城市环境大气重污染过程周边源影响域

北京城市周边污染源影响问题是北京环境污染治理决策亟待解决的关键环节之一. 综合分析2001年1~3月份BECAPEX(Beijing City Atmospheric Pollution Experiment), MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)与TOMS(Total Ozone Mapping Spectrometer)卫星遥感资料, 提出追踪污染源“上游”风场合成矢量法. 通过统计分析北京及周边地区TOMS与MODIS卫星遥感气溶胶区域性特征, 发现北京城市重污染过程与南部周边城市群落排放源影响相关显著, 北京周边向南开口的类似“马蹄型”地形可能导致周边源远距离输送的污染物“滞留”效应, 形成北京与南部周边排放源近似南-北向带状影响域. 综合分析北京地区重污染过程轨迹特征, 并选取2001年1~3月份重污染过程与空气质量良好时段作为分析样本, 采用HYSPLIT (Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory)轨迹模式进行模拟试验, 揭示了北京城区重污染过程河北、山东和天津等地城市群落污染排放源扩散轨迹. 选取北京城区异常重污染过程个例, 并用RAMS(Regional Atmosphere Model System)模式模拟试验, 亦揭示了北京城区异常污染过程周边外源贡献率, 进一步证实了北京城市重污染过程加剧的重要因素之一是南部周边城市污染物外源的输入.     

基于WRF和SVM方法的风电场功率预报技术研究

利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式,对2006年河北省张北地区某风电场区域全年回报的风速和风向,以及与对应时间段70 m高度的测风塔实测资料进行了对比分析,发现模式预报效果较好.利用2008年全年风电场每台风机的实际功率与对应时刻轮毂高度风速、风向、气温、相对湿度和气压回报资料,使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)回归方法建立了每台风机10min一次的风电场功率预报模型,并利用该模型进行了2009年为期一年的预报试验,检验模型的预报性能.结果表明,集WRF模式和SVM方法建立的风电功率预报方法具有较好的预报效果.各月预报相关系数在0.71～0.82之间,归一化均方根误差在9.8％～16.5％之间,归一化平均绝对误差在5.4％～10.5％之间;全年预报相关系数为0.79,归一化均方根误差为13.3％,归一化平均绝对误差为8.3％.