成都市冬季大气污染气象条件预报方法

用降水量、风速、风向、总、低云量的预报值，来预测成都地区冬季大气污染扩散状况。其中风速、风向按逐步聚类法进行分类，总、低云量是近按太阳辐射等级分类，然后结合环流特点以及当时的天气实况作出成都市委大气污染预报。     

海外大气污染预报的状况及方法

文章介绍了部分国家和地区开展大气污染预报的状况，并对它们所采用的污染预报方法和结果作了简要阐述。欧洲很多国家都对大气污染进行业务预报，并结合欧洲特点开展了Ｏ３，花粉业务预报，美国则从大气污染潜势预报发展到对能见度，Ｏ３进行预报，使大气污染预报更加全面，日本等则主要关心氧化物的预报。     

冬季大气污染与天气条件分析及预报

本文用能见度的好坏来表征大气污染程度，通过对能见度与风速，风向的相关分析，从500hPa大气环流和地面气压场相结合入手，预报风速、风向及能见度，从而得到夜间和白天大气污染预报。     

柳州市低层大气污染的天气分析及其预报

视程大小,反映了烟尘微粒污染的严重程度。本文试图以视程距离作为衡量大气微粒污染的一个参考尺度,从气象的角度,说明柳州市低层大气污染物输送扩散、积累的规律。对出现污染的天气形势进行了分析,最后进行了污染预报的尝试。 一、污染的气候规律 本文以烟尘微粒浓度约为40O微克/米~3以上(即非降水性视程≤4km)为污染日,作统计分析。     

CAPPS2在西安市大气污染分区预报中的应用

根据陕西省的实际情况和大气环境业务需求，利用预报实时业务的网络环境，通过对CAPPS2模式的应用开发，使用VB6．0编程，建立了西安市未来24h大气污染分区预报系统。业务运行结果分析表明，CAPPS2系统对开关厂、兴庆小区、纺织城、小寨四区主要污染物SO2、NO2、PM10质最浓度的预报值与实况监测值相关系数分别达到0．52、0．88、0．66、0．54；0．50、0．49、0．64、0．73；0．70、0．71、0．76、0．65。SO2、NO2、PM10的平均预报准确率分别达到70％、71％和75％，表明其预报能力可满足业务应用要求。     

支持向量机在大气污染预报中的应用研究

支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术，其非线性回归预测性能优越于传统统计方法。利用前一天该污染物的日均浓度、前一天地面平均风速等7个预报因子建立了基于RBF核函数支持向量回归法的大气污染预报模型，并利用十重交叉验证和网格搜索法寻找模型最优参数。乌鲁木齐大气预报实例表明：支持向量机显示出小样本时预报精度较高和训练速度快的独特优势，为空气质量预报提供一种全新的模式。     

BP神经网络法在大气污染预报中的应用研究

近年来将BP网络模型应用到大气污染浓度预报中 ,并建立了大气污染物浓度的神经网络预报模型。将计算结果与监测值进行了验证 ,结果表明 :TSP的计算值与观测值之间的绝对误差为 4× 1 0 - 3～ 3× 1 0 - 2 mg·m- 3,NOX 的计算值与观测值之间的绝对误差为 5× 1 0 - 3～ 2× 1 0 - 2 mg·m- 3;且具有较好的相关性。BP模型是目前最为广泛应用的神经网络模型之一 ,它是一种简单而又非常有效的算法 ,BP神经网络法为城市空气污染预报工作提供了一种全新的思路和方法。     

基于WRF模式的兰州秋冬季大气污染预报模型研究

随着城市化进程的加快,城市大气环境问题成为人们关注的热点问题之一。诸多研究表明,特殊气象条件是造成城市大气污染事件的主要因子之一。本文利用WRF模式模拟得到的高时空分辨率气象场,结合污染物浓度监测数据,分析了风速、稳定能量、Froude数、边界层高度、位温递减率、输送指数和梯度理查森数与兰州大气污染物浓度的关系,并根据WRF的模拟要素建立了污染物浓度与气象影响因子的回归方程。研究发现,兰州城区边界层高度和位温递减率与大气污染物浓度的相关系数高,NO2与气象影响因子的相关性较PM10好。建立的回归方程对NO2的模拟效果好于对PM10的模拟效果,其对城区污染物浓度的模拟效果好于郊区。通过与不同地区空气质量数值模式模拟效果对比,结果表明：回归方程对污染物的模拟效果与数值模式模拟效果相当,甚至好于部分地区空气质量数值模式的模拟效果。因此,该研究方法为我国城市空气质量预报和大气污染研究提供了科学依据。     

基于边界层精细化预报的乌鲁木齐2020年1月大气污染气象特征分析

基于CMA-GFS全球天气业务模式,采取拉格朗日空间插值算法,构建边界层要素精细化预报场,并结合PM_2.5监测数据、地面及探空气象观测数据,对乌鲁木齐2020年1月重污染期间的边界层气象特征进行分析。结果表明,乌鲁木齐重度及以上污染时次占分析时段的52.30%,污染时段大气水平和垂直扩散能力较清洁时段偏差约50%左右,PM_2.5粒子造成的消光作用增强是中度及以上污染等级能见度下降的主要原因。分析时段内大气边界层长时间维持逆温状态,接地逆温时次占逆温总时次的87.77%。当日逆温持续时间超过12 h时,日均PM_2.5质量浓度较其他时段偏高25.02%～30.76%。PM_2.5质量浓度为重度及严重污染等级时,首层逆温强度可达5.53℃/(100hPa)。混合层内外垂直风切变的增大可以改善大气垂直扩散条件,可在一定程度上降低PM_2.5质量浓度。与中度污染等级相比,重度及以上污染等级的气温日较差偏小0.5℃,逆温层顶底的温差偏大,表明高浓度的PM_2.5粒子在白天削...     

改进BP神经网络在城市环境大气污染分季节预报中的应用

用泛化改进后的BP神经网络模型，选用2001、2002、2003年的气象因子和环境监测浓度资料按年度、季节分别建立预报模型，对贵阳市城市大气污染浓度进行预报。该方法除弥补了统计方法的预报精度不高和数值预报模式的方法复杂难实现的不足之处外，还很好地解决了未改进的BP网络训练误差很小时，一个新的输入与对应的目标输出具有较大误差的问题。     

基于粒子群优化的多指标组合算子的大气污染预报模型

根据多指标组合算子法建立了大气污染物浓度预报的参数模型,并采用一种新颖的粒子群优化算法对大气污染物浓度预报模型中的参数进行优化。通过实例计算,该模型同线性回归、模糊模式识别、参数化组合算子方法进行了结果比较,结果表明,所建立的模型比前三种方法平均误差率小,吻合度好,具有较好的预测效果。     

大气污染监测车

1976年前半年间由北京市环境保护研究所、北京分析仪器厂、北京汽车修理四厂及中国科学院数学研究所等单位协作研究成功。车上装有多种专用监测仪器、气象仪器和数据处理系统(北京市无线电技术研究所参加     

关于大气污染监测

大气污染监测工作可分为两大项。一项是环境空气污染监测,另一项是大气本底污染监测。 一、环境空气污染监测 我们生活于其中的大气不是纯净的,总是有不同程度的污染。这种污染,有的是自然界的原因造成的,更多的则是人为的原因造成的。我们需要采取警戒和     

大气污染与气候

阳光和煦,空气清新,这是多么惬意啊!可是曾几何对“伦敦雾”、“黑风暴”……出现了,大气被污染的事实,逼得我们气象工作者去思索、探讨这一新的领域。人类活动对气候的影响也成了气象科学、大气科学的一个重要分支。地球表面的大气圈厚达一千二百公里,整个大气层约有五千一百三十万亿吨重,它是由相当种类的气体混合构成的,     

全球大气污染问题

文内讨论了由于人类活动过程引起的平流层和对流层大气组成成份变化问题,及其对全球气候可能造成的影响。使空气污染的气体不仅在工业地区应该考虑,而且在世界范围内也越来越引起人们的注意。这是由于大气中组成成份的长期变化以及由此而影响气候变化的结果所引起的。对大气中的一些重要成份(它们有一部分是人类活动影响而产生的)进行简单的分     

大气污染与气候异常

大气污染主要由两类物质形成：一是气溶胶状污染物,它包括粉尘、煤、烟、飞灰、有机物颗粒、矿物质烟尘和大量的煤、石油未充分燃烧而遗留的残渣等;二是气体状污染物,它包括硫氧化物、氮氧化物、碳氧化物、碳氢化物、有机氯化物等。这些污染物大部分是由各种工业企业排放的。污染物进入大气后,要经过一系列过程,这包括：随气流飘移,并逐渐扩散稀释;在大气中发生物理和化学的转化;因各种自然过程而从大气中清除。这３个过程不断地影响和改变污染物在大气中的浓度。大气污染物在大气中一般能存在一定时间,有的甚至能存在几十年。大气…     

关中地区大气污染特征分析

基于2014-2018年关中区域西安、咸阳、渭南、铜川、宝鸡等5个主要城市6种大气污染物(PM10、PM2.5、SO2、CO、NO2、O3)的逐日平均质量浓度和气象探空资料,分析了关中地区大气污染物时空分布特征、重污染过程持续性特征及逆温发生频率.结果表明:关中地区大气污染超标日达31％以上,西安最多为47％,其中颗粒...