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61.
为了研究喜马拉雅山北坡冬季大气气溶胶化学组分、光学特征及来源,2017年11—12月在珠穆朗玛峰站(QOMS)共采集22个PM2.5样品。结果显示:PM2.5中包括水溶性离子(WSIs)、有机质(OM)、元素碳(EC)在内的所有检测成分,总质量浓度为(3.36±1.06) μg?m-3;有机碳(OC)、元素碳(EC)和水溶性有机碳(WSOC)的浓度分别为(1.10±0.38)、(0.13±0.12)和(0.84±0.24) μg?m-3,浓度水平与偏远地区相当,低于季风前。碳质成分(OM+EC)占所有测试成分比例为73.6%,与之前珠峰站报道的研究结果相近。用PM2.5水溶性组分在365 nm处的光吸收效率(Abs365)来表征水溶性棕色碳(WS-BrC),它与WSOC、K+存在较好的相关性(R2=0.63、0.50),而与EC相关性弱(R2=0.01),说明水溶性棕色碳可能源于生物质燃烧和二次反应。MODIS火点信息和气团后向轨迹分析进一步表明,尼泊尔地区的燃烧活动是珠峰站冬季碳质气溶胶的重要来源。同时,喜马拉雅山脉独特的局地风场是污染物跨境传输至珠峰地区的重要原因。 相似文献
62.
土体压实可以通过外力迫使土颗粒压密来增大土体密实度,从而改善土体的力学性能.因此,土体压实参数的确定对于土工结构有着重要影响.本文采用基于粒子群优化的随机森林模型对最优含水率(wopt)和最大干密度(ρdmax)进行了预测.首先,利用灰色关联度算法计算最优含水率和最大干密度与特征变量(含砾量,砂含量,细粉含量,液限,塑限,压实能量,和土体类型)之间的相关性,进行特征选择,得到其对应的随机森林预测模型.然后,利用粒子群优化算法确定随机森林模型的最优超参数,并获取模型的适应值.最后,对模型进行10折交叉验证训练,并在测试集上测试模型结果.结果表明,基于所有特征的预测模型效果更优,且最大干密度的预测效果优于最优含水率的预测. 相似文献
63.
随着煤层气勘探的不断深入,对煤层含气量预测精度提出了更高的要求。基于煤层含气量测井响应特征,分析测井参数与含气量的相关性,提出MIV(Mean Impact Value)技术与LSSVM(Least Squares Support Vector Machine)结合的测井参数优选策略,优选最优测井参数作为网络建模的输入自变量组合,通过粒子群算法优化LSSVM网络核心参数,最后构建一套适用于煤层含气量预测的MIV-PSO-LSSVM模型。在此基础上,分别对比分析LSSVM、PSO-LSSVM、MIV-LSSVM和MIV-PSO-LSSVM模型对煤层含气量的预测性能,并与传统多元回归方法进行了对比,利用拟合优度和均方根误差对此5类模型进行评价。结果表明:PSO优化下的LSSVM模型预测精度得到有效提升,结合MIV方法优选测井参数可大幅度改善神经网络建模性能,MIV-PSO-LSSVM模型可实现煤层含气量高精度预测,为煤层气勘探及其储层评价提供新的技术支撑,且本研究的建模策略及思想可广泛应用于其他机器学习建模研究领域。 相似文献
64.
为查明深部闪长岩及膏盐层与庐枞盆地内玢岩型铁矿的关系,指导盆地南西缘许家咀下含山地区的找矿工作,该文利用最新测量的重力、磁测数据,结合地表地质和钻探等先验信息,采用2.5D重磁联合反演方法建立地质-地球物理精细模型,发现二长闪长岩侵入深度为-1 200 m,岩体与中三叠统月山组接触部位发育带状膏盐层和磁铁矿化互层,类似于龙桥式矿化,表明庐枞盆地内铁矿化与闪长岩、膏盐层密切相关。该文圈定了许家咀地区下含山隆起部位两处有利找矿靶区,为下一步找矿工作指明了方向,证明了地质-地球物理综合建模方法是指导找矿的有效方法。 相似文献
65.
根据杭州1994—2017年24时次观测的大气能见度及同期地面气象要素(风速、气温、降水量和相对湿度等)、2013—2017年PM_(2.5)监测数据,探讨杭州市大气能见度的特征以及相对湿度、PM_(2.5)对能见度的影响。统计分析表明,杭州大气能见度的年、季、日变化特征明显,在经历2003—2014年低能见度天气多发后,2016—2017年能见度明显转好,特别是2017年均能见度达到11.6 km,为1994年以来最高值;一年之中,冬季能见度较低,夏季能见度较高;一日之中,早晨07:00能见度最差,午后15:00最好。能见度的转好与PM_(2.5)关系密切,当PM_(2.5)质量浓度在50μg·m^(-3)以下,每降低5μg·m^(-3)可以使能见度显著增加。 相似文献
66.
利用多源观测资料综合分析了2015年11月沈阳地区一次PM2.5 重污染天气的气象条件、垂直风场演变、大气边界层特征以及污染物的来源。结果表明:本次重污染过程中,沈阳市区PM2.5浓度长达81h超过250μg · m^-3 ,其中峰值浓度达到1287μg · m^-3 ,重污染期间PM2.5 /PM10 的比例最高为90%。受地面倒槽和黄淮气旋影响,近地面层持续存在的逆温层、高相对湿度和弱偏北风为颗粒物吸湿增长和长时间聚集提供有利的天气条件。风廓线雷达风场资料显示在重污染期间,近地面层存在弱风速区、凌乱风场和弱下沉气流。利用风廓线雷达资料计算了边界层通风量(Ventilation Index,VI)和局地环流指数(Recirculation,R),边界层通风量VI和PM2.5 存在明显的负相关,非污染日VI是重污染日的2倍,局地环流指数R在重污染天气前大于0.9,而在污染期间部分空间R小于0.8。通过后向轨迹模式和火点监测资料分析发现,沈阳上空300m高度气团来自于生物质燃烧区域,而且沈阳地区NO2和CO浓度的变化与PM2.5一致,说明本次重污染过程也可能和生物质燃烧有关。 相似文献
67.
利用2014—2017年汕头市PM2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP (Back-Propagation)人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM2.5质量浓度预报模型。结果表明:与多数内陆城市不同,汕头市PM2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关;PM2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关;PM2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关(相关系数为-0.143);汕头市非汛期PM2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水(暴雨以上除外)对PM2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM2.5浓度有明显清除作用;BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM2.5级别命中率TS分别为100%和90.3%,准确指数分别为87.7%和89.9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。 相似文献
68.
利用广州白云机场2005-2017年的大气能见度、相对湿度、风速、气温等要素的逐时观测资料,结合花都花东站2012-2017年PM2.5浓度的逐时观测数据,分析了近年来白云机场能见度的变化特征,探究了能见度与气象要素、大气污染物之间的关系。结果表明:2005-2017年白云机场能见度呈逐年增大趋势,低能见度出现次数总体呈减少趋势。2-4月是机场低能见度时期,7月能见度最大。能见度日变化显著,最低能见度通常出现在清晨,午后明显好转。白云机场能见度与相对湿度、PM2.5浓度呈负相关关系,与风速、气温成正相关关系,其中PM2.5浓度对能见度的影响最明显。当相对湿度小于80%时,能见度下降得较为缓慢;而当相对湿度超过80%时,能见度急剧降低。相对湿度越大,出现低能见度所需的PM2.5浓度值就越小。地面风速在0~4 m·s-1时,相对湿度越大,能见度随风速的增长趋势越显著。 相似文献
69.
为了解不同程度的降水对江浙沪地区大气PM_(2.5)的清除作用,搜集了2014—2016年该地区41个城市的降水和PM_(2.5)观测数据,通过对比2 a非降水和全时段PM_(2.5)平均浓度的差异,发现前者显著高于后者,说明降水对该地区PM_(2.5)具有清除作用。利用降水前与降水期间PM_(2.5)的浓度差异作为降水对PM_(2.5)的清除率,降水后与降水期间的浓度差异作为雨后浓度回升的增加率,分别研究了目标区域不同时期、不同降雨量以及不同降雨时长对PM_(2.5)的清除效果。结果显示:(1)与江浙沪南部地区不同的是,北部地区降水清除率与降水前浓度存在正相关,降水后浓度的增加与当地的排放量呈正相关。(2)当降水量为30 mm或者降水时长为36 h时,清除率增幅减缓,说明降水对PM_(2.5)的清除效率存在着阈值。 相似文献