崔蕾
- 作品数：9 被引量：107H指数：6
- 供职机构：成都信息工程大学大气科学学院更多>>
- 发文基金：四川省教育厅重点项目四川省教育厅资助科研项目四川省教育厅科学研究项目更多>>
- 相关领域：环境科学与工程天文地球自然科学总论理学更多>>
- 成都市大气消光系数时间序列随机特性分析被引量：7
- 2016年
- 对不同湿度条件下消光系数序列演变特性的正确认知是构建大气颗粒物湿度订正模型的前提和基础。利用成都市人民南路4段环境监测站所提供的2013年6月到2014年5月逐时(降雨天除外)细颗粒物(PM2.5)浓度监测数据以及相应的地面能见度、相对湿度观测数据,反演得该区域相应时段单位质量消光系数时间序列。简要论述了消光系数吸湿过程中的复杂演变性及已有湿度订正模型的非普适性;基于相空间重构理论确定该时间序列的最佳延迟时间f和最佳嵌入维数m,据此计算出饱和关联维数、最大Lyapunov指数以及Kolmogorov熵特征量,其结果显示该序列具有低维混沌的特征;应用Cao方法排除其为非线性序列的可能性;结合替代数据法论证得成都市单位质量消光系数时间序列为随机序列。该研究结论不仅明晰了单位质量消光系数序列的特性,还为大气颗粒物湿度订正模型的改进奠定理论基础。
- 孙欢欢倪长健崔蕾王超
- 关键词：大气光学消光系数相空间重构
- 能见度反演PM_(2.5)质量浓度方法的对比分析被引量：3
- 2016年
- 着眼于能见度对细颗粒物反演的准确表征,利用2013年6月1日—2014年2月28日成都市人民南路四段逐时 PM_(2.5)质量浓度以及大气能见度的监测数据,对比研究了基于能见度推算 PM_(2.5)质量浓度的直接与间接方法。前者利用幂函数直接构建能见度与 PM_(2.5)质量浓度的函数关系;后者则通过能见度对消光系数的求取,进一步以线性函数反演 PM_(2.5)质量浓度。分析结果表明:(1)2种方法均能较好地反演 PM_(2.5)质量浓度,反演结果与地面监测数据具有一致的统计特征;(2)相比基于能见度反演 PM_(2.5)质量浓度的直接方法,间接方法物理意义更为清晰,同时反演结果也更优。
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- 关键词：PM2.5消光系数能见度反演
- 成都市黑碳气溶胶污染特征及与气象因子的关系被引量：16
- 2016年
- 为系统了解成都市黑碳气溶胶（BC）的污染特征,利用四川省环境监测站提供的成都市人民南路四段2013年9月至2014年7月逐时BC监测数据,对其浓度进行了统计分析。结果表明：1）BC小时平均浓度变化范围较大,介于0.01-57.83μg/m^3,浓度中值（5.17μg/m^3）小于平均值（7.32μg/m^3）,即BC小时浓度具有偏态分布特征。2）BC日均浓度变化范围为2-28.2μg/m^3,其浓度日变化在四季均呈明显的单谷型,谷值出现在16：00时附近,表现为从凌晨到10：00时变化较平稳,10：00—16：00时浓度急剧下降,16：00到夜间浓度急剧上升;浓度季变化呈现出冬高夏低,春秋平稳的基本特征。3）秋、冬、春、夏四季BC本底浓度值分别为2.49,5.05,2.89,2.43μg/m^3。4）BC质量浓度与PM2.5和PM10变化趋势一致,BC浓度相对颗粒物浓度变化较快,在0.01水平上与PM2.5和PM10均呈显著正相关,相关系数分别为0.657、0.638,与温度、降水和风速均呈负相关,相关系数分别为-0.334,-0.338,-0.202。
- 孙欢欢倪长健崔蕾
- 关键词：黑碳气溶胶污染特征本底浓度气象因子
- 川南经济区年大气环境容量核算的初步研究被引量：6
- 2017年
- 为促进川南经济区(内江、自贡、宜宾、泸州)大气环境容量的科学合理利用,选用该区域2013年降水、风速、露点温度及总云量/低云量观测资料,基于箱模型的宏观总量控制值法(A值法)对该区域SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)4个污染物的年大气环境容量进行核算。研究结果表明:(1)川南经济区SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)年均大气环境容量分别为1023.76、653.4、233.99、110.86(104t·a-1),气态污染物大气环境容量高于颗粒物大气环境容量;(2)对于四项污染因子来说,川南经济区湿沉积为其主要清除项,化学转化清除项占比最小;(3)造成川南经济区内各市环境大气容量的差异主要源于湿沉降的空间分布不均匀。
- 陈云强崔蕾孙明
- 关键词：A值法污染物
- 成都市污染边界层高度的演变特征分析被引量：8
- 2017年
- 基于2014年1月21日至2月5日成都市人民南路四段逐时PM_(2.5)质量浓度、大气能见度资料以及同期Mie散射激光雷达探测数据,遵循消光系数与细颗粒物质量浓度之间的关系,探讨污染边界层高度的演变特征。结果表明:污染时段内的污染边界层高度偏低,平均为221m;污染边界层高度与地面PM_(2.5)浓度的变化具有明显相关性,但污染边界层高度改变在前,地面PM_(2.5)浓度响应在后;污染边界层高度的日变化表现为单峰单谷型,峰值和谷值分别出现在08:00时和14:00时前后。
- 朱育雷倪长健崔蕾
- 关键词：PM2.5质量浓度消光系数
- 成都颗粒物吸湿增长特征及订正方法研究被引量：11
- 2016年
- 利用2013年6月—2014年5月成都市人民南路四段逐时PM_（2.5）质量浓度、大气能见度监测资料及同期温江站相对湿度观测数据,分析了该区域相对湿度对大气消光系数的影响,探讨了消光系数湿度订正方法的原理和技术流程.结果表明：针对细颗粒物而言,平均单位质量＂湿＂消光系数在相对湿度为40%时存在突变（通过了α=0.05的信度检验）,当相对湿度小于40%时,平均单位质量＂湿＂消光系数呈现平稳波动的特征;而当相对湿度介于40%~90%时,平均单位质量＂湿＂消光系数增长趋势明显;现有的湿度订正方法未能在成都地区起到相应的订正效果;单位质量＂湿＂消光系数直观上表现为非平稳随机序列,基于单位质量＂湿＂消光系数和单位质量＂干＂消光系数在统计意义下应具有一致性的原则,从不确定性分析的角度提出了消光系数湿度订正的新方法,取得了令人满意的结果.
- 崔蕾倪长健孙欢欢王超
- 关键词：PM2.5质量浓度消光系数订正
- 成都市大气颗粒物污染特征及与气象因子的关联性分析被引量：26
- 2016年
- 利用成都市2013年6月至2014年5月的PM10和PM2.5浓度监测数据,分析大气颗粒物污染特征,并探讨其与气温、相对湿度、降雨、风向、风速等气象因子的关联性。结果表明：成都市大气PM2.5污染较严重;PM10和PM2.5浓度及超标率均表现为冬季〉秋季〉春季〉夏季,秋季和冬季为大气颗粒物污染高发期;PM2.5对PM10贡献显著;气温超过10℃时,PM10和PM2.5最高浓度大体随气温升高而降低;相对湿度为40%~80%时,PM10和PM2.5浓度随相对湿度增加而升高;相对湿度超过80%时,易发生降雨,PM10和PM2.5浓度降低;降雨对PM10的清除量高于PM2.5,但降雨后PM10和PM2.5浓度较快回升;PM10和PM2.5浓度在偏西风下高于其他风向;PM10主要受局地源影响,而PM2.5主要受西北方向上的外来源影响。
- 孙欢欢倪长健崔蕾周智敏周如雨
- 关键词：大气颗粒物污染特征气象因子关联性分析
- 不同湿度条件下大气消光系数的概率分布特征被引量：3
- 2016年
- 利用成都市人民南路四段2013年6月到2014年5月逐时PM2.5质量浓度、地面能见度监测资料以及同期温江站气象观测数据,反演得到该区域近地面单位质量大气消光系数样本资料。基于L-矩估计法进行参数估计,并借助Kolmogorov-Smirnov检验(KS检验)、相关系数和离差最小平方和(OLS值)原则对正态分布、对数正态分布、皮尔逊IV型分布以及伽马分布函数在不同湿度条件下近地面单位质量大气消光系数拟合优度进行了检验。结果表明:对数正态分布函数拟合效果最优,不同湿度条件下近地面单位质量大气消光系数均服从对数正态分布;随着相对湿度的增加,近地面单位质量消光系数序列的均值和方差也呈现增长的趋势。
- 孙欢欢倪长健崔蕾王超
- 关键词：消光系数相对湿度概率分布函数
- 成都市O3浓度的时间变化特征及相关因子分析被引量：38
- 2015年
- 为深入认知成都市O_3浓度的时间变化规律及其影响因子,基于2013年1月1日—12月31日市区站点O_3、NO、NO_2、NO_x的逐时监测资料以及成都市气象站的气象数据逐时观测资料,据此对O3的季变化、日变化、"周末效应"、"节假日效应"进行了讨论,并对其浓度影响因子进行分析。结果表明:成都市O_3浓度季变化呈现明显夏高冬低的特征,浓度最大值出现在8月。O_3浓度日变化为单峰型,夏季峰值出现在15:00,冬季峰值出现在16:00。市区存在"周末效应",即周末O_3浓度总体比工作日高;"节假日效应"则表现出复杂多变性,受气象条件以及人为活动等多种随机因素的影响。O_3日平均浓度与NO、NO_2、NO_x、相对湿度呈明显负相关,与温度、风速呈明显正相关。
- 崔蕾倪长健王超谢雨竹胡淑萍甘小玲
- 关键词：气象条件
