济南市可吸入颗粒物时空变化规律研究

利用济南市PM10日均浓度数据(2001~2007),从时间和空间两个方面对济南市PM10浓度变化进行分析。结果表明:济南市PM10污染较重,PM10年均浓度近似呈单峰分布,2006年最低,但与二级标准相比仍超标12%。季节变化呈近似"U型"分布,春冬季节明显偏高,夏秋季节较低,而PM10浓度月变化有明显的季节特征。空气质量良好的天数呈逐渐增加的趋势,而轻微污染天数则是此消彼长。PM10浓度在空间上具有北部、东北部和西南部较高,而东、西部较低的特点,污染比较严重的区域主要集中在济南市的主导风向(东北、西南风)上。所获结论可为济南市大气污染防治提供参考。     

并行GA_ANN预测模型研究

遗传算法GA与人工神经网络ANN相结合的GA_ANN预测模型,在解决大规模问题时,训练模型产生的巨大计算量会导致相当耗时。利用gprof工具剖析出GA_ANN模型的瓶颈所在,并基于OpenMP多线程技术设计出一种并行方案。实验结果表明随着种群规模、繁殖代数以及ANN训练次数的增加,粗粒度的策略结合一定数量的线程能够获得理想的加速比。     

激光雷达探测反演PM2.5浓度的精度研究

给出了355nm激光雷达与布设在中国科学院大气物理研究所325m铁塔上的BAM-1020颗粒物监测仪对比观测实验的结果,通过2011年9月21日至10月21日一个月的对比实验发现,激光雷达探测的气溶胶消光系数与实测的PM2.5浓度之间存在较好的相关性。利用线性回归模型建立消光系数与颗粒物浓度之间的关系式,并通过铁塔实测的PM2.5浓度对该关系式在垂直高度上的反演精度进行研究。结果显示,在63,80,120,160m高度处雷达反演的PM2.5与实测值之间的相关系数分别为0.9447,0.9331,0.9284,0.9308,说明激光雷达能有效探测颗粒物的垂直分布状况。激光雷达探测将有利于研究污染物的空间分布状况和污染物跨界输送问题,并为区域大气联防联控制定政策和措施提供数据支持。     

济南市大气细颗粒物水溶性组分及大气传输的研究

采用大流量采样器，于2004年11月至2005年9月对济南市城区细颗粒物PM2.5进行了研究测试，对其水溶性离子成分和pH值进行了分析. 结果表明，济南市PM_2.5污染严重，超标率达93.6％，超标倍数为1.20～5.72，呈略酸性. 水溶性离子占PM2.5质量的49.81％，其中SO^2-₄，NH⁺₄，NO^-₃是水溶性离子的主要组分,各占PM_2.5质量的20.88％，12.01％和10.94％，主要以(NH₄)₂SO₄和NH₄NO₃形式存在. 72h后推气流轨迹和簇分析表明起源于济南西北方向（俄罗斯，蒙古国，中国北部）且运动速率较低的气溶胶长距离传输能够加重济南细颗粒污染水平.     

济南市大气细颗粒物水溶性组分及大气传输的研究

采用大流量采样器,于2004年11月至2005年9月对济南市城区细颗粒物PM2.5进行了研究测试,对其水溶性离子成分和pH值进行了分析.结果表明,济南市PM2.5污染严重,超标率达93.6%,超标倍数为1.20-5.72,呈略酸性.水溶性离子占PM2.5质量的49.81%,其中SO4^2-,NH4^＋,NO3ˉ是水溶性离子的主要组分,各占PM2.5质量的20.88%,12.01%和10.94%,主要以（NH4）2SO4和NH4NO3形式存在.72 h后推气流轨迹和簇分析表明起源于济南西北方向（俄罗斯,蒙古国,中国北部）且运动速率较低的气溶胶长距离传输能够加重济南细颗粒污染水平.