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目前对水质模型进行参数率定通常利用计算机算法来实现,但由于水质模型日趋复杂的非线性结构往往会导致"异参同效"现象,无法通过单个似然度判断参数的取值是否能够取得真值.为避免这一情况,本文提出了一套基于GLUE法的多目标模型参数率定方法,并以WASP水质模型的应用为例,通过Sobol方法确定模型的敏感参数,并利用DO、CBOD、氨氮、硝态氮4项指标的似然函数对参数同时进行率定.结果表明,该方法既可以有效地避免因追求"过拟合"而造成模型参数取值不当,也可以减小模型参数的不确定性,为具有"异参同效"现象的复杂模型的参数率定工作提供了一个更为可靠的方法. 相似文献
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对比分析2015~2022年冬奥会期间(1月31日至2月20日)京津冀及周边区域44城市空气质量时空演变特征,量化同期气象、协同减排和跨区域传输对PM2.5浓度及组分变化贡献,为不利气象条件下区域空气质量联防联控提供科学参考.结果表明,2022年44城市PM2.5浓度为近8年农历同期最低(46μg·m-3),优良天占比最高(83.3%),不存在重污染天.PM2.5污染南重北轻,高值区主要集中在太行山沿线及燕山传输通道城市.2016年在春节中期未管控烟花爆竹燃放等源排放强度下,优良天占比93.5%,大气强扩散能力对空气质量改善至关重要.2022年静稳天气指数(SWI)同比增加2.1,大气扩散能力转差,44城市ρ(PM2.5)均值和峰值同比下降14μg·m-3和76μg·m-3,北京减排对PM2.5浓度降幅较未采取前增大96%,晋鲁豫地区在气象造成PM2.5浓度上升的不利背景下,峰值下降87μg... 相似文献
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为研究京津冀地区NO2时空变化与气象条件影响,本文利用变分方法订正TROPOMI卫星NO2遥感数据,结合环境气象评估指数(EMI)分析气象条件对NO2浓度变化的影响.结果表明,经过变分方法订正过的NO2浓度具有更可靠和高分辨率的时空分布特征.京津冀西北部地区的NO2浓度低,东部和南部浓度较高.北部燕山、西部太行山形成的半包围地形阻挡了大气污染物在京津冀平原地区的扩散,产生了不利的气象条件.其中,燕山南部的北京、天津和唐山以及太行山东部的保定、石家庄、邢台、邯郸等地气象条件较差,而高海拔地区的张家口、承德、秦皇岛大气扩散条件较好.NO2浓度在春、夏季受到气象条件变化的显著影响,而在秋、冬季受到气象条件变化的影响较小.气象条件对NO2不同浓度区间的作用不同,NO2浓度较低和较高时气象条件对其作用更为显著,而浓度处于转折区间时,气象条件对其影响较小.本研究开展的TROPOMI卫星变分订正、NO2浓... 相似文献
335.
欧拉观测的大气扩散参数计算方法探析及应用 总被引:2,自引:0,他引:2
根据湍流扩散统计理论,讨论了利用欧拉观测的风速资料求解正态扩散模式中大气扩散参数的计算方法及其实现,并以海南洋埔开关区各稳定度大气扩散参数的计算为实例作了分析。 相似文献
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针对源清单中部分点源烟囱参数缺失而采用源排放模型SMOKE(Sparse Matrix Operator Kernel Emissions)默认的烟囱参数对空气质量模型模拟结果造成的不利影响,综合考虑气象观测数据、空气质量监测数据、源排放强度以及相关标准和规范对烟囱设计的要求,分别基于最大落地浓度法和基于统计方法对2009年珠三角地区源清单中缺失烟囱参数点源的烟囱参数进行了估算,并将估算烟囱参数用在WRF/SMOKE-PRD/CMAQ空气质量模型系统分析其对模型模拟的改善情况.相比于采用SMOKE默认烟囱参数,基于最大落地浓度估算烟囱参数对NO2、NOx、SO2、PM10及O3的模拟结果均具有一定改善作用,而基于统计方法估算烟囱参数仅对SO2、O3的模拟结果有所提高.结果表明,使用基于最大落地浓度法估算得到的烟囱参数更为合理,使污染物的垂直排放分配更加合理,可以应用于空气质量模型输入源清单中缺失烟囱参数点源的估算,从而一定程度上改善空气质量模型的模拟效果. 相似文献
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杭州市规划局、环保局等部门最近在做一项研究,希望在杭州建一个城市风道,把郊外钱塘江的风引进主城区,把空气中的霾等污染物吹走。杭州目前共有高层建筑4000多幢,阻挡着风的形成,因此,打造城市风道需要打通很多东西向的街道。目前,项目还在进行数字模拟计算的过程。这些天,许多城市四面霾伏,整个天空灰蒙蒙的。因此有网友戏言:恨不得拿个特大号吹风机,把空气中的雾霾全部吹走。杭州有关部门拟建城市风道,从城市外围引风进城吹走灰霾,正好契合 相似文献
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二次有机气溶胶(SOA)由于其在大气污染、气候变化与人体健康方面的影响,是我国大气环境中一种重要的污染物.确定中国SOA分布规律以及产生来源是大气污染防治的前提.利用全球化学传输模型(Model for Ozone and Related Chemical Tracers,Version 4,MOZART4)并集成多相SOA参数化方案,模拟了中国地区SOA的时空分布,并按前体物分区域进行了来源分析.结果表明,受SOA前体物排放分布的影响,中国地区的SOA主要分布在东部和南部地区,并且夏季SOA产量是冬季产量的2.5倍.中国地区分布的SOA由人为源排放产生占55%,高于自然源(45%);并且境内排放贡献了我国SOA产量的77%,主要影响东部近地面大气的浓度分布.境外排放主要影响我国西部地区,尤其是对高空SOA分布影响显著. 相似文献