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针对大气颗粒物数浓度粒径分布的演变特征,于2005年夏季在上海下风方向站点太仓进行大约30d的观测.观测发现颗粒物生成-成长过程主要发生于混合充分、有区域代表性的气团中.应用颗粒物数浓度粒径分布数据计算了颗粒物凝结汇、可凝结性蒸气浓度、可凝结性蒸气源速率、颗粒物成长速率等过程特征量.颗粒物成长速率平均为6.0nm/h,可凝结性蒸气浓度平均为8.2′107/cm3,其源速率为3.1′106/(cm3×s).利用后向气流轨迹对影响颗粒物生成-成长过程的气团来源进行分析,并利用观测所得SO2浓度及过程特征量计算了不同气团影响下气态硫酸蒸气对颗粒物成长速率的贡献:长江三角洲城市群气团影响下硫酸贡献量最大,为59%,北方气团影响下硫酸贡献量次之,超过53.8%,受南方气团影响下硫酸贡献量最低,为30%. 相似文献
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环境污染物的形成、转化、输送和演变过程具有极强的时空相关性,研究和发展能适用于多组分环境污染物的快速、实时、动态监测技术是科学研究工作者面临的重大课题.基于光谱学原理的环境监测技术,由于其具有非接触、无采样、高灵敏度、大范围快速监测等特点,是国际上环境监测技术的主要发展方向之一,并被广泛应用于环境、气象和科学研究等领域.针对京津冀地区大气重污染发生-演变-消散全过程的核心科学问题,通过建立大气污染传输通道立体观测网,开展重污染时段和重污染过程的车载走航、机载观测地基遥感和卫星遥感观测,综合运用大气环境监测网以及超级站等观测平台,获取大气污染物的光学特性、环境气象信息等演变规律,从而推动京津冀及周边地区空气质量的持续改善.光谱学技术在环境监测领域的成功应用,为区域大气和全球环境状况奠定了技术基础. 相似文献
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针对PM2.5时间序列的非线性、高噪声、不平稳与波动性的特征,提出一种基于分解集成框架以及相关性去噪的新型XGBoost-ARIMA混合预测模型。以石家庄市为例,选择PM10、SO2等4个影响因子,PM2.5为目标因子,构建混合预测模型以合理区分与处理时间序列中高频、低频数据,并通过Pearson相关性去噪方法对时间序列中的噪声因子进行去除。实例验证及与经典预测模型的对比研究表明,提出的新型XGBoost-ARIMA混合预测模型适用于大气污染治理以及环境政策制定所需的PM2.5质量浓度日均数据预测,实现了针对大气污染物日均质量浓度的准确预测,能够为污染治理与政策制定提供科学的数据支撑;该方法与经典预测模型相比,具有更优的预测性能(平均绝对误差仅为10.465 18,且希尔不等系数低至0.085 89)。 相似文献