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成都市PM_(2.5)浓度变化的影响因素交互作用研究 被引量：9
1
作者 张莹 张婕 +4 位作者 王式功 康平 张家熙 张小玲 李运超 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期4518-4528,共11页
为探究大气环境中污染物与气象要素交互作用对PM_(2.5)浓度变化的影响特征,利用成都市2014~2020年逐日大气污染物资料以及同期的气象资料,采用广义相加模型(GAMs)分析不同影响因素对当地PM_(2.5)浓度变化的影响效应.结果表明,单影响因素... 为探究大气环境中污染物与气象要素交互作用对PM_(2.5)浓度变化的影响特征,利用成都市2014~2020年逐日大气污染物资料以及同期的气象资料,采用广义相加模型(GAMs)分析不同影响因素对当地PM_(2.5)浓度变化的影响效应.结果表明,单影响因素GAMs模型中,无论全年还是冬季,PM_(2.5)浓度与平均气温(T)、相对湿度(RH)、平均风速(Wind)、降水量(Prec)、O_(3)、NO_(2)、SO_(2)和CO间均呈非线性关系,其中CO、NO_(2)、SO_(2)、T和Wind对PM_(2.5)浓度影响较大,与全年不同的是,冬季T和O_(3)对PM_(2.5)浓度变化的影响效应较全年明显减弱.多影响因素的GAMs模型中,T、Wind、RH、CO、NO_(2)、SO_(2)和O_(3)这7个解释变量对PM_(2.5)浓度变化的影响均较显著,构建的全年多影响因素GAMs模型调整后的R^(2)=0.759,方差解释率为76.42%,冬季R^(2)=0.708,方差解释率为72.2%,无论是全年还是冬季,CO都是PM_(2.5)浓度变化的主导影响因素.GAMs交互效应模型发现,全年弱低温(7℃左右)+高相对湿度+高浓度CO+高浓度NO_(2)+高浓度SO_(2)协同作用条件下有利于PM_(2.5)浓度的生成;冬季低Wind+高RH+高浓度CO+高浓度NO_(2)+高浓度SO_(2)共存条件下有利于PM_(2.5)的生成,即该条件对PM_(2.5)浓度的生成有协同放大效应.运用GAMs模型能够对PM_(2.5)污染的主导影响因素进行识别,并定量化分析影响因素单效应及其交互作用对PM_(2.5)浓度变化的影响特征,对PM_(2.5)浓度污染防控研究具有重要指示意义. 展开更多
关键词 gams模型 PM_(2.5)浓度变化 影响因素 交互作用
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基于微树芯的塔里木河下游胡杨年内径向生长动态研究 被引量：3
2
作者 赵凡凡 叶茂 +1 位作者 康利飞 杨雪峰 《干旱区资源与环境》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第12期156-162,共7页
为了解塔里木河下游胡杨(Populus euphratica)木质部年内径向生长动态,利用微树芯法对胡杨木质部进行连续监测,分析胡杨木质部分化各阶段开始和结束时间,采用广义可加模型拟合木质部生长过程,利用敏感性分析生长季持续时间和生长速率对... 为了解塔里木河下游胡杨(Populus euphratica)木质部年内径向生长动态,利用微树芯法对胡杨木质部进行连续监测,分析胡杨木质部分化各阶段开始和结束时间,采用广义可加模型拟合木质部生长过程,利用敏感性分析生长季持续时间和生长速率对木质部累积生长量的贡献量。结果表明:1)胡杨木质部细胞扩大时间为DOY105,细胞壁加厚开始时间为DOY144,细胞成熟开始为DOY161,细胞扩大结束时间为DOY245,细胞壁加厚完成为DOY264,木质化结束为DOY270,生长季持续时间为165天。2)胡杨木质部在DOY102开始迅速生长,在DOY145-DOY175生长缓慢,从DOY175-DOY230再次快速生长,从DOY230到生长季结束缓慢生长;胡杨生长速率的拟合呈"双峰型"曲线,在DOY130和DOY190生长速率达到最高值。3)生长季持续时间和生长速率对木质部径向生长总长度的贡献量分别为24.4%和75.6%。研究表明胡杨木质部生长速率的拟合呈"双峰型"曲线,木质部径向生长由生长速率决定,明确了胡杨生长的生理机制。 展开更多
关键词 年内生长动态 胡杨 微树芯 gams模型
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长沙地区O_(3)污染潜势广义可加模型的季节分异性
3
作者 花瑞阳 倪长健 +2 位作者 李蔚 叶成志 石荞语 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期125-133,共9页
基于长沙市2016—2019年臭氧(O_(3))浓度的逐时监测资料以及该时段同时次的气象观测数据,首先利用相关性分析和方差膨胀因子相结合的方法排除了相对湿度、太阳辐射、气温、风速、气压之间存在多重共线性问题,进而构建了春、夏、秋、冬四... 基于长沙市2016—2019年臭氧(O_(3))浓度的逐时监测资料以及该时段同时次的气象观测数据,首先利用相关性分析和方差膨胀因子相结合的方法排除了相对湿度、太阳辐射、气温、风速、气压之间存在多重共线性问题,进而构建了春、夏、秋、冬四季O_(3)日最大8 h滑动平均质量浓度(O_(3)-8 h)与上述气象因子的广义可加模型(GAMs),分析了O_(3)污染潜势GAMs模型的季节分异特征。结果表明:(1)春、夏、秋、冬四季O_(3)与相对湿度、太阳辐射、气温、风速、气压各变量之间多呈现出非线性关系(自由度大于1)。(2)春、夏、秋、冬四季多变量GAMs模型方差解释率(IRV)分别为80.7%、60.2%、83.0%、81.4%,调整判定系数R2分别为0.795、0.564、0.819、0.795,即不同季节气象因子在GAMs模型中对O_(3)的解释能力存在显著差异,秋季最好,冬春季次之,夏季最差。(3)相对湿度、太阳辐射、气温是决定春、夏、秋、冬四季O_(3)浓度变化最重要的气象要素,但其重要性排序随季节有所变化,对应的太阳辐射的F统计值分别为140.841、36.606、14.16、46.377,相对湿度的F统计值分别为3.291、4.158、15.82、8.105,气温的F统计值分别为7.030、2.113、15.79、3.340。该结论揭示了气象因子对O_(3)演化影响的复杂性,并为后续O_(3)污染潜势的预报奠定了基础。 展开更多
关键词 臭氧 污染潜势 gams模型 季节 分异性
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基于GAMS模型的配水系统阀门与泵的优化调度研究 被引量：1
4
作者 郑丽 《广西水利水电》 2021年第2期17-20,共4页
研究了复杂大型给水管网络(WDN)中的泵阀调度优化问题。在建立水力模型和运行约束的基础上,通过GAMS语言自动生成了优化模型。为了减小优化问题的规模,采用模块降阶算法对全水力模型进行了简化,同时保留了模型的非线性特性。使用非线性... 研究了复杂大型给水管网络(WDN)中的泵阀调度优化问题。在建立水力模型和运行约束的基础上,通过GAMS语言自动生成了优化模型。为了减小优化问题的规模,采用模块降阶算法对全水力模型进行了简化,同时保留了模型的非线性特性。使用非线性规划求解器CONOPT对优化模型进行求解。对考虑不同视角、时间步长、操作约束和拓扑变化等多个场景的求解结果表明,该方法具有可自动生成的优点,具有求解各种类型优化问题的能力。 展开更多
关键词 复杂大型给水管网络 gams模型 优化调度
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