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191.
为探讨冬季期间大气PM_(2.5)演化的多时间尺度效应,并阐释重度灰霾发生及演化的动力机制,该研究应用集合经验模态分解(EEMD)方法与自组织临界(SOC)理论,对成都市20171201-20180228冬季期间4个国控监测站点(即大石西路、金泉两河、君平街、三瓦窑) PM_(2.5)浓度时空演化规律进行实证研究。通过EEMD分解,获得了不同时间尺度上具有良好平稳性特征的固有模态函数(IMF)。大气PM_(2.5)演化的主要模态存在准4 h、准8 h和准24 h的平均周期,这些典型周期对应模态的累积贡献率基本上达到95%以上。研究表明,主要模态的准周期变化与各类型生产活动、交通排放紧密关联,这反映了大气系统中人为污染源的周期性输入作用。同时,研究发现,PM_(2.5)小时平均质量浓度波动函数服从幂律分布结构,具有标度不变性特征。进一步基于SOC理论探讨了大气PM_(2.5)浓度时空演化的内在动力规律,结合典型区域气象特征,阐明了冬季期间严重大气污染产生的宏观涌现机制。结果表明,EEMD方法所获得的不同IMF分量可以揭示大气PM_(2.5)时空演化的多尺度特征,但不同时间尺度上的IMF分量之间互不独立,各IMF分量的形成既受到准周期大气污染排放的作用,也受到大气系统非线性SOC动力机制的控制。 相似文献
192.
2014-2017年四川盆地与京津冀地区冬季空气停滞特征及大气质量改善评估对比分析 总被引:2,自引:0,他引:2
对2014-2017年四川盆地和京津冀地区气象数据和污染物浓度数据进行综合评估,在原有全球空气停滞日判别标准基础上发展出本地化空气停滞指数阈值,并以提高两个区域空气质量优良天数为目的建立模型,计算各城市空气停滞发生时PM2.5污染上限浓度参考值.本研究得出,四川盆地和京津冀地区本地化空气停滞日判别标准分别为地面风速 < 2.5 m·s-1、边界层高度 < 500 m和地面风速 < 3 m·s-1、边界层高度 < 300 m.四川盆地冬季空气停滞发生频率四周高,中心小,空气停滞对空气质量的影响西部高于东部;京津冀中部和南部空气停滞频率发生高,空气停滞对空气质量的影响呈现显著的南北差异.四川盆地以成都为中心城市群及京津冀中部和南部地区的高污染排放强度和高空气停滞频率导致重污染事件的频发.本文对我国两个冬季重污染高发的区域进行深入研究,更为客观、量化地评估4年来区域空气质量实际改善程度并初步建立空气质量目标管理模型,以期为区域空气质量达标管理提供可靠的科学依据. 相似文献
193.
采用静态吸附法测定了铀(U)在黏土中的分配系数,并考察了固液比、pH值、U(Ⅵ)质量浓度和吸附时间等因素对分配系数的影响,分析了其吸附过程中的热力学和动力学,通过红外光谱(FT-IR)、扫描电镜(SEM)探讨了相关吸附机理。结果表明,吸附在120 min时基本达到平衡,在pH=6时吸附效果最好,铀在黏土中的分配系数达到4.9×104mL/g,且黏土对铀的吸附过程符合Freundlich、Langmuir等温模型,准二级吸附动力学方程能很好地描述黏土对铀的吸附规律(R20.993)。铀的吸附分配系数随固液比增大先增大后减小。 相似文献
194.
2017年初,深圳市明确了打造"志愿者之城"3.0版本的工作思路: 以制度化、专业化为引领,推动志愿服务从提供社会服务向参与社会治理、凝聚社会共识跨越.次年,深圳市从参与水环境治理等生态文明志愿服务入手,深入推进志愿服务参与社会治理行动,创新实施志愿者河长制,吸引和鼓励志愿者成为常态化"治水服务""环保服务"的活跃力量... 相似文献
195.
196.
为研究火源空间位置对高层建筑环形走廊安全区域划分的影响,采用PyroSim软件模拟不同火源空间位置下烟气温度、烟气浓度及烟气能见度的变化情况对环形走廊进行安全区域划分的影响。结果表明,火源距离地面竖直高度一定时,由于走廊拐角的卷吸作用,走廊截面交界处的烟气温度和CO体积分数远高于无截面交界处,能见度则远低于无截面交界处,且落入重度危险区域。火源竖直高度越高,走廊拐角处同一位置烟气温度越高,当火源竖直高度上升到90 m时,走廊烟气温度最大增加到270℃。拐角和环形走廊中间部位烟气温度和CO体积分数明显高于其他部位,若无任何排烟措施,对人员逃生非常不利。当火源距离走廊窗口的水平距离一定时,火源距离地面的竖直高度越高,室外风速对走廊安全区域的划分影响越大。安全区域、轻度危险和中度危险区域面积随着火源位置高度的增加而增加,重度危险区域则逐渐减少,且火源位置高度越高,变化趋势越显著。 相似文献
197.
为提升盐穴储气库注采管柱的内腐蚀速率预测精度,建立了基于小波核主成分分析方法(Kernel Principal Components Analysis, KPCA)和樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm, SSA)优化的极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)腐蚀速率预测模型。首先通过小波KPCA提取影响注采管柱内腐蚀的主要特征,应用ELM建立盐穴储气库注采管柱内腐蚀速率预测模型,并采用SSA对模型参数进行迭代寻优,避免原参数选取的强随机性对模型泛化能力和预测性能的影响。结果表明,经小波KPCA特征提取后得到包含98.73%原信息的3项主成分,SSA-ELM模型的预测结果与实际值基本吻合,其均方根误差(ERMS)为0.009 3,平均绝对百分比误差(EMAP)为0.336 0%,决定系数(R2)高达0.991 2,较其他3种对比模型性能更优。研究表明,所建模型具有强泛化性能和高预测精度,能够有效预测盐穴储气库注采管柱的内腐蚀速率,为盐穴储气库注采系统的完整性评价和风险预警... 相似文献
198.