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41.
利用BP神经网络提高奥运会空气质量实时预报系统预报效果 总被引:5,自引:3,他引:2
将BP(Back Propagation)神经网络方法引入到奥运空气质量预报工作中,利用MATLAB神经网络工具箱搭建运行平台,将高时效性的观测结果与多模式集成实时预报系统的模式输出结果相结合,做出BP神经网络拟合预报结果。在对北京大学医学部站点2008年7月7日到8月26日模式模拟结果、观测结果以及BP神经网络拟合结果的对比研究中发现:BP神经网络能大大提高模式预报效果,平均误差率减少34.7%,相关系数提高39%,特别是在模式模拟效果较差的情况下,对提高预报效果更明显。对BP神经网络样本问题进行敏感性实验结果表明,样本数目多少并不是决定拟合效果的决定性因素,应选取具有稳定映射关系的样本,才是提高拟合预报效果的关键。 相似文献
42.
2008北京奥运会前后城区黑碳气溶胶浓度的变化特征 总被引:4,自引:0,他引:4
利用Model-5012型黑碳仪观测的大气中黑碳气溶胶的浓度资料,结合北京城区环保控制措施和气象资料,分析了2008北京奥运会前后和奥运会期间黑碳气溶胶浓度变化的主要影响因子。结果表明,7月20日前(北京城区无机动车单双号控制),大气中黑碳气溶胶的特征浓度为3.4μg.m-3;实施机动车单双号控制后至奥运会前(7月20日至8月7日),该特征值增加至3.9μg.m-3;奥运会期间[8月8日00时(北京时间,下同)至24日23时]城区黑碳气溶胶浓度有明显下降,为2.5μg.m-3,比奥运会前下降了31%。对同期气象观测数据的分析表明,奥运会期间北京周边降雨量明显增大,偏北风出现的频次也从奥运会前的24.1%提高至38.8%。另外,八达岭高速路健翔桥段的机动车监测数据显示,奥运会期间进、出北京的机动车流量有所降低,上下班高峰期机动车流量减少了约30%,这也是奥运会期间黑碳气溶胶浓度降低的重要原因。 相似文献
43.
为了深入研究曹妃甸工业区的建立和大型工业企业的迁入对京津冀地区空气质量的影响,利用嵌套网格空气质量预报模式系统NAQPMS(Nested Air Quality Prediction Modeling System)研究该工业区和周边地区在2016年秋、冬季空气质量状况,并对PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物,即细颗粒物)来源与区域输送进行分析。结果表明:模式能很好地再现气象要素和污染物浓度分布特征;曹妃甸地区本地排放在1月和10月的月均贡献分别为17.8%和25.8%。当空气质量为优良时,曹妃甸地区PM2.5主要受短距离周边传输影响,唐山和天津贡献率之和达23%~53%;当空气出现轻度及以上污染时,曹妃甸地区PM2.5浓度主要受到长距离输送的影响,河北中南部和山东地区贡献之和达40%~50%。曹妃甸工业园区排放对周边地区PM2.5浓度贡献相对较小,对唐山和天津地区贡献为3%~7%,对京津冀地区其他城市PM2.5浓度贡献可忽略不计。空气质量转差时,曹妃甸、北京和天津地区PM2.5中一次排放占比相较于空气质量优良时明显下降,二次生成的无机盐类和二次有机气溶胶贡献率增加;曹妃甸地区10月二次生成硫酸盐贡献率较1月明显增加,月均贡献率为22%。因此,在致力于削减京津冀地区PM2.5一次排放的同时,对SO2、NOx等进行控制,能有效改善该地区空气质量。 相似文献
44.
气象预报是影响大气重污染预报精度的关键所在。针对2016年12月16~21日北京市一次重污染过程,开展了中尺度气象模式WRF的参数化方案配置敏感性试验。对微物理过程、长波辐射过程、短波辐射过程、陆面过程、边界层过程、近地面过程以及积云对流参数化过程进行组合优选,共设计51组参数化方案组合,分析不同模拟方案下北京市8个气象站点温度、相对湿度、10 m风速的模拟精度及其敏感性。试验结果表明:温度模拟对长波过程参数化方案最为敏感,集合离散度达2.4~7.4°C,再次是短波过程参数化方案;相对湿度模拟也对长波过程参数化方案最敏感,再次是陆面过程;风速模拟对不同过程参数化方案的敏感性程度差异不大。通过模拟结果与观测的统计对比,优选出模拟误差最小的方案组合为Lin微物理方案、RRTMG长波方案、RRTMG短波方案、Tiedtke积云对流方案、Noah陆面方案、MYNN 3rd边界层方案和MYNN近地面方案,并将其与集合平均、基准方案进行对比。对于集合平均来说,其温度模拟与观测相关系数为0.69,高于基准方案,其模拟偏差与均方根误差比基准方案低25%和11%;集合平均的相对湿度和风速模拟相比基准方案变化较小。与集合平均相比,优选方案能同时改进温度、相对湿度和风速模拟,使温度模拟偏差和均方根误差比基准方案下降35%和17%,使相对湿度模拟偏差和均方根误差下降43%和13%,使风速模拟偏差和均方根误差下降33%和24%。以上结果表明,参数化方案的敏感性试验和优选能显著减小重污染期间气象要素的模拟误差,重污染预报改进需重点关注参数化方案模拟上的不确定性。本研究也发现MYNN3rd边界层方案在这次重污染过程的气象要素模拟上具有良好性能,可为未来重污染预报改进提供参考。 相似文献
45.
选择北京市为研究地区,对2014~2017年AERONET(Aerosol Robotic Network)提供的CE-318太阳光度计440 nm波段反演的气溶胶光学厚度(AOD)进行风速订正,对订正后 AOD 日均数据与同期地面监测站PM2.5日均浓度数据做季节相关性分析并建立回归模型。又引入能见度因子并利用广义差分法构建2015~2017年北京市AOD与PM2.5浓度、能见度的三元回归模型,最后将2014年数据分为污染日和非污染日分别进行模型检验。结果表明:AOD与PM2.5浓度存在显著的线性正相关性,且存在季节性差异,夏季相关性最强、秋季次之、春季和冬季最低。引入能见度因子并消除自相关后,四季的模型相对误差均显著减小,模型拟合优度显著提高。检验结果为四季整体的平均相对误差在21%~31%范围内,与前人的结果相比拟合曲线的准确性得到了明显地提高。且模型对低PM2.5浓度日的模拟效果较好,对于高PM2.5浓度日的模拟效果较差。本研究对构建北京地区PM2.5浓度长期的历史数据具有重要的科学意义。 相似文献
46.
关于我国和东亚酸性物质的输送研究:Ⅱ.硫化物浓度空间分布特征及 … 总被引:9,自引:0,他引:9
应用硫化物输送三维欧拉实用模式,计算和分析了我国和东亚地区二氧化硫和硫酸盐粒子的空间分布特点及季节变化,给出了年平均硫化物大气含量分布,还讨论了四种典型下垫面硫化物浓度的垂直分布廓线。结果表明,近地层硫化物浓度分布与排放源的分布类似,高值区主要在山东半岛及相邻的华北部分地区和四川盆地。在上海,台南,汉城和东京等地是小范围的高值区,地面浓度冬季大,夏季浓度小,高空分布形势与低层不同,由西南-东北走向 相似文献
47.
大气挥发性有机物(VOCs)是导致臭氧污染的关键前体物,是城市空气质量建模不可或缺的重要组成部分,但由于其非常复杂的构成和来源以及监测数据缺乏,目前对其模拟精度的了解仍非常有限。本文利用嵌套网格空气质量模式预报系统(NAQPMS)对珠江三角洲(简称珠三角)地区2017年9月21日至11月20日的VOCs开展了模拟试验,并利用光化学监测网8个地面站点的VOCs浓度监测数据,对模式模拟的关键VOCs组分进行了精度评估。结果发现,模式对强活性的甲苯、乙烯和二甲苯具有较高的模拟精度,模拟浓度偏差百分比为0.4%~26.6%,模拟能较好再现其日均浓度变化趋势和日变化的双峰特征。但是模式对化学反应活性强且与植物排放密切相关的异戊二烯具有很大的模拟偏差,偏差比近100%,无法再现其白天浓度高、夜间浓度低的观测日变化特征。通过分析发现,现有模拟系统主要考虑人为污染物排放而未考虑生物源排放,可能是导致这一模拟偏差的关键原因。同时,评估结果也表明模式在VOCs空间分布模拟上仍面临很大的不确定性。本文结果揭示了珠三角VOCs模拟面临的关键不确定性,表明融合VOCs观测数据来揭示并减小VOCs模拟的不确定性具有非常迫切的需求。 相似文献
48.
利用气象模式WRF和中科院大气所自主发展的大气气溶胶与大气化学模式IAP-AACM对2016年冬季内蒙古中部呼包鄂地区大气细颗粒物(PM2.5)的典型污染过程进行了模拟分析。结果表明,呼包鄂地区的空气质量变化主要受大范围天气形势影响。污染累积阶段,500 hPa高度上该区域受阻塞高压或弱高压脊前平直的偏西气流控制,地面为弱高压或均压场,风速较小,边界层高度低,污染物不易扩散,且气温和相对湿度较高,利于二次颗粒物生成;污染消散阶段,天气形势发生明显变化,550 hPa高度以下有强冷平流,地面易形成大风天气,利于污染物消散,伴随着冷空气的南下,下游地区的污染物也得到清除。呼包鄂区域PM2.5主要来源于本地排放,鄂尔多斯本地排放贡献大于60%,呼和浩特本地排放贡献大于80%,包头本地排放贡献达到90%,该区域空气质量的变化可以反映区域大气污染气象条件的变化。交叉相关分析发现,呼包鄂区域的PM2.5浓度与其下游的山西、河北、河南地区的PM2.5浓度具有高度的时间相关性,相位差在6~24小时。呼包鄂区域PM2.5污染的改善有赖于本地污染源的管控,该区域冬季空气质量变化可作为下游地区空气质量变化的前兆因子,有助于下游地区空气质量的预报预警。 相似文献
50.
大气污染物质量浓度变化主要受气象条件和人为排放变化所控制。2020年上半年在“新冠”疫情影响背景条件下,四川盆地的六项主要污染物质量浓度较往年有不同程度的变化,为了区分这些变化受气象条件和人为排放变化各自的影响程度,开展了气象条件变化对四川盆地污染物质量浓度影响的初步分析。分析结果表明:2020年1~6月整体空气质量优于2019年同期。主要影响污染物浓度的气象参数中,成都平原、川东北地区平均风速与往年相当,川南地区平均风速低于往年。从2020年3月开始,盆地各个城市的总降水量明显偏少,其中5月降水偏少情况最为严重,对应的相对湿度在5月同比较低。平均温度2020年高于2019年,尤其是5、6月平均温度较往年偏高大约4~5°C。月日照总时长从3、4月开始明显长于往年。用固定污染源,改变初始气象条件的方法进行数值模拟结果表明,PM2.5和PM10相似,1、2月模拟结果低于2019年,3、4月高于往年,5、6月同比偏低,主要偏差区域在川南城市群。SO2 在1、2月气象条件有利于扩散,3月川东北不利扩散,其余月份差距不明显。NO2在2月气象条件较为不利,CO不利的月份为4月。4月气象条件有利于臭氧扩散,而5、6月盆地气象条件对O3污染过程起了较强的推动作用。定量分析各个城市污染物浓度贡献率表明,受疫情影响,除臭氧外的颗粒物和气体污染物在1~4月人为排放贡献为负,5、6月由于全面复工复产,导致盆地的污染物浓度也有所上升,人为排放贡献率也大幅增加。O3由于人为排放增加与不利气象条件叠加,导致盆地O3污染情况较为严重。 相似文献