大气偏振度与PM_(2.5)粒子浓度特性

为了满足偏振光导航在雾霾天的应用需求。研究雾霾天对于偏振信息检测的影响及其规律,对降低自然扰动对偏振光导航系统的误差、优化系统具有重要的意义。采用全天域偏振成像法对雾霾天的偏振信息进行大量的实验采集;并通过国家气象中心查询大气PM_(2.5)粒子浓度,对两者的关系进行理论与实验分析。结果表明,PM_(2.5)浓度与大气偏振度的关系随着PM_(2.5)粒子浓度的升高而降低,两者呈类指数关系。通过基于米氏散射理论对单粒子多次散射进行分析,结合大气的特殊情况,在将PM_(2.5)粒子近似为球形结构进行通过米氏散射进行理论分析,分析结果与实验结果基本一致。通过对误差进行残差分析和残差平方和分析,误差主要来源于大气复杂情况的干扰以及本实验所用探测器CMOS传感器的线性范围。通过大量的实验所研究的特性曲线,可以反映特殊天气下偏振信息的基本特征,对以后在特殊天气情况下的基于偏振光导航设计具有重要的意义。     

生物组织散射相函数实验的研究

介绍了相函数在建立生物组织模型中的作用,分析了在测量生物组织散射相函数时存在的问题．利用Mie氏理论对不同偏振方向的偏振光被生物组织粒径范围内的单粒子散射后,在观测平面上的散射光强进行计算、比较得出结论：偏振光的偏振性对测量生物组织散射相函数的影响较大,通过实验方法获得精确的相函数时,要注意对所用实验光源偏振性的选择。     

面向偏振光天文定位应用的偏振信息匹配滤波算法

大气偏振信息滤波处理是提高偏振光导航定位应用实效的基础和关键步骤。根据单次瑞利散射大气偏振模式,设计了与太阳投影点和观测点位置无关的方位模型转换算法;据此特征提出了一种全天域大气偏振分布数据滤波算法;并详细阐述了所提算法的基本步骤及流程。利用偏振成像系统同时观测全天域采样点大气偏振信息,对所提算法进行了实验验证。实验结果表明,所提算法对全天域偏振成像获得的大量离散样本点偏振数据,具有较好的滤波性能。     

基于MCML的大气偏振特性仿真与分析

太阳光通过大气层时会与大气粒子间发生相互作用从而产生偏振光,天空中各种不同属性的偏振光叠加,便形成了包含大气信息参数在内的各种信息的大气偏振模式分布。文章研究了太阳光散射形成的大气偏振特性,分析了基于蒙特卡洛理论的仿真方法,在实现大气偏振模式仿真的基础上,将实际检测结果与理论仿真模型进行对比分析,验证了该方法的正确性。     

关于雾霾天气对太阳辐射量的影响研究实验

本实验主要通过对不同天内太阳辐射量和PM2.5的数值关系的定性分析来研究雾霾天气对太阳辐射量的影响.就上海市松江地区而言,我们对日照计测得的太阳辐射量以及上海松江气象局采集到的PM2.5数据进行分析,为了排除其他因素的影响,选取相同温度和天气条件下的两天的数据对比,最后得出结论:雾霾天气对太阳能辐射量有负面影响.     

偏振光实验的计算机模拟研究

首先对光的偏振特性进行了理论分析,分析了线偏振光通过各种波片之后的偏振态变化情况,以及偏振光干涉实验的特点。通过计算机模拟了线偏振光通过半波片后的实验,对不同偏振态的偏振光的干涉场分布进行了数值模拟,得出了不同偏振态干涉场的特征分布,分析讨论了实验模拟结果,为偏振光实验的教学和实验结果的分析提供了依据。     

基于大气偏振光学的太阳跟踪方法

太阳位置信息不仅在太阳能领域应用广泛,而且在偏振光导航领域中被作为重要的空间特征,为偏振光导航提供信息。在研究大气偏振模式分布规律时,发现太阳位置与偏振模式存在着一定的对应关系;利用这一联系提出一种新的太阳跟踪方法:对偏振模式进行采样,得到各个采样点的偏振信息(偏振度和偏振角度)与太阳空间位置(高度角和方位角)之间的关系方程组。利用最小二乘法求得最优解并将其作为太阳位置。通过仿真实验验证了该方法的可行性,接着通过全天候和遮挡情况下的太阳跟踪实验进行了验证。实验表明用该方法求解得到的太阳高度角和方位角的平均误差在0.5°;并且不受空间位置和时间的限制,不存在误差积累,不受遮挡物对太阳遮挡的影响,体现出良好准确性和的环境适应性,可以有效地实现太阳空间位置确定和太阳跟踪。     

中国大范围雾霾期间大气污染特征分析

为分析我国2013年1月份大范围雾霾成因及特点,在收集相关污染物与气象数据的基础上,运用主成分及相关性分析,对雾霾期间我国8个重点城市大气细颗粒物(PM2.5)浓度、粒径分布,时空变化规律,雾霾与气象因素的关系以及雾霾期间各城市大气污染指标的主成分及相关性进行了分析.结果显示雾霾期间8个城市PM2.5平均超标2.34倍,11~14号超标最为严重,PM2.5/PM10浓度比值平均为0.72,高湿、逆温、低压、静风等气象条件有利于雾霾的形成,PM2.5与SO2,NO2等表现出较好的相关性,主成分分析表明多数城市表现出明显的复合污染特征.此次雾霾是以特殊气象条件为主导的机动车尾气及煤烟型复合污染引起的大范围污染现象.     

太原市小店区不同粒径大气颗粒物（PM2．5，PM5，PM10,TSP）浓度变化特征

对太原市小店区不同粒径的大气颗粒物（PM2.5,PM5,PM10,TSP）进行采集,并对其浓度变化特征进行详细分析,探讨了特殊天气对大气颗粒物浓度的影响．结果表明：在采样期间,不同粒径颗粒物的年平均浓度均超过了国家规定的二级标准,PM2．5,PM5,PM10,TSP随月份、季节的变化趋势基本一致,均为冬季最高,夏季最低．特殊气象条件对颗粒物的浓度影响较大．     

合肥市灰霾大气污染特征浅析

根据《灰霾污染日判别标准(试行)》判别标准,合肥市2013年PM10、PM2.5等浓度值及天气统计数据,分析了灰霾天气下,不同PM2.5浓度区间及不同PM2.5/PM10区间的气象特征。在非灰霾天气下,剖析了降水、无降水,能见度5km及无降水,能见度5km且相对湿度95%,主要是有雾或者雾霾混合的天气下的气象特征。得出如下结论:合肥市灰霾天气主要出现在1月和12月,这个期间降水量低,轻微的降水沉降颗粒物效果不明显,风速明显低于非灰霾时期,不利于颗粒物扩散,气压呈增加趋势,增加了大气的温度性,也不利于污染物扩散,导致污染物浓度增加。PM2.5是导致灰霾天气的主要原因。     

PM2.5变化趋势的联合多重分形分析

PM2.5是造成雾霾天气、降低能见度,影响交通安全的主要因素。首先基于主成分分析法分析得出PM10最能影响PM2.5浓度变化,再利用联合多重分形探究不同城市的PM2.5与PM10之间的关系。从而得出西安市及伦敦市的PM2.5和PM10之间的关系具有一致性,即PM10浓度偏低时PM2.5也偏低,而PM10浓度偏高时PM2.5却偏低。无论PM10浓度如何变化,相对而言,伦敦市PM2.5浓度波动更剧烈些。     

宝鸡市区空气中PM_(10)、PM_(2.5)污染状况研究

目的研究宝鸡市城区采暖期和非采暖期PM10、PM2.5的质量浓度变化以及比例关系,为宝鸡的雾霾治理提供技术支撑。方法在宝鸡市环境监测中心站院子设点对PM10、PM2.5分别进行采暖期和非采暖期2个时段对比监测,结合气象条件进行分析,总结规律。结果在一般气象条件下PM2.5、PM10质量浓度采暖期高于非采暖期,昼间大于夜间,但细粒子在大气中漂浮时间长,昼夜变化幅度小于可吸入颗粒物。两种颗粒物浓度受气象条件影响较大,阴天浓度明显大于晴天。结论总结了不同时段PM10、PM2.5质量浓度和二者比例关系,为以后的研究和环境管理提供参考。     

基于无线传感网络的大气环境pm2.5污染状况实时监测

大气环境中以PM2.5污染问题最为突出。由于无线传威网络的迅速发展为大气环境的实时监测提供了便利条件,于是提出对PM2.5污染状况进行监测。首先,以大气光谱吸收原理为基础,将谐波检测技术与双光路差分法结合后对气体中的PM2.5颗粒浓度物进行检测。由于气体中颗粒物对光谱吸收受波长影响,通过利用激光器的调频特性对发射光源进行调整,获取的输出光信号与调制频率相关,从而得到谐波分量信号中的大气PM2.5颗粒物浓度。其次,运用无线传感网的网络路由器将信号传输到监测终端,并利用人工鱼群理论对目标区域的网络覆盖率、未休眠节点及系统能耗等进行优化,达到有效采集PM2.5浓度信号以完成污染状况监测的目的。实验证明通过对大气环境PM2.5污染状况的有效监测为雾霾治理提供了数据支持。     

2014年1月济南市空气污染气象条件分析

为研究大气环流背景及气象条件对山东中西部PM2.5污染的影响,利用气象及PM2.5浓度资料,选取济南市作为典型代表城市,诊断分析了大气环流背景及气象演变过程对2014年1月济南市PM2.5浓度的影响,建立济南静稳指数公式。结果表明：2014年1月华东北部至华北南部地面至对流层中层风速均为负距平,水平方向污染扩散能力差,偏南风异常加强了南方水汽的输送,有利于气态污染物向颗粒态转化,推高了PM2.5浓度;对流层低层东亚冬季风异常偏弱,逆温增多,垂直方向污染扩散能力差;500 hPa异常高压,抑制了东亚大槽的发展,更加有利于污染物在底层的累积。天气演变过程分析表明：地面水平方向及高空垂直方向气象条件对PM2.5浓度均有影响,地面风速偏弱（偏强）,高（低）湿度,风场辐合（辐散）时,PM2.5污染偏高（偏低）;边界层高度降低（升高）,垂直方向气流下沉（上升）,对流层中低层大气层结不稳定增强（减弱）时,PM2.5污染升高（降低）。静稳指数对于空气质量及重污染过程具有较好的预报能力。     

无霾和有霾情况下大气混合层高度的日变化及其特征—基于河北香河站激光雷达的观测

利用Mie散射激光雷达EZLidar和自动观测站气象资料对河北香河站2006年8月~2007年11月大气混合层高度(MLH)进行了观测研究,得出了灰霾和非灰霾两种天气大气混合层的日变化特征:1 MLH的日变化同温度、风速的变化密切相关,相关系数分别为0.968、0.580,通过了0.01的置信度检验;2春季的MLH明显高于秋、冬两个季节,秋冬两季混合层的发展相似,MLH较低,大体上秋季的MLH高于冬季;3灰霾天气溶胶含量高,阻挡地面长波辐射向外发射,形成了类似的保温效应,灰霾天大气温度要高于非霾天的温度,且随着时间的增加而增加;4灰霾天属于静稳天气,热力引起的湍流非常弱,风速变化对它的影响更大。热力和机械剪切作用共同影响了灰霾天和非灰霾天MLH的日变化。     

宜昌市城区PM_(2.5)污染形成灰霾天气的规律研究

2012年选取与气象站点相邻的一个环境空气质量测点对PM2.5进行了研究性监测,测点距地面23m,全年PM2.5质量浓度在19~284μg/m3之间,年均质量浓度为89μg/m3,月均质量浓度最高的为1月.系统分析全年PM2.5监测质量浓度与相邻气象测点灰霾、能见度观测数据之间的关系,得到以下结论:宜昌市城区PM2.5污染质量浓度与灰霾观测值相关性不强,但与能见度的观测值显著相关;全年能见度降低受PM2.5污染的影响具有季节性,2、5~6三个月与7~9三个月及4、10~11三个月,这3组月份内的PM2.5与能见度之间的回归曲线基本一致,全年中3月份影响最大,而1月份最小,主要与气温、风速、降雨因素有关.     

济南市春季大气中PM2.5、PM10颗粒物分布状态及元素分析

采用扫描电镜和能谱仪对济南市区春季大气中PM_(2.5)、PM_(10)颗粒物的显微形貌、粒径分布和化学元素进行连续30 d全天候研究,对大气颗粒物的粒径与数量进行统计回归分析,绘制相应粒径变化柱状图。依据检出的元素来推断大气颗粒物化学组成和来源,提出控制大气颗粒物PM2.5、PM10污染的有效对策。实验结果显示,大气颗粒物显微形态有球状、片状、棒状等不同形状且主要集中于0～1.0μm和1.0～2.5μm粒径范围,检出C、O、Cl、Si、Ca、K、Na、Mg、Al、Fe、S等多种化学元素,大多以矿物质氧化物、硫酸盐、硅铝酸盐等形式存在,主要来源于土壤尘、风沙尘、燃煤飞灰等。该方法简单、快速、科学,值得进一步推广应用。     

北京市秋季亚微米细颗粒物浓度及其化学组分特征

 采用多通道采样器和气溶胶化学组成在线监测仪,对2016年10月北京市区大气亚微米颗粒物（PM₁）化学组分进行了离线采样和在线监测。结果表明,整个观测期间,北京PM₁质量浓度平均为66.04±51.45 μg/m³,重霾期间PM₁的质量浓度（103.16~160.23 μg/m³）是清洁天（3.50~3.78 μg/m³）的27.29~45.78倍;北京秋季重霾天和清洁天的化学组分存在显著差异,有机物是PM₁的主要化学组分,清洁天贡献高达64.90%;而在重霾天,二次无机组分显著增长,贡献高达69.72%。硫酸盐日变化趋势相对平缓,反映出区域特性;而其他组分（有机物、硝酸盐、铵盐及氯化物）表现出显著的日变化特征。整体而言,大气PM₁中各组分受污染源排放、大气化学反应及天气形势的协同影响。