成都市臭氧污染特征及与气象条件的关系研究

这是一篇关于臭氧,时空分布,气象因素,数值模拟,灵敏度分析的论文, 主要内容为近地面臭氧是由氮氧化物、一氧化碳和挥发性有机化合物在大气中发生一系列光化学反应的二次产物,故臭氧污染除了与前体物有关,还与气象要素有密切联系。本文以成都市为研究对象,基于2015-2017年成都市9个环境空气质量监测站点臭氧浓度监测数据,研究臭氧污染时空分布特征,并根据同期气象监测数据,采用统计分析方法定性研究太阳辐射强度、温度、相对湿度、风向/风速等气象因素对臭氧生成的影响;并利用第三代空气质量模型Models-3/CMAQ对成都市典型季节夏季和冬季臭氧浓度进行数值模拟,采用情景分析法定量分析成都市夏季和冬季臭氧浓度对主要气象因子的灵敏度,评估对成都市臭氧污染起主导作用的气象因子,以期为成都市臭氧污染防治提供理论基础。本论文主要研究结果如下:成都市臭氧浓度日变化特征呈单峰型,臭氧浓度峰值出现时间具有明显的地区差异。城区春夏秋冬四季臭氧浓度峰值出现在16点至17点;郊区春夏秋三季臭氧峰值出现在19点左右,冬季出现在16点左右;臭氧浓度月变化趋势呈单峰型,5月至10月浓度较高,8月达到峰值,臭氧前体物CO和NO2浓度月变化趋势与O3浓度月变化趋势相反;臭氧浓度季节变化特征表现为:夏季>春季>秋季>冬季。成都市臭氧浓度空间分布呈自北向南逐渐降低的趋势,中心城区浓度较低。臭氧浓度空间分布特征主要是由局地工业园区排放的臭氧前体物发生光化学反应生成臭氧并随风向迁移扩散导致。臭氧浓度与总辐射强度呈正相关关系,当总辐射强度大于800w·m-2时,臭氧小时平均浓度最高;臭氧浓度随温度升高而升高,高值主要出现在温度高于30℃的时段;当RH小于40%时,臭氧浓度随着RH增加而略微增加,当RH大于40%时,臭氧浓度随着RH增加而降低;臭氧浓度随大气压强升高而降低。成都市臭氧浓度高值主要出现在总辐射强度为大于600w·m-2,温度高于30℃,相对湿度在40%-50%区间,风向为东北风方向的时段。成都市夏季和冬季臭氧平均日最大8小时平均浓度对温度、绝对湿度、大气压强、风速、云层液态含水量的灵敏度分别为0.6271ppb·K-1和0.1624ppb·K-1,-0.0326ppb·%-1和-0.00140ppb·%-1,-0.00335ppb·%-1和-0.00160ppb·%-1,0.00016ppb·%-1和0.000156ppb·%-1,-0.8×10-5ppb·%-1和-0.00117ppb·%-1。夏季臭氧浓度对气象因素的灵敏度表现为:温度>绝对湿度>大气压强>风速>云层液态含水量;冬季臭氧浓度对气象因素的灵敏度表现为:温度>大气压强>绝对湿度>云层液态含水量>风速。成都市臭氧浓度对各气象因素扰动的响应程度具有明显的空间差异。当温度增加5K时,臭氧浓度在污染物排放量高的区域响应程度最高;当绝对湿度增加20%时,成都市大部分地区夏季和冬季O3平均日最大8h平均浓度均降低;当大气压强增加20%时,成都市绝大部分地区夏季和冬季O3平均日最大8h平均浓度均降低;当风速增加20%时,成都市夏季和冬季O3平均日最大8h平均浓度均是部分区域升高,部分区域降低;当云层液态含水量增加20%时,成都市大部分地区O3平均日最大8h平均浓度小幅度降低,北部和西部部分地区略微升高。

季节变化和气象因素对体外受精—胚胎移植结局的影响

这是一篇关于胚胎质量,体外受精-胚胎移植,气象因素,妊娠率,季节变化的论文, 主要内容为背景与目的全世界的流行病学家一致证实了人类自然妊娠率和分娩率的季节性分布,近年的证据显示近赤道地区炎热夏季对精子质量的破坏导致低妊娠率及春季的低出生率。然而,在北部国家,有强烈的季节光照差异,垂体-卵巢轴的活动和妊娠率在黑暗冬季下降。相反地,在这些地区,夏季的妊娠率高峰导致春季的高出生率。这样的季节变化是否同样适用于人类辅助生殖技术? 辅助生殖机构的许多专家坚持关注全年的妊娠率波动,这种波动很难单纯用技术和实验室培养条件解释。在体外受精-胚胎移植(IVF-ET)治疗结局不断提高的同时,实验室以外的相关因素也得以研究。科学家和流行病学家已有报道IVF-ET结局与季节和天气影响相关或不相关,不同气侯的不同地理位置的地区可能引起体外受精结果的差异,有的学者观察到寒冷月份有更好的受精率、胚胎质量和妊娠率,而有的认为并非如此。有关生殖治疗的妊娠率波动与季节变化的关系国内未见文献报道,国外的文献资料也较少,目前为止仅有的几个研究样本量较小且由于使用不同的促排卵方案,不同的环境有不同的气候条件,研究方法不同,结论不一。对季节和气象因素与IVF-ET结局的关系研究对指导临床诊断和治疗具有重要意义。 IVF-ET为研究季节对人类生殖过程的影响提供了相对单一控制的条件,因而,我们回顾性评价四年中我们的IVF-ET人群以澄清影响人类试管内生殖过程的季节性。本研究设计用以评价季节变化和气象因素对体外受精-胚胎移植结局的影响,包括受精率、卵裂率、优质胚胎率、种植率和妊娠率。 方法2004年1月-2007年12月在郑州大学第一附属医院生殖医学中心进行的1679个IVF-ET治疗周期并最终接受胚胎移植的所有患者。采用回顾性队列研究。回顾性研究四年间的所有进行IVF-ET治疗并最终接受胚胎移植的患者。了解受精率、卵裂率、优质胚胎率、种植率和妊娠率的季节变化,及与气温、湿度、气压和日照时间等环境参数的关系。IVF-ET方法采用我中心的常规方法。统计分析使用SPSS软件包,方法包括卡方检验、卡方分割法、多元线性回归和逻辑回归方法。 结果1.受精率与相对湿度呈负相关,且日照时间越长,受精率越高。 2.卵裂率存在季节变化,夏季最低;气温越高,气压越低,卵裂率越差。卵裂率与云量呈负相关。 3.优质胚胎率存在季节变化,冬季最高,春季最低;气温越高,优质胚胎率越差。 4.种植率和妊娠率与年龄呈负相关,且日照时间越长,妊娠率越高。 5.季节变化可能对胚胎质量有影响,因为温度的变化。妊娠率无明显季节性变化,与气象因素无相关性。患者年龄是决定体外受精妊娠率的重要因素。 结论季节变化可能对胚胎质量有影响,因为温度的变化,但未最终影响妊娠率。如果这个研究被肯定,当评价不孕资料和每天的临床实践时,这些季节变化应考虑在内。

基于GTWR模型分析武汉市臭氧浓度的时空分布

这是一篇关于臭氧浓度,GTWR模型,武汉市,时空分布,气象因素的论文, 主要内容为臭氧(O3)是普遍存在于大气中的氧化性气体,近地面臭氧少量源于自然形成,大部分是由氮氧化物、挥发性有机物等一次污染物在复杂光化学反应中形成。武汉市2016-2020年大气环境质量报告显示,臭氧已成为大气首要污染物之一,臭氧污染问题日益成为人们关注的焦点。武汉市总面积约8569平方公里,现有大气环境环境监测点22个,平均389.5平方公里一个环境监测站点,主要集中于主城区,远城区密度较小且分布不均,不足以细致反映武汉市臭氧浓度的时空分布特征。为全面探究武汉市臭氧时空分布特征,本文进行对监测点进行加密处理,首先利用Arc GIS建立渔网控制点,密度为0.03°×0.03°,其次利用GTWR模型对渔网点臭氧进行模拟预测,并以此分析武汉市臭氧时空分布以及年际变化,全面探究武汉市臭氧时空分布特征;利用相关分析探究武汉市2016-2020年环境监测点的臭氧浓度与污染物(SO2、NO2、CO、PM10、PM2.5)、臭氧与气象因素(总云量、纬向风速、经向风速、2米气温、2米露点温度、相对湿度、水平风速)的相关关系,得出影响臭氧浓度的主导因素。结果表明,2016-2020年武汉地区臭氧浓度的时间变化规律明显,武汉市臭氧浓度年际变化突出,年均值先上升后下降;臭氧浓度随季节变化总体表现为从春季到冬季先增高后降低,臭氧浓度夏季最高,冬季最低,春秋居中;臭氧浓度月均值1月-12月先增加后降低,绝大多数为双峰型变化呈不规则“M”状,少数为单峰型呈倒“V”状,极少数为多峰型变化。臭氧时间变化主要与气象因素有关,臭氧浓度随气温变化明显,夏季气温高利于光化学反应生成臭氧,反之冬季低温对臭氧生成有抑制作用,臭氧峰型主要受梅雨季节影响,雨季集中在夏季7、8月则表现为双峰型,雨季提前或推后则表现为单峰型,雨季分散就会出现多峰型不规则变化。武汉市臭氧浓度分布存在空间异质性,高浓度区域主要分布在主城区和远城区靠近主城区的部分,臭氧浓度低值分布于远城区边缘,空间分布总体表现为市中心到远城区边缘臭氧浓度依次中、高、低分布。对比武汉市环境监测站点臭氧数据空间差异,表现为远城区浓度高于主城区浓度,二者不一致的原因在于监测点空间分布不均,不足以反映臭氧浓度空间分布细节。出现空间异质性是因为武汉市工厂企业多分布于主城区边缘的远城区,是臭氧前体污染物VOCs的重要排放源,另外主城区人口密集、车流量大,汽车尾气排放较多其中不乏臭氧前体污染物,加之夏季城市热岛效应污染物不易扩散。武汉市臭氧浓度影响因素的气象因素中,气温、相对湿度和总云量相关性较强,分别呈正相关、负相关、负相关关系,风速相关性较小,与经向风呈正相关,与纬向风呈负相关;SO2和PM10与臭氧基本没有相关性,NO2、CO和PM2.5与臭氧均成相对明显负相关系。臭氧超标时通常气温较高、云量和湿度较低,即臭氧污染易出现在高温低湿的晴天。通过模型模拟臭氧浓度值,全面细致分析武汉市臭氧时空分布规律,为政府部门臭氧污染治理提供理论支持和决策参考。

京津冀机场群航班延误的气象因素量化分析系统设计与实现

这是一篇关于航班延误,可视化系统,气象因素,关联分析的论文, 主要内容为随着空中交通流量的增加,空域资源日益紧张,航班延误的问题也越来越严重。在所有导致航班延误的因素当中,气象因素占有较大的比重。本文设计实现了航班延误气象因素量化分析系统,通过对历史数据进行关联分析,明确了航班延误与气象因素之间的关联关系,并将分析的结果进行可视化展示。同时,建立了基于深度学习的航班延误预测模型,能够对航班的延误等级进行预测。本系统旨在为民航相关部门提供有效的决策依据,尽量减少气象因素给航班带来的不利影响。首先,本文对需要开发的航班延误气象因素量化分析系统进行了需求分析,包括系统的功能性需求和性能需求。本系统主要用于民航系统内部,对系统的网络架构进行了针对性的设计。根据系统的设计需求和现有的技术开发手段,确定了本系统的技术架构。本系统主要包括五个模块:数据管理模块,可视化模块,关联分析模块,延误预测模块和信息处理模块。其次,对关联分析模块所用的关联分析算法进行了介绍。首先是进行了数据预处理工作,根据数据特点对数据进行了离散量化处理,形成用于关联分析的数据集。着重介绍了两个用于关联分析的算法:Apriori算法和FP-Growth算法。应用多种技术提升这两种算法的效率,并进行了对比分析。对关联规则的生成过程和算法的执行过程进行了优化,进一步提升了关联分析的效率。然后,对延误预测模块所用的延误预测模型进行了介绍。首先进行数据预处理,形成用于模型训练的数据集。再将数据集送入时间卷积网络(Temporal Convolutional Networks,TCN)当中进行训练,生成用于航班延误预测的模型。实验结果表明,在航班数据中加入气象特征列之后,延误预测的准确率有了很大的提升。最后,为保证软件质量,对软件系统进行了测试工作。对系统的各个功能:可视化,历史数据查询,关联分析,延误预测和用户注册与登录等设计了详细的测试用例进行测试,保证了系统功能的可靠实现。对系统性能表现也进行了全方位的测试。最后,依据系统测试的结果,对系统中存在的问题进行了修复,保证了系统的功能正常和稳定运行。

成都市臭氧污染特征及与气象条件的关系研究

这是一篇关于臭氧,时空分布,气象因素,数值模拟,灵敏度分析的论文, 主要内容为近地面臭氧是由氮氧化物、一氧化碳和挥发性有机化合物在大气中发生一系列光化学反应的二次产物,故臭氧污染除了与前体物有关,还与气象要素有密切联系。本文以成都市为研究对象,基于2015-2017年成都市9个环境空气质量监测站点臭氧浓度监测数据,研究臭氧污染时空分布特征,并根据同期气象监测数据,采用统计分析方法定性研究太阳辐射强度、温度、相对湿度、风向/风速等气象因素对臭氧生成的影响;并利用第三代空气质量模型Models-3/CMAQ对成都市典型季节夏季和冬季臭氧浓度进行数值模拟,采用情景分析法定量分析成都市夏季和冬季臭氧浓度对主要气象因子的灵敏度,评估对成都市臭氧污染起主导作用的气象因子,以期为成都市臭氧污染防治提供理论基础。本论文主要研究结果如下:成都市臭氧浓度日变化特征呈单峰型,臭氧浓度峰值出现时间具有明显的地区差异。城区春夏秋冬四季臭氧浓度峰值出现在16点至17点;郊区春夏秋三季臭氧峰值出现在19点左右,冬季出现在16点左右;臭氧浓度月变化趋势呈单峰型,5月至10月浓度较高,8月达到峰值,臭氧前体物CO和NO2浓度月变化趋势与O3浓度月变化趋势相反;臭氧浓度季节变化特征表现为:夏季>春季>秋季>冬季。成都市臭氧浓度空间分布呈自北向南逐渐降低的趋势,中心城区浓度较低。臭氧浓度空间分布特征主要是由局地工业园区排放的臭氧前体物发生光化学反应生成臭氧并随风向迁移扩散导致。臭氧浓度与总辐射强度呈正相关关系,当总辐射强度大于800w·m-2时,臭氧小时平均浓度最高;臭氧浓度随温度升高而升高,高值主要出现在温度高于30℃的时段;当RH小于40%时,臭氧浓度随着RH增加而略微增加,当RH大于40%时,臭氧浓度随着RH增加而降低;臭氧浓度随大气压强升高而降低。成都市臭氧浓度高值主要出现在总辐射强度为大于600w·m-2,温度高于30℃,相对湿度在40%-50%区间,风向为东北风方向的时段。成都市夏季和冬季臭氧平均日最大8小时平均浓度对温度、绝对湿度、大气压强、风速、云层液态含水量的灵敏度分别为0.6271ppb·K-1和0.1624ppb·K-1,-0.0326ppb·%-1和-0.00140ppb·%-1,-0.00335ppb·%-1和-0.00160ppb·%-1,0.00016ppb·%-1和0.000156ppb·%-1,-0.8×10-5ppb·%-1和-0.00117ppb·%-1。夏季臭氧浓度对气象因素的灵敏度表现为:温度>绝对湿度>大气压强>风速>云层液态含水量;冬季臭氧浓度对气象因素的灵敏度表现为:温度>大气压强>绝对湿度>云层液态含水量>风速。成都市臭氧浓度对各气象因素扰动的响应程度具有明显的空间差异。当温度增加5K时,臭氧浓度在污染物排放量高的区域响应程度最高;当绝对湿度增加20%时,成都市大部分地区夏季和冬季O3平均日最大8h平均浓度均降低;当大气压强增加20%时,成都市绝大部分地区夏季和冬季O3平均日最大8h平均浓度均降低;当风速增加20%时,成都市夏季和冬季O3平均日最大8h平均浓度均是部分区域升高,部分区域降低;当云层液态含水量增加20%时,成都市大部分地区O3平均日最大8h平均浓度小幅度降低,北部和西部部分地区略微升高。

基于逐步聚类分析的光伏发电功率预测与系统实现

这是一篇关于光伏功率预测,逐步聚类分析,天气类型,气象因素,预测系统的论文, 主要内容为随着社会经济的发展,世界各国对于可再生能源的需求日益提高。太阳能资源具有清洁高效的特点,是当今绿色能源的主流之一。光伏发电近年快速发展,然而光伏发电功率受到诸如气象条件和设备性能等多方面因素的影响,具有波动性和间歇性特征,准确的光伏发电功率预测对电网的安全运行和调度规划具有重要意义。目前诸如神经网络、支持向量机等智能算法存在一定的局限性,不能满足对多种光伏功率预测影响因素进行深层次分析的要求,针对天气类型的分类也以单一天气类型为主,并且在光伏功率预测系统功能设计方面针对天气与功率预报集成、决策支持等功能尚不完善。而逐步聚类分析方法(SCA)能够将输入层与输出层之间复杂的相互关系通过聚类树来呈现出来,对影响因素进行深层次的分析来解决变量之间的随机和离散的问题。因此,本文主要开展基于逐步聚类分析(SCA)方法的光伏功率短期预测以及预测系统的设计与开发,主要研究内容如下:(1)对当前国内外光伏发电功率预测方法和预测系统的现状进行了总结和分析,提出了基于逐步聚类分析(SCA)方法的光伏发电功率预测方法,和基于Java编程语言的光伏发电预测系统。(2)阐述逐步聚类分析方法和光伏发电的原理以及光伏发电系统的组成,通过电厂太阳辐照度、温度、湿度等历史气象数据对光伏发电功率进行相关性分析,选取了全辐射辐照度、风速、温度、湿度等相关性高的因素作为模型的输入变量。(3)建立了不同季节和天气类型下的光伏发电功率预测模型。结果表明,在季节方面,春季预测效果最好,夏、秋次之,冬季最差,春季的平均绝对误差率MAPE比其他季节低7.97%,平均方差MSE低3.32,且预测曲线的拟合优度R2值为0.95;在不同天气类型下,单一天气类型效果优于复合天气类型,其MAPE和MSE的均值比复合天气类型分别低3.67%和3.82,单一天气类型中,晴天预测拟合程度最好。复合天气类型中,晴转其他的拟合程度最好;与长短期(LSTM)和随机森林(RF)两种模型相比,逐步聚类(SCA)模型具有更高的预测精度,SCA模型在四季、单一天气类型和复合天气类型三方面的预测精度更优,预测精度分别提高了11.13%、9.51%和8.26%。(4)使用Java编程语言设计和开发了一套光伏发电功率预测系统,完成了系统架构、数据库和功能模块等系统设计,成功将R语言编写的预测算法代码进行封装并在系统中调用,系统实现了气象与功率预报集成、统计分析、自动运行、决策支持等功能。综上所述,本文主要利用逐步聚类分析方法搭建模型对光伏功率预测影响因素进行深层次分析,除传统天气分类以外还考虑了复杂转换天气,结合电站实际设计开发了气象与功率预报为一体且具有决策支持功能的预测系统。

基于GTWR模型分析武汉市臭氧浓度的时空分布

这是一篇关于臭氧浓度,GTWR模型,武汉市,时空分布,气象因素的论文, 主要内容为臭氧(O3)是普遍存在于大气中的氧化性气体,近地面臭氧少量源于自然形成,大部分是由氮氧化物、挥发性有机物等一次污染物在复杂光化学反应中形成。武汉市2016-2020年大气环境质量报告显示,臭氧已成为大气首要污染物之一,臭氧污染问题日益成为人们关注的焦点。武汉市总面积约8569平方公里,现有大气环境环境监测点22个,平均389.5平方公里一个环境监测站点,主要集中于主城区,远城区密度较小且分布不均,不足以细致反映武汉市臭氧浓度的时空分布特征。为全面探究武汉市臭氧时空分布特征,本文进行对监测点进行加密处理,首先利用Arc GIS建立渔网控制点,密度为0.03°×0.03°,其次利用GTWR模型对渔网点臭氧进行模拟预测,并以此分析武汉市臭氧时空分布以及年际变化,全面探究武汉市臭氧时空分布特征;利用相关分析探究武汉市2016-2020年环境监测点的臭氧浓度与污染物(SO2、NO2、CO、PM10、PM2.5)、臭氧与气象因素(总云量、纬向风速、经向风速、2米气温、2米露点温度、相对湿度、水平风速)的相关关系,得出影响臭氧浓度的主导因素。结果表明,2016-2020年武汉地区臭氧浓度的时间变化规律明显,武汉市臭氧浓度年际变化突出,年均值先上升后下降;臭氧浓度随季节变化总体表现为从春季到冬季先增高后降低,臭氧浓度夏季最高,冬季最低,春秋居中;臭氧浓度月均值1月-12月先增加后降低,绝大多数为双峰型变化呈不规则“M”状,少数为单峰型呈倒“V”状,极少数为多峰型变化。臭氧时间变化主要与气象因素有关,臭氧浓度随气温变化明显,夏季气温高利于光化学反应生成臭氧,反之冬季低温对臭氧生成有抑制作用,臭氧峰型主要受梅雨季节影响,雨季集中在夏季7、8月则表现为双峰型,雨季提前或推后则表现为单峰型,雨季分散就会出现多峰型不规则变化。武汉市臭氧浓度分布存在空间异质性,高浓度区域主要分布在主城区和远城区靠近主城区的部分,臭氧浓度低值分布于远城区边缘,空间分布总体表现为市中心到远城区边缘臭氧浓度依次中、高、低分布。对比武汉市环境监测站点臭氧数据空间差异,表现为远城区浓度高于主城区浓度,二者不一致的原因在于监测点空间分布不均,不足以反映臭氧浓度空间分布细节。出现空间异质性是因为武汉市工厂企业多分布于主城区边缘的远城区,是臭氧前体污染物VOCs的重要排放源,另外主城区人口密集、车流量大,汽车尾气排放较多其中不乏臭氧前体污染物,加之夏季城市热岛效应污染物不易扩散。武汉市臭氧浓度影响因素的气象因素中,气温、相对湿度和总云量相关性较强,分别呈正相关、负相关、负相关关系,风速相关性较小,与经向风呈正相关,与纬向风呈负相关;SO2和PM10与臭氧基本没有相关性,NO2、CO和PM2.5与臭氧均成相对明显负相关系。臭氧超标时通常气温较高、云量和湿度较低,即臭氧污染易出现在高温低湿的晴天。通过模型模拟臭氧浓度值,全面细致分析武汉市臭氧时空分布规律,为政府部门臭氧污染治理提供理论支持和决策参考。