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1.
针对四川盆地大气污染及其成因的特殊性,本文使用四川盆地18个城市的大气污染监测和气象观测数据以及NCEP1°×1再分析资料,对2017年12月19日~2018年1月3日四川盆地由当地过量排放和外来沙尘输送双重影响的区域性大气污染过程进行分析。结果表明:2017年12月19~28日四川盆地环流场配置不利大气污染物扩散,垂直温度层结稳定,在当地污染源持续排放下污染物浓度缓慢上升,此阶段为静稳型大气污染。之后29日冷空气过程打破前期不利污染物扩散的环流场及垂直温度层结,导致气态污染物下降明显,但伴随冷空气活动的外来沙尘使PM10浓度迅速增大,使四川盆地部分城市出现沙尘型重污染;特别是广元地区受沙尘直接影响最严重,PM10浓度是原来的4.5倍;成都市虽没有通过沙尘天气的表观判断,但对颗粒物离子浓度和化学组分都有显著影响;因此,当时PM10和CO浓度24h比值变化受沙尘输送和天气条件共同影响,在不同时段和地区都存在明显差异,初步揭示出由静稳型大气污染向沙尘型污染转换阶段的内在变化特征,具有重要科学价值。  相似文献   
2.
利用2014年3月至2017年2月成都市8个环境监测站的PM 2.5、PM 10、SO 2、NO 2、CO、O 3共6种污染物质量浓度资料以及T639全球中期数值预报模式产品,采用两种机器学习算法—递归特征消除法(Recursive feature elimination,RFE)和随机森林方法,构建了成都市冬季5种(O 3除外,因为其冬季污染较轻)污染物浓度的预报模型,并对模型的预报效果进行了评价。结果表明:基于RFE模型的5种污染物预报值与实测值的均方根误差值分别为47.58μg·m^-3、72.10μg·m^-3、8.87μ·m-3、0.59 mg·m^-3、19.84μg·m^-3;基于随机森林模型的5种污染物预报值与实测值均方根误差值分别为23.94μg·m^-3、20.98μg·m^-3、2.40μg·m^-3、0.16 mg·m^-3、8.09μg·m^-3,随机森林模型对各污染物浓度的预报效果均优于RFE模型,说明该预报方法性能良好,可为成都市冬季空气质量业务化预报提供技术支持和防控依据。  相似文献   
3.
针对PM2.5污染比较严重的川渝地区,本研究利用日本静止葵花卫星(Himawari-8)反演的气溶胶光学厚度(AOD)进行垂直订正和湿度订正估算川渝地区2017年—2018年09:00—16:00时的PM2.5浓度。首先,基于气象观测的能见度(vis)数据与消光系数σa(λ)之间的关系,引入“标高(Ha)”对气溶胶光学厚度进行垂直订正;其次,根据匹配的气象和环境监测数据对每一个站点逐一拟合1—12月份的吸湿增长因子,并采用反距离加权空间插值(IDW)方法构建吸湿订正因子网格,从而进行湿度订正估算。研究结果表明,经垂直订正和湿度订正后,相比AOD与PM2.5之间的相关性,“干”消光系数σdry与PM2.5的相关性显著提高,相关系数(r)由0.12—0.45提高至0.32—0.69;验证09:00至16:00时卫星估算结果,相关系数(r)均大于0.7,均方根误差(RMSE)为18.59±2.26 μg/m3;提取所有观测站点进行验证,r=0.82,RMSE=18.64 μg/m3。  相似文献   
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