PM2.5浓度

摘要： 本文选取新型通风窗送风量和通风器效率作为影响因素,采用fluent软件模拟的方法,研究了通风量分别为32 m^(3)/h、43 m^(3)/h、53 m^(3)/h和通风器过滤效率分别为40%、70.8%、90.3%条件下,室内PM_(2.5)和CO_(2)浓度改善的情况。根据模拟结果得出:当室内环境要求PM_(2.5)浓度在一级限值之下时,最佳的运行策略为高效过滤(90.8%)条件下53 m^(3)/h的通风模式运行185300 mins。若PM_(2.5)浓度取二级限值,高过滤效率在32 m^(3)/h、43 m^(3)/h和53 m^(3)/h的通风模式的最佳运行时间分别为70-160 mins、50-200 mins和40-300 mins。

摘要： 为了解门头沟区采暖季PM_(2.5)和TSP污染变化特征,统计了2019年11月15日~2020年3月15日高密度大气自动监测站点的观测数据,分析了PM_(2.5)和TSP的空间分布特征及时间变化规律。结果表明,PM_(2.5)和TSP浓度空间分布有由西向东逐渐递增的趋势,PM_(2.5)东部地区存在一定的差异。PM_(2.5)月均浓度峰值出现在2月份。在浅山区,城区TSP月均浓度峰值出现在11月份,但在深山区峰值出现在次年1月份。PM_(2.5)和TSP日均浓度变化具有显著相关性。TSP小时变化呈现双峰型,PM_(2.5)小时变化趋势类似于TSP。

摘要： 以昆明市主城区2019年1—12月6个环境空气质量自动监测站的环境和气象数据为基础,利用ArcGIS空间分析功能和数理统计方法,探讨昆明市PM_(2.5)浓度的时空分布规律,建立PM_(2.5)浓度与各监测参数的预测模型。研究表明:在月份上,4月各站点除龙泉镇外PM_(2.5)浓度均达到一年中的最大值,7月出现最低值;各站点在6—11月浓度较低,12—5月相对较高;在季节上,秋季PM_(2.5)的浓度较低,冬季、春季和夏季浓度较高;在空间分布上,五华区和西山区PM_(2.5)的浓度较高,盘龙区、官渡区和呈贡区的浓度相对较低;金鼎山、碧鸡广场、龙泉镇和呈贡新区站点的预测模型拟合效果较好,而官渡区博物馆和东风东路站点的拟合程度相对较差。

摘要： 文章叙述了Raman-Mie激光雷达探测PM_(2.5)质量浓度的基本原理和数据处理方法。讨论了气溶胶消光系数和PM_(2.5)质量浓度之间的比例关系,利用激光雷达反演出的消光系数廓线转化为PM_(2.5)质量浓度廓线。分析了两个晚上PM_(2.5)质量浓度廓线个例,对获得的PM_(2.5)质量浓度垂直廓线进行了分析和研究。初步探测结果表明Raman-Mie激光雷达探测PM_(2.5)质量浓度是可行的。

摘要： 针对常规PM_(2.5)浓度预测方法难以同时处理PM_(2.5)浓度分布的时空非平稳性和空间自相关性的问题,构建了顾及多因子影响的时空地理加权回归克里金(Geographically and Temporally Weighted Regression Kriging,GTWRK)模型进行广西地区PM_(2.5)浓度预测,并与地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)、地理加权回归克里金和时空地理加权回归模型的预测结果进行对比。结果表明,GTWRK模型较其他模型具有更高的精度,决定系数(R^(2))、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为0.81,4.69μg/m^(3),6.44μg/m^(3);对GTWRK模型的预测结果进行空间化表达,得到2015—2019年广西PM_(2.5)浓度空间分布,结果显示,空间上,高浓度PM_(2.5)分布于柳州和桂林,低浓度PM_(2.5)分布于防城港和北海;时间上,高浓度的PM_(2.5)分布面积逐年递减。

摘要： 为了得到中国东部地区大范围的地面PM_(2.5)浓度分布,用机器学习方法建立一个模型,用2019年葵花8号静止卫星大气顶层反射率数据和欧洲中心气象资料作为输入数据,地面PM_(2.5)浓度作为输出数据。验证结果表明,在不同时间尺度下,该模型对中国东部地区均有较高的精度。对于小时PM_(2.5)的浓度反演,该模型的十折交叉验证的相关系数为0.82,均方根误差为20.11μg/m^(3)。将2019全年卫星‒气象格点数据放入模型,得到中国东部地区全年逐小时的PM_(2.5)格点数据,利用该格点数据分析中国东部地区PM_(2.5)浓度的季节变化和空间分布,取得良好的效果。

摘要： 为了提升PM2.5浓度的预测精度,考虑到PM2.5浓度受时间序列特征和非线性特征等原因的影响,导致了时间序列分析模型在预测PM2.5浓度时会存在较大偏差。为此,提出一种基于特征选择和麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)优化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LSSVM)参数的定量预测模型。首先,将14个特征变量进行二进制编码,利用遗传算法结合最小二乘支持向量机对特征变量进行优选,获取最优特征子集;利用SSA算法对LSSVM的参数进行优化,构建SSA-LSSVM的PM2.5浓度预测模型。实验结果表明,基于遗传算法进行特征选择和麻雀算法优化最小二乘支持向量机参数的模型,具有明显的预测效果。其中,该模型的RMSE和MAE分别为10.53和8.01,预测精度均高于其它模型。

摘要： 利用2019年1月1日至12月31日贵阳市能见度、相对湿度(RH)和PM_(2.5)浓度逐时观测资料,分析了能见度与相对湿度及PM_(2.5)浓度的关系。结果表明:夏季贵阳市相对湿度与PM_(2.5)浓度较低,能见度较高,冬季则相反;能见度日变化为单峰型分布:06:00时左右最低,16:00时左右最高,与相对湿度呈反向变化。能见度与RH为显著负相关,能见度随RH增大而减小,RH<40%时,能见度降低主要受PM_(2.5)浓度升高的影响;40%≤RH<90%时,PM_(2.5)中的水溶性二次粒子吸收水汽后改变物理化学性质,粒径尺度明显增大,导致其消光性能进一步增强,二者共同影响能见度;RH≥90%时,能见度骤降与PM_(2.5)浓度相关性并不强,主要是大量水汽凝结物消光起了决定性作用。RH≥90%时,能见度随相对湿度增加而线性递减,RH每升高1%,贵阳能见度平均减小1.104 km。

摘要： 文章分析了城市空气PM2.5污染的时间、空间和区域变化特征和规律,从机动车、工业、扬尘、秸秆焚烧和燃煤等探讨了城市大气环境中PM2.5的主要来源,以及城市大气环境中PM2.5污染物危害,提出相应的防治措施。通过城市大气环境中的PM2.5浓度变化特征分析,对改善城市大气环境质量等具有积极的现实意义。

摘要： 为解决传统通风空调系统温度控制与污染物浓度控制需求风量不匹配的问题,提出了一种温度控制与污染物浓度控制相独立的通风空调系统结构和控制方法。通过室内负荷计算及PM2.5浓度计算,对比分析了北京、上海、深圳地区在保证室内温湿度需求时典型办公室内的PM2.5浓度水平。结果表明,该通风空调系统可以同时满足室内温度和PM2.5浓度的控制要求,尤其在室外气候温和且大气污染较重时期对室内环境的保障效果更为明显。以北京地区2018年为例计算,在室内温度相同情况下,采用该通风空调系统室内PM2.5浓度全面达标,而采用传统通风空调系统则有10.3%的时间超标。

摘要： 利用2006年12月17日至2007年1月1日天津250米气象铁塔40米、120米、220米高度PM2.5浓度监临测资料及铁塔边界层气象资料，分析了不同天气背景下PM2.5随时间、高度变化的分布特征，研究了铁塔边界层气象条件包括逆温、特征摩擦速度、湍流动量和热量对PM2.5的影响，发现垂直PM2．5细粒子的浓度高低与天气背景及边界层气象条件是密切相关。边界层垂直动力和热力变化影响着PM2．5浓度的变化，冷空气过境时刻，PM2．5浓度达到最高峰值。40米高度存在一个临界摩擦速度0.4m/s，高浓度PM2.5基本集中在摩擦速度小于0.4m/s的区域内，大于0.4m/s这个摩擦速度，边界层的垂直湍流动量及水平和垂直方向的热量输送通量就会明显的变化，因而促使PM2．5在空中的扩散或沉降。也就是说，当摩擦速度小于0.4m/s时，有利于PM2.5在空中的累积，PM2.5浓度趋于增高的趋势；反之，有利于PM2.5扩散，PM2.5浓度趋于减小的趋势。

摘要： 利用2006年12月17日至2007年1月1日天津250米气象铁塔40米、120米、220米高度PM2.5浓度监临测资料及铁塔边界层气象资料，分析了不同天气背景下PM2.5随时间、高度变化的分布特征，研究了铁塔边界层气象条件包括逆温、特征摩擦速度、湍流动量和热量对PM2.5的影响，发现垂直PM2．5细粒子的浓度高低与天气背景及边界层气象条件是密切相关。边界层垂直动力和热力变化影响着PM2．5浓度的变化，冷空气过境时刻，PM2．5浓度达到最高峰值。40米高度存在一个临界摩擦速度0.4m/s，高浓度PM2.5基本集中在摩擦速度小于0.4m/s的区域内，大于0.4m/s这个摩擦速度，边界层的垂直湍流动量及水平和垂直方向的热量输送通量就会明显的变化，因而促使PM2．5在空中的扩散或沉降。也就是说，当摩擦速度小于0.4m/s时，有利于PM2.5在空中的累积，PM2.5浓度趋于增高的趋势；反之，有利于PM2.5扩散，PM2.5浓度趋于减小的趋势。

摘要： 利用2006年12月17日至2007年1月1日天津250米气象铁塔40米、120米、220米高度PM2.5浓度监临测资料及铁塔边界层气象资料，分析了不同天气背景下PM2.5随时间、高度变化的分布特征，研究了铁塔边界层气象条件包括逆温、特征摩擦速度、湍流动量和热量对PM2.5的影响，发现垂直PM2．5细粒子的浓度高低与天气背景及边界层气象条件是密切相关。边界层垂直动力和热力变化影响着PM2．5浓度的变化，冷空气过境时刻，PM2．5浓度达到最高峰值。40米高度存在一个临界摩擦速度0.4m/s，高浓度PM2.5基本集中在摩擦速度小于0.4m/s的区域内，大于0.4m/s这个摩擦速度，边界层的垂直湍流动量及水平和垂直方向的热量输送通量就会明显的变化，因而促使PM2．5在空中的扩散或沉降。也就是说，当摩擦速度小于0.4m/s时，有利于PM2.5在空中的累积，PM2.5浓度趋于增高的趋势；反之，有利于PM2.5扩散，PM2.5浓度趋于减小的趋势。

摘要： 利用2006年12月17日至2007年1月1日天津250米气象铁塔40米、120米、220米高度PM2.5浓度监临测资料及铁塔边界层气象资料，分析了不同天气背景下PM2.5随时间、高度变化的分布特征，研究了铁塔边界层气象条件包括逆温、特征摩擦速度、湍流动量和热量对PM2.5的影响，发现垂直PM2．5细粒子的浓度高低与天气背景及边界层气象条件是密切相关。边界层垂直动力和热力变化影响着PM2．5浓度的变化，冷空气过境时刻，PM2．5浓度达到最高峰值。40米高度存在一个临界摩擦速度0.4m/s，高浓度PM2.5基本集中在摩擦速度小于0.4m/s的区域内，大于0.4m/s这个摩擦速度，边界层的垂直湍流动量及水平和垂直方向的热量输送通量就会明显的变化，因而促使PM2．5在空中的扩散或沉降。也就是说，当摩擦速度小于0.4m/s时，有利于PM2.5在空中的累积，PM2.5浓度趋于增高的趋势；反之，有利于PM2.5扩散，PM2.5浓度趋于减小的趋势。

摘要： 本发明涉及一种用于在使用颗粒物测量系统、尤其是细颗粒物测量系统的情况下尤其是同时测量优选处于流动中的不同颗粒物浓度、尤其是细颗粒物浓度的方法，该颗粒物测量系统包括具有测量体积(16)的光度测量的散射光单元(1)，该散射光单元(1)具有至少一个发射尤其是脉冲的光信号(13)的光发射器(7)和至少一个以至少一个角度(15)设置的光敏接收系统(8)，该接收系统接收构成颗粒物浓度的颗粒(12)的散射光(14)，其特征在于，将所述具有测量体积(16)的散射光单元(1)除了至少一个流体入口(1a)和/或至少一个流体出口(1b)外气密密封，所述至少一个流体入口和/或所述至少一个流体出口设有截止装置(2、3)，其中，将散射光单元(1)以测量体积(16)加载以待检测流体的样本，并且记录可预规定的第一数目的测量值。

摘要： 本申请涉及测试悬浮颗粒的浓度技术领域，提供了一种基于NPP/VIIRS的夜间大气PM2.5浓度估算方法及系统，该方法包括：以夜间灯光的月均数据作为背景场，对夜间微光遥感影像进行提取，得到包含地面灯光真实值的第一夜间微光遥感影像；基于第一夜间微光遥感影像，对气象数据、卫星观测天顶角、月相角进行时空匹配，以得到夜间大气PM2.5浓度估算模型的数据集；最后，将数据集输入到夜间大气PM2.5浓度估算模型以对夜间大气PM2.5浓度估算模型进行训练，得到训练完成的夜间大气PM2.5浓度估算模型。如此，以夜间灯光的月均数据为背景场提取地面灯光真实值，并与气象数据结合作为夜间大气PM2.5浓度估算模型的数据集，提高了夜间大气PM2.5浓度估算的精度。

摘要： 本发明涉及一种用于在使用颗粒物测量系统、尤其是细颗粒物测量系统的情况下尤其是同时测量优选处于流动中的不同颗粒物浓度、尤其是细颗粒物浓度的方法，该颗粒物测量系统包括具有测量体积(16)的光度测量的散射光单元(1)，该散射光单元(1)具有至少一个发射尤其是脉冲的光信号(13)的光发射器(7)和至少一个以至少一个角度(15)设置的光敏接收系统(8)，该接收系统接收构成颗粒物浓度的颗粒(12)的散射光(14)，其特征在于，将所述具有测量体积(16)的散射光单元(1)除了至少一个流体入口(1a)和/或至少一个流体出口(1b)外气密密封，所述至少一个流体入口和/或所述至少一个流体出口设有截止装置(2、3)，其中，将散射光单元(1)以测量体积(16)加载以待检测流体的样本，并且记录可预规定的第一数目的测量值。

摘要： 本发明公开了一种基于ST‑CCN‑PM2.5的PM2.5浓度细粒度预测方法，该方法从与目标站点空间强相关的站点数据中挖掘时空依赖特征，以提升PM2.5的单步预测精度。对采集到的空气污染物及气象数据进行了插值处理、特征选择、数据扩充等预处理。利用相关性分析及空间注意力机制，提取融合与目标站点空间强相关的站点信息；采用基于时间注意力的膨胀卷积网络，优化了输入数据窗口大小并扩展了预测覆盖的时域范围。然后基于ST‑CCN‑PM2.5模型进行了相关性阈值、数据归一化、数据集划分等超参数调优的实验以辅助优化模型。最后将多站点数据集用于对该模型的训练。本发明克服了传统RNN模型的梯度问题、复杂体系结构等弊端，为PM2.5浓度细粒度预测提供了一个开放研究框架。

摘要： 本发明涉及一种高精度PM2.5/PM10浓度连续在线检测装置，所述检测装置包括β射线和光散射颗粒物传感器，能实现高精度的连续在线测量的问题。该检测装置具有测量精度高、实时监测PM2.5/PM10等优点，且具备自校准功能。

摘要： 本发明公开了一种室内PM2.5质量浓度与计数浓度转换的算法，通过PM2.5检测仪器或PM2.5传感监测设备测试PM2.5浓度，利用对数正态分布计算模型，解析计算积聚态颗粒物相应粒径段颗粒群的计数浓度、表面积浓度和体积浓度的一种算法。通过该算法，可以表征不同环境条件下细颗粒物进入人体的暴露水平。

摘要： 本发明提出了一种顾及全局空间自相关性和局部异质性的地面PM2.5浓度建模方法。本发明针对PM2.5监测站点数量有限且分布不均，且传统PM2.5回归建模方法缺少对局部空间影响和全局空间影响同时考虑的问题，提出了一种顾及全局空间自相关性和局部异质性的地面PM2.5浓度建模方法，同时考虑全局和局部空间效应，消除空间自相关因素和空间异质因素的影响。分别通过构建全局空间权重矩阵和局部空间权重矩阵，提取出全局空间影响因子和局部空间影响因子。然后再根据两者构建回归模型，得到地面PM2.5浓度估计模型，以供后续研究和分析。

摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络预测24小时PM2.5浓度的方法。针对目前对PM2.5长期浓度预测误差较大的问题，本发明将CEEMD分解方法与AE‑BILSTM堆叠的深度神经网络模型进行组合，构建新型混合预测模型来实现PM2.5浓度的短期精确预测和长期浓度趋势的模拟。目前深度神经网络模型已经被广泛应用，并表现出良好的性能；基于经验模态分解方法提取时间序列数据变化特征的优势也逐渐突显，两者的结合可以带来更好的预测结果。

摘要： 本实用新型是一种能轮换监测PM2.5和PM10空气颗粒物浓度的分析仪器。一种轮换监测PM2.5和PM10空气颗粒物浓度的分析仪器，包括颗粒物浓度分析仪器，该仪器的样品气输送管上连接有管道轮换器，还连接有PM2.5采样切割器和PM10采样切割器；还包括有数据采集控制器通过信号和通讯接口连接颗粒物浓度分析仪器及管道轮换器。实现了用一台颗粒物浓度分析仪器监测PM2.5和PM10及其他粒径段的颗粒物浓度，成倍减少监测成本投入与耗费；且能够避免出现PM2.5与PM10浓度比值异常的不良监测结果。

摘要： 一种检测PM10和PM2.5浓度的多功能移动终端，包括处理器模块、存储模块、触屏模块、基带模块、北斗/GPS模块、RFID读写模块、视频图像采集模块及PM10与PM2.5浓度感知模块；其中，所述存储模块、触屏模块、基带模块、北斗/GPS模块、RFID读写模块、视频图像采集模块及PM10与PM2.5浓度感知模块分别与处理器模块双向连接。本实用新型集多种功能于一体，既可以实现环境中位置信息、空气质量信息以及携带或内嵌有RFID标签的人与物的信息的实时采集，还可以实现对这些采集信息的远程自动上传，从而极大地扩展了其应用范围，方便了人们的生产与生活，同时也减少自身以及他人遭受到潜在伤害。