气象因素对汕头市大气O3污染的影响

利用2014年到2016年汕头市O3的逐日浓度资料,分析了O3污染的时间变化特征,并结合汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,分析了风、混合层厚度、降水、大气环流等气象因素对O3污染的影响,同时探讨了影响污染物浓度变化的原因。结果表明:不同于北方多数城市夏季O3污染严重,汕头市的O3污染秋季(9-11月)最严重,初夏(6月)污染较小,这与汕头的地理位置和气候条件有关。O3浓度呈单峰型日变化,午后15:00左右浓度最高,夜间浓度较低。风速对O3既有扩散作用,又有混合作用,当日均风速为1.7 m/s时O3的平均浓度最大;O3日均浓度与14时混合层厚度呈显著正相关,午后混合层厚度对O3日内峰值有很大影响;O3平均浓度在相对湿度60%时达到最大,高相对湿度不利于O3体积分数的积累;降水对O3的去除效果随着降水量级的增大而增大,汛期降水的去除效果与总体去除效果基本一致,而非汛期强降水(中雨以上)去除效果更加显著;出现轻雾时O3浓度接近平均,出现霾时O3浓度较高,出现大雾时不利于O3的生成;当汕头市地面为冷高压脊、850 hPa为东北风场、500 hPa为副热带高压控制时,有利于光化学反应,易造成O3污染。

汕头市PM2.5的气象要素影响分析及预报研究

利用2014—2017年汕头市PM 2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP(Back-Propagation)人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM2.5质量浓度预报模型。结果表明:与多数内陆城市不同,汕头市PM2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关;PM2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关;PM2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关(相关系数为-0.143);汕头市非汛期PM2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水(暴雨以上除外)对PM2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM2.5浓度有明显清除作用;BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM2.5级别命中率TS分别为100%和90.3%,准确指数分别为87.7%和89.9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。

基于DI的南澳县气象干旱演变特征

基于1962—2020年南澳县气象站逐日气象资料,采用干旱指数(DI)、线性趋势、M-K突变检验等方法研究了南澳县气象干旱的演变特征。结果表明:南澳县年平均气象干旱日数为113 d,以0.41 d/年的速率显著减少;季节性干旱明显,11月—次年3月为气象干旱多发期;1965和2019年为气象干旱日数突变减少的2个时段;年气象干旱日数存在20年的完整周期;平均每年出现2.1次气象干旱过程,过程平均日数49 d,干旱过程持续时间以10~60 d为主。

溱湖湿地生态系统服务价值评估研究

利用实地调研结果,结合相关文献资料,采用市场价值法、影子工程法和旅行费用法等评估方法,对溱湖湿地生态系统的物质生产、涵养水源和调蓄洪水、提供动植物栖息地、调节气候、降解污染物和科考旅游等6个效益最为突出的生态系统服务功能经济价值指标进行评估。研究表明:溱湖湿地生态系统的总价值为1.15×109元,其中直接使用价值为7.708×108元,间接使用价值为3.62×108元,非使用价值为0.18×108元。其中科考旅游价值所占比重最大,为40.84%,调节气候价值次之,而生物多样性保护价值仅占1.45%。对溱湖湿地生态系统服务功能及服务价值的探讨,可正确认识该生态系统的生态经济价值,为合理开发利用提供决策参考,以确保其资源的可持续利用。

BP神经网络模型在O3质量浓度预报中的应用

采用BP神经网络和逐步线性回归两种模型,以2014—2017年汕头市金平环境监测子站的6种污染物质量浓度以及同期汕头市国家基准气象观测站37类地面气象观测数据为预报因子,对该站O3最大8h质量浓度进行预测。结果表明:两种预报模型在历史数据拟合效果上并不存在明显差异,总体上冬春季的模型拟合度高于夏秋季。在2017年7和12月2个独立样本的预报效果检验中,BP网络模型预报准确指数(d)分别比回归模型高10.4%和0.8%;BP网络模型预报级别准确率(TS)分别比回归模型高12.9%和3.3%。BP网络模型无论在预报精度还是预报稳定度上均明显优于回归模型。夏秋季降水因子的影响常导致BP模型预报值出现正误差,冬春季冷空气南下的影响常导致BP模型预报出现负误差。

防雷检测自动化系统的设计与应用

随着时代的迅速发展和科技进步,人们对生活品质追求和安全防卫系统的要求越来越高。防雷检测自动化系统可以利用相关管理检测技术与信息技术进行一体化防卫检测工作,使得原本的检测工作效率有所提高,相关工作者的实际工作量也能相对降低,同时利用先进的科学技术和管理手段,提升防雷检测的科学性和正确性。防雷检测自动化系统将信息技术系统与相关检测设备相结合,对数据和情报进行有效分析,再通过数据演练和预判验算,能够很好地进行防雷工作,从而使得相关检测和防御工作变得更加完善。防雷工作的提升和效率增高能够更好地促进我国经济和社会发展。本文针对防雷检测自动化系统的设计与应用作简要分析,希望能够对我国安全事业和发展提供一些作用。