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社区公园空气污染暴露特征及其居民感知——以广州市中心城区为例 总被引:1,自引:0,他引:1
基于空气污染监测与问卷调查数据,研究了广州中心城区33个社区公园空气污染暴露特征、影响因素及其居民对空气污染感知。主要结论为:1)各区社区公园空气污染暴露风险及其空间格局分布差异较大,低暴露风险公园所占比例较小。2)空气质量指数(AQI)、PM1.0和PM10与社区公园面积呈显著负相关;AQI、PM1.0、PM10和PM2.5与斑块形状指数呈显著正相关关系;二氧化碳(CO2)与离城市主干道距离呈显著负相关,但社区公园1 km缓冲区范围内城市道路密度与其空气污染关系不大。3)超过1/3的居民对社区公园空气污染程度的主观感知优于客观测度的空气污染水平。4)可替代活动空间以及社区公园可达性影响居民空气污染暴露风险。由于社区公园面积规模较小,对空气污染减缓作用有限,未来应尽可能规划面积规模较大、可达性较高、形状更饱满且远离交通主干道的社区公园。 相似文献
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本文研究了斜压性对非线性Ekman层内的风场及顶部垂直速度的影响。结果表明,斜压性将改变其非线性Ekman层内的风场及顶部垂直速度,其影响随着系统特征与热成风特征的改变而改变。在本工作中,还用地转动量近似的方法作了相应的研究,并将其结果作了相应比较。 相似文献
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对流边界层大涡模式的改进及对夹卷速度的研究 总被引:9,自引:0,他引:9
对已建的对流边界层(CBL)大涡模式进行了改进,将次网格闭合方案改为次网格能量闭合,并考虑了水汽的源汇项和水汽相变潜热的作用。通过对均匀下垫面上由热扰动发展的对流边界层的模拟及与实验结果的比较表明,模式较好地模拟了对流边界层的主要物理结构,较好地反映了各物理量之间的对应关系。本文在一定的对流理查森数(Ri*)范围内给出了一些算例,对无量纲夹卷速度(We/W*)进行了研究。结果表明,无量纲夹卷速度随地表热通量(Qs)的增大而增大,随对流边界层上部温度递减率(γ)的增大而减小。当9.06≤Ri*≤45.29时,无量纲夹卷速度We/W*可以拟合成A(Ri*)-1的形式,其中A=0.226。并且与我们的对流槽实验结果,Sullivan等人的大涡模拟结果以及Deardorff等人的对流槽实验结果作了比较,四者吻合较好。 相似文献
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混沌理论与大气边界层湍流研究 总被引:6,自引:1,他引:5
简述了混沌理论的发展及其判别方法,阐明混沌理论的建立给大气科学中的湍流研究带来了新的启示;介绍了近期混沌理论在大气边界层湍流研究中的应用结果,这些结果表明大气边界层湍流具有很强的混沌特性,且存在低维奇怪吸引子。最后提出了有待进一步研究的问题。 相似文献
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利用地面观测资料、秒级探空资料结合WRF中尺度数值模式,对2016年6月25—26日江苏南部地区一次影响范围广、持续时间长的罕见辐射雾过程进行了数值模拟分析。结果表明:(1)雾区范围和气象要素数值模拟结果与实况基本一致;(2)低层超薄超强逆温为此次夏季雾的形成、发展和维持提供了稳定条件;(3)成雾前江苏南部地区白天出现的降水是夜间浓雾形成的重要水汽来源;(4)夜间地表辐射冷却作用是浓雾形成的重要因素;地面风速稳定低于2 m·s^-1,有利于浓雾的维持;日出后随着短波辐射增强风速增大、稳定层结破坏促使浓雾减弱消散。 相似文献
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受季节降雨波动和邻近点位的牵引作用影响,滑坡位移呈阶梯状变化趋势。为有效预测该类滑坡的位移,本文提出一种基于注意力机制的双向长短时记忆(Bi-LSTM)神经网络位移预测模型。首先,建立滑坡监测累计位移时间序列模型,将滑坡累计位移分解为趋势项和周期项;然后,分析滑坡因子与趋势项及周期项的相关性,采用多项式回归对趋势项进行拟合,通过基于注意力机制的Bi-LSTM对周期项进行预测。试验结果表明:基于注意力机制的Bi-LSTM预测模型具有稳健的泛化能力,能有效捕获不同时序数据间的相关性;预测结果精度平均绝对误差为0.088 mm,平均均方误差为0.042 mm,相比常规的长短时记忆(LSTM)神经网络模型,本文方法的预测结果精度更高。 相似文献
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首次用验证时间序列中是否存在动力非平稳性的一种简单图示方法——space time index法来分析大气边界层湍流的动力平稳性特征.本文以取自淮河流域和威斯康星森林下垫面条件下的三维高精度风速和温度、湿度湍流脉动资料对大气边界层湍流的平稳性特征进行了分析.结果表明space time index方法能有效地检验大气边界层湍流信号中是否存在动力平稳性.另外,均匀下垫面条件(水稻田)及复杂下垫面条件(森林)下的大气边界层湍流信号中几乎都存在动力非平稳性,大气湍流动力学非平稳性可能是边界层湍流信号相当普遍具有的一种特性.大气边界层湍流中的间歇性和相干结构使得其非平稳性图形的特征不同于一般时间序列非平稳性图形的“V”型特征;森林下垫面条件下的湍流信号比相对均匀下垫面(水稻田)下的湍流信号更有组织性,相干结构更强. 相似文献
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