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轨迹成形法加工非球面截取轨迹的误差权重分析 被引量：1
1
作者 王院生 王鹤岩 +1 位作者 蔡立 朴承镐 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期1235-1238,共4页
介绍了轨迹成型法加工装置的结构原理和加工方法,分析了截取参数(α,θ,L)与非球面度G之间的关系,G对α,θ,L的导数相对于θ和α的变化率,归化后,分别在0～100,-800～600,-4000～2000范围内.并进一步分析了(α,θ,L)与初级像差之间的关... 介绍了轨迹成型法加工装置的结构原理和加工方法,分析了截取参数(α,θ,L)与非球面度G之间的关系,G对α,θ,L的导数相对于θ和α的变化率,归化后,分别在0～100,-800～600,-4000～2000范围内.并进一步分析了(α,θ,L)与初级像差之间的关系,证明了两者之间的一致性.最后指明了机床设计时,为保证加工精度,应依次严格控制α,θ,L. 展开更多
关键词 非球面光学零件 轨迹成形法 初级像差 误差权重分析
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2015-2022年桂林PM_(2.5)外来输送特征及潜在源分析
2
作者 叶子葳 王琛泉 +5 位作者 文建辉 卢德林 林清钰 陈春强 霍强 龙腾发 《广西科学》 北大核心 2025年第1期192-203,共12页
为揭示桂林PM_(2.5)时空分布特征与潜在来源,选取桂林2015-2022年PM_(2.5)质量浓度和气象要素监测数据,利用HYSPLIT模型(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model)模拟桂林气团后向轨迹,结合聚类轨迹分析法和浓... 为揭示桂林PM_(2.5)时空分布特征与潜在来源,选取桂林2015-2022年PM_(2.5)质量浓度和气象要素监测数据,利用HYSPLIT模型(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model)模拟桂林气团后向轨迹,结合聚类轨迹分析法和浓度权重轨迹分析法(CWT),解析不同季节PM_(2.5)潜在源区及其贡献强度。结果表明,桂林PM_(2.5)污染呈现逐年下降趋势;PM_(2.5)输送途径的季节特征明显,是导致桂林PM_(2.5)月际变化“冬高夏低、春秋居中”的一大因素。华中地区和广东、广西地区的污染输送是桂林城区PM_(2.5)的主要外来贡献源,桂林独特的地理位置和地形因素对该地区污染物的输送和扩散起着重要作用。本研究揭示了跨区域污染传输的机制以及局地气象与地形的耦合效应,可为区域联防联控和精准治污提供科学依据。 展开更多
关键词 PM_(2.5) 时空分布 后向轨迹聚类 浓度权重轨迹分析法
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附加浓度权重的校准线回归方法
3
作者 阮毅 马高法 陈因聪 《理化检验（化学分册）》 CAS CSCD 北大核心 1998年第5期220-221,共2页
<正>至今大多数分析方法都要通过对分析信号校正来计算被测组分含量,因此,分析信号校正是分析中的重要问题.一元线性回归是信号校正的常用方法.1 绝对偏差和相对偏差最小二乘回归设有普通变量Y_i,随机变量X_i,回归方程形式为Y=a+... <正>至今大多数分析方法都要通过对分析信号校正来计算被测组分含量,因此,分析信号校正是分析中的重要问题.一元线性回归是信号校正的常用方法.1 绝对偏差和相对偏差最小二乘回归设有普通变量Y_i,随机变量X_i,回归方程形式为Y=a+bX,用绝对偏差最小二乘法拟合校准线,即求Σ((?)_i-Y_i)~2为最小值时a,b值,由方程组解得 计算简便,绘图直观是绝对偏差最小二乘法拟合校准线的一大优点,故在实际中得到广泛应用. 展开更多
关键词 分析信号校正 信号校正 一元线性回归 浓度权重
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利用轨迹模式研究重庆主城区冬季PM2.5污染特征 被引量：19
4
作者 沈学勇 翟崇治 +2 位作者 许丽萍 刘佳 余家燕 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期72-76,共5页
利用轨迹聚类法,对2014年12月至2015年1月重庆主城区上方的后向轨迹气团进行聚类分组,分析重庆主城区气团来源。结合重庆主城区PM_(2.5)小时浓度资料,分析污染较重时重庆主城区后向轨迹特征。最后结合潜在源贡献因子分析(PSCF)法和浓度... 利用轨迹聚类法,对2014年12月至2015年1月重庆主城区上方的后向轨迹气团进行聚类分组,分析重庆主城区气团来源。结合重庆主城区PM_(2.5)小时浓度资料,分析污染较重时重庆主城区后向轨迹特征。最后结合潜在源贡献因子分析(PSCF)法和浓度权重轨迹分析(CWT)法定性与定量分析了重庆主城区PM_(2.5)的潜在源区。结果表明,重庆本地气团占60.9%,不利于本地污染物的扩散;超过60%的污染事件是由本地颗粒物聚集造成的;重庆主城区颗粒物其潜在污染源区,以西藏与四川交界处、四川东部、贵州北部以及重庆本地为主。 展开更多
关键词 重庆 后向轨迹 潜在源贡献因子分析 浓度权重轨迹分析潜在源区
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基于后向轨迹模式的豫南地区冬季PM 2.5来源分布及传输分析 被引量：25
5
作者 高阳 韩永贵 +1 位作者 黄晓宇 韩磊 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期538-548,共11页
为研究2017年12月—2018年2月冬季不同来源区域对豫南地区ρ(PM 2.5)的贡献影响及污染特征,利用HYSPLIT-4后向轨迹模式模拟了豫南地区冬季24 h的气团后向轨迹,结合ρ(PM 2.5)在线监测数据进行了聚类分析,研究了以豫南地区为受点的各月份... 为研究2017年12月—2018年2月冬季不同来源区域对豫南地区ρ(PM 2.5)的贡献影响及污染特征,利用HYSPLIT-4后向轨迹模式模拟了豫南地区冬季24 h的气团后向轨迹,结合ρ(PM 2.5)在线监测数据进行了聚类分析,研究了以豫南地区为受点的各月份PM 2.5不同轨迹的输送特征,并使用潜在源贡献(PSCF)分析法和浓度权重轨迹(CWT)分析法识别了豫南地区冬季PM 2.5的潜在贡献源区及贡献大小.结果表明:①信阳市空气质量最好,其次为驻马店市,南阳市空气质量最差;南阳市、信阳市和驻马店市ρ(PM 2.5)分别超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值(75μg m 3)的1.5、1.2和1.2倍,ρ(PM 2.5)日变化均呈双峰特征.②后向轨迹聚类分析表明,豫南地区主要受到来自西北和东北方向长距离传输和正南方向较短距离输送的影响.③潜在源区分析表明,除豫南地区及周边市县本地污染贡献外,冀鲁豫交界区域、陕鄂交界区域、陕西省中西部、湖北省东北部和西部、河南省中北部、山东省南部是影响豫南地区ρ(PM 2.5)的主要潜在源区.研究显示,豫南地区PM 2.5污染过程除了与地形条件、本地污染源排放有关外,来自东北、西北传输通道城市的远距离输送和南部的近距离传输也不容忽视. 展开更多
关键词 PM2.5 后向轨迹模式 聚类分析 潜在源贡献(PSCF)分析法 浓度权重轨迹(cwt)分析法 豫南地区
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长沙市冬季重污染过程PM_(2.5)污染特征和潜在源分析 被引量：6
6
作者 彭康 侯美羽 +4 位作者 罗达通 宋云飞 徐彬 尤翔宇 李密 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期80-88,共9页
文章针对2019年12月长沙市冬季气象数据和大气污染物质量浓度在线监测数据,分析大气污染特征及气象因素,通过HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS气象数据对12月及污染过程的3个阶段逐时72 h气流后向轨迹进行聚类,利用潜在源贡献因子(PSCF... 文章针对2019年12月长沙市冬季气象数据和大气污染物质量浓度在线监测数据,分析大气污染特征及气象因素,通过HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS气象数据对12月及污染过程的3个阶段逐时72 h气流后向轨迹进行聚类,利用潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)揭示长沙市冬季PM_(2.5)的潜在源区及其贡献特征。结果表明:12月长沙市PM_(2.5)平均浓度分别为77.12μg/m^(3),其中阶段Ⅱ(185.9μg/m^(3))>阶段Ⅰ(80.9μg/m^(3))>阶段Ⅲ(59.1μg/m^(3)),相关性分析和特征雷达图表明,污染过程以一次颗粒物的排放为主;风速上升过程长沙市PM_(2.5)污染方位由西南方向南方转移,不利气象条件促进了污染过程PM_(2.5)的积累和爆发;聚类分析显示长沙市12月来自湘鄂交界处的轨迹3最频繁,来自福建和广东的轨迹4携带PM_(2.5)浓度最高。阶段Ⅰ偏燃煤型污染显著,受安徽、江西和湖南3个省份的气流轨迹影响;阶段Ⅱ偏二次型污染受福建和广东气流轨迹影响;阶段Ⅲ转变为偏综合型和其他类型污染,与北方气流占比相对阶段Ⅱ上升有关,主要受来自江西和福建交界处的轨迹1影响浓度和占比均为最大;WPSCF和WCWT结果显示,长沙市PM_(2.5)浓度的主要源区位于湖南西南、北部及广东、湖北等地。 展开更多
关键词 大气污染特征 HYSPLIT模型 潜在源贡献 浓度权重轨迹
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基于PSCF与CWT模型对乌鲁木齐市地表臭氧源区分析 被引量：3
7
作者 王笠成 邵波霖 +3 位作者 彭彤茵 王思睿 郄慧霞 程馨 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期129-137,共9页
乌鲁木齐市是中国西部典型的重工业城市,伴随着快速的工业化和城市化发展,城市大气臭氧污染日益严重。为探究乌鲁木齐市地表臭氧污染特征,该研究采用2015-2019年乌鲁木齐市大气污染物监测数据及同期气象观测资料,结合统计分析、后向轨... 乌鲁木齐市是中国西部典型的重工业城市,伴随着快速的工业化和城市化发展,城市大气臭氧污染日益严重。为探究乌鲁木齐市地表臭氧污染特征,该研究采用2015-2019年乌鲁木齐市大气污染物监测数据及同期气象观测资料,结合统计分析、后向轨迹分析、潜在源贡献因子以及浓度权重轨迹对乌鲁木齐市臭氧污染特征及潜在源区进行分析。结果显示,(1)2015-2019年乌鲁木齐市臭氧年评价指标由118μg/m^(3)增长至128μg/m^(3)。同时,乌鲁木齐市主要大气污染正经历由颗粒物向臭氧过渡的变化,其作为首要污染物占比从2015年的5.8%上升至2019年的28.0%,不同季节臭氧浓度变化特征为夏季>春季>秋季>冬季,且在分布特征上与NO2、CO呈显著负相关。(2)后向轨迹分析结果表明:影响乌鲁木齐市大气臭氧分布的气流具有途经境外地区、长距离迁移、高浓度的特征,境内气流迁移途径普遍较短且对乌鲁木齐市臭氧浓度传输影响较小。(3)潜在源贡献因子法与浓度权重轨迹法表明,影响乌鲁木齐市臭氧浓度的主要源区与贡献高值区是昌吉州、塔城地区、博尔塔拉蒙古自治州、阿勒泰地区,且臭氧源区与臭氧贡献高值区分布与臭氧浓度季节变化呈正相关,有明显季节变化特征,其中夏季潜在源区主要为中度源区且分布广泛、贡献度高,冬季全域为轻度源区,春秋季源区介于两者之间。 展开更多
关键词 臭氧浓度 后向轨迹聚类分析 潜在源贡献 浓度权重轨迹 乌鲁木齐市
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基于卫星遥感与CMB模型的济南市冬季重污染过程PM_(2.5)溯源分析 被引量：3
8
作者 魏小锋 韩红 +6 位作者 闫学军 王在峰 李圣增 田勇 梁第 马明亮 张桂芹 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期1175-1183,共9页
济南市作为京津冀大气污染传输通道“2+26”城市之一,冬季易出现以PM_(2.5)为首要污染物的重污染天气。为探究济南市冬季PM_(2.5)重污染过程的污染成因和主要来源,以济南市冬季一次重污染过程(2020年1月1日—6日)为研究对象,基于卫星遥... 济南市作为京津冀大气污染传输通道“2+26”城市之一,冬季易出现以PM_(2.5)为首要污染物的重污染天气。为探究济南市冬季PM_(2.5)重污染过程的污染成因和主要来源,以济南市冬季一次重污染过程(2020年1月1日—6日)为研究对象,基于卫星遥感、化学质量平衡(CMB)模型、潜在源贡献因子分析(PSCF)和浓度权重轨迹分析(CWT),同时结合气态污染物和PM_(2.5)组分小时数据以及各项气象要素等资料,全面和综合地对济南市冬季重污染过程污染特征、本地来源、区域传输和时空演变过程进行了分析。结果表明,济南市本次重污染过程以PM_(2.5)为首要污染物,随着湿度升高和大气边界层高度(PBL)的降低,PM_(2.5)日均质量浓度达到最高211μg·m^(−3),其中PM_(2.5)小时质量浓度最高达到333μg·m^(−3);NO_(3)^(−)、SO_(4)^(2−)、NH4+和有机物(OM)在PM_(2.5)中占比分别为30.7%、11.4%、13.9%和13.7%;重污染时段硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)平均值分别达到0.6和0.5,说明此次重污染过程主要来自于气态前体物的二次转化。CMB来源解析结果表明,二次源(硝酸盐、硫酸盐、二次有机碳)和机动车源是济南市冬季PM_(2.5)重污染过程的主要来源;与清洁天相比,硝酸盐的分担率和质量浓度均显著升高,分担率是清洁天的2.2倍,质量浓度是清洁天的10.5倍。本次重污染过程除济南本地污染源以外,还受山东省内德州东部、滨州西部以及济南市的商河县和济阳区等地污染气团近距离传输,以及来自西南方向的河南省东北部和安徽省西部地区的跨省输送的污染气团,途径济南市南部、泰安和济宁地区以及济南市的长清区和平阴县等地的共同影响。 展开更多
关键词 重污染过程 PM_(2.5) 溯源分析 化学质量平衡模型 卫星遥感 潜在源贡献因子分析 浓度权重轨迹分析
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2015—2020年川南地区大气PM_(2.5)和O_(3)质量浓度变化特征、影响因素及输送特征 被引量：1
9
作者 郭梦瑶 韩琳 +1 位作者 黄小娟 李博 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期809-825,共17页
随着川南地区的经济发展,地面臭氧(O_(3))、细颗粒物(PM_(2.5))成为危害人体健康的主要污染物。本文分析了2015—2020年间川南地区(自贡、内江、泸州、宜宾)PM_(2.5)和O_(3)质量浓度的时间变化特征。以污染严重的自贡市为例,研究当地PM_... 随着川南地区的经济发展,地面臭氧(O_(3))、细颗粒物(PM_(2.5))成为危害人体健康的主要污染物。本文分析了2015—2020年间川南地区(自贡、内江、泸州、宜宾)PM_(2.5)和O_(3)质量浓度的时间变化特征。以污染严重的自贡市为例,研究当地PM_(2.5)和O_(3)浓度与常见影响因素的相关性,并通过潜在源分析方法,探究污染物区域输送对自贡市的影响。结果表明:1)2015—2020年,川南地区年均PM_(2.5)质量浓度呈下降趋势,年均O_(3)质量浓度呈略上升趋势。月均PM_(2.5)质量浓度呈“U”型分布,7—8月质量浓度低,12—2月质量浓度高;月均O_(3)质量浓度呈“M”型分布,7、8月出现峰值,4、5月出现次峰值。2)自贡市PM_(2.5)质量浓度与CO、NO_(2)、SO_(2)质量浓度呈显著正相关,O_(3)质量浓度与气温、相对湿度分别呈显著正相关和负相关。3)自贡市PM_(2.5)和O_(3)的区域输送主要以局地气团为主,辐射和人为源排放强度影响气流轨迹中的PM_(2.5)和O_(3)质量浓度。PM_(2.5)和O_(3)的主要潜在源区位于四川盆地和贵州部分地区。 展开更多
关键词 PM_(2.5)和O_(3) 时间变化特征 后向轨迹 潜在源贡献分析 浓度权重轨迹分析
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许昌市夏季臭氧污染特征与气象因子影响分析 被引量：4
10
作者 徐媛倩 岳利波 +4 位作者 曹霞 付广宇 罗艺琳 孙鹏 张志华 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期367-372,379,共7页
结合许昌市2019—2022年夏季(5—9月)臭氧(O_(3))逐小时质量浓度与气象数据,分析O_(3)浓度变化特征与气象因子的影响,识别O_(3)污染传输特征与潜在源分布。结果表明,许昌市2019—2022年夏季O_(3)浓度整体呈下降趋势,但2022年O_(3)季均... 结合许昌市2019—2022年夏季(5—9月)臭氧(O_(3))逐小时质量浓度与气象数据,分析O_(3)浓度变化特征与气象因子的影响,识别O_(3)污染传输特征与潜在源分布。结果表明,许昌市2019—2022年夏季O_(3)浓度整体呈下降趋势,但2022年O_(3)季均值略有上升;夏季中6月的O_(3)污染最重,平均日超标率达61%;O_(3)浓度日变化呈单峰状,峰值出现在16:00左右;O_(3)浓度与气温、风速呈正相关,与相对湿度呈负相关;当气温≥35℃、相对湿度为20%~<40%、风速为2~<3 m/s、主要风向为南风、东南风时易发生O_(3)小时浓度超标;6月高温(气温≥30℃)和低湿(相对湿度20%~<40%)时段持续时间长是导致O_(3)浓度较高的重要因素;2022年夏季气团主要来自东北、西南和东南方向;除本地生成外,许昌市高浓度O_(3)还受到山东、安徽、湖北等区域传输影响。 展开更多
关键词 O_(3) 气象因子 潜在源贡献因子分析 浓度权重
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黄山顶夏季气溶胶数浓度特征及其输送潜在源区 被引量：91
11
作者 王爱平 朱彬 +2 位作者 银燕 金莲姬 张磊 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期852-861,共10页
利用轨迹聚类方法对2011年6-8月黄山光明顶的气团轨迹进行聚类分组，得到2011年夏季到达黄山顶的主要气团输送轨迹，结合黄山顶的气溶胶数浓度观测资料，分析不同类型输送轨迹与黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的关系.利用潜在源贡献因子分... 利用轨迹聚类方法对2011年6-8月黄山光明顶的气团轨迹进行聚类分组，得到2011年夏季到达黄山顶的主要气团输送轨迹，结合黄山顶的气溶胶数浓度观测资料，分析不同类型输送轨迹与黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的关系.利用潜在源贡献因子分析法PSCF（potential source contribution function analysis）定性分析了不同气团背景下黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的潜在源区，最后结合浓度权重轨迹分析法CWT（concentration weighted field）定量分析不同潜在源区对黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的贡献.结果表明，积聚模态颗粒物（0.5-1μm）数浓度约占0.5-20μm颗粒物数浓度的94.9%；黄山顶6-8月大陆气团的发生频率最高，约43.4%；影响黄山光明顶积聚模态颗粒物数浓度的潜在源区主要来自一些工业发达人口密集的城市群：湖北东部、安徽中部、河南、江西境内、两广交界处、湖南南部以及浙江北部地区.而垂直方向上，来自西北和西南方向高度约2-5km的自由对流层气团对黄山顶积聚模态粒子数浓度贡献较大. 展开更多
关键词 黄山 积聚模态 潜在源贡献因子分析法(PSCF) 重轨迹分析法(cwt) 潜在源区
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2013年南昌市区PM_(2.5)的浓度水平及时空分布特征与来源 被引量：31
12
作者 赵阳 胡恭任 +4 位作者 于瑞莲 陆成伟 樊孝俊 黄灵光 刘海婷 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期854-863,共10页
对2013年南昌市区9个自动空气质量监测点的ρ(PM_(2.5))数据进行分析,探讨了PM_(2.5)浓度水平及时空分布特征,并采用轨迹聚类、PSCF(潜在源贡献因子)、CWT(浓度权重轨迹分析)进行了大气PM_(2.5)的来源分析.结果显示:2013年南昌市区ρ(PM... 对2013年南昌市区9个自动空气质量监测点的ρ(PM_(2.5))数据进行分析,探讨了PM_(2.5)浓度水平及时空分布特征,并采用轨迹聚类、PSCF(潜在源贡献因子)、CWT(浓度权重轨迹分析)进行了大气PM_(2.5)的来源分析.结果显示:2013年南昌市区ρ(PM_(2.5))年均值为69.1μg/m^3,超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值(35μg/m^3)的97%;ρ(PM_(2.5))昼夜变化呈双峰型分布,峰值位于09:00—11:00和20:00—22:00;月际变化呈两边高、中间低的"V"型趋势;ρ(PM_(2.5))有明显的季节性变化特征,由高到低依次为冬季、春季、秋季和夏季;ρ(PM_(2.5))空间分布呈由东南至西北递减的分布特征.气流轨迹聚类结果表明,南昌市气流输送季节性变化特征明显,夏季来自南方或东南方向的气流比例高达65.6%,而在另外三个季节,东北和偏北方向的气流分别占62.0%(冬)、59.6%(春)、54.7%(秋),对南昌市ρ(PM_(2.5))影响较大;夏季南方或东南方向的气流所占比例较高,为65.6%;PM_(2.5)的PSCF和CWT的高值主要集中在南昌本地和邻近的浙江省及福建省北部地区,但周边的河南南部、江苏中部也是南昌市PM_(2.5)的潜在来源地. 展开更多
关键词 PM2.5 时空特征 后向轨迹 潜在源贡献因子 浓度权重轨迹分析
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舟山本岛大气污染输送过程的数值模拟分析 被引量：26
13
作者 方利江 傅贤康 +2 位作者 谢立峰 廖维敏 于姜梅 《环境科学研究》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2014年第10期1087-1094,共8页
利用HYSPLIT-4后向轨迹模式和NCEP(美国国家环境预报中心)的2012年GDAS(全球资料同化系统)气象数据,结合NO2、PM2.5、PM10和SO2等常规大气污染物的质量浓度数据,对舟山本岛2012年4月、7月、10月和12月的大气污染输送过程进行了模拟,并... 利用HYSPLIT-4后向轨迹模式和NCEP(美国国家环境预报中心)的2012年GDAS(全球资料同化系统)气象数据,结合NO2、PM2.5、PM10和SO2等常规大气污染物的质量浓度数据,对舟山本岛2012年4月、7月、10月和12月的大气污染输送过程进行了模拟,并通过聚类分析和潜在源区分析〔包括PSCF(潜在源贡献)和CWT(浓度权重轨迹)计算〕,确定大气污染传输路径及影响源区.结果表明:舟山本岛气流后向轨迹呈明显的季节变化特征,4月主要受来自黄海海面气流轨迹的影响,其占总轨迹数的36.7%,ρ(PM10)为(53.24±24.33)μgm3;7月以途经琉球群岛和东海气流轨迹为主,占总轨迹数的48.4%,对ρ(NO2)、ρ(PM2.5)、ρ(PM10)和ρ(SO2)贡献分别为(24.63±6.33)、(28.60±4.83)、(52.89±18.76)和(8.67±3.11)μgm3;10月气流轨迹主要来自于东海海面,占总轨迹数的49.2%;12月气流则主要来自辽宁南部和黄海,占总轨迹数的66.1%,对ρ(NO2)、ρ(PM2.5)、ρ(PM10)和ρ(SO2)贡献分别为(28.48±15.14)、(58.71±14.10)、(69.83±38.94)和(20.83±13.28)μgm3.舟山本岛PM2.5的潜在源主要为毗邻城市间局地污染,集中于浙江沿海城市及杭州湾、上海等地. 展开更多
关键词 大气污染输送 HYSPLIT-4模式 后向轨迹 聚类分析 PSCF(潜在源贡献) cwt(浓度权重轨迹) 舟山本岛
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重庆市冬季PM(2.5)输送特征及污染源地解析 被引量：15
14
作者 刘贤 李月臣 +1 位作者 何君 祝汉收 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第9期134-141,共8页
利用全球资料同化系统数据(GDAS)和PM_(2.5)实测浓度数据,使用HYSPLIT模型和Trajstat插件的聚类方法和聚类统计模块对2015年12月-2016年2月间到达缙云山空气质量监测站的28个不同气流高度气流进行聚类分析;结合Arc GIS软件计算气流速度... 利用全球资料同化系统数据(GDAS)和PM_(2.5)实测浓度数据,使用HYSPLIT模型和Trajstat插件的聚类方法和聚类统计模块对2015年12月-2016年2月间到达缙云山空气质量监测站的28个不同气流高度气流进行聚类分析;结合Arc GIS软件计算气流速度和气流密度,以分析山体对PM_(2.5)跨区域输送的影响;运用潜在源贡献(PSCF)分析法及浓度权重轨迹(CWT)分析缙云山PM_(2.5)潜在源贡献率和轨迹权重浓度。结果表明:重庆主城主要受西部气流影响,主城PM_(2.5)异地源多来自该方向;高大山体会减缓气流运行速度,增大气流轨迹密度,阻碍PM_(2.5)的跨区域传输,PM_(2.5)浓度、输送速度和输送方向等会发生改变,山地城市PM_(2.5)浓度受气流输送影响小于平原城市;铜锣山以西重庆段是缙云山PM_(2.5)的极重要源区,源贡献率达到80%以上,重要源区多在四川与重庆接壤区域,横断山脉部分区域气流潜在源贡献率较高。PM_(2.5)的PSCF和CWT分布区域类似,气流轨迹浓度最大值区多位于极重要源区,随着源区重要性等级的减弱,浓度也逐步降低。 展开更多
关键词 PM(2.5) HYSPLIT 潜在源贡献 浓度权重轨迹 山地城市
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利用后向轨迹模式研究上海市PM_(2.5)来源分布及传输特征 被引量：42
15
作者 赵倩彪 胡鸣 张懿华 《环境监测管理与技术》 2014年第4期22-26,共5页
利用后向轨迹模式,结合上海PM_(2.5)的浓度数据计算了2012年6月27日—2013年6月26日以上海为起始点的后向轨迹,并通过轨迹相关的分析方法,研究不同来源区域对上海PM_(2.5)浓度的贡献影响。结果表明:长三角地区的排放对上海的贡献最为显... 利用后向轨迹模式,结合上海PM_(2.5)的浓度数据计算了2012年6月27日—2013年6月26日以上海为起始点的后向轨迹,并通过轨迹相关的分析方法,研究不同来源区域对上海PM_(2.5)浓度的贡献影响。结果表明:长三角地区的排放对上海的贡献最为显著;苏北、山东等地区的排放对上海也有较明显的贡献;来自海面的贡献总体低于大陆。所采用的轨迹多元回归分析法为PM_(2.5)的来源分布及传输特征研究提供了新思路。 展开更多
关键词 后向轨迹 轨迹多元回归 聚类分析 潜在源贡献因子 浓度权重轨迹 PM2.5 上海
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兰州市PM_(10)输送途径与源区贡献的四季差异分析 被引量：3
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作者 郭勇涛 佘峰 +2 位作者 王金燕 陈伯龙 马永敬 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期521-526,共6页
利用混合单粒子拉格朗日综合轨迹(HYSPLIT)模式对兰州市近16年逐日72h后向气流按季节聚类,结合PM_(10)浓度数据,分析气流来源与该市PM_(10)的关系,使用潜在源贡献因子(PSCF)法和浓度权重轨迹(CWT)法,探讨该市PM_(10)的潜在源区季节分布... 利用混合单粒子拉格朗日综合轨迹(HYSPLIT)模式对兰州市近16年逐日72h后向气流按季节聚类,结合PM_(10)浓度数据,分析气流来源与该市PM_(10)的关系,使用潜在源贡献因子(PSCF)法和浓度权重轨迹(CWT)法,探讨该市PM_(10)的潜在源区季节分布及其贡献特征。结果表明:总体而言,兰州市气流来源四季变化明显,不同来源气流对该市PM_(10)的贡献具有一定差异。潜在源区有明显的季节和空间变化。春季潜在源区主要分布在内蒙古西部、甘肃河西走廊、新疆东南部等地区,其中内蒙古西部、甘肃河西走廊地区对兰州市PM_(10)质量浓度贡献在125μg/m^3以上,新疆东南部地区贡献达到150μg/m^3。夏季四川北部、陕西中西部地区对PM_(10)质量浓度贡献在75μg/m^3以上。秋季潜在源区主要分布在青海北部、新疆东南部等地区,其中青海北部对兰州市PM_(10)质量浓度贡献在125μg/m^3以上,新疆东南部地区贡献在150μg/m^3以上。冬季潜在源区主要分布在青海北部、新疆东南部地区;其中青海北部地区贡献在150μg/m^3以上,新疆东南部地区贡献在175μg/m^3以上。 展开更多
关键词 PM10 后向轨迹 潜在源贡献因子 浓度权重轨迹 兰州市
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2011~2020年华北平原气溶胶光学厚度时空分布特征及潜在源分析 被引量：13
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作者 王利 徐翠玲 +1 位作者 徐甫 高琦 《地球科学与环境学报》 CAS 北大核心 2021年第6期1018-1032,共15页
随着经济高速增长和城市化进程不断加快,华北平原区域性空气污染问题愈演愈烈。针对该区域开展长时序气溶胶光学厚度时空分布特征和潜在源分析研究,对华北平原大气污染治理具有重要意义。基于长时序MODIS/Terra C6.1 MOD04_L2气溶胶光... 随着经济高速增长和城市化进程不断加快,华北平原区域性空气污染问题愈演愈烈。针对该区域开展长时序气溶胶光学厚度时空分布特征和潜在源分析研究,对华北平原大气污染治理具有重要意义。基于长时序MODIS/Terra C6.1 MOD04_L2气溶胶光学厚度产品,分析华北平原气溶胶光学厚度的时空分布特征,并利用后向轨迹聚类分析讨论华北平原7个重点城市气团输送的季节变化,并以污染较为严重的河北石家庄为例进行潜在源分析和浓度权重分析,探究影响其大气质量的污染物潜在源区。结果表明:2011~2020年华北平原气溶胶光学厚度月均值呈显著的周期性变化,以年为周期,每个周期内峰值一般出现在6月至8月;气溶胶光学厚度月际年内呈单峰分布,峰值出现在6月(0.75),最小值出现在12月(0.37);气溶胶光学厚度季均值从大到小依次为夏季(0.67)、春季(0.59)、冬季(0.49)、秋季(0.46);10年间气溶胶光学厚度呈下降趋势,整体下降幅度达36.84%,其中2011年最高(0.72),2018年最低(0.45);华北平原7个重点城市春、夏、秋、冬四季主要受短距离气团输送影响较大,长距离气团输送影响较小;2014~2020年河北石家庄的空气质量优良天数占比相对较小,空气质量状况差,影响其空气质量的污染物多为本地生成,同时也受周边省市近距离输送的影响。 展开更多
关键词 气溶胶光学厚度 MODIS 空气质量指数 后向轨迹 聚类分析 潜在源贡献因子分析 浓度权重分析 华北平原
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基于改进狮群算法的混合图像盲分离
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作者 夏清雨 丁元明 +1 位作者 张然 杨阳 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第5期224-230,254,共8页
针对盲源分离传统独立分量分析方法存在分离性能不高的问题,该文提出一种基于改进狮群算法的盲源分离方法,并应用于图像盲分离中。该算法在原始狮群算法的基础上,结合蝴蝶算法较强的局部搜索能力和免疫浓度选择优秀的进化机制,并通过基... 针对盲源分离传统独立分量分析方法存在分离性能不高的问题,该文提出一种基于改进狮群算法的盲源分离方法,并应用于图像盲分离中。该算法在原始狮群算法的基础上,结合蝴蝶算法较强的局部搜索能力和免疫浓度选择优秀的进化机制,并通过基于矢量距的惯性权重调整算法的搜索平衡。算法分别以信号的负熵和峭度作为目标函数,通过求解目标函数,实现对混合信号的盲分离。仿真结果表明,所提算法可以有效地分离含噪混合图像,具有比对比算法更优异的分离性能,而且在基于峭度的目标函数下分离性能更好。 展开更多
关键词 盲源分离 独立分量分析 狮群算法 蝴蝶算法 免疫浓度选择 惯性权重
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保定市不同天气型下PM_(2.5)和O_(3)复合污染防治策略
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作者 付兴宇 程水源 王传达 《中国环境科学》 北大核心 2025年第7期3582-3592,共11页
针对PM_(2.5)和O_(3)典型复合污染城市保定,利用PCT客观天气分型方法对秋冬季和春夏季京津冀地区的海平面气压场及10m风场进行天气分型,并通过后向轨迹(PSCF、CWT)及气象-空气质量模式(WRF-CAMx)对污染天气型下的PM_(2.5)与O_(3)进行来... 针对PM_(2.5)和O_(3)典型复合污染城市保定,利用PCT客观天气分型方法对秋冬季和春夏季京津冀地区的海平面气压场及10m风场进行天气分型,并通过后向轨迹(PSCF、CWT)及气象-空气质量模式(WRF-CAMx)对污染天气型下的PM_(2.5)与O_(3)进行来源解析,研究其贡献比例和传输路径,探究保定市重污染天气应对及不同天气型下复合污染防治策略.结果显示,保定市2019~2022年PM_(2.5)年平均浓度呈下降趋势,下降幅度为26.9%,O_(3)呈波动趋势,下降幅度仅为2.2%;月平均浓度呈现明显的季节性特点.秋冬季京津冀地区以高压场型为主,其中T5(东部高压后部,11.6%)、T6(鞍型场,11.6%)和T9(均压场,5.2%)是容易导致保定市PM_(2.5)污染的污染天气型;春夏季以低压场为主,易导致保定市O_(3)污染的天气类型为S3(均压场,12.9%)和S7(西北部低压后部,16.8%);在PM_(2.5)污染天气型下,保定市的PM_(2.5)来源贡献均以本地排放为主.T5(东部高压后部)中保定市的PM_(2.5)其他贡献区域主要以邯郸、石家庄等西南路径为主;T6(鞍型场)中其他贡献区域主要以山西省和石家庄等西南路径为主;T9(均压场)中其他贡献区域主要以山西省及内蒙古地区等西北路径为主.在O_(3)污染天气型下,保定市的O_(3)本地贡献最高.在S3(均压场)下,其他地区贡献以保定周边城市传输影响为主;而S7(西北部低压后部)中其他地区贡献主要以河南省、邯郸、山西省、石家庄等西南路径输送为主. 展开更多
关键词 PM_(2.5) O_(3) 天气分型 来源解析 潜在源贡献分析法 浓度权重分析法
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2017年10月海南省一次臭氧污染特征及输送路径与潜在源区分析 被引量：22
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作者 符传博 丹利 +1 位作者 唐家翔 佟金鹤 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期863-871,共9页
为了探讨2017年10月海南省一次O_(3)污染过程的气流轨迹、输送路径和潜在源区,采用海南省18个市县的AQI值、6类大气污染物质量浓度资料以及相关气象观测资料,结合HYSPLIT后向轨迹模型进行分析.结果表明:①2017年10月海南省有13个市县首... 为了探讨2017年10月海南省一次O_(3)污染过程的气流轨迹、输送路径和潜在源区,采用海南省18个市县的AQI值、6类大气污染物质量浓度资料以及相关气象观测资料,结合HYSPLIT后向轨迹模型进行分析.结果表明:①2017年10月海南省有13个市县首要污染物为O_(3)的天数比例超过80%,其中9个市县达100%.2017年10月26日澄迈县和儋州市AQI值分别为171和151,均达中度污染等级,7个市县达轻度污染等级.②气象要素与AQI和污染物质量浓度之间均存在较好的相关关系,ρ(O_(3))、AQI与相对湿度的相关系数分别为-0.701和-0.685,均通过了99.9%的信度检验.③卫星反演结果表明,此次污染过程与外源输送关系密切.影响气流主要来自内陆地区的长距离气流、中短距离气流和来自东南沿海的中短距离气流,三支气流影响时段对应的海口市AQI值分别为83、69和61,对应的ρ(O_(3))分别为和135.0、119.6和102.3μg/m^(3).④通过计算PSCF(潜在源贡献因子)和CWT(浓度权重轨迹)发现,广东省为海南省的主要潜在贡献源区,湖南省、江西省、江苏省、浙江省和福建省等地区也有一定的潜在贡献.研究显示,2017年10月海南省出现的O_(3)污染过程中,污染物来源以外源输送为主. 展开更多
关键词 潜在源贡献因子(PSCF) 浓度权重轨迹(cwt) 臭氧 潜在源区 海南省
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