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济南市和青岛市2014—2021年臭氧浓度变化特征及其气象影响因素 被引量:7
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作者 王治非 刘伟 +1 位作者 孟赫 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期673-683,共11页
为研究济南市和青岛市臭氧(O_(3))浓度长期变化特征及其气象影响因素,基于2014—2021年近地面O_(3)连续8年观测资料和同期气象资料,揭示O_(3)浓度长期变化特征,分析O_(3)浓度与气象因子关系,阐明O_(3)主要输送路径和潜在源区.结果表明:... 为研究济南市和青岛市臭氧(O_(3))浓度长期变化特征及其气象影响因素,基于2014—2021年近地面O_(3)连续8年观测资料和同期气象资料,揭示O_(3)浓度长期变化特征,分析O_(3)浓度与气象因子关系,阐明O_(3)主要输送路径和潜在源区.结果表明:①整体上,济南市O_(3)污染程度高于青岛市,2个城市O_(3)污染均集中在4—10月.长期趋势上,2014—2021年济南市O_(3)日最大8 h平均浓度第90百分位数(简称“O_(3)-8 h 90th浓度”)总体呈先升后降的趋势,峰值出现在2019年;青岛市2019年和2017年O_(3)-8 h 90th浓度相对较高,其他年份O_(3)-8 h 90th浓度差异不大.月变化上,济南市O_(3)-8 h 90th浓度季节性变化较明显,呈单峰状;而青岛市受雨季和清洁海洋气流稀释作用,其O_(3)-8 h 90th浓度呈双峰状.②高温、低湿、小风等不利气象条件下更易发生O_(3)污染.相对于青岛市,济南市O_(3)日最大8 h平均浓度(简称“O_(3)-8 h浓度”)与气象因子的相关性更密切,尤其是与日间(08:00—17:00)平均气温(简称“T8-17”)的相关性最强,T8-17>15℃时,T8-17每升高1℃,O_(3)-8 h浓度升高6.1μg/m^(3);青岛市O_(3)-8 h浓度随T8-17的升高总体呈波动式升高趋势,但升幅有限,T8-17每升高1℃,O_(3)-8 h浓度仅升高1.5μg/m^(3).③济南市受来自西南、南偏东南方向的气流影响时,O_(3)浓度平均值较高,分别为(113±51)(109±57)μg/m^(3);青岛市受来自内陆方向的西南气流影响时,O_(3)浓度较高,平均值为(106±45)μg/m^(3).2个城市O_(3)外来主要潜在源区具有一定同源性,主要为苏皖鲁豫交界中东部和鲁中地区.研究显示,2个城市O_(3)污染均以本地污染为主,污染联防联控区域需要重点关注苏皖鲁豫交界中东部及鲁中地区. 展开更多
关键词 济南市 青岛市 臭氧(O_(3)) 长期趋势 气象因子 潜在来源
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济南市冬季大气颗粒物粒径谱分布特征 被引量:10
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作者 夏志勇 吕波 +3 位作者 李海滨 王治非 石梓含 《环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期109-112,123,共5页
2015年2月,采用扫描电迁移率粒径谱仪(SMPS)和空气动力学粒径谱仪(APS)对济南市冬季大气中粒径为14. 6 nm~10μm的颗粒物粒径谱的分布进行连续监测和分析研究。结果表明:济南市冬季大气颗粒物数浓度较高,平均为47472个/cm^3。各模态对... 2015年2月,采用扫描电迁移率粒径谱仪(SMPS)和空气动力学粒径谱仪(APS)对济南市冬季大气中粒径为14. 6 nm~10μm的颗粒物粒径谱的分布进行连续监测和分析研究。结果表明:济南市冬季大气颗粒物数浓度较高,平均为47472个/cm^3。各模态对颗粒物数浓度、表面积浓度和体积浓度的贡献表明,济南市冬季大气颗粒物偏细,积聚模态粒子是可吸入颗粒物(PM_(10))的主要组成部分。数浓度谱日变化特征表明,济南市冬季大气颗粒物污染主要受道路交通源排放和新粒子生成转化的影响。春节期间,烟花爆竹的燃放会导致大气颗粒物数浓度和质量浓度明显升高,烟花爆竹燃放对颗粒物数浓度的影响主要由爱根核模态和积聚模态共同作用形成。 展开更多
关键词 粒径谱分布 大气颗粒物 日变化 烟花爆竹燃放
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济南市PM2.5中金属元素的污染特征、潜在生态风险及来源分析 被引量:8
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作者 夏志勇 侯鲁健 +3 位作者 高素莲 李海滨 陈妍君 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期971-976,共6页
为探究济南市城区PM2.5中金属元素的污染特征、潜在生态风险及主要来源,在济南市环境监测中心站开展为期一年不间断的PM2.5样品采集,并对PM2.5中的15种金属元素进行分析。结果表明,采样期间济南市城区PM2.5的平均质量浓度为77.1μg·... 为探究济南市城区PM2.5中金属元素的污染特征、潜在生态风险及主要来源,在济南市环境监测中心站开展为期一年不间断的PM2.5样品采集,并对PM2.5中的15种金属元素进行分析。结果表明,采样期间济南市城区PM2.5的平均质量浓度为77.1μg·m^−3,是国家《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级年标准的2.2倍,季节浓度由高到低为冬季>秋季>春季>夏季。PM2.5中15种金属元素的总质量浓度为3751.0 ng·m^−3,各金属元素浓度从高到低顺序为:Ca>Fe>K>Al>Na>Mg>Zn>Pb>Mn>Ti>Ba>Cu>Cr>Cd>Ni,其中前五位金属元素浓度之和占总金属浓度的88.0%。从季节变化看,Ca、Al和Mg 3种元素浓度春季最高,夏季最低,Fe、K、Na、Zn、Pb、Mn、Ba、Cu、Cd和Ni浓度冬季最高,夏季最低。富集因子和地累积指数分析结果一致表明,济南市城区PM2.5中Ca、Mg、Na、K、Fe、Ba、Ti、Ni、Cr和Mn主要来自土壤或地壳等自然源,Zn、Pb、Cu和Cd主要受人为活动影响。济南市城区PM2.5中重金属总的潜在生态风险指数极强,其中Cd的潜在生态风险极强,Cu和Pb的潜在生态风险较强。主成分分析结果结合各类污染源特征排放因子分析表明,济南市城区PM2.5中金属元素主要来自机动车尾气、燃煤、金属冶炼和自然源(地壳或土壤)四大源类。研究结果可为济南市PM2.5中重金属污染风险评价和有效防控提供理论基础。 展开更多
关键词 PM2.5 金属元素 富集因子 潜在生态风险 来源分析
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重污染天气期间济南市城区和清洁对照点PM2.5及其组分污染特征 被引量:6
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作者 夏志勇 +3 位作者 吕晨 张文娟 李敏 孙凤娟 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期958-963,共6页
为探究重污染天气期间济南市城区和清洁对照点PM2.5及其组分污染特征,于2016年12月31日-2017年1月7日在市监测站和跑马岭进行连续PM2.5样品采集,并对两个点位的PM2.5及其组分(水溶性离子和碳质组分)污染特征进行分析。结果表明,重污染... 为探究重污染天气期间济南市城区和清洁对照点PM2.5及其组分污染特征,于2016年12月31日-2017年1月7日在市监测站和跑马岭进行连续PM2.5样品采集,并对两个点位的PM2.5及其组分(水溶性离子和碳质组分)污染特征进行分析。结果表明,重污染天气期间市监测站PM2.5质量浓度(260±77)μg·m^-3是跑马岭(85±17)μg·m^-3的3倍,表明该重污染天气过程对济南市城区影响程度明显大于清洁对照点跑马岭。市监测站水溶性离子浓度高低顺序为SO4^2->NO3^->NH4^+>Cl^->K^+>Na^+>Ca^2+>F^-,跑马岭水溶性离子浓度高低顺序为NO3^->SO4^2->NH4^+>Cl^->K^+>Na^+>Ca^2+>F^-。市监测站和跑马岭二次无机离子(SNA)质量浓度分别为(134.7±49.5)μg·m^-3和(46.2±19.0)μg·m^-3,在PM2.5中占比分别是51.8%和54.4%,两个点位PM2.5浓度差别很大,但SNA在PM2.5中占比相差不大。通过NH4^+计算值与实测值相关性分析可知,市监测站和跑马岭PM2.5中NH4^+均主要以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在。市监测站SOR和NOR分别为0.44和0.32,跑马岭SOR和NOR分别为0.32和0.44,SOR和NOR的值均大于0.1,表明大气中SO2和NO2的二次氧化程度较高。采用OC/EC最小比值法估算得到市监测站和跑马岭SOC分别为8.3μg·m^-3和1.8μg·m^-3,分别占OC的38.2%和20.9%,这表明市监测站OC二次反应程度明显高于跑马岭。市监测站有机碳(OC)和元素碳(EC)相关性(R2=0.57)明显弱于跑马岭(R2=0.92),表明市监测站OC和EC来源比较复杂,更有利于SOC的生成。 展开更多
关键词 PM2.5 水溶性离子 碳质组分 污染特征
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济南市空气质量状况及其与气象条件的关系 被引量:4
5
作者 李敏 张文娟 +1 位作者 李海滨 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第A02期130-139,共10页
文章以济南市2014-2017年空气质量指数和主要污染物浓度值为数据基础,分析了济南市AQI各等级天数、首要污染物的变化特征;然后对主要污染物的年均浓度、月均浓度变化特征进行分析;最后分析济南市主要污染物浓度与气象要素的相关性。结... 文章以济南市2014-2017年空气质量指数和主要污染物浓度值为数据基础,分析了济南市AQI各等级天数、首要污染物的变化特征;然后对主要污染物的年均浓度、月均浓度变化特征进行分析;最后分析济南市主要污染物浓度与气象要素的相关性。结果表明:济南市近4年优良天数逐年增加,重污染天数明显降低,首要污染物主要为细颗粒物和可吸入颗粒物;主要污染物的年均浓度也呈逐年下降的趋势,采暖季空气污染较重,其他月份相对较轻;各气象要素与污染物浓度关系密切,风、相对湿度、温度、气压与污染物浓度之间都有不同程度的相关性。 展开更多
关键词 AQI 首要污染物 空气质量综合指数 相关性分析
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几种滤膜对环境空气气态污染物自动监测仪性能影响的分析
6
作者 王治非 +2 位作者 张文娟 吕波 马栋 《皮革制作与环保科技》 2023年第11期51-53,共3页
为研究分析滤膜对空气子站气态污染物分析仪性能的影响,选取了赛默飞、Millipore(密理博)、Cobetter、奇观潮、武汉天虹5种滤膜,通过美国API、美国赛默飞、武汉天虹及天津同阳4款品牌分析设备开展响应时间、多点校准试验。与无滤膜进行... 为研究分析滤膜对空气子站气态污染物分析仪性能的影响,选取了赛默飞、Millipore(密理博)、Cobetter、奇观潮、武汉天虹5种滤膜,通过美国API、美国赛默飞、武汉天虹及天津同阳4款品牌分析设备开展响应时间、多点校准试验。与无滤膜进行比较,总结评估各滤膜使用后仪器设备的监测结果,得出SO_(2)、O_(3)在线分析仪更换奇观潮滤膜响应时间明显增长,不符合规范要求。同时通过多点校准,可以看出更换上滤膜与无滤膜相比分析仪响应值是普遍偏低的。进一步以济南市2020年各项气态污染物年均值为无滤膜分析仪响应结果来进行线性回归分析评估。结果表明,SO_(2)分析仪因目标浓度偏低,更换滤膜后响应值波动较大。NO_(2)分析仪与CO分析仪各滤膜情况相差很小。O_(3)分析仪,奇观潮滤膜下降最大,为13.7%,其他4种滤膜响应值类似,下降范围在2%~4%。 展开更多
关键词 滤膜 环境监测 性能
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气溶胶消光系数反演PM2.5质量浓度方法研究 被引量:4
7
作者 张文娟 吕波 +5 位作者 孙凤娟 王治非 吕晨 李敏 边萌 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2020年第S02期183-190,共8页
2017年11月1日~2018年5月15日在济南市泉城广场空气质量监测点位开展微脉冲激光雷达水平探测,实验期间能见度、常规污染物浓度以及PM2.5化学组分同步观测,定义能见度仪所在处为参考层处,采用Fernald方法计算水平气溶胶消光系数,进一步... 2017年11月1日~2018年5月15日在济南市泉城广场空气质量监测点位开展微脉冲激光雷达水平探测,实验期间能见度、常规污染物浓度以及PM2.5化学组分同步观测,定义能见度仪所在处为参考层处,采用Fernald方法计算水平气溶胶消光系数,进一步利用线性回归模型建立PM2.5浓度、消光系数、PM2.5化学组分之间的关系式,通过趋势比对、相关系数和标准化平均偏差研究该关系式的反演精度。结果显示:结合能见度仪反演消光系数更为准确;反演的消光系数与PM2.5质量浓度之间具有较好的正相关关系(相关系数R=0.75),同时消光系数、PM2.5质量浓度均与PM2.5化学组分中的SO42-、NH4+、OC、NO3-、EC有较高的相关性,利用线性回归模型建立PM2.5浓度、消光系数、PM2.5化学组分之间的关系式,该定量关系式反演的PM2.5质量浓度与实际监测值在趋势上基本一致,二者相关性较好,相关系数为0.83。标准化平均偏差为18%,相对偏离程度较小。 展开更多
关键词 微脉冲激光雷达 能见度 Fernald 水平消光系数 化学组分 PM2.5质量浓度
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济南市冬季大气污染时空分布特征及潜在污染源区分析
8
作者 王治非 王在峰 +4 位作者 吕晨 边萌 孙凤娟 张文娟 《山东科学》 CAS 2023年第4期114-121,共8页
利用2016-2018年冬季济南市大气主要污染物和气象监测数据,对大气污染特征及潜在源区进行分析。结果表明:2016-2018年冬季济南市环境空气中可吸入颗粒物PM_(10)和细颗粒物PM_(2.5)分别占首要污染物的34.7%和63.8%,轻度污染以上天数占总... 利用2016-2018年冬季济南市大气主要污染物和气象监测数据,对大气污染特征及潜在源区进行分析。结果表明:2016-2018年冬季济南市环境空气中可吸入颗粒物PM_(10)和细颗粒物PM_(2.5)分别占首要污染物的34.7%和63.8%,轻度污染以上天数占总天数的58.6%,冬季高质量浓度PM_(2.5)导致年均值增加7.5μg/m 3;从空间分布来看,PM_(10)与PM_(2.5)空间分布为天桥区、槐荫区及平阴县质量浓度较高,SO_(2)则为商河县和济阳区质量浓度偏高,NO 2和CO为济阳区、天桥区和槐荫区质量浓度较高;研究期间NO 2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)的质量浓度呈正相关性,相关系数均在0.7以上,推断交通源、工业燃烧源、燃煤是颗粒物的主要来源;济南市冬季的气团输送为偏南、西北、偏北和偏东4个方向,偏南和偏东气团为影响济南市冬季大气污染主要输送路径。进一步研究潜在源区贡献及浓度权重表明,济南地区大气污染物主要受本地及周边区域影响,当前大气污染呈现跨区域交叉污染特征,应建立区域联防机制,统筹研究解决区域大气环境污染突出问题。 展开更多
关键词 大气污染物 污染特征 潜在源区贡献 浓度权重轨迹 济南市
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浅析新时代企业经济管理的创新措施研究 被引量:3
9
作者 田雯 王伟青 《河北农机》 2020年第4期108-109,共2页
随着市场经济的不断完善与发展,我国的企业数量也在不断增多,各行各业都涌现出新的发展活力。但是不可否认,当前我国各大中小企业的发展或多或少都存在一些问题,尤其是企业经济管理的创新不足,这已经严重阻碍了企业的发展进步。企业若... 随着市场经济的不断完善与发展,我国的企业数量也在不断增多,各行各业都涌现出新的发展活力。但是不可否认,当前我国各大中小企业的发展或多或少都存在一些问题,尤其是企业经济管理的创新不足,这已经严重阻碍了企业的发展进步。企业若想健康长远发展就必须树立正确的经济管理观念,同时找准目标定位,根据市场环境与自身情况调整发展策略。本文结合当前企业经济管理的现状,分析其进行经济管理的重要性,然后提出应对之策,促进企业可持续发展,推动企业发展效益提升。 展开更多
关键词 新时代 企业经济管理 创新措施
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济南市采暖季污染指数构建及应用 被引量:3
10
作者 孙凤娟 田勇 +4 位作者 张文娟 吕波 许宏宇 边萌 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2021年第9期1848-1854,共7页
作为东亚冬季气候系统的重要组成部分,西伯利亚高压的存在强烈的影响亚洲东部地区天气系统的变化,阿留申低压的强度和位置异常对北半球的天气、气候异常有重要的影响,它们都是影响中国东部地区空气质量的重要的天气系统,其强度和位置变... 作为东亚冬季气候系统的重要组成部分,西伯利亚高压的存在强烈的影响亚洲东部地区天气系统的变化,阿留申低压的强度和位置异常对北半球的天气、气候异常有重要的影响,它们都是影响中国东部地区空气质量的重要的天气系统,其强度和位置变化,影响中国东部地区大尺度污染物扩散条件,本地水平风速、行星边界层高度、相对湿度等影响局地空气中污染物的生成、累积、传输、扩散、沉降等过程。基于2013—2019年采暖季(11月至次年3月)气象数据及济南市空气质量指数(AQI)数据,通过研究西伯利亚高压、阿留申低压、南部气压距平中心气压值强度的变化,以及本地2 m相对湿度、10 m风速、行星边界层高度等气象因素,结合AQI数据,确定各气象因子阈值范围及权重系数,通过权重求和,建立基于经验预报的济南市采暖季污染指数(PI),两者相关系数达到0.579,为显著相关,随着污染加重,污染指数相应增大,该指数能够反映空气质量变化趋势。以2020年12月出现的两次重污染过程为例,分析不同污染阶段污染指数变化,评估所建公式对济南市空气质量的预报能力,结果表明:12月7—13日重污染过程中,污染指数能够较好的预测本次污染过程的累积及消散过程,11日由于GFS资料中对相对湿度的预报偏差导致预测与实际偏差较大;25—31日污染过程中,污染指数与AQI变化完全一致,预报效果好。污染指数能够较好的反映污染过程的不同阶段,具有较好的提前预报能力,对空气质量预报尤其是重污染期间预报具有较好的指导意义。 展开更多
关键词 西伯利亚高压 阿留申低压 污染指数 阈值 行星边界层 距平
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2018年济南市PM_(2.5) 叠加沙尘重污染过程分析 被引量:3
11
作者 王治非 张文娟 +5 位作者 李敏 吕波 孙凤娟 吕晨 边萌 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期2588-2598,共11页
为揭示重污染过程中多因素的综合作用,选取济南市2018年11月25日—12月4日一次长时间、高强度PM_(2.5)污染和沙尘混合的重污染过程,利用气象资料、空气质量监测结果、激光雷达探测资料及水溶性离子在线数据,开展污染特性以及潜在污染源... 为揭示重污染过程中多因素的综合作用,选取济南市2018年11月25日—12月4日一次长时间、高强度PM_(2.5)污染和沙尘混合的重污染过程,利用气象资料、空气质量监测结果、激光雷达探测资料及水溶性离子在线数据,开展污染特性以及潜在污染源综合分析.结果表明:①研究期间,首要污染物为颗粒物,ρ(PM_(10))、ρ(PM_(2.5))平均值分别为294、141μg/m^(3),污染较严重.②根据ρ(PM_(2.5))ρ(PM_(10))将此次重污染过程分为4个阶段,阶段Ⅰ~Ⅳ总水溶性离子浓度分别为(107.3±35.9)(95.2±34.5)(99.0±18.2)(29.3±9.3)μg/m^(3),分别占ρ(PM_(2.5))的73.8%、56.9%、64.2%和43.2%.SOR(硫氧转化率)分别为0.47、0.42、0.55、0.25,NOR(氮氧转化率)分别为0.42、0.26、0.28、0.13,表明济南市大气中出现了显著的二次转化过程,SOR均大于NOR表明SO_(4)2-转化程度高于NO_(3)-.NO_(3)-SO_(4)2-(质量浓度比)分别为2.97、1.75、1.69、1.45,表明此次污染各阶段中氮和硫的来源以移动源为主.③此次重污染过程济南市ρ(PM_(2.5))受本地及周边城市传输和两次沙尘过境的综合影响,主要潜在污染源有山东省本地以及江苏省北部、安徽省北部、内蒙古自治区中部和京津冀地区等区域.④近地面均压场、高湿、小风等不利气象因素是导致此次重污染过程的重要因素.研究显示,济南市此次污染过程是不利气象条件、污染物一次积累和二次转化、区域污染传输、沙尘天气等多因素综合作用的结果. 展开更多
关键词 重污染 PM_(2.5) 沙尘天气 水溶性离子 潜在污染源
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济南市逆温特征及与PM_(2.5)的相关性分析 被引量:3
12
作者 吕波 张文娟 +2 位作者 孙凤娟 吕晨 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第S02期23-28,共6页
基于逐时温度廓线仪数据、PM2.5质量浓度数据,文章探讨2011-2017年济南市逆温层参数特征以及逆温对PM2.5质量浓度的影响,并对2013年1月10-17日一次重污染过程为例进行分析。结果表明:2011-2017年济南市近地逆温发生总频率为40.6%。从逆... 基于逐时温度廓线仪数据、PM2.5质量浓度数据,文章探讨2011-2017年济南市逆温层参数特征以及逆温对PM2.5质量浓度的影响,并对2013年1月10-17日一次重污染过程为例进行分析。结果表明:2011-2017年济南市近地逆温发生总频率为40.6%。从逆温出现频率的日变化情况来看,凌晨01时至早上08时,逆温频率普遍较高且变化幅度不大,小时逆温频率均在50.0%以上,峰值出现在早上06时,小时逆温频率是62.9%;下午时段逆温出现频率较低,小时逆温频率均在25%以下。不同月份的近地逆温(1000 m以下)特征相差较大。尽管冬季逐时逆温发生频率较少,但冬季(12、1、2月)逆温层顶高偏低、逆温层厚度偏厚、逆温强度最大,逆温层层结稳定,空气污染严重。逆温对污染物质量浓度有显著影响,PM2.5质量浓度与逆温层底高呈负相关,与逆温厚度和逆温强度均呈正相关,且均通过了α=0.01显著性水平检验。 展开更多
关键词 温度廓线仪 逆温特征 PM_(2.5)
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基于人工神经网络集合预报的济南市臭氧预报方法 被引量:1
13
作者 孙凤娟 田勇 +4 位作者 孙开争 张文娟 李敏 吕晨 《山东科学》 CAS 2022年第3期89-99,共11页
由于观测的不准确以及资料分析、同化中的误差,单一预报仅是一个可能的解。为弥补其不足,提出了一种基于人工神经网络集合预报的臭氧(O_(3))预报模型,选取8类气象因子及2类污染物因子,搭建人工神经网络预报模型,并采用随机扰动方法,产... 由于观测的不准确以及资料分析、同化中的误差,单一预报仅是一个可能的解。为弥补其不足,提出了一种基于人工神经网络集合预报的臭氧(O_(3))预报模型,选取8类气象因子及2类污染物因子,搭建人工神经网络预报模型,并采用随机扰动方法,产生15组相互独立的随机扰动气象场,搭建人工神经网络集合预报模型,并以2013年—2019年5月—9月数据作为训练集,以2020年5月—9月数据作为测试集。结果表明:与单一人工神经网络预报相比,人工神经网络集合预报准确率明显提高,O_(3)污染命中率明显提高,O_(3)污染漏报率明显减少,O_(3)污染空报率略有增加;人工神经网络集合预报对O_(3)污染预报有过多倾向,而单一人工神经网络预报则有过少倾向;以2020年7月3日—9日的一次O_(3)重污染过程为例,与单一人工神经网络的确定性预报相比,人工神经网络集合预报能够更好地反映出污染的迅速累积上升及持续过程。通过提供定量的概率预报,人工神经网络集合预报可以给出多种可能性及其发生的概率,能为预报员提供包括不确定性在内的更多预报信息,该模型具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 人工神经网络 集合预报 随机扰动 空气质量 O_(3)日最大8 h滑动平均值 O_(x)
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2014年1月济南市空气污染气象条件分析 被引量:2
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作者 孙凤娟 吕波 +3 位作者 张文娟 李敏 王桂霞 《山东科学》 CAS 2021年第3期90-99,130,共11页
为研究大气环流背景及气象条件对山东中西部PM_(2.5)污染的影响,利用气象及PM_(2.5)浓度资料,选取济南市作为典型代表城市,诊断分析了大气环流背景及气象演变过程对2014年1月济南市PM_(2.5)浓度的影响,建立济南静稳指数公式。结果表明:2... 为研究大气环流背景及气象条件对山东中西部PM_(2.5)污染的影响,利用气象及PM_(2.5)浓度资料,选取济南市作为典型代表城市,诊断分析了大气环流背景及气象演变过程对2014年1月济南市PM_(2.5)浓度的影响,建立济南静稳指数公式。结果表明:2014年1月华东北部至华北南部地面至对流层中层风速均为负距平,水平方向污染扩散能力差,偏南风异常加强了南方水汽的输送,有利于气态污染物向颗粒态转化,推高了PM_(2.5)浓度;对流层低层东亚冬季风异常偏弱,逆温增多,垂直方向污染扩散能力差;500 hPa异常高压,抑制了东亚大槽的发展,更加有利于污染物在底层的累积。天气演变过程分析表明:地面水平方向及高空垂直方向气象条件对PM_(2.5)浓度均有影响,地面风速偏弱(偏强),高(低)湿度,风场辐合(辐散)时,PM_(2.5)污染偏高(偏低);边界层高度降低(升高),垂直方向气流下沉(上升),对流层中低层大气层结不稳定增强(减弱)时,PM_(2.5)污染升高(降低)。静稳指数对于空气质量及重污染过程具有较好的预报能力。 展开更多
关键词 PM_(2.5) 大气环流 能见度 气象条件 静稳指数
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济南市大气颗粒物背景值确定方法 被引量:1
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作者 侯鲁健 夏志勇 +3 位作者 张文杰 吕波 谭润禾 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期1876-1882,共7页
城市大气颗粒物背景值的确定能够为制订城市大气颗粒物污染防治目标提供重要基础支撑,探索大气颗粒物背景值确定方法对于大气污染防治具有重要意义.以济南市清洁对照点跑马岭监测数据为基础,直接采用概率密度法计算得到的ρ(PM10)和ρ(P... 城市大气颗粒物背景值的确定能够为制订城市大气颗粒物污染防治目标提供重要基础支撑,探索大气颗粒物背景值确定方法对于大气污染防治具有重要意义.以济南市清洁对照点跑马岭监测数据为基础,直接采用概率密度法计算得到的ρ(PM10)和ρ(PM_(2.5))背景值范围分别是100~110和40~50μg/m^3.综合应用空气质量模型模拟法和概率密度法,提出基于数值模拟的城市大气颗粒物环境背景值确定方法,并在此基础上确定了济南市大气颗粒物背景值.结果表明:济南市ρ(PM10)和ρ(PM_(2.5))背景值范围分别是30~35和15~20μg/m^3,其中ρ(PM10)环境背景值秋季(40~45μg/m^3)最高、夏季(25~30μg/m^3)最低;ρ(PM_(2.5))环境背景值秋季(25~30μg/m^3)最高、冬季(10~15μg/m^3)最低.研究显示,基于数值模拟计算得到的颗粒物背景值明显低于直接采用概率密度法得到的结果,表明跑马岭受人为因素影响明显,监测结果已不能完全代表济南市大气颗粒物背景值水平;而数值模拟法可以完全剔除了人为源的贡献,计算得到较为准确的ρ(PM10)和ρ(PM_(2.5))背景值. 展开更多
关键词 背景值 大气颗粒物 空气质量模型 概率密度
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济南地区一次沙尘过程的激光雷达观测分析 被引量:11
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作者 张文娟 李敏 +4 位作者 吕波 吕晨 姜腾龙 陈妍君 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期165-176,共12页
利用微脉冲激光雷达探测技术,结合常规污染物监测以及PM2. 5化学组分监测数据,对2017年5月影响济南地区的一次沙尘天气过程进行分析。结果表明:5月4日12:00沙尘天气开始影响济南市,PM10小时浓度大幅升高,至5月5日13:00,PM10小时浓度达... 利用微脉冲激光雷达探测技术,结合常规污染物监测以及PM2. 5化学组分监测数据,对2017年5月影响济南地区的一次沙尘天气过程进行分析。结果表明:5月4日12:00沙尘天气开始影响济南市,PM10小时浓度大幅升高,至5月5日13:00,PM10小时浓度达到峰值(质量浓度953μg/m^3)。沙尘过境期间近地面1 500 m以下形成消光系数和退偏比极大区,其中5月5日11:00-13:00,300 m处退偏比平均高达0. 19,非球形特性显著。沙尘天气过程中Mg^2+组分、Ca2+组分增幅最为明显。后向轨迹模型HYSPLIT显示,此次沙尘起源于内蒙古中西部地区,沿高空西北方向传输至济南地区。 展开更多
关键词 沙尘 激光雷达 光学特性 PM2. 5 传输路径
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济南市PM2.5化学组分及污染特征分析 被引量:7
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作者 张文娟 李敏 +4 位作者 葛璇 吕波 王治非 李海滨 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2019年第12期1490-1494,共5页
为探讨济南市大气PM2.5主要化学组分和污染特征,2017年在济南市开展了PM2.5样品采集工作,分析了PM2.5中有机碳(OC)、元素碳(EC)和水溶性离子浓度水平。结果表明:采样期间济南市PM2.5中OC、EC年均质量浓度分别为9.10、2.68μg/m3,全年OC... 为探讨济南市大气PM2.5主要化学组分和污染特征,2017年在济南市开展了PM2.5样品采集工作,分析了PM2.5中有机碳(OC)、元素碳(EC)和水溶性离子浓度水平。结果表明:采样期间济南市PM2.5中OC、EC年均质量浓度分别为9.10、2.68μg/m3,全年OC与EC质量浓度的比值为3.4,二次有机碳污染严重;OC、EC季节分布特征明显,均为冬季浓度最高,且秋、冬季两者相关系数较高,表明秋季和冬季OC、EC来源较为一致。NO3-、SO42-、NH4+年均质量浓度之和为34.29μg/m3,占水溶性离子总量的88.9%,是济南市PM2.5中最重要的组分;各水溶性离子浓度具有明显的季节变化特征,NO3-、SO42-、NH4+、Cl-和K+均冬季浓度最高,而Ca2+春季浓度最高;PM2.5中NO3-与SO42-质量浓度的比值为1.10,说明相比于固定污染源,移动污染源对济南市PM2.5影响更大。 展开更多
关键词 PM2.5 化学组分 季节变化
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