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本文利用在湖南省耒阳地区和山西省神头电厂大气测试中获得资料,计算并比较了几种大气稳定度分类结果,分析讨论了这些分类方法的特点和适用性。建议取整层的平均稳定度代入高斯系污染物扩散模式,以表征自有效源高直至地面的整个扩散区域内的大气的湍流扩散能力。提出了将△T/△z分类法及P-T分类法用于高架源时的修正意见。 相似文献
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南京市夏季大气气溶胶新粒子生成事件分析 总被引:5,自引:5,他引:5
研究了南京市夏季大气气溶胶数浓度的基本特征和气溶胶新粒子生成事件的形成条件及其影响因子.应用宽范围颗粒粒径谱仪(WPS)和双光路差分吸收光谱仪(DOAS)对南京市2010年7月大气气溶胶数浓度谱分布和污染气体(O3、SO2和NO2)进行了观测,并结合气象要素观测数据和后向轨迹模式模拟,探讨了南京市夏季大气气溶胶新粒子生成的条件及其影响因子.结果表明,南京市夏季10~500nm气溶胶平均数浓度为1.7×104cm-3,与北美和欧洲的一些典型城市观测值相近;10~25 nm气溶胶粒子数浓度占总数浓度的比例为25%.观测期间共出现6次新粒子生成事件,通过分析发现比较稳定的风速风向、较强的太阳辐射有利于南京夏季新粒子的形成.南京夏季新粒子生成事件的相对湿度条件在50%~70%,通过后向轨迹模式模拟的结果发现偏东风或偏南风带来的海洋性洁净气团有利于新粒子的生成.南京夏季新粒子生成事件发生时,10~25 nm气溶胶数浓度与SO2的浓度呈正相关,与O3的浓度呈负相关,而与NO2的浓度相关性较差. 相似文献
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汽油机排气颗粒粒径分布特征试验研究 总被引:2,自引:0,他引:2
对汽油机排气中颗粒的数浓度和粒径分布特征进行了测试.在测试工况下,汽油机排气中的颗粒呈包含核模态粒子(10 nm<DP<50 nm)和积聚模态粒子(50 nm<DP<487 nm)的双峰分布,排气颗粒的总数和总质量浓度分别为4.2×105-7.9×106个·cm-3和0.02-0.27 mg·m-3.汽油机在开环控制状态下(车速不低于90 km·h-1时)的颗粒数量排放明显高于闭环控制状态(车速不高于70 km·h-1),总颗粒质量浓度随车速的增大显著增加.随车速增大,积聚模态粒子的平均粒径先减小后增大,核模态粒子的几何平均粒径先增大后减小,低车速时,有大量10-20 nm的核模态粒子生成.柴油机和汽油机排气颗粒中核模态粒子通常占有大的数量百分比,为75%-95%,而其质量百分比仅为5%-25%.汽油机的总颗粒、核模态粒子和积聚模态粒子的数量和质量排放均远低于柴油机. 相似文献
96.
基于心态指标的煤矿瓦斯爆炸区间数模糊评价 总被引:2,自引:2,他引:0
为了评估煤矿瓦斯爆炸的安全性,根据瓦斯爆炸的形成条件和事故致因理论,建立了评价体系。然后采用一种新的区间数模糊评价方法,建立数学模型。传统的区间数模糊评价方法是根据最大隶属度原则判断该对象的优劣,不能进行多个对象之间的评价。该方法综合考虑了最大隶属度和评语集,提出区间数的内积公式,进而得到每个对象的综合分数,通过比较其大小进行多个对象之间的评价。考虑到决策者不同心态时对决策方案的影响,引入心态指标,通过调节心态指标来比较综合分数,从而得出煤矿之间的安全性大小。最后,将该方法应用到3所煤矿,运用基于中点值的区间数排序方法对综合评判向量进行分析,所得结果与该方法的结果基本一致,从而验证该方法的正确性。 相似文献
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滑坡位移预测一直是滑坡研究的热点之一。近年来,随着计算机科学的发展,越来越多的人工智能技术模型被用于滑坡位移的预测。相较于常用的如LSTM神经网络等机器学习模型,集成算法中的XGBoost模型在滑坡位移预测领域尚不多见。由于其在滑坡位移预测中具有预测精度更高、运行速度更快等优点,目前在学术界已成为研究的热点领域。文中以泉州市安溪县尧山村滑坡地灾点监测数据为例,运用Python搭建XGBoost模型,并通过最大信息系数的比较来选定与位移高度相关的特征,输入至模型中对滑坡位移进行预测。结果表明,XGBoost模型因其在目标函数中引入正则项来控制模型过拟合、模型数据集划分采用前向验证方式等优点,相较于大多数机器学习模型,能更加准确地预测降雨诱发阶跃型滑坡位移。该模型对此类滑坡的位移预测及早期监测预警具有重要参考意义。 相似文献
98.
西安市大气颗粒物数浓度分布及典型天气条件特征变化 总被引:2,自引:0,他引:2
利用2013年3月到2014年12月期间西安市大气中0.25~32μm颗粒物监测数据和同期气象参数、散射消光系数等数据,分析了大气颗粒物数浓度分布及典型天气条件下变化特征.结果表明:采样期间西安市大气颗粒物平均数浓度为206.27个/cm3, 99%以上为<1μm的颗粒物数.大气颗粒物数浓度冬季最高,其次为秋、夏和春季,分别为267.66、231.31、141.82和135.77个/cm3.四季的数浓度低值均出现在18:00左右,之后数浓度上升,且晚上高于白天,冬季6:00左右达到峰值,夏季的昼夜差最小,秋季最大.春夏秋冬的大气颗粒物数浓度与散射消光系数的Pearson相关系数分别为0.756、0.702、0.411、0.377.大气颗粒物数浓度在沙尘天气发生前、中、后会升高、下降和再下降,霾天气出现前、后会升高和下降;高温干燥天气下,大气颗粒物数浓度相对较低;降雨对大气颗粒物的清除作用明显,但降雨后大气颗粒物数浓度又很快回升. 相似文献
99.