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城市绿地空气PM10浓度及其与环境因子的关系 被引量:3
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作者 刘宇 王晓立 +4 位作者 韩浩章 蒋亚华 李素华 张楠 陈池 《南方农业学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1469-1473,共5页
【目的】定量分析夏季高温条件下城市绿地内空气PM10(可吸入颗粒物)浓度及其变化规律,为城市绿地建设和指导居民合理安排休闲活动时间提供参考依据。【方法】在2014年夏季,连续7 d监测6种类型城市绿地和对照内空气PM10浓度及温度、湿度... 【目的】定量分析夏季高温条件下城市绿地内空气PM10(可吸入颗粒物)浓度及其变化规律,为城市绿地建设和指导居民合理安排休闲活动时间提供参考依据。【方法】在2014年夏季,连续7 d监测6种类型城市绿地和对照内空气PM10浓度及温度、湿度、风速、光照强度,并进行方差分析、多重比较和相关性分析,对比6种类型城市绿地内PM10浓度变化规律及其与主要环境因子的相关性。【结果】6种类型城市绿地及对照内PM10浓度均值为:对照(86.79μg/m3)>草坪(82.58μg/m3)>灌草(82.05μg/m3)>大落叶乔草(81.39μg/m3)>针叶乔草(80.87μg/m3)>小落叶乔草(80.1μg/m3)>乔灌草(79.09μg/m3);除乔灌草类型绿地外,其他类型绿地及对照内PM10浓度日变化规律基本一致,在9:00左右和13:00左右分别出现两个峰值;温度和湿度均对PM10浓度产生显著影响(P<0.05)。【结论】无绿化和绿化层次简单的绿地内PM10浓度显著高于其他类型城市绿地,人为活动对PM10浓度变化影响明显,利用植物进行合理密植和多层次搭配可有效降低绿地内PM10浓度。 展开更多
关键词 城市绿地 pm10浓度 环境因子 夏季
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福州市区PM10浓度突变与气象因素关系的统计分析 被引量:2
2
作者 王宏 林长城 +1 位作者 蔡义勇 陈彬彬 《福建气象》 2008年第4期40-44,共5页
1引言 近年来,国内外学者针对大气污染物浓度预报的研究取得了很多成果,主要研究方法有数值预报和统计分析两种。大气污染物浓度预报通常有一定难度,特别是PM10的突然变化仍是预报中的难题,PM10本身的变化是一种连续现象,但又可... 1引言 近年来,国内外学者针对大气污染物浓度预报的研究取得了很多成果,主要研究方法有数值预报和统计分析两种。大气污染物浓度预报通常有一定难度,特别是PM10的突然变化仍是预报中的难题,PM10本身的变化是一种连续现象,但又可以看作是一种不连续现象,当其具备某种条件时将会发生突变,主要原因是污染源强变化和气象条件的影响,源强不变时,气象条件发生的变化也会导致大气污染物浓度突然发生大的波动。目前针对气象条件与大气污染物浓度关系的研究很多, 展开更多
关键词 pm10浓度 统计分析 气象因素 福州市区 大气污染物浓度 突变 浓度预报 气象条件
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太原市春季PM10浓度波动的分形维数特征及MF-DFA分析
3
作者 金艳玲 《太原师范学院学报(自然科学版)》 2016年第4期60-62,80,共4页
以太原市2016年3月1日至5月31日日均PM10浓度为基础数据,利用分形几何中的计盒维数指标定量刻画浓度变化特征;同时,利用多重分形消除趋势波动分析方法对PM10浓度变化的多重分形特征进行检验,发现太原市春季PM10浓度变化的多重分形特征... 以太原市2016年3月1日至5月31日日均PM10浓度为基础数据,利用分形几何中的计盒维数指标定量刻画浓度变化特征;同时,利用多重分形消除趋势波动分析方法对PM10浓度变化的多重分形特征进行检验,发现太原市春季PM10浓度变化的多重分形特征不明显. 展开更多
关键词 分形 计盒维数 多重分形消除趋势波动分析方法 pm10浓度
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清华大学校园内不同绿地类型空气PM10浓度变化规律 被引量:16
4
作者 校建民 王成 +2 位作者 吴志萍 杨伟伟 侯晓静 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期153-156,共4页
The concentration of air PM10 in six types of green lands in campus of Tsinghua university was measured. The results showed that PM10 concentration exhibited obvious daily and monthly variation,and also had remarkable... The concentration of air PM10 in six types of green lands in campus of Tsinghua university was measured. The results showed that PM10 concentration exhibited obvious daily and monthly variation,and also had remarkable difference among different seasons. However there was no remarkable difference in concentration of PM10 within the same season over all types of green lands. As for average concentration,the value was lower in arbor land of spring,autumn and winter,and in lawn of summer. The concentration of PM10 was 43% higher in cloudy days than that of sunny ones. Moreover,the difference increased to 137% between cloudy day after raining and sunny day after raining because of the clarification of rain. 展开更多
关键词 绿地类型 空气pm10质量浓度 时间变化 清华大学
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白云山春夏PM1.0、PM2.5、PM10浓度变化对比
5
作者 秦育峰 李良厚(指导专家) 范定臣(指导专家)2 《中国科技信息》 2019年第19期61-61,共1页
PM1.0、PM2.5、PM10 作为反映空气质量的重要指标,我们与河南省林科院合作,在白云山采用激光测霾仪对其进行了数据观测、记录,希望发现不同季节条件下颗粒物的浓度及变化特征对比。
关键词 pm10浓度 pm2.5 白云山 春夏 空气质量 数据观测 特征对比 林科院
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PM_(10)浓度及微观特征季节分布分析——以乌鲁木齐天山区2004年为例 被引量:10
6
作者 李娟 张广兴 +2 位作者 李霞 喻树龙 吴彦 《城市环境与城市生态》 CAS CSCD 2005年第6期16-18,共3页
利用2004年乌鲁木齐城区(以天山区为例)PM10日平均浓度和气象要素观测资料,对不同季节PM10浓度变化特征、不同级别污染日数进行统计分析.同时,结合环境扫描电镜/X射线能谱(ESEM-EDX)对不同季节的颗粒物的形貌及来源进行了初步探讨。结... 利用2004年乌鲁木齐城区(以天山区为例)PM10日平均浓度和气象要素观测资料,对不同季节PM10浓度变化特征、不同级别污染日数进行统计分析.同时,结合环境扫描电镜/X射线能谱(ESEM-EDX)对不同季节的颗粒物的形貌及来源进行了初步探讨。结果表明2004年PM10浓度变化为:冬季>秋季>春季>夏季;冬季出现4级以上污染日数最多,占39.5%;夏季最为洁净,好于2级的日数占到76.1%.PM10和气象因子的相关分析表明浓度与风速成正比,与降水成反比,与温度,相对湿度和逆温层厚度相关比较复杂,有时成正相关,有时呈负相关。颗粒物的形貌在不同季节特征明显,冬季颗粒物多呈圆球形,春季形貌不规则,夏季既有圆球形又有不规则形貌的颗粒,而秋季颗粒物多呈链状. 展开更多
关键词 pm10浓度 气象要素 ESEM-EDX
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上海市PM(10)浓度四季遥感模型研究 被引量:5
7
作者 李薛 龚绍琦 +7 位作者 付东洋 张莹 刘大召 丁又专 李懿超 孙庆飞 顾超 许智棋 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2016年第1期126-132,共7页
通过分析2001—2012年上海市PM_(10)浓度(由API(Air Pollution Index)转化得到)的变化规律,构建了上海市PM_(10)浓度的遥感反演模型。结果表明:1)上海市PM_(10)浓度存在季节性变化,应分别建立遥感反演模型。2)分析MODIS气溶胶光学厚度(A... 通过分析2001—2012年上海市PM_(10)浓度(由API(Air Pollution Index)转化得到)的变化规律,构建了上海市PM_(10)浓度的遥感反演模型。结果表明:1)上海市PM_(10)浓度存在季节性变化,应分别建立遥感反演模型。2)分析MODIS气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)产品与PM_(10)浓度之间的相关性发现,AOD须经过垂直和湿度订正才可与PM_(10)建立较好的关系。3)结合垂直和湿度订正分别建立的上海市PM_(10)浓度春夏秋冬四季的遥感反演模型均通过了拟合度检验,其中春季模型采用指数函数、夏季和秋季模型采用二次多项式函数、冬季采用幂函数、全年采用二次多项式函数,利用此四季模型反演上海市PM_(10)浓度具有较高的可信度。 展开更多
关键词 API pm10浓度 MODIS AOD 遥感模型
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大气中PM_(10)浓度的影响因素及其污染变化特征分析 被引量:35
8
作者 王珩 于金莲 《上海师范大学学报(自然科学版)》 2004年第3期98-102,共5页
讨论了影响大气中可吸入颗粒物PM10浓度的因素,包括来源、源强、气象条件等,并分 析了其时空分布特征.
关键词 pm10浓度 pm2.5浓度 TSP 影响因素 污染 变化特征
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湛江市PM10质量浓度变化特征及时频分析 被引量:3
9
作者 张羽 牛生杰 于华英 《广东工业大学学报》 CAS 2009年第1期68-74,共7页
为了探究近年湛江市PM10质量浓度的变化特征及时频特性,利用数理统计方法和时频分析技术进行了分析和研究.结果表明:湛江市PM10质量浓度逐日差异明显,分布形态属正偏(右偏)型,为尖峰分布.湛江市PM10质量浓度的近年变化呈明显减少趋势.P... 为了探究近年湛江市PM10质量浓度的变化特征及时频特性,利用数理统计方法和时频分析技术进行了分析和研究.结果表明:湛江市PM10质量浓度逐日差异明显,分布形态属正偏(右偏)型,为尖峰分布.湛江市PM10质量浓度的近年变化呈明显减少趋势.PM10质量浓度季节变化明显,年周期性清楚.年内变化具有冬春季节值大、夏秋季节值小的特性;冬春季节振幅大,夏秋季节振幅小,变化信号频率具有从小波分解的低层至高层细节系数逐层降低的年振荡波动特性.湛江市PM10质量浓度伪Wigner-Ville分布幅值明显变化的峰和谷主要位于时间域的冬春季节、频率域的0~0.05和0.45~0.5内.伪Wigner-Ville分布的Hough变换可发现湛江市PM10浓度年内的幅值变化峰值信号. 展开更多
关键词 pm10浓度 数理统计 时频分析
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桂林市城郊PM_(10)浓度变化监测分析 被引量:6
10
作者 蒋珍姣 龙凤翔 +2 位作者 廖雪萍 张捷军 李艳玉 《气象研究与应用》 2008年第1期51-54,共4页
利用2005年12月至2007年3月的PM10观测资料,分析桂林市城郊PM10浓度变化规律,并简要分析这变化规律的原因及相关气象要素对其的影响。结果表明,PM10浓度分布频次呈单峰性,小时及日平均浓度频率分布比较集中;习变化为双峰型,早晨8... 利用2005年12月至2007年3月的PM10观测资料,分析桂林市城郊PM10浓度变化规律,并简要分析这变化规律的原因及相关气象要素对其的影响。结果表明,PM10浓度分布频次呈单峰性,小时及日平均浓度频率分布比较集中;习变化为双峰型,早晨8:00~9:00和傍晚19:00~20:00各有一峰值,午后15:00~16:00出现最低值;受排放源及气候因素影响,PM10浓度月、季节变化明显,月均值最高值出现在3月份,最低值出现在7月份,超标月份集中12月至次年3月,冬、春比夏、秋季节日均浓度变化幅度较大,且易出现高浓度值,各季节平均浓度大小依次为:冬季〉春季〉秋季〉夏季;通过对PM10浓度与同期气象要素的相关分析,得之PM10浓度与风速、降水、温度、地温、混合层高度负相关,与气压呈正相关,风速的作用要大于降水。 展开更多
关键词 桂林城郊 pm10浓度变化 分析
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基于遗传神经网络的采暖季PM_(10)浓度预测 被引量:2
11
作者 刘艳华 张承中 +1 位作者 王小平 龚葳 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2009年第16期7650-7651,共2页
用GA算法和BP算法相结合的算法预测西安市PM10污染浓度,首先采用GA算法优化BP神经网络模型的初始权重,再用BP算法进行精确训练,在此基础上进行浓度预报。实例表明GA-BP神经网络解决了BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,提高... 用GA算法和BP算法相结合的算法预测西安市PM10污染浓度,首先采用GA算法优化BP神经网络模型的初始权重,再用BP算法进行精确训练,在此基础上进行浓度预报。实例表明GA-BP神经网络解决了BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,提高了预测精度。 展开更多
关键词 遗传算法 BP神经网络 预测 pm10浓度
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基于TSI天气分型方法的长沙PM_(10)浓度特征研究 被引量:2
12
作者 张超 刘志雄 彭莉莉 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2014年第S2期111-116,共6页
根据2008-2012年长沙市的逐日的高空、地面气象资料,采用TSI天气分型法将长沙市的天气按季节进行分型,并利用2011-2012年逐日PM10浓度资料讨论了四季不同天气类型下PM10浓度特征和污染等级特征,结果发现:长沙四季的天气均可分为6种天气... 根据2008-2012年长沙市的逐日的高空、地面气象资料,采用TSI天气分型法将长沙市的天气按季节进行分型,并利用2011-2012年逐日PM10浓度资料讨论了四季不同天气类型下PM10浓度特征和污染等级特征,结果发现:长沙四季的天气均可分为6种天气型,且各季各天气型的天气特征差异明显。长沙市PM10污染不是很严重,最高能达到4级即中度污染程度,且出现频率很低。各季均以PM10污染等级为良的情况最多,发生频率在66.1%~75.4%。春季在1型和3型天气下容易出现PM10轻度污染;夏季在1型和6型天气下容易出现PM10轻度污染;秋季在1型和3型天气下容易出现PM10轻度污染;冬季在1型和6型天气下容易出现PM10轻度污染。 展开更多
关键词 TSI天气分型 pm10浓度特征
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沙尘PM_(10)质量浓度与气温的关系初探 被引量:6
13
作者 赵建华 Kyle Tietze +1 位作者 Hongjun Zheng 隆霄 《干旱气象》 2012年第3期339-344,366,共7页
利用甘肃民勤自动气象站观测的2004~2006年夏季的5 min一次的气温与沙尘PM10浓度资料,通过将数据分为实验组与对照组,研究了气温与沙尘天气之间的统计关系。个例显示,气温与沙尘PM10浓度之间存在降温、升温和混合型3种对应关系。实验... 利用甘肃民勤自动气象站观测的2004~2006年夏季的5 min一次的气温与沙尘PM10浓度资料,通过将数据分为实验组与对照组,研究了气温与沙尘天气之间的统计关系。个例显示,气温与沙尘PM10浓度之间存在降温、升温和混合型3种对应关系。实验组统计分析表明,气温及其变化(每5min间隔气温变化绝对值和每24 h间隔气温变化绝对值)与沙尘PM10浓度及其变化呈现出非常显著的正相关关系;沙尘暴天气下日平均气温变化与相应沙尘PM10浓度变化呈显著负相关。对照组结果表明,实验组统计关系是非常显著的。 展开更多
关键词 气温 沙尘pm10浓度 统计关系
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基于概率区间的成都市大气PM_(10)浓度的特征分析 被引量:1
14
作者 丁辉 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2011年第27期16836-16836,16842,共2页
以日尺度及一天内的各个时间段为基础,突破传统以PM10平均值作为衡量一个片区PM10浓度水平的做法,主张以大概率事件出现区间来判定地方的PM10浓度水平,对成都市沙河铺片区的大气PM10浓度特征进行浅析,以成都市沙河铺片区为实例,得出05:0... 以日尺度及一天内的各个时间段为基础,突破传统以PM10平均值作为衡量一个片区PM10浓度水平的做法,主张以大概率事件出现区间来判定地方的PM10浓度水平,对成都市沙河铺片区的大气PM10浓度特征进行浅析,以成都市沙河铺片区为实例,得出05:00~07:00、19:00~21:00是该地区容易出现PM10浓度值高的时段。 展开更多
关键词 概率区间 pm10浓度 特征分析
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南京市大气PM_(10)浓度的估算模型研究
15
作者 龚绍琦 陈桂礼 +2 位作者 张茜茹 李懿超 李薛 《工业安全与环保》 北大核心 2016年第9期25-29,共5页
以南京市为例,利用空气污染指数API、气象数据和TERRA/AQUA卫星气溶胶光学厚度(AOD)产品,分析了南京市PM_(10)浓度的变化规律,在PM_(10)浓度与气象要素进行相关分析的基础上,初步建立了基于气象要素和AOD的PM_(10)浓度估算模型。结果表... 以南京市为例,利用空气污染指数API、气象数据和TERRA/AQUA卫星气溶胶光学厚度(AOD)产品,分析了南京市PM_(10)浓度的变化规律,在PM_(10)浓度与气象要素进行相关分析的基础上,初步建立了基于气象要素和AOD的PM_(10)浓度估算模型。结果表明,南京市PM_(10)浓度在每年11,12月或1月最高,7,8月最低,季节性变化表现为冬春季浓度最高,秋季其次,夏季最低,PM_(10)浓度有逐年下降的趋势,但年均值仍高于国家II级标准;除了大气混合层高度外,PM_(10)浓度与大气压、风速、气温、相对湿度、水汽压、能见度、气溶胶光学厚度都有较好的相关性;基于气象要素的PM_(10)浓度估算模型的绝对系数R^2为0.510、平均相对误差为26.04%,基于AOD的PM_(10)浓度估算模型以TERRA和AQUA卫星AOD平均值构建的最佳,绝对系数R^2为0.482、平均相对误差26.11%,两种模型对PM_(10)的预测预报具有一定的指示意义。 展开更多
关键词 pm10浓度 气溶胶光学厚度 气象要素 估算模型
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2011—2014年通辽市PM_(10)质量浓度分析
16
作者 刘颖 张平安 张靖宇 《内蒙古气象》 2015年第4期34-36,共3页
文章统计了2011年5月至2014年4月通辽市区PM10质量浓度及同期气象要素和地面天气形势资料,分析归纳出PM10质量浓度与气象要素和地面天气形势的相关性。结果表明:通辽市PM10质量浓度最小出现在6—8月,最大出现在4—5月;风速大于二级时,... 文章统计了2011年5月至2014年4月通辽市区PM10质量浓度及同期气象要素和地面天气形势资料,分析归纳出PM10质量浓度与气象要素和地面天气形势的相关性。结果表明:通辽市PM10质量浓度最小出现在6—8月,最大出现在4—5月;风速大于二级时,随着风速加大PM10浓度增大;降水是通辽市区夏季PM10浓度最低的重要原因;高浓度天气形势为低压前部、低压后部、低压底部、气旋、倒槽、冷锋,低浓度天气形势为高压前部、高压后部、高压底部、高压、低压、地形槽。 展开更多
关键词 pm10浓度 气象要素 天气形势 通辽市
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基于B-P神经网络优化算法的城市环境空气中PM_(10)浓度预测模型 被引量:2
17
作者 武常芳 张承中 +2 位作者 邢诒 王晓平 李文韬 《环境保护科学》 CAS 2008年第1期1-3,26,共4页
将B—P神经网络应用于西安市环境空气中P10浓度预测,对网络结构和算法进行了优化,建立了PM10浓度预测模型。经验证模型精确度比较高,PM10日平均浓度绝对误差0.015~0.020mg/m^3,相对误差在-20%~20%范围内。
关键词 B—P神经网络 pm10浓度 预测模型
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北京地区PM_(10)质量浓度与边界层气象要素相关性分析 被引量:61
18
作者 郭利 张艳昆 +2 位作者 刘树华 李炬 马雁军 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期607-612,共6页
对北京市2007年观象台观测站PM10质量浓度资料、观象台气象自动站资料、风廓线资料和探空资料进行了数据分析。结果表明,在污染物源强一定的条件下,污染物的积累、稀释、扩散和清除主要取决于气象条件。近地面风速、温度、湿度、气压和... 对北京市2007年观象台观测站PM10质量浓度资料、观象台气象自动站资料、风廓线资料和探空资料进行了数据分析。结果表明,在污染物源强一定的条件下,污染物的积累、稀释、扩散和清除主要取决于气象条件。近地面风速、温度、湿度、气压和边界层高度等气象条件对于可吸入颗粒物的污染程度有着很重要的影响:PM10质量浓度与地面风速、温度、湿度、气压和大气边界层高度呈显著相关性,并且相关性随季节变化明显。其中,6月PM10质量浓度与地面风速和大气边界层高度呈负相关性,而与温度呈正相关,11月则与温度成负相关;风速与PM10质量浓度之间的相关性可以用二次多项式来描述,二者呈"U"形变化。另外由11月份PM10质量浓度资料的分析表明,当月PM10质量浓度最小值对应的风速为4.1 m/s。 展开更多
关键词 pm10质量浓度 一元曲线回归 大气边界层 近地面风速 气压 边界层高度
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近50年春季沙尘活动及其对PM_(10)质量浓度的影响 被引量:11
19
作者 余予 孟晓艳 +3 位作者 刘娜 张志富 任芝花 王瑞斌 《高原气象》 CSCD 北大核心 2014年第4期988-994,共7页
利用中国北方847个地面气象台站观测的天气现象,从沙尘日数的时空分布、变化趋势等方面对1961 2012年中国北方春季沙尘活动进行了分析。结果表明,中国西北部的沙漠地带是春季沙尘暴和扬沙的多发和频发区。除个别台站,绝大部分北方站点... 利用中国北方847个地面气象台站观测的天气现象,从沙尘日数的时空分布、变化趋势等方面对1961 2012年中国北方春季沙尘活动进行了分析。结果表明,中国西北部的沙漠地带是春季沙尘暴和扬沙的多发和频发区。除个别台站,绝大部分北方站点的沙尘暴日数、起沙日数均呈显著下降趋势。1961 2012年中国北方区域平均的春季沙尘暴日数、起沙日数变化趋势分别为-1.2 d·(10a)-1和-2.3 d·(10a)-1,下降趋势显著。另外,沙尘暴的影响范围也逐步缩小。通过分析大气环境监测的PM10质量浓度(ρPM10)日平均值数据表明,发生沙尘时,北京、石家庄、济南、兰州、西宁的日空气质量易超标。ρPM10日平均值与沙尘持续时间呈显著正相关,即沙尘持续时间越长,ρPM10日平均值增幅越大。 展开更多
关键词 沙尘暴 扬沙 浮尘 pm10质量浓度
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北京PM_(10)质量浓度与总体理查逊数的关系 被引量:7
20
作者 张艳昆 刘树华 +2 位作者 李炬 王迎春 马雁军 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期192-198,共7页
为了研究总体理查逊数对可吸入颗粒物PM10(particulate matter with aero-dynamic diameter smaller than 10μm)质量浓度的影响,对2007年11月北京南郊观象台的PM10质量浓度资料、地面气象自动站资料和常规无线电探空资料进行了分析。... 为了研究总体理查逊数对可吸入颗粒物PM10(particulate matter with aero-dynamic diameter smaller than 10μm)质量浓度的影响,对2007年11月北京南郊观象台的PM10质量浓度资料、地面气象自动站资料和常规无线电探空资料进行了分析。统计分析软件采用SPSS 15.0(Statistical Package for Social Sciences 15.0)。分析结果表明,在北京地区以稳定层结为主的条件下,PM10质量浓度与地面气象要素和总体理查逊数存在很好的规律性。PM10质量浓度与风速和相对湿度显著相关,相关系数分别为原0.65和0.69,通过α=0.01显著性检验;PM10质量浓度与地面至450m层的总体理查逊数存在显著的对数形式非线性关系,决定系数R2=0.42。非线性回归方程的独立样本预测检验显示回归模型可以用于根据无线电探空资料对PM10质量浓度进行预测。 展开更多
关键词 北京 pm10质量浓度 总体理查逊数 非线性关系 对数形式
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