基于四川雅安三种主要大气污染物浓度与气象条件的关系进行预测研究.doc

基于四川雅安三种主要大气污染物浓度与气象条件的关系进行预测研究 目录 TOC \o "1-9" \h \z \u 目录 1 正文 1 文1：基于四川雅安三种主要大气污染物浓度与气象条件的关系进行预测研究 2 1、引言 2 2、资料选取与方法介绍 4 3、雅安市三种主要污染物变化特征分析 7 四季变化 8 4、污染物浓度与气象要素的相关分析 9 5、结论与讨论 12 文2：血清胆红素浓度与冠心病的关系 14 1 对象与方法 14 2 结 果 15 3 讨 论 15 参考文摘引言： 16 原创性声明（模板） 18 文章致谢（模板） 18 正文 基于四川雅安三种主要大气污染物浓度与气象条件的关系进行预测研究 文1：基于四川雅安三种主要大气污染物浓度与气象条件的关系进行预测研究 1、引言 十九大报告对当前中国发展提出了“建成富强、民主、文明、和谐、美丽的社会主义现代化强国”的新目标。然而，近几十年来，随着中国社会经济的快速崛起，城市人口数量猛增，工业以及交通等迅速发展，煤炭和石油等资源被大量使用，大量有害气体不加控制排放到空气中，导致城市空气质量不断恶化。如今空气污染天气逐渐增多，对人们的生活、出行和健康产生了很大的影响，因此提高环保意识，加强空气污染防治，控制空气污染传播迫在眉睫。 局地大气污染的变化取决于该地区大气气溶胶成分，同时也与局地大气环境有密切的关系。吴兑等（1994）根据Clarenceetal(1990）的研究在国内较早关注并系统开展了中国关于影响大气气溶胶等影响大气污染成分、传输和转化方面的研究。特别是其后对珠江三角洲地区大气气溶胶造成严重灰霾的相关形成机理研究取得了深入进展，2008年明确指出灰霾是一种新的灾害性天气，进而分析了灰霾天气的形成与演化问题，指出了大气污染（灰霾）研究的重点方向，其团队深入研究了珠江三角洲、京津冀地区大气污染的长期变化特征与典型个例的近地层输送条件和统计方法（吴兑，2006，2008，2011，2012，2014）。杨德保等（1994）分析1989年12月兰州大气边界层和大扩散监测试验期间的气象和污染浓度资料，指出空气污染浓度的变化与气象条件有显著的相关关系。任阵海等（2005）利用大气环境过程的概念，分析引起大气重污染的中尺度天气系统、近地层小尺度局地系统和稳定的大气边界层结构，发现大范围均压场条件下易出现近地层小尺度局地环流群体，大范围均压场持续演变和移动常形成大气污染汇聚带，从而形成局地严重污染的重要大气条件。安俊琳等（2007）分析了北京大气中NO、NO2和O3浓度的季节和日变化特征的相关性分析。陈雷华等（2010）分析了2001-2007年兰州市每日空气污染指数（API）、空气质量级别和PM10浓度等的年、季、月变化特征以及采暖期和非采暖期污染变化差异。王静等（2013）研究了山东省济南、青岛2001-2010年以及其他城市的空气质量变化，分析了山东重点城市的空气质量变化与气象要素的分析。胡晓等（2017）利用常规地面站资料、颗粒物观测数据、MODIS产品、气溶胶激光雷达数据、探空数据及轨迹模拟模式，从气象条件和污染源输送分析了对宁波地区一次污染过程的形成原因。Wangetal(2018）研究了中国污染，以及地形和气象要素对其的影响。郝巨飞等（2018）和华雯丽等（2018）对影响大气污染的沙尘天气使用气溶胶激光雷达、地基多通道微波辐射计资料等多种资料进行了精细化观测和分析。王淑兰等（2005）利用CALPUFF模拟系统，通过数值模拟及对排放源现状分析，揭示了珠江三角洲内城市之间污染物相互输送的特点和规律，分析了不同城市空气污染影响因素的差异，定量给出了珠江三角洲城市间空气污染的相互影响和相互贡献。安兴琴等（2005）利用美国环保部MODEL-3空气质量模式对2002年12月兰州市大气污染物进行了模拟，并于监测资料对比确定该模式在复杂地形条件下的模拟能力。程兴宏等（2010）采用中尺度气象模式WRF与多尺度空气质量模式CMAQ同化模拟分析4种不同空间分辨率的SO2、NO2实测资料，指出加密观测资料对改善SO2、NO2排放源和空气质量预报的重要影响。高分辨率的观测资料和区域源同化反演方法对于区域污染物浓度预报及排放源清单具有显著的改进作用。侯雪伟等（2013）利用东亚酸沉降监测网（EANET）、WMO全球温室气体数据中心（WDCGG）的观测资料和TOMS、MODIS卫星观测资料，对MOZART-4大气化学输送模式进行了评估。在污染物浓度和气象条件预报方面：吴建生等（2008）针对BP神经网络在实际气象预报中的应用提出了基于神经网络的粒子群集成学习算法的气象预报模型，优化了预报的学习效率，