：热电SHARP5030（ β＋光散射）和HORIBA（β）
第四季度：热电SHARP5030（ β＋光散射）
XHPM2000E XH-BAM1020 Dasibi-4000
TEOM1405
SHARP5030
TH-2000PM
蓝盾（TEOM）
杭州聚光
蓝盾（β）
HORIBA
MP101M
鹤山超级站开展的技术验证工作
6. 珠三角地区新粒子生成特性及其二次组分的作用-国家自然科学基金 7. 基于观测的珠三角区域大气PM2.5源解析研究-国家自然科学基金-广东联合基金 8. 改善珠三角地区空气质量的PM2.5前期研究-粤港澳联合项目 9. 区域大气二次污染闭合观测技术与联防联控机制-国家科技支撑项目 10. 环境空气中POPs被动采样监测技术开发与示范研究-环保公益项目 11. 珠三角区域空气质量达标管理关键支撑技术研究-环保公益项目 12. 珠三角区域致霾粒子及前体物和气象要素立体观测-中科院大气灰霾专项 13. 珠三角区域细颗粒物来源解析-省环保专项 14. 支撑广州亚运会、深圳大运会空气质量保障，粤港空气质素管理计划和珠三角清
12 月 9 日 高 风 速 下 污 染 物 浓度急剧下降后快速反弹 PM2.5化学组成发生变化 汽车尾气的贡献下降，燃 煤贡献增大 存在长距离输送贡献
鹤山超级站VOCs污染特性观测结果
苯类 31%
烷烃
烷烃
49%
17%
苯类 42%
乙炔
7% 烯烃
13%
烯烃
乙炔
超级站2013年10月结果 2%
39%
VOC浓度（ppb）贡献
01 PM2.5大流量采样器使用标准操作程序 02 PM2.5小流量采样器（MET ONE SASS/SUPER SASS）使用标准操作程序 03 PM2.5质量浓度测定标准操作程序（重量法） 04 PM2.5中水溶性阴离子和阳离子测定标准操作程序（离子色谱法） 05 PM2.5中元素碳/有机碳测定标准操作程序（SUNSET实验室OC-EC气溶胶分析仪） 06 PM2.5中元素碳/有机碳测定标准操作程序（DRI Model 2001A 碳分析仪） 07 PM2.5中金属成分测定标准操作程序（X射线荧光光谱法） 08 PM2.5中非极性有机化合物测定标准操作程序（热脱附-气相色谱/质谱联用法） 09 VOC罐自动采样器和瞬时采样标准操作流程 10 在线气相色谱标准操作流程 11 一种在线单颗粒气溶胶质谱仪的监测方法
秋季长时间灰霾过程 冬季长时间灰霾过程
65.0
66.6
5.6
5.3
161
154
109
102
73
60
7.7
9.6
3.9
3.3
0.568
0.623
0.456（80%）
0.494（80%）
0.392（69%）
0.415（67%）
0.064（11%）
0.079（13%）
278（>二级标准限值） 145（<一级标准限值）
鹤山超级站气溶胶理化特性观测结果
污染物浓度（ppbv）
1.1 0.9 0.7 0.5 0.3
10时
丁烷 异戊二烯 苯
12时
14时
16时
鹤山超级站气溶胶理化特性观测结果
鹤山超级站气溶胶理化特性观测结果
鹤山超级站气溶胶消光特性观测结果
RH（%） 能见度（km） PM10（μg m-3） PM2.5（μg m-3） PM1（μg m-3） BC（μg m-3） 最大 OC/EC 比值 大气总消光系数（km-1） 气溶胶消光系数（km-1） 气溶胶光散射系数（km-1） 气溶胶吸光系数（km-1） O3*（μg m-3） SO2（μg m-3）
逐步成为国家与地方科研的支持平台
1. 珠江三角洲区域大气复合污染立体监测网络-863计划 2. PM2.5监测方法适用性测试-环保部专项工作 3. 星-机-地生态环境质量遥感监测系统集成和示范-863计划 4. 珠江三角洲秋季PM2.5重要来源及区域输送特征研究-广东省自然科学基金
5. 氨排放源清单不确定性及其对模拟大气细粒子形成与迁移的影响-国家自然科学基金
风速（m/s） 气温（℃）
相对湿度（%） UVA（W/m2） JHNO2（10-3/s） P(HNO2→OH) （107个/ m3s） J(O1D) （10-5/s）
Q（%） P(O3→OH) （106个/ m3s）
106.0
196.0 2.6 1.7 27.1 46.4 20.8 5.2 3.4 1.4 11.4 9.3
广东大气超级站的仪器配置原则
主要依据超级站的功能定位、兼顾实用性和经济性等因 素来进行，同时使超级站在功能上具有较强的可扩展性。 满足国家空气质量标准要求，并合理增加参照项目。 满足开展区域灰霾研究的需要。不仅长期监测有关气象参
数、能见度和颗粒物质量浓度，对颗粒物物理、光学和化 学特征也进行长期高时间分辨率的观测。 满足开展大气光化学研究的需求。除观测O3外，还对光化 学反应重要产物和光化学重要前体物进行分物种的高时间 分辨率测量，并实时观测有关物种的光解速率。
洁空气行动计划滚动评估，……
开展仪器技术比对优化验证与联合观测
PM2.5监测仪器的技术比对与参数优化
2014年秋季北大联合观测
内容提要
1. 站点选址与建设 2. 仪器维护与运行 3. 数据分析与提炼 4. 存在问题与挑战
鹤山超级站气溶胶理化特性观测结果
• 数谱、表面积谱峰高：1月>10月>4月 • 体积谱：粗粒子模有明显峰 • 总数浓度中，爱根核模和积聚模颗粒
• 二层-办公
值班室，办公室，宿舍，等
• 三层-网络支持
机房，标准传递室，称量室，储备间，维修室，前处理室，等
• 四层-观测
四个主要的在线观测室
• 楼顶-采样与观测
手工采样平台，露天仪器观测平台
广东大气超级站的四个主要观测实验室
内容提要
1. 站点选址与建设 2. 仪器配置与维护 3. 数据分析与提炼 4. 存在问题与挑战
98.4 115.2 79.1 70.1 86.3
41.9 302.3 142.1 11.9 247.6
1.7
5.7
2.7
1.5
5.3
1.3
2.6
1.2
0.6
1.4
22.5 29.2 28.1 23.0 30.5
37.0 68.8 61.7 54.0 79.1
0.1 38.0 19.0 0.1 37.4
0.2
8.8
4.6
0.3
8.6
0.3
6.4
3.3
0.2
6.0
0.2
2.3
1.5
0.1
2.5
10.5 12.7 15.5 15.0 15.9
0.6 19.2 10.1 0.2 23.7
鹤山超级站PAN污染特性观测结果
• PAN 的最高值达到了4.7 ppbv • PAN 日变化呈典型单峰型 • PAN 峰值出现在NO/NO2比值
鹤山超级站发表的部分专利与论文
1. 师建中，等. 震荡天平法大气颗粒物质量浓度监测的准恒重秤量装置与方法, ZL201110147484.9
2. 岳玎利，等. 一种气溶胶连续在线除湿装置, 201410489558.0, 实用新型授权/发明专利实审中 3. Yue, D.L., et al. Comparison of Pollution Characteristics of Two Long-time Haze Episodes in the Pearl River
岳玎利 广东省环境监测中心
2016年3月30日·嘉兴
内容提要
1. 站点选址与建设 2. 仪器配置与维护 3. 数据分析与提炼 4. 存在问题与挑战
观测验证
开 展 3 次 加 强 观 测 进 行 验 证
• 首层-展示
会议室，多功能室，演示厅，等
烷烃是最主要的贡献者
甲苯、正戊烷、乙烯、乙烷、 异戊烷贡献约46%
VOC臭氧生成潜势贡献
苯类和烯烃是主要贡献者
乙烯、甲苯、苯乙烯、间/对二甲 苯、异戊二烯贡献达60%
VOCs来源解析结果
老化VOC 24%
区域下风向
石化 12%
油漆溶剂 11%
汽油挥发 19%
天然源 12%
机动车 22%
超级站VOCs主要来源
显，且可细分
鹤山超级站HNO2污染特性观测结果
P(HNO2→OH)（107 个/(cm3 s)）
UVA（W/M2）
40
UVA
HNO2
5
35
30