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珠江三角洲秋季典型O3污染的气象条件及贡献量化 被引量：47
1
作者 洪莹莹 翁佳烽 +1 位作者 谭浩波 沈劲 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期1-10,共10页
利用自组织神经网络分析法,对珠江三角洲2013~2017年秋季海平面气压和全风速场进行大样本客观分型.结果表明,影响O3的天气类型共有7种,由污染程度高低分为高、中、低3类,对应的平均O3超标率分别为32.3%,12.0%和4.2%.对比2017年和2016年... 利用自组织神经网络分析法,对珠江三角洲2013~2017年秋季海平面气压和全风速场进行大样本客观分型.结果表明,影响O3的天气类型共有7种,由污染程度高低分为高、中、低3类,对应的平均O3超标率分别为32.3%,12.0%和4.2%.对比2017年和2016年秋季O3污染天气分型下促发O3污染的气象因子差异,2017年秋季高污染型O3天气形势出现的天数比2016年增多,且中污染型天气形势出现时,2017年的局地污染气象条件更为不利.采用WRF-CAMx模式通过改变气象场输入来量化气象条件贡献,并用实测变化减去气象变化以推算排放贡献.结果表明,气象条件变化导致O3浓度上升的贡献率为29.8%,而排放的变化引起O3浓度下降的贡献率为7.1%.在2017年秋季开展的O3污染防治专项行动指导下的珠江三角洲O3前体物控制措施,有效缓解了部分由于不利气象条件而引起的O3污染浓度上升.不利气象条件是导致2017年秋季O3浓度升高的重要成因. 展开更多
关键词 客观天气分型 局地气象要素 气象贡献率 臭氧
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精细化气象因子对短期电力负荷预测的影响研究 被引量：8
2
作者 程定芳 任永建 陈正洪 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期792-797,共6页
为分析电力负荷变化特征与气象要素的关系,定量解析气象因子对电力负荷预测的主要贡献,该文以华中电网某地区为研究对象,预报因子选用电力负荷和精细化气象数据,依据逐步回归和BP神经网络模型建立滚动预报模型.通过研究发现:当日负荷除... 为分析电力负荷变化特征与气象要素的关系,定量解析气象因子对电力负荷预测的主要贡献,该文以华中电网某地区为研究对象,预报因子选用电力负荷和精细化气象数据,依据逐步回归和BP神经网络模型建立滚动预报模型.通过研究发现:当日负荷除与历史负荷有较好的相关关系外,当日温度与前一日温度对负荷也有较大的影响.气象因子在逐步回归和神经网络预测方法中对负荷预测准确率的提升均有正的贡献,贡献率分别为0.28%~17.87%和0.97%~17.78%.尤其是转折天气条件下,精细化气象因子对短期负荷预测的准确率的提升尤为重要. 展开更多
关键词 精细化 短期负荷预测 气象贡献率 滚动预测
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零距离沿海城市冬季一次重污染过程及气象因素影响研究 被引量：1
3
作者 靳甜甜 杜建双 +2 位作者 赵玉广 王磊 刘冰玉 《环境科学与管理》 CAS 2021年第11期113-117,共5页
运用数值模拟与观测资料统计相结合的方法,对零距离沿海城市秦皇岛2021年1月20-22日的污染过程的天气形势、气象条件、输送路径和气象贡献率进行分析。结果表明此次污染天气过程属于静稳累积型污染,500 hPa为暖脊控制、地面为均压场,持... 运用数值模拟与观测资料统计相结合的方法,对零距离沿海城市秦皇岛2021年1月20-22日的污染过程的天气形势、气象条件、输送路径和气象贡献率进行分析。结果表明此次污染天气过程属于静稳累积型污染,500 hPa为暖脊控制、地面为均压场,持续的西南风、高温高湿、较高的静稳指数等均有利于污染物的生成与累积,且存在西南路径的输送,各县区气象贡献率均为正值,气象条件均不利。污染期间SO_(2)和NO_(2)等污染物发生了强烈的二次转化,是不断推高PM2.5浓度的重要原因。 展开更多
关键词 污染过程 气象条件 输送路径 气象贡献率
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秦皇岛秋冬季一次污染过程特征与气象条件分析
4
作者 靳甜甜 刘冰玉 +1 位作者 沈鹿鸣 王磊 《农业灾害研究》 2021年第7期61-63,66,共4页
运用数值模拟与观测资料统计相结合的方法,对秦皇岛市2021年1月20—22日污染天气过程的天气形势、气象条件、输送路径和气象贡献率进行分析。结果表明:此次污染天气过程属于静稳累积型污染,500 hPa为暖脊控制、持续的西南风,高温高湿、... 运用数值模拟与观测资料统计相结合的方法,对秦皇岛市2021年1月20—22日污染天气过程的天气形势、气象条件、输送路径和气象贡献率进行分析。结果表明:此次污染天气过程属于静稳累积型污染,500 hPa为暖脊控制、持续的西南风,高温高湿、较高的静稳指数等有利于污染物的累积与持续;输送路径主要为西北路径,PM_(2.5)浓度同期相比均不降反升,各县区较2020年同期相比气象条件均不利,其中卢龙县最为不利,贡献率达141.3%,青龙县最低为66.6%;此次过程全市各县区减排贡献率均为正值,可能与区域性的污染输送存在一定的关系;污染期间SO_(2)和NO_(2)等气态污染物发生了强烈的二次转化,是不断推高PM_(2.5)浓度的重要原因。 展开更多
关键词 污染过程 气象条件 输送路径 气象贡献率
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