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城市大气污染预测简介 总被引：1，自引：0，他引：1
1 城市大气污染源要进行城市大气污染预报 ,首先要弄清的基础就是城市的大气污染源。尽管治污投资不断增大[1] ,污染源结构不断变化 ,城市大气污染源仍日益严重。其污染源可分自然污染源和人为污染源。自然污染源由自然现象和特定的自然地理环境所致、如沙尘 (暴 )、花粉、局地扬尘等 ;人为污染源中首推工业污染源 ,它排量大 ,易于掌握 ,污染物为微小颗粒物、二氧化硫等无机物和一些有机物 ,这些物质对人体危害较大 ,所以一直是人们普遍关注的污染源物。其次为汽车污染源 ,由于这是一种流动污染源 ,难以掌握和控制汽车排放污染物的主要成分… 相似文献
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集合卡尔曼平滑和集合卡尔曼滤波在污染源反演中的应用 总被引：7，自引：8，他引：7
此文目的是讨论污染源反演问题的统计方法.基于Bayes估计理论,该文将资料同化中的集合平滑、集合卡尔曼平滑和集合卡尔曼滤波应用在污染源反演问题中.在详细给出污染源反演的集合平滑、集合卡尔曼平滑和集合卡尔曼滤波的严格数学表达后,用一个简单的模型演示了集合卡尔曼平滑和集合卡尔曼滤波在污染源反演中的可行性,并且通过对比理想试验结果比较了集合卡尔曼平滑和集合卡尔曼滤波方法在反演污染源排放的效果,讨论了观测误差和污染源先验误差估计对反演结果的影响.试验结果表明在观测间隔小和观测误差小的情况下,集合卡尔曼滤波和集合卡尔曼平滑都可以有效地反演出随时间变化的污染源排放.当观测误差增大时,集合卡尔曼滤波和集合卡尔曼平滑的反演效果都有一定降低,但是反演误差的增加少于观测误差的增加,同时集合卡尔曼平滑(Ensemble Kalman smoother,简称EnKS)对观测误差比集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter,简称EnKF)更为敏感.当观测时间间隔较大时,EnKF不能对没有观测时的污染源排放进行估计,仅能对有观测时的污染源排放进行较好的反演.而EnKS可以利用观测对观测时刻前的污染源排放进行反演,因此其效果明显好于EnKF,并且在观测时间间隔较大的情况下依然可以较好地反演出污染源排放.试验结果还显示污染源排放的先验误差估计对反演的结果有较大影响. 相似文献
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以2002～2003年福建省14个城市和1个高山的酸雨监测数据为基础，结合850hPa高度上的风场资料，探讨了各城市城区和郊区及高山在不同条件下的酸雨污染状况．结果表明：2003年福建省低层大气的降水为酸性．多数城市城区和郊区酸雨污染程度差异较大，城区降水酸度主要由局地污染源的化学属性所决定，郊区酸雨污染是外来污染源影响的结果；九仙山酸雨污染基本不受季节变化的影响，而多数城市受四季气象条件变化的影响；高空风向变化影响城市城区和郊区降水的酸碱性，而城市城区和郊区降水酸度的差异与局地污染源所处的位置有关。 相似文献
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第2代大气污染物排放源强反演模式SSIM2及其在城市规划大气环境影响评价中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
建立了第2代大气污染物排放源强反演模式（SSIM2）,SSIM2由MM5模式提供气象背景场,先在目标浓度分布的基础上,应用确定大气容量A值法得到污染源强分布的初估场,然后应用多箱格大气平流扩散模式,反复计算污染浓度分布和订正污染源强估算场,直到计算范围内所有网格点上的浓度与目标浓度的偏差小于5％时,即可得到合适的大气污染源强分布。采用山西长治地区大气污染源清单对模式的验证表明,反演的大气污染源强分布与真实源强分布非常接近。SSIM2在天津市和苏州市的城市规划大气环境影响评价中,为城市新建开发区和城市污染源的规划布局提供了科学依据。 相似文献
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对重庆市空气环境质量现状和目前环保技术的宏观性和滞后性分析研究，结合城市的山水园林规划，依据大气污染气象信息，提出了对主城区的空气污染治理不能单纯依靠以前的宏观环保技术和关停政策来治理，还必须开展重点污染源局地空气污染潜势预报、建立重点污染源生产调度决策管理系统和针对可吸入性细微污染物粒子进行生态园林网吸附和净化大气污染物的城区生态园林网微观环保防治等对策和相应保障措施，从而充分发挥气象科技优势，促进重庆市空气质量根本好转。 相似文献
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山谷地形流场和扩散的数值研究 总被引：7，自引：4，他引：7
运用三维非表力E－ε闭合模式，模拟了山体和山谷地形下的流场、湍流场和不同位置低矮点源扩散的污染物浓度分布。发现在不稳定时湍能的热力产生率并非在任何位置都是主要的。当风速较大时，在山谷底部机械产生率也可能超过热力产生率。对污染扩散的分析表明：在近地面源条件下，稳定层结时如果出现小风，无论源在何处，都人造成一定范围内的严重污染，当污染源位于山前或山顶时，谷底的污染不剧烈。当污染源位于谷底时，无论何种层结、何种来流风速，都会造成山谷地区的严重污染。污染源位于山体沿来流方向的中心线上的谷底时，如果风速大，污染物沿回流输送；如果风速小，则沿来流方向输送。 相似文献
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本文针对大气污染布局问题，在多源高斯模式基础上，通过简化，论证，引进等标污强指数和增度概念，以综合考虑气象因素以及污染源的强度，方位和距离。 相似文献
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通过对酸雨观测资料和污染源资料的统计分析，并利用拉格朗日烟团模式计算表明，南宁市酸雨的频率较高，pH值较小；南宁市酸雨的来源构成以外来源为主。运用天气学诊断方法，对气象要素影响酸雨来源进行了分析，结果表明，南宁市酸雨主要受东北方污染源影响，且冬春两季的影响最大，风频及逆温对酸雨的影响较大。在上述分析的基础上，总结出近两年大气环流影响酸雨的几种类型，其中以高空槽锋面型为最多，酸雨影响程度也最严重。 相似文献
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城市化环境大气污染动力学问题是城市环境大气污染形成机理及其治理原理研究中核心理论问题,该文从城市化环境大气污染各类复杂的交叉影响因素角度,初步描述了城市环境大气多尺度相互作用;城市建筑群及其周边地形影响;下垫面及陆面过程对城市环境大气动力结构形成的影响效应;城市环境水-土-气污染形成的多圈层相互作用等问题.并且综合分析探讨了城市环境大气污染的动力学特征及其影响作用.通过理论问题的讨论,给出了本项目开展的BECAPEX现场观测试验的设计实施和城市污染"大锅盖"特征结构研究的科学问题. 相似文献
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通过对 2 0 0 0年 1月至 2 0 0 2年 1 2月北京市城市大气污染物SO2 ,PM1 0 ,NO2 的分析发现 :北京市主要污染物是SO2 和PM1 0 。SO2 污染月份主要发生在 1 1月至次年的 3月 ;PM1 03级以上的日数全年都有分布 ,但 4级和 5级的日数主要发生在春季和冬季 ;NO2 主要污染月份发生在 1 0月至次年的 3月 ;大多数污染物以 2 0 0 0年最为严重。对污染资料进行MHAT小波分析发现 ,北京市大气污染存在两个明显的周期波动 ,即 2 0～ 30天周期和准 5天周期 ,这说明北京市污染物浓度短期变化主要受到天气过程及大气低频振荡的影响 ,该文进一步计算了 2 0 0 0年污染资料与气象资料的相关关系发现 ,北京市污染物与日平均气温、日平均风速、每日 1 2 :0 0 (北京时 )温度梯度、相对湿度存在明显的相关关系 ,且不同的气象要素对不同的污染物浓度影响不同。 相似文献
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利用地面图、高空天气图(850 hPa、500 hPa)以及气象要素对2006—2008年秋季(9—11月)广州市4次典型的大气污染过程进行研究,分析其大气污染过程的特征及其相对应的天气系统、与气象要素之间的关系。结果表明,广州市秋季重大气污染多数发生在:(1)广州受冷空气影响或回暖期,持续小风或出现静风会导致污染物大量积聚,且多出现能见度明显下降;(2)由于偏北风的输送作用,处于下风向的万顷沙站较易出现重大气污染过程,表现出明显的区域性污染输送特征;(3)冷高压脊、回流天气形势、台风外围下沉气流影响期间;(4)近地面层出现逆温层或等温层。 相似文献
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利用WRF-Chem模式对2016年12月中下旬的两次重污染过程进行模拟,定量研究外来污染输送对江苏省PM2.5的污染贡献。15—17日和22—23日两次过程都存在明显的上游污染输送特征:宿迁、扬州、无锡(自西北向东南)的PM2.5浓度先后出现峰值,峰值均出现在西北风场中,当风向转为偏北风时峰值逐渐减弱。第二次过程中地面风力更大,高空形势更有利于远距离输送,高值区范围强度明显强于第一次,重度污染层厚度达到900~1 500 m,且持续时间较长。第一次过程中江苏省内排放源贡献率为23%~79%(第二次为5%~32%),苏南仍以本地排放源污染为主,苏北外来输送贡献率超过50%。第二次过程中宿迁、扬州、无锡的PM2.5外来输送贡献分别为105.9 μg/m3、83.1 μg/m3、64.8 μg/m3(第一次为40.2 μg/m3、20.9 μg/m3、11.1 μg/m3),山东省和京津冀地区排放源是主要污染输送来源,二者贡献之和在44%~70%。两次过程中,外来输送贡献均是自北向南递减,山东省贡献率高于京津冀地区,而其余周边省份的贡献率相对较低;安徽省对江苏西部城市的贡献率较高。 相似文献
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南昌市一次连续空气污染过程的气象条件分析 总被引：4，自引：0，他引：4
2004年12月8—16日南昌市出现了一次连续空气污染过程。利用城市空气污染观测资料和气象常规观测资料,从天气形势和主要气象要素两个方面,对此次空气污染过程进行了分析。结果表明,此次连续空气污染事件都是出现在风速小、无雨和有雾或霾的气象条件下,高空主要为高压脊的形势或是处在西风槽底的平直气流中,低层大气稳定,中层大气增温明显;地面形势主要为地面高压脊、高压底部或是倒槽前部,地面有弱冷空气南下时不一定能改变污染状况。极厚、极强的逆温层和极小风速的持续存在是造成污染物高浓度最重要的气象条件。此外,地形也是影响南昌市空气质量水平的因素之一。 相似文献
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利用广东省惠州市区2013—2016年逐日、逐时的环境和气象资料, 研究了珠江三角洲(简称“珠三角”)东侧惠州市臭氧污染特征及其与气象条件关系。结果表明:惠州市臭氧污染具有明显的月和季节变化特征, 10月臭氧平均浓度最高, 臭氧超标日和污染日主要出现在7—10月。惠州市臭氧浓度日变化呈单峰变化, 06—08时最低, 最大值出现在午后14—15时。臭氧浓度变化和气象条件关系密切, 低浓度臭氧大多出现在气温较低、相对湿度和风速较大、云量较多伴有降水、日照时数较小的天气, 臭氧浓度超标多出现在气温较高、相对湿度和风速较小、云量较少一般无降水、日照充足的天气。惠州市臭氧超标主要出现在地面和低空偏西风下, 这可能与惠州市处于珠三角城市群下风向的区域污染输送有关。 相似文献