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为掌握济南市重污染天气发生规律,从而更好地为重污染天气预报预警和大气污染防治提供参考,采用空气质量监测数据、气象观测资料、雷达探测资料及轨迹模式模拟相结合的方法,对济南市2016年12月31日-2017年1月7日的持续性重污染过程,从污染演变过程、环流背景分析、气象要素特征和区域污染传输等多方面分析其形成原因及主要影响因素.结果表明:此次重污染过程期间首要污染物为颗粒物,ρ(PM10)平均值为318 μg/m3,ρ(PM2.5)平均值为200 μg/m3;地面风速在0.6~1.8 m/s范围内,风力均为1~2级,相对湿度为68%~95%,平均相对湿度为81%.在重污染过程中,从地面至800 m左右高度始终维持较强逆温层,逆温频次高达91.1%,污染边界层高度较低,大部分时间都在500 m以下.采用情景模拟分析方法计算得到,区域输送对济南市PM2.5的贡献率为20%~35%.研究显示:此次重污染过程是在区域性污染背景下由本地不利的扩散条件造成的,静稳大气形势提供有利的环流背景,平流雾、辐射雾交替产生,持续性的高湿加重了污染程度;近地面的静风、高湿,垂直方向的双逆温层甚至多逆温层的结构是影响此次重污染过程的重要气象要素;区域性污染传输对此次重污染天气的发展有显著贡献,污染初期主要来自河北省中南部的输送,随着污染加重,有来自偏南、偏东方向的局地气团输送. 相似文献
105.
利用2015—2016年西南涡个例数据与同期的细颗粒物(PM2.5)浓度数据进行时空匹配,对比分析西南涡过境前后四川盆地PM2.5浓度变化,并结合温度、湿度、风等气象要素及逆温特征,深入研究西南涡对PM2.5污染的影响机理.结果表明:①2015—2016年四川盆地共182个西南涡,其中,干涡72个(多集中在春季),弱降水涡75个(多集中在春季和冬季),强降水涡35个(多集中在夏季).②总体而言,干涡过境使四川盆地PM2.5浓度增加,降水涡使PM2.5浓度减小,强降水涡的削减作用强于弱降水涡.全年来看,干涡过境使四川盆地PM2.5浓度增加10.52%,强、弱降水涡过境分别使PM2.5浓度减小29.72%、9.71%.③除降水外,3类西南涡对PM2.5影响的主导气象要素和逆温条件为相对湿度、风速和逆温层底高.而主导季节差异的气象要素和逆温条件各异:干涡的主导因素是温度垂直变化和逆温强度,在温度随高度递减和逆温强度较小的春季和夏季,对PM2.5浓度的增幅减小(甚至有削减作用);弱降水涡的主导因素是湿度和风速、逆温强度和逆温层厚度,春季其过境时湿度和风速最小,逆温强度和逆温厚度仅次于冬季,甚至使PM2.5浓度增加;强降水涡的主导因素是风速、湿度和逆温层底高,夏季其过境时风速和低层湿度最小,逆温层底高最低,对PM2.5的削减作用远弱于其他季节. 相似文献
106.
面向GOCI数据的太湖总磷浓度反演及其日内变化研究 总被引:1,自引:1,他引:1
总磷浓度是水质评价的一个重要指标,是水体富营养化、蓝藻水华暴发的重要影响因素,遥感技术具有范围广、时效高的优势,利用卫星遥感监测总磷浓度,对于水质和富营养化的研究有着重要意义.利用2013~2014年3次地面实验数据,构建了基于GOCI影像的总磷反演模型,为了检验模型的适用性,选取2014年春、夏、秋、冬各1日GOCI影像,对太湖总磷浓度的日内变化进行分析.结果表明,利用GOCI数据8个波段的波段组合作为变量,进行逐步回归分析所建立的模型具有较高的反演精度,模型的决定系数为0.898,平均绝对误差百分比为14.296%,均方根误差为0.026 mg·L~(-1).同时,利用地面实测样点与同步卫星影像对模型进行了精度分析,2014年8月5日和2014年10月24日同步影像的验证精度分别为:平均绝对误差百分比为33.642%和22.551%,均方根误差为0.076 mg·L~(-1)和0.028 mg·L~(-1).对4个季节中4 d的30幅影像对比分析表明,不同季节总磷浓度的绝对含量存在差异,但是,总磷浓度的时空分布及从早晨到下午的差异性存在相似性.从空间分布上看,梅梁湾、竺山湾、贡湖湾及西南部沿岸小梅港、长兜港总磷浓度长期偏高,各个区域的总磷浓度变化受到风向、风速等因素的影响;从时间变化上看,早上总磷浓度最高,随后逐渐降低,反映了总磷浓度受到温度和光照影响的效果. 相似文献
107.
基于改进的PSO优化LSSVM参数的松花江哈尔滨段悬浮物的遥感反演 总被引:1,自引:1,他引:1
悬浮物是松花江水质和水环境评价的重要参数之一.利用在松花江哈尔滨段江面上29个采样点的实测高光谱和悬浮物浓度数据,用20个采样点数据为训练集,9个采样点数据为测试集.将机器学习和全局优化智能计算方法引入,应用改进的粒子群(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数,以均方根误差RMSE为适应度函数,根据迭代得到LSSVM最优参数值,用700 nm和750 nm光谱反射率比值(R700/R750)为特征变量,悬浮物数据为目标变量,用训练集数据训练得到反演模型,使用测试集数据进行验证.结果表明,此模型收敛速度快,精度高,得到预测值的均方根误差RMSE为10.11 mg·L-1,平均绝对百分误差MAPE为10.72%,模型决定系数R2为0.952,该方法可用来对其它水质参数反演预测提供参照. 相似文献
108.
Four common types of additives for polymer membrane preparation including organic macromolecule and micromolecule additives, inorganic salts and acids, and the strong non-solvent H2 O were used to prepare poly(vinylidene fluoride-co-chlorotrifluoroethylene)(PVDF-CTFE) hydrophobic flat-sheet membranes. Membrane properties including morphology, porosity, hydrophobicity, pore size and pore distribution were investigated, and the permeability was evaluated via direct contact membrane distillation(DCMD) of 3.5 g/L Na Cl solution in a DCMD configuration. Both inorganic and organic micromolecule additives were found to slightly influence membrane hydrophobicity. Polyethylene glycol(PEG),organic acids, Li Cl, Mg Cl2, and Li Cl/H2 O mixtures were proved to be effective additives to PVDF-CTFE membranes due to their pore-controlling effects and the capacity to improve the properties and performance of the resultant membranes. The occurrence of a pre-gelation process showed that when organic and inorganic micromolecules were added to PVDF-CTFE solution, the resultant membranes presented a high interconnectivity structure. The membrane prepared with dibutyl phthalate(DBP) showed a nonporous surface and symmetrical cross-section. When H2 O and Li Cl/H2 O mixtures were also used as additives, they were beneficial for solid–liquid demixing, especially when Li Cl/H2 O mixed additives were used. The membrane prepared with 5% Li Cl + 2% H2 O achieved a flux of24.53 kg/(m2·hr) with 99.98% salt rejection. This study is expected to offer a reference not only for PVDF-CTFE membrane preparation but also for other polymer membranes. 相似文献
109.
中国亚热带山地逆温资源评价 总被引:5,自引:1,他引:5
本文给出了我国亚热带山区不同山系逆温发生几率,逆温层平均海拔高度、厚度及最大逆温强度,描述了山区逆温的时空分布规律及某些因素对逆温暧带分布的影响,提出了我国山区逆温资源的开发利用途径。 相似文献
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