后向轨迹模型原理
后向轨迹模型是一种基于马尔科夫决策过程理论的建模方法，用于研究决策问题。该模型考虑了决策过程中的时间序列性质以及不确定性因素，可以用于预测未来决策的结果。
后向轨迹模型基于反向递归的方式，倒推出每一步决策的最优决策路径。具体来说，该模型将决策过程分为若干个时间段，每个时间段内有若干个决策可选。在每个时间段，模型计算每种决策的预期收益，并选取最优决策。通过不断倒推，可以得到最终的最优决策路径。
后向轨迹模型的建模过程需要确定状态空间、决策空间、收益函数和转移概率。在状态空间中，需要考虑所有可能的状态，包括初始状态和所有可能的中间状态。在决策空间中，需要考虑所有可能的决策选项。收益函数用于评估每种决策的结果，通常是某种效用函数或成本函数。转移概率用于描述状态之间的转移概率，通常是一个条件概率。
后向轨迹模型在实际应用中被广泛用于各种决策问题，包括金融、医疗、工程等领域。该模型可以优化决策过程，提高决策的准确性和效率。
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倒车轨迹原理 一、引言 倒车是驾驶员在停车、调头或者倒车入库等情况下的常见驾驶操作。倒车轨迹原理是指在倒车操作中，车辆的轨迹是如何形成的，以及如何合理地控制车辆的轨迹，保证安全和顺利完成倒车操作。本文将从倒车轨迹的形成原理、倒车轨迹的控制方法以及倒车轨迹的应用等方面进行探讨。 二、倒车轨迹的形成原理 在进行倒车操作时，车辆的轨迹是由车辆的前轮和后轮的转动角度所决定的。当驾驶员将方向盘向左转时，车辆的前轮会向左转动，车辆的前进方向也会向左偏离，形成一条曲线轨迹。同样，当驾驶员将方向盘向右转时，车辆的前轮会向右转动，车辆的前进方向也会向右偏离，形成另一条曲线轨迹。而车辆的后轮则会相对固定，根据前轮的转动角度来确定车辆的转弯半径和轨迹形状。 三、倒车轨迹的控制方法 1. 角度控制：在倒车操作中，驾驶员可以通过方向盘的转动来控制车辆的转动角度。合理地控制转动角度可以使车辆的转弯半径更小，轨迹更接近预期目标。 2. 转向控制：在倒车操作中，驾驶员可以通过踩刹车和松开刹车的方式来控制车辆的转向。合理地控制转向可以使车辆的转弯半径更
小，轨迹更接近预期目标。 3. 视觉控制：在倒车操作中，驾驶员需要通过后视镜和倒车影像等工具来观察车辆的位置和轨迹。通过准确地观察车辆的位置和轨迹，驾驶员可以及时采取相应的控制措施，确保倒车操作的安全和顺利进行。 四、倒车轨迹的应用 倒车轨迹的应用非常广泛，不仅应用于日常驾驶中的停车和调头等操作，还广泛应用于工业机械和自动驾驶等领域。在工业机械中，倒车轨迹的控制可以使机械设备更加精确地进行倒车操作，提高工作效率和安全性。在自动驾驶领域，倒车轨迹的控制可以使自动驾驶车辆更加准确地进行倒车操作，提高行驶的安全性和稳定性。 五、总结 倒车轨迹的形成原理是由车辆的前轮和后轮的转动角度所决定的，驾驶员可以通过角度控制、转向控制和视觉控制等方法来控制车辆的轨迹。倒车轨迹的应用广泛，不仅应用于日常驾驶中的停车和调头等操作，还应用于工业机械和自动驾驶等领域。通过合理地控制倒车轨迹，可以保证倒车操作的安全和顺利进行，提高行驶的效率和稳定性。在实际驾驶中，驾驶员应根据倒车轨迹原理，合理地控制车辆的转动角度和转向，同时注意观察车辆的位置和轨迹，确保倒车操作的安全和顺利进行。
实操：利用Hysplit绘制后向轨迹图本文主要从如何下载气象数据、如何聚类分析、如何更换自动出图的后向轨迹底图、如何叠加各方向来源的污染物浓度图几个方面进行介绍。类似下图。 一、提前下载安装离线版hysplit软件 直接在美国国家海洋和大气管理局选择适合自己电脑的版本，网址 https://https://www.doczj.com/doc/0819477224.html,/documents/Tutorial/html/index.html 二、气象数据的准备（当时气象数据的下载走了很多弯路，因为不知道怎么下载，下载多少数据够用。一旦你数据准备没做好，后面跑模型很容易出问题） ①、ftp数据下载网址：ftp://https://www.doczj.com/doc/0819477224.html,/pub/archives/gdas1.v1/（需要注意有的时候这个网址没法直接进去，则需要挂vpn） ③、一般根据你的采样时间及你想做的后向轨迹后推时间确定下载的文件个数 比如，你的采样时间是2018年7月1日-7月30，然后做的72小时后向轨迹模型分析，
2018年7月1日后推三天的时间是6月28，所以你下载数据的时候，起始文件应该是2018年6月28所在周的文件，即gdas1.jun18.w5，同理可以得到结束文件是gdas1.jul18.w4（为了使得运行更顺利，一般可以在起始文件和结束文件前、后再多下载一个周的数据文件），所以我们需要下载的数据文件有：gdas1.jun18.w4，gdas1.jun18.w5，gdas1.jul18.w1，gdas1.jul18.w2，gdas1.jul18.w3，gdas1.jul18.w4，gdas1.jul18.w5三、按所需时间段批量计算后退气流轨迹 ①、初始参数设置：打开Hysplit主界面->“Trajectory"->“Setup Run” ②、参数设置： （1）starting time（采样开始时间）：按年月日小时的顺序输入起始时间，注意
机器人轨迹跟踪控制原理 引言: 在现代工业生产中，机器人已经成为不可或缺的重要设备。机器人的轨迹跟踪控制是机器人运动控制的关键技术之一。它能够使机器人根据预定的轨迹进行准确的运动，实现各种复杂任务。本文将介绍机器人轨迹跟踪控制的原理和应用。 一、轨迹跟踪控制的概念和意义 轨迹跟踪控制是指机器人在运动过程中，按照预定的轨迹进行准确的运动控制。它可以使机器人在复杂的环境中实现精确的位置和姿态控制，完成各种工业任务。轨迹跟踪控制技术的应用领域非常广泛，包括制造业、物流业、医疗领域等。它能够提高生产效率，降低人力成本，提高产品质量。 二、轨迹跟踪控制的原理 1. 传感器采集数据：机器人通过激光雷达、视觉传感器等设备采集环境信息和自身状态信息，例如位置、速度、姿态等。 2. 轨迹生成：根据任务需求，通过算法生成机器人需要跟踪的轨迹。轨迹可以是简单的直线、圆弧，也可以是复杂的曲线和多段轨迹的连接。 3. 控制器设计：设计合适的控制器来实现轨迹跟踪控制。常用的控制方法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。控制器根据当
前位置和目标位置的差异，计算出合适的控制指令，控制机器人执行相应的动作。 4. 执行控制指令：机器人根据控制指令执行相应的动作，例如调整关节角度、改变速度和方向等。 5. 闭环控制：通过传感器不断采集机器人的状态信息，与控制器中预先设定的目标状态进行比较，不断修正控制指令，使机器人能够更加准确地跟踪轨迹。 三、轨迹跟踪控制的应用 1. 制造业：机器人轨迹跟踪控制在制造业中起到了重要的作用。例如，在汽车制造过程中，机器人需要按照预定的轨迹进行焊接、喷涂等工艺，确保产品的质量和一致性。 2. 物流业：机器人轨迹跟踪控制可以应用于仓库货物的搬运和分拣。机器人能够按照预定的轨迹准确地将货物从一个位置移动到另一个位置，提高物流效率和准确性。 3. 医疗领域：机器人在医疗领域的应用也越来越广泛。例如，手术机器人可以按照预定的轨迹进行手术操作，提高手术的精确度和安全性。 四、轨迹跟踪控制的挑战和发展方向 轨迹跟踪控制技术仍面临一些挑战。首先，复杂环境下的感知和规
机械设计中的运动规划与轨迹生成随着机械制造业的不断发展，越来越多的机械产品需要通过计算机 程序进行控制和驱动，实现精确的运动规划和轨迹生成。在机械设计中，运动规划和轨迹生成技术的应用已经成为了不可或缺的一部分。 一、运动规划的定义和作用 运动规划是指通过计算机程序，对机械系统的运动轨迹进行精确的 规划和控制，从而实现各种工作要求。运动规划可以用来控制机械系 统的位置、速度、加速度和运动时间等参数，实现机器人、自动化生 产线等精密机械设备的自主运动。 在机械设计中，运动规划技术的应用非常广泛，可以用于机械手臂、自动化物流系统、生产线等众多领域。通过运动规划技术，可以实现 机械系统复杂的轨迹运动，提高机械运动的准确性和可靠性，降低机 械运动的能耗和噪音，提高机械系统的运行效率和生产效率。 二、轨迹生成的定义和作用 轨迹生成是指通过计算机程序，根据机械系统的运动规划，计算出 机械系统的运动轨迹，从而实现机械系统的精确定位和控制。轨迹生 成可以用来控制机械系统的位置、速度、加速度和运动时间等参数， 实现机械系统复杂的运动轨迹。 在机械设计中，轨迹生成技术的应用非常广泛，可以用于机械手臂、自动化物流系统、生产线等众多领域。通过轨迹生成技术，可以实现
机械系统复杂的轨迹运动，提高机械运动的准确性和可靠性，降低机械运动的能耗和噪音，提高机械系统的运行效率和生产效率。 三、运动规划和轨迹生成的技术原理 在机械设计中，运动规划和轨迹生成技术的实现需要依靠计算机程序和先进的数学模型。运动规划和轨迹生成主要涉及到运动学、动力学、控制理论等领域的数学知识，需要深入理解机械系统的物理特性和运动规律。 具体来说，运动规划和轨迹生成的技术原理包括以下几个方面： 1. 运动规划和轨迹生成的数学模型和算法 数学模型和算法是运动规划和轨迹生成的核心内容，通过不同的数学模型和算法，可以实现不同类型机械系统的运动控制和规划。在运动规划和轨迹生成的数学模型和算法中，常用的有蒙特卡罗方法、贝叶斯网络、基于规则的方法、最优化方法等。 2. 运动规划和轨迹生成的输入和输出 运动规划和轨迹生成的输入包括机械系统的状态量、目标量和限制条件等信息，输出则包括机械系统的运动规划和轨迹生成结果。在输入和输出方面，需要考虑机械系统的复杂性和实时性，以确保运动规划和轨迹生成的有效性和实用性。 3. 运动规划和轨迹生成的实现方式
大气环境中挥发性有机物源解析分析 随着工业化的快速发展和城市化进程的加速推进，大气污染问题也日益 严重。挥发性有机物（VOCS）是造成大气污染的主要元凶之一。了解和分 析大气环境中挥发性有机物的源是制定科学有效的环境保护策略的重要基础。本文将从大气环境中挥发性有机物的来源解析与分析两个方面进行探讨。 一、挥发性有机物的来源解析 1. 自然源 挥发性有机物的自然源主要包括植物释放和地表水挥发。植物通过光合 作用产生挥发性有机物，例如植物的气孔会释放出苯、甲苯、二甲苯等。此外，湖泊、河流等地表水也是挥发性有机物的重要来源，其中包括各种有机 化合物，例如酚类和脂肪酸等。 2. 人为源 人为活动是挥发性有机物的主要人为源。工业生产、交通运输、燃料燃 烧等都会产生大量的VOCs。例如，化工厂的生产过程中会释放出苯、甲苯、二甲苯等有机化合物，而汽车尾气排放中含有一系列挥发性有机物，如甲烷、乙烯和乙烷等。 二、挥发性有机物的来源分析 1. 挥发性有机物的化学组成分析 进行挥发性有机物的来源分析的第一步是对其化学组成进行分析。常用 的方法有气相色谱质谱联用技术（GC-MS）和液相色谱质谱联用技术（LC-MS）。这些技术可以对挥发性有机物进行定性和定量分析，明确分析样品 中的有机物种类和浓度水平。 2. 时间和空间变异分析 通过分析挥发性有机物浓度的时间和空间分布，可以揭示其来源。例如，对工业区周边的空气样品进行采集和分析，可以发现特定的有机物浓度水平 明显高于其他区域，这可能是由于附近工厂的排放所致。同时，对不同季节 和不同天气条件下的挥发性有机物浓度进行比较分析，可以揭示不同季节和 天气对其浓度的影响。 3. 同位素分析
轨迹交叉理论 摘要：轨迹交叉理论是一种用于解释物体轨迹交叉现象的理论。本文介绍了轨迹交叉理论的定义、原理和应用，以及轨迹交叉理论在交通规划、物体运动和行为预测等方面的应用案例。最后，本文讨论了轨迹交叉理论的局限性以及未来研究的方向。 一、引言 轨迹交叉是指两个或多个物体或个体轨迹在时间和空间上相交或重叠的现象。例如，在交通规划中，如果两辆车在道路上轨迹交叉，则可能发生碰撞。在物体运动的研究中，轨迹交叉也可能导致碰撞和其他不稳定性现象。因此，研究轨迹交叉的理论对于预测和预防这些现象具有重要意义。 二、轨迹交叉理论的定义 轨迹交叉理论是一种用于解释和预测轨迹交叉现象的理论。它基于数学模型和统计学方法，通过对物体的运动轨迹进行分析和建模，来解释轨迹交叉的原因和可能的结果。轨迹交叉理论可以帮助我们理解和预测交通事故、物体碰撞和其他不稳定性现象的发生概率和影响。
三、轨迹交叉理论的原理 轨迹交叉理论的核心原理是基于物理学和数学模型的分析。首先，通过收集和观察物体运动的数据，将其转化为数学模型。然后，使用统计学方法来分析轨迹交叉的概率和可能的结果。最后，通过比较和验证模型的准确性，得出结论和预测。 四、轨迹交叉理论的应用 1. 交通规划 轨迹交叉理论在交通规划中具有广泛的应用。通过对车辆和行人轨迹的分析，可以预测交通事故和拥堵的概率和影响。这有助于设计和调整道路网络，提高交通效率和安全性。 2. 物体运动研究 轨迹交叉理论在物体运动研究中也起着重要作用。通过分析物体的运动轨迹，可以预测碰撞和其他不稳定性现象。这对于设计和改进机器人、航天器和自动驾驶系统等有着重要意义。 3. 行为预测
倒车轨迹原理 倒车轨迹原理是指在车辆倒车时，通过车载摄像头或者倒车雷达等装置，可以 在车辆后部显示出一条虚拟轨迹线，用来指导驾驶员进行倒车操作。这项技术在现代汽车中已经得到了广泛的应用，极大地提高了倒车的安全性和便利性。下面我们将详细介绍倒车轨迹原理及其实现方式。 首先，倒车轨迹原理是基于摄像头或雷达传感器获取车辆周围环境信息的基础 上实现的。当驾驶员将车辆挂入倒挡时，车载系统会自动启动摄像头或雷达传感器，并将获取的环境信息传输到车载显示屏上。然后，系统会对获取的环境信息进行处理和分析，通过算法计算出车辆倒车时应该采取的轨迹线，并在显示屏上以虚拟线条的形式呈现出来。 其次，倒车轨迹的实现方式主要有两种，一种是基于摄像头的视觉辅助系统， 另一种是基于雷达传感器的声纳辅助系统。视觉辅助系统通过摄像头获取车辆周围的实时影像，并在显示屏上显示出倒车轨迹线，驾驶员可以根据轨迹线的引导进行倒车操作。而声纳辅助系统则是通过雷达传感器对车辆周围的障碍物进行探测，系统会根据检测到的障碍物位置和距离来生成倒车轨迹线，同样用于指导驾驶员进行倒车操作。 此外，倒车轨迹原理的实现还需要考虑到车辆的转向角度、车身尺寸、摄像头 或雷达传感器的位置等因素。这些因素会影响到倒车轨迹线的准确性和可靠性，因此在设计和安装倒车轨迹系统时需要进行精确的测量和计算，以确保系统能够准确地反映出车辆周围的环境情况。 总的来说，倒车轨迹原理是一项利用摄像头或雷达传感器获取车辆周围环境信息，并通过算法计算出倒车轨迹线的技术。它可以帮助驾驶员更加准确地掌握车辆倒车时的位置和方向，提高了倒车操作的安全性和便利性。随着科技的不断进步，倒车轨迹系统也将会得到更加完善和智能化的发展，为驾驶员提供更加全面的倒车辅助服务。
直线运动与曲线运动轨迹背后的物理原理物理学涉及了广泛的领域，其中直线运动与曲线运动是基础且重要的研究内容。直线运动是指物体沿着一条直线路径运动，而曲线运动则涉及物体在弯曲路径上的运动。这两种运动背后隐藏着一些基本的物理原理，本文将对直线运动与曲线运动轨迹背后的物理原理进行探讨。 一、直线运动的物理原理 直线运动是最基本的运动形式，其中一个重要的概念是速度。速度是物体在单位时间内运动的位移，通常用公式v = Δx / Δt表示，其中v 表示速度，Δx表示位移，Δt表示经过的时间。直线运动中的速度还可以进一步分为平均速度和瞬时速度。 平均速度是在整个运动过程中，物体实际上是均匀地运动，速度在每一个时间段内都相同。而瞬时速度是在某一瞬间的瞬间速度，可以通过求取一段细微时间内的平均速度来得到。这种思想引出了微积分的概念，通过无限小的时间间隔来近似地估算瞬时速度，从而对于直线运动中物体的位置和速度进行描述。 除了速度之外，直线运动还涉及到加速度的概念。加速度是速度随时间变化的率，可以通过公式a = Δv / Δt来计算，其中a表示加速度，Δv表示速度的变化，Δt表示时间的变化。加速度可以是正的、负的或零，分别对应着物体的加速、减速和匀速直线运动。 二、曲线运动轨迹背后的物理原理
与直线运动不同，曲线运动涉及到物体在弯曲路径上的运动。在曲线运动中，物体的运动轨迹往往不是直线，而是弧线、曲线或椭圆等形状。曲线运动的物理原理可以通过两个关键概念来解释，即力和向心力。 力是导致物体发生运动和变形的原因，从牛顿第二定律可以知道，物体的加速度与受到的力成正比。在曲线运动中，受到的力可以分解为两个分量：一个是与物体运动方向平行的分量，称为切向力；另一个是与物体运动方向垂直的分量，称为垂向力。 在曲线运动中，切向力的作用使得物体产生切向加速度，从而导致曲线运动。切向加速度的大小可以通过公式a_t = v^2 / r计算，其中a_t 表示切向加速度，v表示物体的速度，r表示曲线的半径。这个公式说明了切向加速度与速度的平方成正比，与曲线的半径成反比。也就是说，当速度增大或曲线半径减小时，切向加速度将增大，从而使曲线运动更加明显。 同时，曲线运动中还存在一个重要的概念，即向心力。向心力是指垂直于物体运动方向的力，其作用方向指向曲线中心。向心力的大小可以通过公式F_c = m * a_c计算，其中F_c表示向心力，m表示物体的质量，a_c表示向心加速度。向心加速度的大小可以通过公式a_c = v^2 / r计算，其中v表示物体的速度，r表示曲线的半径。 总结 直线运动与曲线运动轨迹背后蕴含着丰富的物理原理。直线运动可以通过速度和加速度来描述，速度描述了物体在单位时间内的位移，
Discussion on the Source Distribution and Transmission Characteristics of PM2.5 in Beijing Based on Backward Trajectory Model 作者：孔珊珊[1];刘厚凤[1];陈义珍[2] 作者机构：[1]山东师范大学,济南250014 [2]中国环境科学研究院,北京100012 出版物刊名：中国环境管理 页码：86-90页 年卷期：2017年第1期 主题词：后向轨迹模式PM2.5来源分布传输特征北京市 摘要：近年来中国经历了数次大范围雾霾天气,北京等多个城市更是遭遇连续雾霾。造成雾霾天气的主要污染物PM2.5又称细颗粒物。为了进一步治理北京雾霾,为制定政策提供依据,须了解北京地区PM2.5的来源。本文基于后向轨迹模式并结合PM2.5浓度计算了2015年9月1日0：00至2016年8月31日23：00以北京为起始点,向后推算48小时的轨迹,并结合轨迹聚类分析法、潜在源贡献因子法（PSCF）、浓度权重轨迹分析法（CWT）等,探讨北京地区PM2.5的来源。结果表明：模拟的后向轨迹经过聚类分析可分为6类,其中来自内蒙古西部的轨迹最多,来自西北、北西北方向的轨迹次之,来自西西北方向且在京津冀地区停留一段时间的轨迹占比最小,来自河北、山东、河南的交接地区及河北的沿海地区的轨迹占比也较小。其中来自内蒙古西部地区及河北、山东、河南交界地区的两类轨迹对北京的空气质量有较大的影响,是北京PM2.5污染的主要潜在源区;来自北西北方向及河北的沿海地区两类轨迹的
气团最为清洁,为北京带来良好的天气;来自西北及西西北方向的部分轨迹对应的PM2.5浓度严重超标,说明来自此方向的气团对北京的空气质量也有一定的影响。
常用轨迹预测算法 随着无人驾驶技术的发展，轨迹预测算法在自动驾驶系统中起着重要的作用。轨迹预测算法用于预测其他车辆、行人或物体的运动轨迹，从而帮助自动驾驶系统做出合理的决策和规划。本文将介绍几种常用的轨迹预测算法，并对其原理和应用进行详细分析。 一、基于运动模型的轨迹预测算法 基于运动模型的轨迹预测算法假设其他车辆、行人或物体的运动遵循特定的数学模型。根据这些模型，可以通过已有的历史轨迹数据来预测未来的运动轨迹。常用的基于运动模型的轨迹预测算法有线性模型和非线性模型。 1. 线性模型 线性模型是最简单的运动模型之一。它假设其他车辆、行人或物体的运动是匀速直线运动，并且运动的速度和方向保持不变。基于线性模型的轨迹预测算法通过拟合历史轨迹数据中的线段来预测未来的运动轨迹。然而，线性模型无法捕捉到复杂的运动模式，因此在实际应用中效果有限。 2. 非线性模型 非线性模型考虑到了其他车辆、行人或物体的运动可能是非线性的。常用的非线性模型有卡尔曼滤波器和粒子滤波器。卡尔曼滤波器基
于贝叶斯滤波理论，通过融合传感器测量值和运动模型的预测值，实现对轨迹的预测。粒子滤波器则通过随机采样的方式，生成一组粒子来表示可能的轨迹，并根据测量值对粒子进行权重更新和重采样，从而得到最终的轨迹预测结果。 二、基于机器学习的轨迹预测算法 基于机器学习的轨迹预测算法利用已有的轨迹数据训练模型，并通过模型来预测未来的运动轨迹。常用的基于机器学习的轨迹预测算法有决策树、支持向量机和神经网络。 1. 决策树 决策树是一种基于树状结构的分类模型，可以用于轨迹预测。通过分析历史轨迹数据中的特征，决策树可以学习到运动模式，并基于学到的模式来预测未来的轨迹。然而，决策树容易过拟合，对噪声和异常数据敏感。 2. 支持向量机 支持向量机是一种二分类模型，可以通过核函数将其扩展到多分类问题。支持向量机可以用于轨迹预测，通过学习历史轨迹数据中的特征和标签，预测未来的运动轨迹。支持向量机能够处理高维数据和非线性关系，具有较好的泛化能力。 3. 神经网络
基于环境情景的污染物扩散模型研究 随着人类的生活水平越来越高，城市化进程不断加速，各类污染物排放日趋严重，对环境、生态系统、人类健康产生了巨大的威胁。为了有效地预测和控制污染物在环境中的传播和扩散，环境科学界提出了污染物扩散模型。 污染物扩散模型是指建立污染物在空气、水、土壤中的传输和扩散规律的模型。它以环境情景为基础，通过数学公式和计算方法，模拟污染物在空间和时间上的演化过程，并定量描述污染物在空气、水、土壤中的浓度分布、传播距离、扩散速度和扩散路径等参数。这种模型为研究者提供了预测和控制污染物传播的理论工具。 基于环境情景的污染物扩散模型研究可分为两种类型：一种是基于物理规律的 数学模型研究；另一种是基于数据分析和人工神经网络技术的统计推断模型研究。 基于物理规律的模型研究 基于物理规律的模型研究是采用数学方法和物理方程式对污染物扩散过程进行 数值模拟，建立模型描述污染物的传输、扩散和反应等基本过程。该类模型通常涉及流体力学、传热学等多个学科，需要处理诸如质量守恒方程、动量和能量守恒等方面的基本物理规律。其中比较有代表性的是基于Navier-Stokes方程的气体扩散 模型、大气边界层模型以及HYSPLIT模型等。 气体扩散模型主要是对空气中污染物的扩散进行研究。该模型是建立在 Navier-Stokes方程的基础上，考虑了大气的各种运动机理以及污染物的物理和化学性质。气体扩散模型能够有效地模拟不同地点、不同季节、不同气象条件下的污染物浓度分布，并且可以对控制模拟试验进行方案优化和效果评估。在实际的环境污染控制工程中，气体扩散模型被广泛运用于空气环境污染物的排放、传播和控制方案的优化。 大气边界层模型是一种基于复杂物理和化学过程的气象学模型。大气边界层指 地球大气层中夹杂在地球表面上和大气中间的一层，其高度在300到1000米之间，
邢台市颗粒污染物变化特征和后向轨迹分析 郝巨飞;齐佳慧;李永占;袁雷武;王少明 【摘要】为深入了解邢台市PM10、PM2.5浓度变化情况和气流后向轨迹,对邢台市2013-2016年环境大气颗粒污染物监测数据进行了分析,同时利用HYSPLIT模型计算出逐日72 h后向气流轨迹.结果表明:邢台市的PM10和PM25质量浓度在2013-2016年间呈逐年下降趋势,PM10和PM25质量浓度高值出现在冬季(296 μg/m3和192 μg/m3),最低值出现在夏季(140μg/m3和80 μg/m3),PM10和PM2.5质量浓度在日变化上均呈“双峰双谷”型分布;后向轨迹的季节聚类分析表明,春季大气颗粒物污染以粒径2.5～10 μm的颗粒污染物为主,夏季、秋季和冬季的大气颗粒物污染以PM2.5为主;逐日聚类分析表明,在路径为西北偏西向的、途经多个沙源地的气流影响下,邢台市的PM10和PM2.5质量浓度处于一个相对高值;来源于偏南向的气流由于化合反应,污染物积聚导致PM10、PM2.5质量浓度也处于相对高值;在来源于西北向和偏北向的、水汽含量相对较低的气流影响下,邢台市的PM10、PM2.5质量浓度出现一个明显的下降. 【期刊名称】《中国环境监测》 【年(卷),期】2018(034)005 【总页数】8页(P46-53) 【关键词】邢台;PM10;PM2.5;质量浓度;后向轨迹 【作者】郝巨飞;齐佳慧;李永占;袁雷武;王少明
【作者单位】邢台市气象局,河北邢台054000;邢台市气象局,河北邢台054000;邢 台市气象局,河北邢台054000;唐山市气象局,河北唐山063000;邢台市环境保护局,河北邢台054000 【正文语种】中文 【中图分类】X513;X823 近年来，随着经济和工业的快速发展，我国的大多数城市都面临着日益严重的空气污染问题，空气质量恶化所引起的大气环境问题对广大人民群众的生产、生活等造成了极大危害[1-2]，特别是小粒径的颗粒物，因其特殊的物理化学特征，极易吸 附大量有毒有害污染物[3]，危害人类健康，破坏生态环境，受到了全社会关注[4-6]。国外学者通过对颗粒污染物分析发现，光吸收和光散射等消光效应显著降低了大气能见度[7]，同时颗粒污染物的浓度分布直接或间接影响到全球的气候变化[8]。国内众多学者对颗粒物污染特征、影响因素等开展了大量研究，如王淑兰等[9]研 究得出，成都市的可吸入颗粒物主要来源于本地的化石类燃料及油品燃烧；王珏等[10]和王浩等[11]分别对济南和北京市的颗粒污染物质量浓度变化和输送来源进行了分析，得出四季影响济南市的颗粒污染源都包括济南市的周边地区，区域污染传输对北京市的颗粒污染物浓度有着重要影响。目前对大气污染物浓度的变化研究和后向轨迹分析主要集中在大城市，对中小城市的研究相对较少，如包贞等[12-14] 对杭州、合肥、香港等地的大气污染物后向轨迹来源进行了分析，得出了不同源地的气流输送对本地大气污染物浓度的影响效果。 自2013年1月1日起执行的《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)首次将 PM2.5列入环境空气污染物基本项目，并在全国第一批74个重点城市开展监测，在生态环境部公布的月度空气质量通报中，位于冀中南地区的邢台市多次位居最后