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辽宁省背景地区降水化学特征及其与大气传输的关系 总被引:7,自引:4,他引:3
为了解辽宁省背景地区降水化学特征及其与大气传输的关系,于2007年2月─2008年1月在辽中县水文监测站进行了降水化学特征观测,测量项目包括降水pH,电导率和离子浓度. 观测期间降水pH为3.4~7.3,降水量加权平均值为4.6,整体呈酸性. 降水中主要阴离子为SO42-和NO3-,浓度分别为154.3和53.4 μeq/L,二者占阴离子总量的76.8%; 主要阳离子为NH4+和Ca2+,浓度分别为124.6和89.2 μeq/L,占阳离子总量的70.6%. 利用后向气流轨迹分析了降水气团来源对降水化学的影响,结果表明:在辽宁省及周边地区的局地气团影响下,降水中离子浓度最高;而在起源于东亚地区,经朝鲜半岛到达的南-东南气团影响下,降水次数虽最多,但离子浓度最低. 相似文献
63.
为探究边缘率减速标线对驾驶行为与交通安全的作用效果,提出了基于监控视频提取轨迹参数的实证评价方法.采用背景差法和透视变换方法对监控视频进行车辆目标提取和轨迹处理,进而提取车辆速度、加速度、车头时距、车头间距和车道偏移等行车参数;通过参数统计分析,边缘率减速标线对车速控制、跟车距离保持和车道保持都有不同程度的控制效果,但使纵向舒适性变差;为了综合评价其效果,基于层次分析法建立了边缘率标线的综合控制效果评价模型,从有效性、安全性和舒适性3个维度对减速标线进行综合评价.该方法和模型还可用于评价其他不同设计参数的减速标线. 相似文献
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65.
太原市秋冬季大气污染特征和输送路径及潜在源区分析 总被引:5,自引:4,他引:1
采用环境空气质量指数(AQI)统计分析了2014~2018年太原市全年及秋冬季污染特征,并采用HYSPLIT后向轨迹模型计算了2014~2017年秋冬季逐时后向轨迹,结合太原市AQI,通过聚类分析、潜在源贡献因子和浓度权重轨迹方法对影响太原市的污染物输送路径和潜在源区进行了分析.结果表明,太原市污染状况不容乐观,太原市2014~2018年全年优良天数波动较大,尤其近两年从64%下降到不足50%;然而秋冬季优良天数稳步上升,2018年超过50%,空气质量有好转趋势.污染类型可能发生变化,全年及秋冬季PM_(2.5)为首要污染物的污染天数下降显著,PM_(10)为首要污染物的天数上升明显.聚类分析2014~2017年秋冬季太原的后向轨迹,53%的气团来自偏西方向,21%来自西北方向,12%来自西南方向,14%来自偏东方向,其中西南方向轨迹是外来污染物输送进入太原的主要轨迹,对太原空气质量有显著影响.PSCF和CWT分析表明,影响太原空气质量的重要潜在源区主要位于汾渭平原的陕西汉中、西安和山西的吕梁、临汾等地.建立汾渭平原及其周边区域联防联控机制对控制区域污染有着重要意义. 相似文献
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基于京津冀地区2015~2020年臭氧小时浓度数据和气象再分析数据,利用广义加性模型、潜在源贡献函数法、浓度权重轨迹法分析了京津冀地区臭氧持续污染事件特征、气象影响和潜在源区.结果表明,京津冀地区持续3d及以上的臭氧污染事件(OPE3)出现天数由2015年的24d上升到2020年的76d,占臭氧污染总天数的比例最高达到85%;OPE3天数的月变化特征与臭氧浓度的变化特征高度一致,在5~9月的相关性达0.97;京津冀地区OPE3发生的天气形势主要为高温、低湿、异常南风、异常反气旋及明显下沉气流;以京津冀地区的典型代表城市北京为例,OPE3期间气团主要来自于北京以南地区(71.2%),以短距离传输为主,主要潜在源区是河北省南部、山西省东北部、河南省东北部以及山东省北部,污染轨迹的贡献率约79.3%. 相似文献
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北京地区秋冬季大气污染特征及成因分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了研究近两年北京地区PM2. 5污染特征及成因变化,利用常规观测资料和改进的后向轨迹模型(Traj Stat)对2016~2017年秋冬季大气重污染时段的颗粒物浓度、气象要素和气团传输路径进行了综合分析.结果表明,研究期间北京地区共发生13次持续2 d以上的重污染事件,冬季过程约占61. 5%,且污染程度和持续时间均高于秋季.地面受弱气压场控制、高湿度、静小风以及较低的混合层高度,加之北京三面环山的特殊地势是导致秋冬季静稳型污染频发的重要因素,重污染期间PM2. 5/PM10的平均比值高达0. 86.累积阶段气团主要来自于西北、偏西、西南和东南方向,其中西南和东南路径为典型污染传输通道,轨迹频率为21. 6%.此外,采用WRF-CAMx模型定量估算了2016年12月16~22日典型过程中本地和外来污染源对北京PM2. 5的贡献,结果发现不同气团输送条件下,二者的贡献差异较大.当南部气团输入时,本地贡献会显著下降,以外部区域输送为主导;若气流来自西北方向情况则相反.污染过程期间,本地贡献为16. 5%~69. 3%. 相似文献
68.
基于地理标记照片的入境游客空间特征与移动轨迹——以南京市为例 总被引:2,自引:1,他引:1
随着互联网与社交媒体的兴起,用户分享内容中的地理标记数据成为旅游流研究的重要对象。以南京入境旅游流空间特征为研究对象,以2010—2018年Flickr平台内南京地理标记照片为基础,利用DBSCAN算法、ArcGIS 10.2等方法与技术探究南京入境旅游热点区域、游客移动轨迹特征及模式。研究结果显示:(1)南京入境游客访问峰值出现在3-6月及10月,以一日游为主。(2)南京AOI空间分布差异明显,历史城区是南京入境旅游最热门区域,其AOI分布与旅游景区、商业购物等相关产业空间高度重合;中心城区的AOI分布数量次之,钟山风景区是其热度核心,深受热衷历史文化的游客追捧;郊区的AOI分布数量最少,基本与当地旅游景区相吻合。(3)单日游和多日游的游客移动轨迹网具有显著差异性,分别体现在网络范围、网络体系、旅游对流及转移差值4个方面。(4)南京入境游客移动轨迹模式可划分为区域内部移动轨迹模式和区域间移动轨迹模式。根据上述研究结果,分别针对历史城区、中心城区及郊区提出相应的发展建议。 相似文献
69.
通过分析重庆市主城区2015~2019年O3浓度和气象要素观测数据,发现主城区O3超标日数、超标日O3中位值和90百分位浓度值均呈现逐年升高趋势,O3与温度成正相关、与相对湿度成负相关,高O3浓度对应每日最高温度区间为35℃以上以及相对湿度区间70%以下.采用T-mode主成分分析法(PCT)对2015~2019年的4~9月850hPa低层位势高度场和风场进行分型,总结出重庆市O3污染期间主要有8种天气类型,其中有利于出现高浓度O3现象的天气类型分别是低压西北侧型(T1)、低压后部型(T4)和高压西侧(T3),对应O3平均超标率分别为34.6%、17.0%和14.2%.利用HYSPLIT4模型后向轨迹聚类方法和潜在源贡献算法(PSCF),计算得到O3污染日的气团主要以中短距离输送为主,主要传输轨迹来自北、东北、南以及西南四个方向,从2015~2019年,主要污染来源有一个明显的从北转南的趋势,O3污染的潜在源贡献分析结果与全市工业源NOx、VOCs排放量空间分布的一致性较高. 相似文献
70.
夜间旅游在深化供给侧结构性改革,构建以国内大循环为主体,国内国际双循环相互促进的新发展格局中发挥着重要作用。收集马蜂窝旅游网上2016—2020年的重庆中心城区地理标记照片,运用DBSCAN算法、时间统计分析和追踪分析探究重庆中心城区夜间游客的时空行为及轨迹特征。结果表明:①重庆中心城区夜间游客数量与国内外游客总量时间变化特征存在差异,气候条件和节假日是影响重庆中心城区夜间游客数量的重要因素。②重庆中心城区夜间游客规模逐年递增,游客量方面,春季>秋季>冬季>夏季,夜间旅游旺季为4月、5月、10月,热门时间段为18—20时,20时达到峰值。③重庆中心城区夜间旅游AOI形成“一核多点”的空间格局,倾向高级别景区(点)、城市商业街区、重要交通节点、山脊线、水岸线和重要文化空间。④重庆中心城区夜间游客行为轨迹以单节点轨迹为主,部分为区域内轨迹和区域间轨迹,单节点轨迹倾向知名度高的夜间旅游节点,区域内轨迹呈现核心边缘扩散特征,区域间路径轨迹以“A→B”式为主。 相似文献