项目名称: 城市及区域常规大气污染物重大排放源的反演研究

项目编号: No.40975088

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2010

项目学科: 天文学、地球科学

项目作者: 宋宇

作者单位: 北京大学

项目金额: 30万元

中文摘要: 我国城市大气污染问题比较严重,重大污染源的源强信息是空气质量模拟和控制对策制定的基础。但是源清单调查方法往往花费大量人力财力,而且存在估算不准甚至遗漏的问题。利用常规污染物的监测资料,结合大气数值模式,可以定量反演出重大污染源的位置和强度。反演结果具有较高的可信度和参考价值,在其基础上再对污染源进行补查和核实,有助于为科研单位和政府部门提供更加可靠的污染源清单。目前研究大多停留在探索阶段,该领域的主要问题是需要大幅度改写扩散模式、过于花费机时或反演结果不理想等缺点。本研究利用可考虑非定常情况的大气扩散模式,建立污染源-传输矩阵-观测浓度方程,利用权重方法和优化的模拟退火方法估算出污染源清单。本项目可望在我国大气环境研究的薄弱环节:重大污染源清单的改善和检证方面起到推动作用。此外,大气污染源是典型的非均匀分布,该研究也有助于分析非均匀地表的大气观测资料,以深入认识不同下垫面对观测点的影响。

中文关键词: 反演;模拟退火;CALPUFF;SO2;

英文摘要:

英文关键词: Back-attribution;Simulated annealing;CALPUFF;SO2;

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

顾及时空特征的地理知识图谱构建方法
专知会员服务
53+阅读 · 2022年2月15日
【KDD2021】双重图强化神经推荐模型
专知会员服务
12+阅读 · 2021年11月10日
专知会员服务
51+阅读 · 2021年10月1日
专知会员服务
84+阅读 · 2021年9月4日
【CMU博士论文】开放世界目标检测与跟踪,168页pdf
专知会员服务
58+阅读 · 2021年6月14日
专知会员服务
39+阅读 · 2021年5月12日
仅需几天,简约神经网络更快地发现物理定律
机器之心
0+阅读 · 2021年12月25日
如何利用深度学习优化大气污染物排放量估算?
微软研究院AI头条
0+阅读 · 2021年8月31日
借助新的物理模拟引擎加速强化学习
TensorFlow
1+阅读 · 2021年8月16日
最详细、最完整的相机标定讲解
计算机视觉life
55+阅读 · 2019年11月24日
深海打捞K-129,冷战中的奇迹工程【六】
余晟以为
12+阅读 · 2019年5月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
RIS-Assisted Cooperative NOMA with SWIPT
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
顾及时空特征的地理知识图谱构建方法
专知会员服务
53+阅读 · 2022年2月15日
【KDD2021】双重图强化神经推荐模型
专知会员服务
12+阅读 · 2021年11月10日
专知会员服务
51+阅读 · 2021年10月1日
专知会员服务
84+阅读 · 2021年9月4日
【CMU博士论文】开放世界目标检测与跟踪,168页pdf
专知会员服务
58+阅读 · 2021年6月14日
专知会员服务
39+阅读 · 2021年5月12日
相关资讯
仅需几天,简约神经网络更快地发现物理定律
机器之心
0+阅读 · 2021年12月25日
如何利用深度学习优化大气污染物排放量估算?
微软研究院AI头条
0+阅读 · 2021年8月31日
借助新的物理模拟引擎加速强化学习
TensorFlow
1+阅读 · 2021年8月16日
最详细、最完整的相机标定讲解
计算机视觉life
55+阅读 · 2019年11月24日
深海打捞K-129,冷战中的奇迹工程【六】
余晟以为
12+阅读 · 2019年5月31日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员