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21.
利用湛江市地面常规气象观测资料,应用逐步回归的统计方法,对湛江市各测点的SO2、NO2、PM10浓度分别进行了计算分析并建立预报方程,预报实践证明,准确率较高。 相似文献
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针对目前采用的统计方法存在的不足, 即在选择预报因子时没有考虑预报因子之间的相关性, 挑选的预报因子由于非正交, 使回归计算的结果不稳定, 给计算带来一定的误差。该文提出把一元线性回归分析、自然正交函数 (EOF) 和逐步回归方法结合起来, 从而得到一种新的建立统计预报模型的方法。以西安市采暖期和夏季SO2日均浓度为预报对象, 使用该方法建立预报模型。拟合及预报试验表明, 这些预报模型不但可以很好地拟合变化趋势, 而且还能作出较准确的预报, 采暖期预报的级别命中率为72.5 %, 夏季级别预报命中率为100%。通过对比试验, 此方法优于目前常用的逐步回归方法, 具有很好的应用前景。 相似文献
23.
24.
本文针对CAPPS2.0系统在业务化自动运行过程中的一些问题,提供了一套具体可行的解决方案,实现了CAPPS系统的全自动运行,具有很高的实用价值。 相似文献
25.
沙尘天气等对西安市空气污染影响的研究 总被引:7,自引:10,他引:7
通过对西安市1981—2000年TSP、SO2和NOx年平均浓度资料,1998—2000年周报和日报环境监测资料以及相应的地面、高空常规气象观测资料的统计分析,研究了该市空气污染的时间变化特点以及沙尘天气等几种气象条件对其浓度变化的影响。结果表明:(1)颗粒污染物(TSP和PM10)是西安市的首要污染物,其次是SO2。1981—2000年期间,TSP年平均浓度降低了75%,SO2年平均浓度降低了77%,NOx年平均浓度总体上变化不大;这三种污染物月平均浓度的年变化都呈单周期型,冬季1月份最高,夏季最低(TSP是7月份最低,SO2和NOx是8月份最低)。(2)2001年春季3~4月份沙尘天气的频繁发生,使西安市空气污染日出现全年的第二个多发期(23d·月-1),这有别于正常年份仅在冬季1月份出现一个浓度峰值的特点;强沙尘暴天气过程会使西安市PM10浓度在非常短的时间内提高3倍左右,造成严重的颗粒物污染。(3)西安市冬半年出现轻度污染以上级别的几率明显大于夏半年。影响西安市的地面天气系统可归纳为12类,当受不同天气系统控制时,其污染状况会有较大差异。(4)西安市一年四季都有逆温存在,100m平均逆温强度为0.90℃;全年以低层逆温出现日数最多,但冬季贴地逆温出现日数最多,厚度最厚,强度最大,是造成西安市冬季空气污染严重的最重要气象因素之一。(5)西安 相似文献
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以深圳市为例,对污染物浓度与各种大气参数的定量联系进行了细致的统计及物理分析,在此基础上建立起分区的城市空气污染潜势等级预报方案。该方案定量考虑了地面和边界层共十几个因子的影响,特别是考虑了地理环境各向异性的效应,将风向作为一个独立的影响因子。方案还针对各污染物稀释特性的差异对不同污染物分别建立潜势预报方案。另外,方案还考虑了相同大气条件下大气对城市不同区域污染物稀释特性可能存在的差异,对不同区域分别建立潜势预报方案。最后用高分辨的中尺度数值模式对大气参数的未来演变作出高时空分辨的预报,进而作出分区、分时段的城市空气污染潜势预报。本方法完全客观定量,物理意义明确,可制作高时间分辨的空气污染潜势预报。 相似文献
27.
七台河市地处煤城,因其地域特征而形成当地独特的小气候,而影响环境问题之首的空气污染一直是当地环境改造中最为紧要的问题。这里通过对七台河市有资料以来的有烟的日子进行统计分析,旨在通过对气象要素特征及当地一些相关因素的阐述,对冬季污染现状从污染气象的角度做以初步分析与探讨。 相似文献
28.
人们生活在地球上,地球上的环境和空气的质量直接影响着人类的健康。而环境和空气的质量受天气与气候的影响极大,可见天气、气候与人类健康的关系十分密切。有关专家认为,天气、气候对健康的影响,可分为直接影响与间接影响两大类。直接的影响主要表现在天气、气候异常而产生疾病,间接的影响主要表现在气候变化导致空气、水源的污染和食物的短缺以及细菌、病毒的产生而影响健康。感冒、中暑、关节炎、心脑血管疾病等都可以由天气、气候的异常和剧烈变化而生产。当气温达到40.6摄氏度以上时,许多人就会中暑死亡。正因为天气、气候对健康… 相似文献
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30.
从南宁、桂林、北海三城市空气质量自动监测站监测到二氧化硫(SO2),二氧化氮(NO2),可吸入颗粒物(PM10)的日均浓度数据计算的空气污染指数API得出:2003年三城市空气质量状况整体为 级"优"或 级"良",达到了国家环境保护总局对城市环境规定的标准,特别是桂林市的空气质量最好。对各种污染物月平均浓度值与地面气象要素关系进行相关分析,发现相关性非常好,其中与气压呈正相关,与气温、水汽压、相对湿度、降雨量、风速、0厘米地温等要素呈反相关。各种污染物日平均浓度值与地面风速相关也非常好。 相似文献