“13·12”西安重污染气象条件及影响因素

使用高分辨监测资料对2013年12月18—25日西安严重污染天气气象条件及影响因素进行分析。结果表明:严重污染期间,亚洲大陆中高纬度500 hPa呈一槽一脊经向环流型,陕西处于地面冷高压南部均压场控制下。空气质量转好时,高空锋区明显增强,地面冷锋快速东移、南压,边界层高度增大,近地层集聚污染物显著抬升。严重污染与非污染时段气象条件差异明显。除接地逆温外,近地层不同高度存在悬浮逆温,相对湿度呈湿-干-湿垂直分布,温湿条件有利于污染加强。严重污染属于以湿霾为主的重度霾天气,日平均能见度小于1.5 km,边界层高度小于0.7 km,郊区湿霾每日持续时间平均比市区长约5 h。严重污染期间,细颗粒物浓度远高于粗颗粒物,随时间增加趋势明显。颗粒物平均浓度在午后出现峰值,可能与边界层高度偏低、关中盆地地形因素密切相关,本地地面风场日变化对污染有加重效应。     

关中一次重污染天气过程气象特征分析

利用常规观测资料、风廓线资料、PM2.5质量浓度资料及HYSPLIT-4模式,对2016年12月31日—2017年1月6日陕西关中盆地一次霾重污染天气过程的气象特征进行了分析。结果表明:此次过程发生在500hPa纬向平直气流、地面东高西低的典型环流形势下,稳定的大气层结和边界层逆温强烈抑制了污染物的垂直扩散;边界层风场存在500m之下的偏南风、500~1 000m偏北风和1~1.5km的纬向小风速区的三层结构特征,弱偏南风的水汽输送、弱对流不稳定和中高层的弱纬向风的阻挡,使得污染物在边界层内充分混合并堆积。污染物质量浓度与低层风关系密切,当低层为弱偏南风时,相对湿度逐渐上升,PM2.5质量浓度升高;反之,当气流转为偏北风时,相对湿度明显下降,PM2.5质量浓度降低。输送至西安的气团路径共有西北、偏南及本地路径三类,西北气流携带的大颗粒污染物、偏南气流的增湿效应及污染物的输送和本地污染源的叠加,共同造成了盆地的重污染天气的发生,其中直行偏南路径占比最高为38%,本地路径次之,占比25%。     

利用优化的DenStream算法进行空间数据流聚类

为了有效解决DenStream算法在空间数据流聚类应用中存在的密度空间分布不均的问题,本文提出使用相对密度比代替密度作为聚类参数,通过考虑微簇周围密度环境,降低密度分布不均对聚类的影响。同时,使用空间格网索引,方便查找周围的微簇与数据点,进而提高算法效率。最后,通过使用真实数据对优化前后的算法进行对比,验证了优化后的算法在继承DenStream算法优点的基础上,有效地避免了密度空间分布不均的问题。     

利用改进粒子群算法的关联规则挖掘

针对传统的关联规则挖掘方法需要耗费大量时间来产生频繁项的问题,该文设计了一种引入负反馈机制的改进粒子群算法。该算法采用负反馈机制,在粒子位置更新前通过判断粒子是否将落入恶劣区域,较好地避免了粒子更新过程中对无用频繁项的重复计算,从而有效减少了数据库的扫描次数。通过挖掘土地覆盖类型与地形特征的空间关联关系,结果表明:所提算法不仅可以提高空间关联规则的挖掘效率,还可以发现仅具有高置信度的易被忽视关联规则。该研究结果对空间关联分析、同位模式挖掘等具有一定的参考价值。