珠三角地区利用PM2.5反演气溶胶数浓度谱方法

大气气溶胶数浓度谱分布(PNSD)对于大气辐射和光学计算至关重要,利用目前普遍观测的气溶胶质量浓度(PM_(2.5))来反演计算PNSD,能有效补充PNSD观测的不足,对于需要PNSD信息的研究工作如大气能见度计算等有重要的实用价值.本文利用2014年11月～2015年1月在广州城市站进行同期连续观测的干气溶胶粒子的PM_(2.5)、PNSD数据进行客观分析,建立了一种使用PM_(2.5)反演PNSD的方法,并评估了该方法的适用性.结果表明该反演算法具有较好地适用性和稳定性,对于积聚模态的PNSD反演效果较好,但对于PM_(2.5)高浓度的反演结果差异较大.该反演方法将为珠三角地区的大气能见度计算和应用提供有利的依据和支撑.     

北京市能见度下降与颗粒物污染的关系

为了解北京市能见度下降的主要原因,在1999—2000年对各种污染物的消光系数和不同粒径太小颗粒物的质量浓度进行了观测．发现颗粒物的散射消光作用在北京市能见度下降中占有主要地位,其中与细粒子的关系更为密切．在不同季节运用不同的回归方程,利用细粒子质量浓度可以方便快捷地估算出大气能见度的近似值。     

北京大气微粒时空累积效应研究

对北京大气微粒（直径〈２．５μｍ）时空累积的成分特点、浓度特点，以及时空累积的光学效应进行了实地观测研究，研究表明：二次粒子和有机物的质量浓度在非采暖期均占ＰＭ２．５的３０％左右，大气微粒的化学组成在市区的空间分布上是比较均匀一致；采暖期城区大气微粒浓度是近郊的１．５倍，呈现明显的局地性污染，城市能见度下降是北京大气微粒时空累积的主要环境效应。     

重庆市区雾害与能见度的变化分析

本文通过对重庆市区盛近50年雾频率变化和能见度变坏的观测事实.揭示了重庆市区由于城市规模的扩大,工业的发展和交通运输的急剧增长,使市区的大气能见度和天气品位出现了逐渐变坏的趋势.     

细水雾抑制隧道甲醇火灾的全尺寸实验研究

针对难以迅速扑灭的隧道甲醇火灾场景,在截面积9.14 m~2,长38 m的全尺寸隧道内开展了一系列实验,研究了不同通风条件下多喷头细水雾系统对隧道甲醇火灾的抑制作用。通过分析火源周围温度分布、火源下风向隧道温度分布及隧道能见度等参数,综合评估了通风条件下细水雾系统抑制隧道火灾的效果。结果表明:纵向通风降低隧道温度的同时易引起人眼高度处温度升高;细水雾能迅速控制火灾发展并有效降低隧道温度,但细水雾雾滴的扩散与沉降易造成隧道能见度的下降。在本文条件下,风速为4.98 m/s的纵向通风和10 MPa压力下的6喷头细水雾系统共同作用能够有效降低火源周围温度和隧道温度,并显著提高隧道能见度。     

上海地区气溶胶特征及MODIS气溶胶产品在能见度中的应用

利用气象站点能见度的历史资料和美国国家宇航局的MODIS卫星遥感手段获取10 km×10 km分辨率的气溶胶光学厚度(AOD)资料,建立二者的季节平均关系,得到了上海地区季节变化的气溶胶标高,并利用标高数据和AOD的季节分布,反演出上海地区季节变化的区域能见度分布,研究了近地层大气气溶胶与地面能见度的关系,分析了上海地区AOD的特征及能见度的时空分布特征.结果显示:上海地区冬春季平均能见度较差,外环线以内能见度在10 km以下;低能见度中心分布明显.     

杭州城市大气消光系数和能见度的影响因子研究

为了解杭州市能见度下降与大气污染之间的关系，在2001年5月至2002年5月对不同粒径的颗粒物（PM10、PM2.5）的质量浓度进行了观测，结合晴天天气条件下的大气能见度，推算污染物和水汽分子对大气的消光散射，发现细微颗粒物的散射消光特性对杭州市能见度下降起主要作用，并得到能见度与细微颗粒物浓度比值（PM2．5／PM10）的关系；分析了大气能见度和消光系数与PM2．5／PM10和相对湿度的相关系数。     

关于PM2.5的综述

综述了大气PM25的来源,样品采集分析,化学组成,病毒机理,对人类健康和大气能见度的影响,以及国内外的研究进展.     

多机器学习模型下逐小时PM2.5预测及对比分析

为了能及时、准确的估算出PM_2.5浓度及污染等级,分别构建了K最邻近模型（KNN）、BP神经网络模型（BPNN）、支持向量机回归模型（SVR）、高斯过程回归模型（GPR）、XGBoost模型和随机森林模型（RF）6个PM_2.5浓度预测模型,选取江西省赣州市为实验区域,采用2017~2018年逐小时气象站数据、PM_2.5浓度数据和Merra-2再分析数据开展PM_2.5预测实验.结果表明,缺少污染物观测数据时,利用能见度和气象因子等数据也能较好的预测PM_2.5浓度.在PM_2.5浓度预测精度方面,XGBoost模型最高,随机森林模型次之,高斯过程回归模型最差.6个模型的预测精度总体呈现冬季最高,秋季和春季次之,夏季最低.XGBoost模型的PM_2.5污染等级预测准确率高于其他模型,综合准确率达87.6%,并且XGBoost模型具有训练时间短,占用内存小等优点.XGBoost模型的变量重要性结果表明,能见度变量的重要性最高,相对湿度和时间变量次之.本研究可为环境部门准确预测、预报PM_2.5浓度提供参考.     

基于微波辐射计分析低能见度的液态含水量特征

利用广州国家基本气象站2013年11月~2014年4月的能见度（Vis）、相对湿度（RH）、微波辐射计液态含水量（LPR）小时资料和云资料,分析了广州地区能见度的时间变化,以及低能见度时液态含水量变化特征.结果表明广州地区Vis<10km的出现频率为66.37%;Vis ≤ 1km只在RH ≥ 95%情况下出现,1km < Vis ≤ 2km只在RH>90%出现,Vis>5km在RH>95%区间出现频率为0,Vis>15km在RH>90%的出现频率为0;低能见度事件出现的频率高低顺序依次为早 > 晚 > 中,与相应时段低空LPR的平均值高低一致,说明低能见度事件与低空大气中高液态含水量存在一定的正相关;当Vis<10km时,大气液态水含量都处于较高的水平,在3000m以下存在一个大于0.02g/m³的高含水量层,液态含水量出现最大值的高度在1550m左右;当Vis ≥ 10km时,大气液态含水量都处于较低的水平,液态含水量出现最大值的高度大约在2000m,未出现有大于0.02g/m³的情况;广州地面低能见度过程不是低云（或低云接地为雾）过程导致的概率基本在50%以上,Vis ≤ 1km情况下LPR值基本为0（微波辐射计没有监测到液态水）,但由于RH>95%接近饱和且出现高浓度的颗粒物,说明广州地区低能见度（Vis ≤ 1km）应为雾霾混合情景.表明只有联合利用微波辐射计的液态含水量、相对湿度与颗粒物浓度等要素变化特征的综合分析才能为雾、雾霾混合与霾现象分辨提供一定的参考.