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2.5-dimensional Voronoi numerical simulation method for migration of direct roof in a longwall face
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作者 Bin Yu Yong Li +2 位作者 Yang Tai Weibing Zhu Wenyang Zhang 《Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering》 2025年第9期5560-5579,共20页
The fracture and migration patterns of direct roofs play a critical role in excavation stability and mining pressure.However,current methods fail to capture the irregular three-dimensional(3D)behavior of these roofs.I... The fracture and migration patterns of direct roofs play a critical role in excavation stability and mining pressure.However,current methods fail to capture the irregular three-dimensional(3D)behavior of these roofs.In this study,the problem was solved by introducing an innovative 2.5-dimensional(2.5D)Voronoi numerical simulation method,dividing rock layers into 2.5D Voronoi blocks and developing cohesive element-based failure models,supported by a strain-softening HoekeBrown model.The method was applied to the 8311 working face in the Taishan Mine in China,and its accuracy was confirmed through physical experiments.The following conclusions were drawn.The first roof break typically followed an"O-X"pattern.The direct roof did not break randomly over time;instead,it followed three distinct scenarios:(1)A complete break of the direct roof occurred,followed by a sequential collapse(ScenarioⅠ).(2)Regional irregular stacking in one area was followed by sequential collapse in other zones(ScenarioⅡ).(3)The staged breakdown of the direct roof led to separate and sequential collapses on the left and right flanks(ScenarioⅢ).Scenario I was quite common during the 400 m advance of the working face and occurred five times.The fracture characteristics in Scenario I led to widespread pressure on the hydraulic supports in the middle of the working face.Finally,the direct roof from the working face towards the goaf area underwent phases of overhanging,hinging,and collapsing plates.After the first and periodic breaks,the basic roof formed stable hinged plate structures reinforced by overhanging plates and irregular accumulations of the direct roof. 展开更多
关键词 2.5-dimensional(2.5D)Voronoi Direct roof Migration law Longwall face
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A 2.5-dimensional Analytical Model of Cold Leveling for Plates with Transverse Wave Defects 被引量:5
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作者 Wei-hua CHEN Juan LIU +2 位作者 Zhen-shan CUI Ying-jie WANG Ying-rui WANG 《Journal of Iron and Steel Research International》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第8期664-671,共8页
Waves occurring in cold-rolled plates or sheets can be divided into longitudinal and transverse waves. Classical leveling theories merely solve the problem of longitudinal waves, while no well accepted method can be e... Waves occurring in cold-rolled plates or sheets can be divided into longitudinal and transverse waves. Classical leveling theories merely solve the problem of longitudinal waves, while no well accepted method can be employed for transverse waves. In order to investigate the essential deformation law of leveling for plates with transverse waves, a 2.5-dimensional (2.5- D) analytical approach was proposed. In this model, the plate was transversely divided into some strips with equal width; the strips are considered to be in the state of plane strain and each group of adjacent strips are assumed to be deformation compatible under stress. After calculation, the bending deformation of each strip and the leveling effect of overall plate were obtained by comprehensNe consideration of various strips along with the width. Bending of roller is a main approach to eliminate the transverse waves, which is widely accepted by the industry, but the essential effect of bending of roller on the deformation of plates and the calculation of bending of roller are unknown. According to the 2.5-D analytical model, it can be found that, for plates, it is neutral plane offsetting and middle plane elongation or contraction under inner stress that can effectively improve plate shape. Taking double side waves as an example, the appropriate values of bending of roller were obtained by the 2.5-D analytical model related to different initial unevenness, which was applicable to the current on-line adjusting of bending of roller in rolling industry. 展开更多
关键词 plate leveling 2.5-dimensional analytical model transverse wave middle plane deformation
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2.5-Dimensional modeling of EM logging-while-drilling tool in anisotropic medium on a Lebedev grid
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作者 Zhen-Guan Wu Hu Li Xi-Zhou Yue 《Petroleum Science》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第1期249-260,共12页
A 2.5D finite-difference(FD)algorithm for the modeling of the electromagnetic(EM)logging-whiledrilling(LWD)tool in anisotropic media is presented.The FD algorithm is based on the Lebedev grid,which allows for the disc... A 2.5D finite-difference(FD)algorithm for the modeling of the electromagnetic(EM)logging-whiledrilling(LWD)tool in anisotropic media is presented.The FD algorithm is based on the Lebedev grid,which allows for the discretization of the frequency-domain Maxwell's equations in the anisotropic media in 2.5D scenarios without interpolation.This leads to a system of linear equations that is solved using the multifrontal direct solver which enables the simulation of multi-sources at nearly the cost of simulating a single source for each frequency.In addition,near-optimal quadrature derived from an optimized integration path in the complex plane is employed to implement the fast inverse Fourier Transform(IFT).The algorithm is then validated by both analytic and 3D solutions.Numerical results show that two Lebedev subgrid sets are sufficient for TI medium,which is common in geosteering environments.The number of quadrature points is greatly reduced by using the near-optimal quadrature method. 展开更多
关键词 2.5D modeling Electromagnetic logging-while-drilling Anisotropic medium Lebedev grid
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Spectral Properties of MHD Turbulence in 2.5-Dimensional Compressible Plasmas
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作者 段书超 马志为 《Plasma Science and Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2009年第2期146-151,共6页
Spectral properties of magnetohydrodynamic (MHD) turbulence with a strong back- ground mean magnetic field in 2.5-dimensional compressible plasmas are studied by high-resolution numerical simulations. The spatial pr... Spectral properties of magnetohydrodynamic (MHD) turbulence with a strong back- ground mean magnetic field in 2.5-dimensional compressible plasmas are studied by high-resolution numerical simulations. The spatial properties of MHD turbulences and the energy transfer process in the k-space are analyzed through angle-averaged energy spectrum. It is found that in the inertial phase, the energy spectrum index of compressible MHD turbulences during the decaying phase is evolved with time. The index varies in a quite wide regime from Kolmogorov's 5/3 to IK's 3/2 during the late simulation period. The energy spectrum index in the later nonlinear stage is also dependent on the chosen initial conditions. The spectral index increases with the increase of the initial magnetic fluctuation while the index decreases with the increase of the initial flow perturbation. 展开更多
关键词 TURBULENCE MHD turbulence 2.5D compressible MHD energy spectrum numerical simulation
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空气中PM_(2.5)加重慢性阻塞性肺疾病模型小鼠肺损伤
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作者 倪兴 刘缝春 +3 位作者 鹿林 毛韶华 毕继蕊 张润 《基础医学与临床》 2026年第1期28-32,共5页
目的探究空气中细颗粒物(PM_(2.5))对慢性阻塞性肺疾病(COPD)模型小鼠肺损伤的加重作用,为后续研究提供可靠的实验依据。方法小鼠被随机分为对照组(control)、COPD组[烟熏和脂多糖(LPS)联合处理]、KP组[COPD模型小鼠鼻腔滴注肺炎克雷伯... 目的探究空气中细颗粒物(PM_(2.5))对慢性阻塞性肺疾病(COPD)模型小鼠肺损伤的加重作用,为后续研究提供可靠的实验依据。方法小鼠被随机分为对照组(control)、COPD组[烟熏和脂多糖(LPS)联合处理]、KP组[COPD模型小鼠鼻腔滴注肺炎克雷伯菌(KP)]、PM_(2.5)组(COPD模型小鼠鼻腔滴注PM_(2.5))。采用肺功能检测用力肺活量(FVC)、深吸气量(IC)、第0.1秒用力肺活量(FEV_(0.1))、第0.2秒用力肺活量(FEV_(0.2))、0.1秒率(FEV_(0.1)/FVC)和0.2秒率(FEV_(0.2)/FVC);动脉血气分析氧分压(PaO_(2))、二氧化碳分压(PaCO_(2))、酸碱度(pH)和血氧饱和度(SaO_(2));HE染色检测肺组织病理。结果与对照组相比,COPD组、KP组与PM_(2.5)组小鼠FVC、IC、FEV_(0.1)、FEV_(0.2)和PaCO_(2)均显著升高(P<0.05);FEV_(0.1)/FVC、FEV_(0.2)/FVC、PaO_(2)和SaO_(2)均显著下降(P<0.05);肺组织病理显示典型的炎性反应和肺泡结构损伤。与COPD组相比,KP组与PM_(2.5)组的FVC、FEV_(0.1)和FEV_(0.2)均显著增加(P<0.05),FEV_(0.1)/FVC和FEV_(0.2)/FVC均显著降低,且PM_(2.5)组的IC和PaCO_(2)升高(P<0.05),SaO_(2)降低(P<0.05);肺组织病理显示炎性反应和肺泡结构损伤进一步加重。结论PM_(2.5)能够进一步加剧COPD小鼠肺功能障碍,加重肺损伤。 展开更多
关键词 慢性阻塞性肺疾病 PM_(2.5) 肺功能 肺损伤
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基于地理探测器的山西省PM_(2.5)时空变异及影响因素识别
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作者 高峰 李雨馨 +2 位作者 缑佳睿 王择浩 黄芮 《环境科学研究》 北大核心 2026年第1期36-49,共14页
PM_(2.5)作为空气质量评估体系中的核心指标之一,其时空变异特征和驱动机制研究对于污染防治具有重要的理论价值和现实意义。基于2000−2021年山西省时空无缝高质量逐月PM_(2.5)栅格数据,综合运用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendal... PM_(2.5)作为空气质量评估体系中的核心指标之一,其时空变异特征和驱动机制研究对于污染防治具有重要的理论价值和现实意义。基于2000−2021年山西省时空无缝高质量逐月PM_(2.5)栅格数据,综合运用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性检验和热点分析,系统揭示山西省PM_(2.5)时空变异特征,并利用地理探测器模型识别其主导驱动因子及交互作用。结果表明:①2000−2021年,山西省PM_(2.5)浓度整体呈显著下降趋势,年均变化斜率为−0.55μg/m^(3);PM_(2.5)浓度月际变化呈以8月为谷的“V”形分布格局;在季节性变化上,PM_(2.5)浓度呈冬季最高、夏季最低的特征。②PM_(2.5)浓度空间分布呈“南高北低、东高西低”的格局,高值区集中于汾河流域。热点分析显示,污染聚集具有明显的季节性差异,全年以冷点区为主导。③气温、高程与日照时数是PM_(2.5)时空变异的主导因子。两两因子交互的解释力高于单因子,其中气温-日照时数、气温-降水量、气温-干燥度构成影响山西省PM_(2.5)时空格局的关键因子组合。研究显示,山西省2000−2021年PM_(2.5)浓度整体下降,但仍呈显著的时空异质性,其时空变异主要受自然因子驱动,且多因子交互效应起关键作用。 展开更多
关键词 山西省 PM_(2.5) Theil-Sen Median趋势分析 热点分析 地理探测器
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苏州市室内PM_(2.5)中内毒素污染特征
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作者 王建书 王瑛 +2 位作者 苏越 田亮 信丽丽 《环境与健康杂志》 2026年第1期47-49,共3页
目的分析某家庭居室和学校办公室室内PM_(2.5)中内毒素污染特征。方法于2019年1—12月在苏州市选取1户家庭居室和1处学校办公室为两个采样点,每月10—16日选择3 d采集室内PM_(2.5),检测其中内毒素含量。结果家庭居室和学校办公室两种场... 目的分析某家庭居室和学校办公室室内PM_(2.5)中内毒素污染特征。方法于2019年1—12月在苏州市选取1户家庭居室和1处学校办公室为两个采样点,每月10—16日选择3 d采集室内PM_(2.5),检测其中内毒素含量。结果家庭居室和学校办公室两种场所室内PM_(2.5)中内毒素含量分别为11.2174、24.1057 EU/mg,学校办公室室内PM_(2.5)中的内毒素含量高于家庭居室,差异有统计学意义(P<0.01)。家庭居室和学校办公室PM_(2.5)中内毒素含量的季节最高值分别出现在夏季和秋季。结论本次调查的室内PM_(2.5)中存在一定的内毒素污染,应进一步关注其健康风险。 展开更多
关键词 室内污染 PM_(2.5) 内毒素
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城市形态对高密度城区PM_(2.5)浓度的影响研究——以干旱区城市乌鲁木齐市主城区为例
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作者 刘颂 酒江涛 +1 位作者 柳迪子 董婵婵 《风景园林》 北大核心 2026年第1期34-46,共13页
【目的】本研究旨在量化高密度城市不同局地气候分区(local climate zone,LCZ)类型间PM_(2.5)浓度的季节差异,揭示景观类型与空气颗粒物污染分布的关联性,识别影响PM_(2.5)浓度的主导因子及其作用机制。【方法】以干旱区城市乌鲁木齐主... 【目的】本研究旨在量化高密度城市不同局地气候分区(local climate zone,LCZ)类型间PM_(2.5)浓度的季节差异,揭示景观类型与空气颗粒物污染分布的关联性,识别影响PM_(2.5)浓度的主导因子及其作用机制。【方法】以干旱区城市乌鲁木齐主城区为研究对象,基于LCZ框架,整合遥感、建筑及气象等多源数据,采用随机森林(random forest,RF)模型进行PM_(2.5)浓度反演与LCZ分类,并运用极端梯度提升-SHapley可加性解释(eXtreme Gradient Boosting-SHapley Additive exPlanations,XGBoost-SHAP)模型解析二维景观、三维城市形态、高程及气象等因子对PM_(2.5)浓度的影响。【结果】乌鲁木齐主城区PM_(2.5)浓度呈“冬季高夏季低”的规律,空间上呈“北部高南部低、建成区高绿地区低”的规律。LCZ类型中,LCZ 10(重工业区)与LCZ 2、3(高紧凑建筑)为高污染区,而LCZ A(茂密树林)、LCZ B(零散树木)则对PM_(2.5)浓度有显著的消减作用,LCZ A、B内PM_(2.5)浓度维持在较低水平。除归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)与PM_(2.5)浓度表现出线性关系外,其他核心驱动因子均存在非线性阈值,各类影响因子中,夏季NDVI主导控污,NDVI高于0.25时夏季和冬季净化效能均明显变强,冬季裸地聚合度指数高于85时扬尘剧增,且高紧凑度相似组污染水平显著高于低紧凑度(开放)相似组;夏季气温高于25℃时对PM_(2.5)扩散有促进作用,而冬季气温低于-10.2℃时易出现逆温滞留现象;海拔<800 m区域易形成污染洼地。【结论】本研究首次量化了干旱区城市不同LCZ类型PM_(2.5)浓度的季节分异规律及关键影响因子的非线性阈值,为精准治污与空间规划提供了定量依据。 展开更多
关键词 风景园林 城市形态 局地气候分区 PM_(2.5) 可解释机器学习 非线性阈值 乌鲁木齐
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基于生态系统服务供需的城市PM_(2.5)污染风险时间变化特征与影响因素分析
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作者 慕浩枫 宋喆禄 +2 位作者 高镇 侯鹰 陈卫平 《生态环境学报》 北大核心 2026年第2期256-266,共11页
随着中国城市化和工业化进程的加快,城市PM_(2.5)污染风险日益突出,PM_(2.5)污染风险的时空格局变化特征和影响机制成为学界关注的热点。以北京市五环内区域为例,构建了基于生态系统服务供需的PM_(2.5)污染风险表征方法,定量评估了2008-... 随着中国城市化和工业化进程的加快,城市PM_(2.5)污染风险日益突出,PM_(2.5)污染风险的时空格局变化特征和影响机制成为学界关注的热点。以北京市五环内区域为例,构建了基于生态系统服务供需的PM_(2.5)污染风险表征方法,定量评估了2008-2021年该区域的PM_(2.5)污染风险,使用基于k-means的时间聚类方法分析了PM_(2.5)污染风险的年际和年内时间变化特征,应用XGBoost机器学习方法解析了影响PM_(2.5)去除服务供需和污染风险的气象因素。结果表明,北京市五环内区域的PM_(2.5)污染风险在2008-2021年呈现出先加重后减轻的变化特征;不同年份的高风险和低风险聚类在年内的时间分布基本稳定,高、低风险类交叉的时期大致为每年的春季、秋季和冬季,低风险类和无风险为主的时期大致为夏季。PM_(2.5)去除服务供给的最主要气象影响因素为比湿度和风速,服务需求的最主要气象影响因素为地表短波辐射。降水、比湿度、地表短波辐射在2012年和2016年均为PM_(2.5)污染风险的主要影响因素;地表长波辐射在夏季和2021年为污染风险的主要影响因素;风速和温度在季节尺度的影响虽较弱,但与污染风险有显著的负相关性。该研究可为理解城市PM2.5污染风险时间格局特征提供新视角,并为定量分析污染风险的气象影响因素提供新方法。 展开更多
关键词 生态系统服务供需 PM_(2.5)污染风险 影响因素 时间序列分析 XGBoost模型
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基于改进深度学习模型的干旱区城市PM_(2.5)浓度预测与应用研究
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作者 王圣节 张庆红 桑铭键 《干旱区地理》 北大核心 2026年第2期343-355,共13页
随着全球城市化进程加速,干旱区城市PM_(2.5)污染因其独特的地理气候条件,呈现强非平稳性与复杂时空特征,传统预测模型难以有效捕捉其动态规律。针对这一挑战,构建了“自适应噪声完备经验模态分解-常春藤优化算法-柯尔莫哥洛夫-阿诺德网... 随着全球城市化进程加速,干旱区城市PM_(2.5)污染因其独特的地理气候条件,呈现强非平稳性与复杂时空特征,传统预测模型难以有效捕捉其动态规律。针对这一挑战,构建了“自适应噪声完备经验模态分解-常春藤优化算法-柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络-双向长短期记忆神经网络”(CEEMDAN-IVY-KAN-BiLSTM)混合预测框架,以提升PM_(2.5)浓度的预测精度。该框架通过降噪分解与参数优化联合提取多尺度特征,融合KAN-BiLSTM模型的强非线性拟合与双向时序建模能力,有效提升预测性能。结果表明:(1)2021—2024年乌鲁木齐市PM_(2.5)浓度呈显著季节性波动,冬季因燃煤供暖和逆温层影响均值达41.97μg·m^(-3),夏季因大气对流增强,浓度降至全年低位附近,且整体呈逐年下降趋势。(2)对数据进行重要性排序可知PM_(2.5)与空气质量指数、PM_(10)、CO、NO_(2)呈强正相关,与气温、露点温度呈负相关,表明燃煤排放、机动车尾气及气象扩散条件是主要影响因素,且模型有效分离了数据中PM_(2.5)序列的高频波动(如沙尘事件)与低频趋势(季节性变化),降低数据非平稳性影响。(3)实验基于2021—2024年乌鲁木齐市逐日空气质量数据开展,结果显示本框架在决定系数、平均绝对误差与均方根误差指标上分别达到0.991、1.391和1.881,均显著优于传统机器学习和常见深度学习模型。验证了“分解-优化-集成”的深度学习框架在干旱区城市PM_(2.5)预测中的适用性。 展开更多
关键词 PM_(2.5)浓度预测 CEEMDAN分解 IVY优化算法 KAN-BiLSTM模型 深度学习 干旱区城市PM_(2.5)
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四川盆地成都市双流区PM_(2.5)中糖类的特征及来源
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作者 刘彬杨 任红 +7 位作者 郭马舒慧 成思豪 傅铃雁 张舒涵 熊奔 徐成华 傅平青 刘頔 《环境科学学报》 北大核心 2026年第1期239-250,共12页
为研究四川盆地典型平原城市—成都市PM_(2.5)中糖类化合物的特征和来源,本研究于2022—2023年共采集了5个季节昼夜PM_(2.5)样品,利用气相色谱-质谱联用(GC-MS)检测了样品中的14种糖类化合物,分析了这些物质的浓度水平、季节变化、昼夜... 为研究四川盆地典型平原城市—成都市PM_(2.5)中糖类化合物的特征和来源,本研究于2022—2023年共采集了5个季节昼夜PM_(2.5)样品,利用气相色谱-质谱联用(GC-MS)检测了样品中的14种糖类化合物,分析了这些物质的浓度水平、季节变化、昼夜变化及来源.研究结果发现:(1)总糖类浓度呈现2022年冬季((909±324)ng·m^(-3))>2023年冬季((602±310)ng·m^(-3))>秋季((181±93.1)ng·m^(-3))>春季((165±84.2)ng·m^(-3))>夏季((62.4±20.8)ng·m^(-3))的特征,且白天平均浓度((352±369)ng·m^(-3))低于夜间((401±418)ng·m^(-3)).(2)秋冬季糖类以脱水糖为主,占比约80%,而春夏季初级糖和糖醇占比更高,约60%.(3)2023年成都“大运会”管控期间糖类物质浓度增加,增幅比例从高到低依次为糖醇>初级糖>脱水糖.(4)正定矩阵因子分解模型(PMF)解析结果表明,糖类物质冬季主要来自生物质燃烧源(分别为45.1%和54.5%),春季和夏季主要来自花粉和真菌孢子混合源(分别为65.4%和46.9%),秋季主要来自扬尘源(37.0%). 展开更多
关键词 PM_(2.5) 糖类 来源解析 大运会
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基于可解释性机器学习的2013~2023年青岛PM_(2.5)主控因素
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作者 黄健彬 祁建华 《环境科学》 北大核心 2026年第2期673-681,共9页
针对近年来PM_(2.5)浓度降低放缓的问题,基于2013~2023年青岛市PM_(2.5)浓度数据,结合空气污染物、气象和排放等因素,利用分阶段的可解释性机器学习模型预测其变化趋势,并探究不同政策驱动下PM_(2.5)生成机制及主控因素的演变.结果显示... 针对近年来PM_(2.5)浓度降低放缓的问题,基于2013~2023年青岛市PM_(2.5)浓度数据,结合空气污染物、气象和排放等因素,利用分阶段的可解释性机器学习模型预测其变化趋势,并探究不同政策驱动下PM_(2.5)生成机制及主控因素的演变.结果显示,青岛市ρ(PM_(2.5))从2013年的(56.3±43.66)μg·m^(-3)下降到2023年的(30.2±24.50)μg·m^(-3),降幅达46.3%,主要由二次气溶胶的生成减少所驱动.尤其在2017年之前,对工业和电力部门的末端治理显著减少了二次硫酸盐的生成,使PM_(2.5)浓度下降最快,速率为-4.33μg·(m^(3)·a)^(-1).之后PM_(2.5)浓度降速放缓,可归因于硫酸盐、硝酸盐和铵盐(SNA)前体物浓度的非同步变化导致二次气溶胶对PM_(2.5)生成的贡献增加.机器学习模型显示NO_(2)对PM_(2.5)的贡献率增加了约6%而SO_(2)的贡献可忽略,且当ρ(SO_(2))≤8μg·m^(-3),PM_(2.5)对NO_(2)的敏感性增强;此外,气象因素对PM_(2.5)的贡献率增加了约5.1%.PM_(2.5)浓度季节变化特征大小表现为:冬季>春季>秋季>夏季,PM_(2.5)浓度在夏季随年份下降最快,而受民用源一次排放增加影响,在冬季下降最慢.因此,针对民用源控制能显著减少PM_(2.5)一次排放,多污染物协调排放控制策略可有效降低PM_(2.5)二次生成. 展开更多
关键词 PM_(2.5) 长期变化 机器学习模型 政策 主控因素
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土地演变对沈阳地区PM_(2.5)时空分布影响分析
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作者 林晔 安欣 +1 位作者 袁敬诚 袁菁 《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期117-124,共8页
分析由土地演变引起的PM_(2.5)时空分布特性及影响规律,为城市与大气环境协调发展提供科学参考。以2000、2010、2020年为研究时间点,结合ArcMap和Fragstats软件计算土地利用转移矩阵与景观格局指数,解析沈阳市土地演变形态;探讨PM_(2.5... 分析由土地演变引起的PM_(2.5)时空分布特性及影响规律,为城市与大气环境协调发展提供科学参考。以2000、2010、2020年为研究时间点,结合ArcMap和Fragstats软件计算土地利用转移矩阵与景观格局指数,解析沈阳市土地演变形态;探讨PM_(2.5)浓度分布情况以及空间聚集性,分析PM_(2.5)浓度与景观格局指数之间的相关性。PM_(2.5)浓度在时间分布上表现为先上升后下降;在空间分布上存在显著的“东-西”差异;研究区东部主要为PM_(2.5)浓度分布低值区,而PM_(2.5)热点区域分布在西部。林地、草地与PM_(2.5)浓度之间负相关性显著;耕地和人造地表上的PM_(2.5)污染程度受人类活动影响大;研究区水域环境的破碎度及异质性为PM_(2.5)的消散提供较好的条件。 展开更多
关键词 PM_(2.5) 土地利用 景观格局指数 热点分析
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阿克达拉站PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度长期变化趋势及短期升高事件研究
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作者 李佳林 钟玉婷 +2 位作者 董垠希 蔡海洋 陶瑞 《干旱区地理》 北大核心 2026年第1期47-55,共9页
基于2011—2023年阿克达拉区域大气本底站PM_(10)和PM_(2.5)连续观测数据,采用统计分析、气象相关性分析、HYSPLIT-4模型及潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)等方法,分析了PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度变化趋势和来源特征。结果表... 基于2011—2023年阿克达拉区域大气本底站PM_(10)和PM_(2.5)连续观测数据,采用统计分析、气象相关性分析、HYSPLIT-4模型及潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)等方法,分析了PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度变化趋势和来源特征。结果表明:(1)2011—2023年阿克达拉站PM_(10)年均质量浓度从12.1μg·m^(-3)增至23.2μg·m^(-3),PM_(2.5)年均质量浓度从7.3μg·m^(-3)增至10.8μg·m^(-3),年均增长率分别为0.81μg·m^(-3)·a^(-1)和0.31μg·m^(-3)·a^(-1),PM_(10)增长率高于PM_(2.5)。(2)PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度呈现春冬高、夏秋低的季节变化;PM_(2.5)/PM_(10)比值呈双峰分布(0.4~0.5和0.8~0.9),低比值反映自然源贡献,高比值反映人为源贡献。(3)气团轨迹分析显示,PM_(10)主要来源于哈萨克斯坦东部干旱区(PSCF值0.4~0.7),PM_(2.5)主要来源于新疆北部人为源区域(PSCF值0.5~0.8)。(4)2023年共识别出PM_(10)高浓度事件4次(峰值范围681.1~822.6μg·m^(-3))和PM_(2.5)高浓度事件5次(峰值范围294.2~551.4μg·m^(-3)),事件持续时间通常小于1 h,呈现“短时高强度”特征。(5)与临安站对比,阿克达拉站PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度呈现“低基准、高波动、短峰值”特点,基准浓度低于临安站,但峰值浓度更高。研究结果可为干旱区大气本底颗粒物污染特征认识和跨境传输规律分析提供科学依据,有助于推动西北地区大气环境质量评估和区域协同治理。 展开更多
关键词 PM_(2.5) PM_(10) 污染特征 时间变化 区域传输
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基于机器学习的成都市县域PM_(2.5)污染预报模型构建
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作者 钟念赤 刘琰琰 +5 位作者 康平 胡睿琪 王安怡 修蒙 Klaus Schaefer 钟林芸 《环境科学研究》 北大核心 2026年第2期298-310,共13页
在创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念下,为探索完善PM_(2.5)污染预报预警、应急预案以及县域精细化管控等领域的理论体系与应用视角,基于SHAP(SHapley Additive exPlanations)和随机森林(RF)构建SHAP-RF预报模型,通过分析成都市... 在创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念下,为探索完善PM_(2.5)污染预报预警、应急预案以及县域精细化管控等领域的理论体系与应用视角,基于SHAP(SHapley Additive exPlanations)和随机森林(RF)构建SHAP-RF预报模型,通过分析成都市2018−2021年国控/省控监测站点数据,结合欧洲中期天气预报中心细网格模式预报资料,实现对PM_(2.5)特征因子重要性动态识别与筛选,生成县域本地化特征因子集,并开展未来1~10 d PM_(2.5)浓度预报研究。结果表明:①识别出成都市影响PM_(2.5)浓度变化的关键特征因子以起报天CO浓度、起报天NO_(2)浓度、起报天PM_(2.5)浓度、气温、位势高度等变量为主。②所构建的SHAP-RF预报模型对未来1~10 d的PM_(2.5)逐日浓度预报准确性较好,预报未来1 d PM_(2.5)浓度的均方根误差(RMSE)为9.25~17.93μg/m^(3),拟合优度(R^(2))为0.67~0.84;预报未来1~3 d时,RMSE为10.60~20.45μg/m^(3),R^(2)为0.57~0.74;预报未来4~10 d时,RMSE为12.50~23.48μg/m^(3),R^(2)为0.42~0.69。③单站点长时间序列PM_(2.5)浓度逐日预报检验显示,模型能较好地捕捉到PM_(2.5)浓度秋冬高、春夏低的季节性波动特征和逐日变化特征。④PM_(2.5)污染超标预报检验显示,模型对于各站点污染超标预报准确率为89.59%~97.26%,且随着预报时效的增加,对于单站点污染超标预报准确率并没有明显减小。研究显示,SHAP值在预报模型中不仅能实现对模型可解释性的可视化呈现,同时可实现特征识别,显示特征因子重要性分布特征,SHAP-RF预报模型在实际应用中能较好地实现对未来1~10 d PM_(2.5)污染过程的预报预警。 展开更多
关键词 PM_(2.5)浓度预报 随机森林 SHAP 特征识别 成都市
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烟花爆竹燃放对郑州市PM_(2.5)化学组分及活性氮物种的影响
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作者 陶杰 尚鑫豪 +3 位作者 王铭凯 张馨元 王申博 张瑞芹 《中国环境科学》 北大核心 2026年第2期657-665,共9页
对比分析了郑州市2020~2023年春节前后空气质量,利用高时间分辨率的PM_(2.5)化学组分及活性氮气体观测数据,系统评估了2023年春节期间烟花燃放对PM_(2.5)浓度及其化学组分,NH_(3)与HONO的影响.结果表明,2020~2022年郑州市春节前后PM_(2... 对比分析了郑州市2020~2023年春节前后空气质量,利用高时间分辨率的PM_(2.5)化学组分及活性氮气体观测数据,系统评估了2023年春节期间烟花燃放对PM_(2.5)浓度及其化学组分,NH_(3)与HONO的影响.结果表明,2020~2022年郑州市春节前后PM_(2.5)浓度下降了67%,而2023年燃放政策放宽后PM_(2.5)浓度同比上升了123%,烟花集中燃放时段的PM_(2.5)浓度显著上升至以往时段的8.7倍.春节7d假期内烟花燃放贡献了49.6%的PM_(2.5)浓度,其中K^(+)、SO_(4)^(2-)和Cl^(-)浓度的增幅最高.同时,烟花燃放时段有毒有害重金属元素Al、V、Cr、Cu、Zn、Ba和Pb的浓度显著增加.另一方面,烟花燃放时段NH_(3)浓度达到(18.4±8.9)µg/m^(3),较非春节时段高出1.7倍,该变化促进了气溶胶pH值上升.此外,烟花燃放期间HONO浓度升至(1.26±0.83)×10^(-9),增幅达72.6%;其原因可能是烟花燃放导致大气中NO、NO_(2)、颗粒物及硝酸盐浓度升高,进而促进了NO_(2)的非均相转化,硝酸盐光解及均相反应,有利于HONO的生成. 展开更多
关键词 烟花爆竹 PM_(2.5) 化学组分 重金属 活性氮化合物
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长三角地区PM_(2.5)和O_(3)健康风险及其联防联控分区研究
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作者 宋晓伟 韩越梅 +5 位作者 郝永佩 程鹏 朱晓东 孔媛 高宁馨 李思思 《环境科学研究》 北大核心 2026年第2期493-505,共13页
为评估长三角地区PM_(2.5)和O_(3)短期暴露的健康风险,并破解区域复合污染联防联控精准分区管理的难题,本文分析了2015−2023年长三角地区PM_(2.5)和O_(3)污染特征及其健康风险,并通过量化复合污染健康指数(CPHI),构建了以城市为节点、... 为评估长三角地区PM_(2.5)和O_(3)短期暴露的健康风险,并破解区域复合污染联防联控精准分区管理的难题,本文分析了2015−2023年长三角地区PM_(2.5)和O_(3)污染特征及其健康风险,并通过量化复合污染健康指数(CPHI),构建了以城市为节点、以城市间复合污染的相似性为权重的复杂网络,同时应用Girvan-Newman社区发现算法(GN算法)划分联防联控分区,并在各分区内识别关键城市节点以支撑分区内差异化协同治理。结果表明:①得益于近年来大气污染治理成效显著,2015−2023年长三角地区PM_(2.5)年均浓度下降38.31%;而O_(3)年均浓度波动上升11.15%,主要与前期防控重点差异及新型冠状病毒感染疫情影响有关。PM_(2.5)与O_(3)的浓度峰值分别出现在冬季(62μg/m^(3))和夏季(117μg/m^(3)),二者峰值差异由不同的人为活动与自然因素共同驱动。PM_(2.5)与O_(3)污染严重区域均集中在长三角北部地区,南部地区污染较低。②2015−2023年长三角地区归因于PM_(2.5)污染的早逝人数显著下降,无锡市等城市降幅(66%)较大,而归因于O_(3)污染的早逝人数波动上升,芜湖市等城市增幅(25791%)较大。③基于GN算法的社区划分结果,将长三角地区划分为5个复合污染特征相似的联防联控区(北部分区、中西分区、中东分区、西南分区和东南分区)。各分区关键城市节点的差异化治理策略为,无锡市、嘉兴市等关键通道城市强化跨市协同治理,无锡市、苏州市等高效枢纽城市可率先实施减排示范,而滁州市、六安市等边缘城市应聚焦本地源治理。研究显示,长三角地区PM_(2.5)和O_(3)污染特征及健康风险具有明显的时空分异特征,且基于城市间CPHI时间序列所划分的联防联控分区及其关键节点识别,可为长三角地区精细化协同治理提供科学的决策依据。 展开更多
关键词 PM_(2.5) O_(3) 长三角地区 健康风险 复杂网络 区域联防联控
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基于LUR-XGBoost模型的杭州土地利用景观格局对PM_(2.5)的影响及时空模拟
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作者 侯玉婷 柴瑜逸 +3 位作者 王灵玲 章银柯 邵竟男 邵锋 《园林》 2026年第3期94-104,共11页
环境细颗粒物(PM_(2.5))已被列为全球第六大死亡和残疾风险因素。为精准防治PM_(2.5)污染,需要以足够的分辨率捕捉PM_(2.5)时空变化,开发基于有限数量监测站点的建模模拟方法。以2014—2023年杭州核心区7个国控站点监测的PM_(2.5)浓度... 环境细颗粒物(PM_(2.5))已被列为全球第六大死亡和残疾风险因素。为精准防治PM_(2.5)污染,需要以足够的分辨率捕捉PM_(2.5)时空变化,开发基于有限数量监测站点的建模模拟方法。以2014—2023年杭州核心区7个国控站点监测的PM_(2.5)浓度为响应变量,城市土地利用景观格局为解释变量,结合土地利用回归(Land Use Regression,LUR)模型、极限梯度提升(XGBoost)算法和斯皮尔曼相关性分析构建模型,采用数据分割、10倍交叉验证和外部数据验证法检验性能,探讨解释变量对PM_(2.5)的影响机制,分析PM_(2.5)污染的时空变异性。结果表明,混合模型表现性能更优,R^(2)和调整R^(2)都在0.90以上,交叉验证的MSE值、RMSE值和MAE值分别为1.32μg/m^(3)、1.15μg/m^(3)和1.08μg/m^(3)。500 m缓冲区内林地斑块形状复杂度和1000 m不透水面平均斑块面积与PM_(2.5)显著相关;林地、耕地和不透水面用地对PM_(2.5)的预测能力分别为44%、33%和23%;年均浓度整体呈波动下降趋势和西北高、西南低、由南向北递增的空间分布格局;体现了“冬高夏低”的“U”形季节变化特征,低值区位于西湖区、拱墅区局地,高值区位于拱墅区、滨江区境内。 展开更多
关键词 PM_(2.5) 土地利用景观格局 LUR-XGBoost模型 时空模拟 杭州
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供暖变化对石家庄PM_(2.5)中PAHs赋存特征及来源的影响研究
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作者 王逸飞 杨雪晶 +3 位作者 郭雨 王冉 姚波 崔建升 《中国环境科学》 北大核心 2026年第2期646-656,共11页
研究供暖变化对PM_(2.5)中多环芳烃(PAHs)赋存特征和来源的影响对于城市大气污染控制具有重要意义.在供暖期与非供暖期间,分别在石家庄市区布设3个点位采集42个PM_(2.5)样品,使用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS/MS)测定了16种PAHs的浓度,并... 研究供暖变化对PM_(2.5)中多环芳烃(PAHs)赋存特征和来源的影响对于城市大气污染控制具有重要意义.在供暖期与非供暖期间,分别在石家庄市区布设3个点位采集42个PM_(2.5)样品,使用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS/MS)测定了16种PAHs的浓度,并基于此对PAHs的浓度变化、来源和健康风险进行分析.结果表明,供暖期间与非供暖期间PAHs的平均浓度分别为13.97ng/m^(3)和10.63ng/m^(3),苯并[a]芘(BaP)为主要污染物.PAHs与温度、湿度O_(3)呈显著负相关,与PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)和CO呈显著正相关,并且得出温度、PM_(2.5)和O_(3)是影响供暖期前后PAHs浓度的主要因素;特征比值法和PMF源解析(PMF)均表明供暖期间PAHs的主要来源为交通排放源和煤-生物质燃烧源,非供暖期为交通排放源和石油类污染(包括油挥发和液体燃料燃烧),交通排放源为PAHs的主要贡献源;TrajStat模型分析发现PAHs主要污染源来自于西北方向,京津冀及河南地区为主要污染地区,供暖期间PAHs扩散条件较差;健康风险评估结果表明石家庄市区PM_(2.5)中PAHs对成人及儿童均无风险,但儿童终身癌症风险值是成人的2倍,需引起注意. 展开更多
关键词 多环芳烃(PAHs) PM_(2.5) PMF源解析 特征比值法 后向轨迹 健康风险评价
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寒潮对PM_(2.5)中抗性基因ermB与下呼吸道感染住院风险关联的效应修饰作用研究 被引量:1
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作者 张含铄 郭亚欣 +3 位作者 张小乐 高敏 孙庆华 李湉湉 《环境卫生学杂志》 2026年第2期112-120,共9页
目的ermB基因是介导大环内酯类抗生素耐药的关键基因,可能增加呼吸道感染风险并影响临床疗效,本研究旨在探讨寒潮对大气细颗粒物(fine particulate matter,PM_(2.5))中蛋鸡养殖场来源的抗性基因ermB与下呼吸道感染住院风险关联的效应修... 目的ermB基因是介导大环内酯类抗生素耐药的关键基因,可能增加呼吸道感染风险并影响临床疗效,本研究旨在探讨寒潮对大气细颗粒物(fine particulate matter,PM_(2.5))中蛋鸡养殖场来源的抗性基因ermB与下呼吸道感染住院风险关联的效应修饰作用。方法收集北京市2016—2018年逐日下呼吸道感染住院人数以及PM_(2.5)中抗性基因ermB浓度、空气污染物浓度与气象资料。寒潮定义为日均温度低于研究期间第5百分位数(-3.6℃)且持续2天及以上。基于时间序列模型,构建ermB基因浓度与寒潮的交互项,在冷季(11月至次年3月)采用准泊松回归模型,控制日均温度、日均相对湿度、空气污染物等变量,估算寒潮对PM_(2.5)中ermB基因与下呼吸道感染住院风险关联的效应修饰作用。结果2016—2018年冷季北京市下呼吸道感染日均住院人次M(P25,P75)为341(169,389)人次。寒潮日ermB基因浓度(中位数为0.0050 copies/m^(3))低于非寒潮日(中位数为0.0077 copies/m^(3)),差异有统计学意义(Z=4.97,P<0.001)。在非寒潮日,PM_(2.5)中的ermB基因浓度与下呼吸道感染住院风险的关联无统计学意义。在寒潮日,人群中下呼吸道感染住院风险的单日滞后效应,只在lag1 d有风险,PM_(2.5)中ermB基因浓度每增加一个四分位数间距(0.0032 copies/m^(3)),下呼吸道感染的住院风险增加27%(95%CI:2%~57%),多日累积暴露分析发现随着累积天数的增加,寒潮日ermB基因的住院风险呈现逐渐增强的趋势,lag06 d达到峰值,ermB暴露引起的相对危险度(relative risk,RR)升高至1.46(95%CI:1.05~2.04),且这两个风险估计值与非寒潮日的差异均具有统计学意义(z分别是2.19和2.04,P<0.05)。亚组分析结果显示,寒潮日PM_(2.5)中的ermB基因仅对女性和≥65岁老年人群住院风险的影响有统计学意义。单日滞后(lag1 d)寒潮日,女性的住院风险RR为1.34(95%CI:1.08~1.67),65~74岁人群的RR为1.29(95%CI:1.00~1.66),75岁及以上人群的RR为1.27(95%CI:1.03~1.55)。滑动滞后(lag06 d)寒潮日女性的RR为1.55(95%CI:1.11~2.17),65~74岁人群的RR为1.62(95%CI:1.09~2.41)。结论寒潮增强了PM_(2.5)中抗性基因ermB与下呼吸道感染住院风险的关联性,尤其对女性和≥65岁老年人群影响更大。 展开更多
关键词 寒潮 抗性基因ermB 细颗粒物 下呼吸道感染 效应修饰作用
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