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京津冀环境气象预报预警中心: 作品数：174 被引量：997H指数：20; 相关作者：丁海燕更多>>; 相关机构：中国气象局北京城市气象研究所中国气象局成都信息工程大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金国家科技支撑计划更多>>; 相关领域：环境科学与工程天文地球农业科学医药卫生更多>>

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北京城区PM_(2.5)不同时间尺度周期性研究被引量：20: 2017年; 为研究北京城区PM_(2.5)浓度不同时间尺度的周期及其演变特征,利用2010~2015年PM_(2.5)浓度和常规气象资料,对其进行Morlet小波和交叉小波分析.结果表明,北京城区PM_(2.5)浓度存在显著的周期性变化,主要周期包括24h左右,8d左右和14d左右.14d左右的周期主要受大气准双周振荡的影响,8d左右周期不仅与天气尺度系统周期有关,此外可能还与人类活动引起"星期效应"有关,其中天气尺度系统的影响可能居于主要地位.通过交叉小波分析,PM_(2.5)与平均风速在8d和14d左右存在显著的共振现象,并且二者表征为负位相关系.气象要素日变化、城市居民行为习惯导致的污染物排放差异可能是造成24h左右振荡周期的重要因素.北京城区PM_(2.5)浓度的各周期在秋冬季较为显著,与北京地区秋冬季低层大气更多受强天气系统的影响有关;春夏季PM_(2.5)浓度较低和影响因素较多以及局地中尺度热力环流对于低层大气的影响更为显著是该时期周期性较弱的主要原因;季节内振荡(40~60d)在2014年后减弱可能与北京市开展的减排措施有关.尽管本研究利用小波分析方法得到一些关于北京城区PM_(2.5)浓度振荡周期及其演变特征的有效信息,但所用资料时长较短且站点相对单一,所得结论还需要大量的实测数据或其他分析方法的验证.; 李梓铭孙兆彬邵勰廖晓农张小玲熊亚军马小会; 关键词：PM2.5 准双周振荡季节内振荡

秸秆燃烧对京津冀地区空气质量的影响分析: 10月初期是华北江淮等地秸秆燃烧高发期,近两年由于秸秆燃烧造成的重污染天气时有发生,而人为的因素增加了空气质量预报的难度。今年入秋由于秸秆燃烧造成大面积的雾霾天气,华北黄淮等地出现持续性重污染天气。本文利用京津冀地区近两...; 马小会唐宜西孙兆彬李梓铭; 关键词：雾霾重污染秸秆焚烧空气质量; 文献传递

一种燃煤电厂大气环境影响评价方法及装置: 本发明提供了一种燃煤电厂大气环境影响评价方法及装置，方法包括：根据燃煤电厂的参数数据确定污染物排放清单数据；根据模拟时间段的气象历史数据确定HYSPILT模型的气象数据；根据污染物排放清单数据和确定气象数据的HYSPIL...; 吴华成周卫青李睿李朋温维卢林徐敬康玺张子健沈宇刘松涛马小会钟智坤; 文献传递

成都冬季PM2.5污染天气形势的客观分型研究被引量：11: 2020年; 文章利用2013-2018年冬季ERA-interim再分析资料,以及同期空气污染资料、地面常规气象观测资料和探空资料,采用PCT(principal component analysis in T-mode)客观分型方法对成都冬季海平面气压场进行天气分型,并探究冬季以及各月份不同天气型对应的空气污染状况及污染气象参数分布特征,进而从污染气象学的角度揭示重污染潜势天气型的气候特征。结果表明:冬季海平面气压场共对应9种天气类型,其中,6型(准鞍型场型)和9型(冷锋前部型)为2类重污染潜势天气型,冬季对应的PM2.5均值浓度分别为194.3和173.2μg/m3;而1型(川西高压前部型)为清洁天气型,对应的PM2.5均值浓度为73.2μg/m3。重污染潜势天气型对应的边界层结构呈现出稳定能量大、混合层厚度和通风系数均最小的静稳天气特征,其能够反映大气污染潜势。该研究可为盆地地区空气污染潜势预报及大气重污染预报预警的客观化、自动化提供科学依据和技术支持。; 张莹王式功倪长健张小玲贾旭伟贾旭伟; 关键词：PCT

“黑碳的农业与生活源排放对东亚气候、空气质量的影响及其气候-健康效益评估”项目研究计划简介: 2016年; 介绍了2016年国家重点研发计划"全球变化及应对"方向中"黑碳的农业与生活源排放对东亚气候、空气质量的影响及其气候-健康效益评估"项目的科学背景、研究设想和实施方案等内容。; 丁德平孔少飞朱彬张小玲赵德龙盛久江; 关键词：黑碳飞机观测排放源

数字化背景下环境气象业务转型调研及发展思路: 2023年; 随着人工智能技术在气象预报领域应用的不断深入,环境气象业务也在发生变化。为了推动环境气象预报业务向数字化、智能化转变,本文对国内外气象部门数字化业务现状进行调研分析,对环境气象数字化转型发展进行了思考,从而强化预报服务人员在雾、沙尘等低能见度天气预报、服务及关键技术研发中发挥核心作用,进一步推动环境气象高质量发展。; 王媛媛郭锐郭锐; 关键词：数字化环境气象

大气成分观测数据质量控制方法反应性气体: 本标准界定了工业糠醛生产综合能耗的术语和定义，规定了单位产量综合能耗分级指标、计算原则与方法、能耗量的测试与计量要求。本标准适用于工业糠醛生产企业生产综合能耗的计算及指标考核。

气相色谱-质谱联用法在线观测大气中的三氟化氮(NF_3)被引量：3: 2018年; 基于气相色谱-质谱联用技术(GC-MS)以及自制吸附解析装置,研发了一套大气中三氟化氮(NF_3)的自动在线监测系统,测试结果表明,系统精度3.9%(1σ),准确度1.2%,检出限0.23×10^(-12),表明该系统适用于大气中NF_3浓度在线观测.2016年9月—2017年5月在北京上甸子本底站进行了在线观测实验,空气样品时间分辨率130 min,获得大气中NF_3的本底和非本底浓度.本底数据百分比53.1%,平均本底浓度为1.72×10^(-12),与同纬度带的爱尔兰Mace Head站和美国Trinidad Head站浓度相当.非本底浓度的中位数2.41×10^(-12),相对平均本底浓度抬升40.1%.; 梁苗姚波陈丽曲权维俊马志强周怀刚

北京城区和郊区本底站大气污染物浓度的多时间尺度变化特征被引量：23: 2016年; 利用北京城区海淀宝联站（HD）和上甸子本底站（SDZ）2005—2012连续8年的大气污染物（PM_（2.5）、O3、NO2、SO_2和CO）浓度观测数据进行统计分析,揭示北京城区和郊区主要污染物浓度变化特征、超标情况及其差异.主要结论如下：1连续8年北京城区、郊区PM_（2.5）浓度整体呈缓慢下降趋势,但污染水平仍较高.海淀宝联站和上甸子本底站的PM_（2.5）年均浓度从奥运前3年（2005—2007）的平均值87.1μg·m-3和53.4μg·m-3分别下降到奥运后5年（2008—2012）的平均值67.7μg·m-3和42.1μg·m-3.奥运后5年两站PM_（2.5）年均浓度变化不大,其中城区维持在66~70μg·m-3的高浓度水平.城区PM_（2.5）浓度为3级以上的超标日在四季的发生频率相当,4级和5级以上的超标日则多发生在秋、冬季;各季平均日变化趋势均为双峰双谷型,上下班交通高峰期对PM_（2.5）浓度日变化有重要影响.2城区站O3年均浓度前5年（2006—2010）逐年下降,之后浓度开始回升,而本底站O3年均浓度在此期间变化不大,近6年（2007—2012）维持在72.4~76.3μg·m-3.城、郊O3平均日变化均呈单峰型,其中上甸子站峰值出现时刻晚于城区海淀宝联站.32005—2012年北京城区其它气态污染物浓度（NO2、SO_2和CO）总体均呈缓慢下降趋势,但在2012年浓度有所反弹,城区站气态污染物在秋、冬季的平均浓度均显著高于春、夏季.; 唐宜西张小玲徐敬赵秀娟马志强孟伟; 关键词：大气污染物污染特征年际变化日变化

基于BP神经网络的北京夏季日最大电力负荷预测方法被引量：27: 2019年; 利用2006～2017年北京夏季(6～8月)逐日最大电力负荷和同期气象资料,分析最大电力负荷与各种气象因子的相关性,基于BP(BackPropagation)神经网络算法,建立了两种夏季日最大电力负荷预测模型并对比。结果表明:北京夏季周末基础负荷远小于工作日,剔除时应加以区分;气象因子对气象负荷的影响具有累积效应,累积2 d时两者的相关性最强;结合实际,根据自变量的不同分别建立了两种日最大电力负荷预测模型;经实际预测检验,两种预测模型均取得了较好的预测效果,能够满足电力部门的实际需求,其中自变量中加入前一日气象负荷的模型效果更优。; 李琛郭文利吴进金晨曦; 关键词：BP神经网络

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