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2013-2020年京津冀地区PM_(2.5)浓度时空变化模拟及趋势分析 被引量：10
1
作者 杨晓辉 肖登攀 +4 位作者 柏会子 唐建昭 王卫 郭风华 刘剑锋 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2022年第4期58-67,共10页
为研究京津冀地区PM_(2.5)浓度时空变化趋势,利用多角度大气校正(MAIAC)气溶胶光学厚度(AOD)产品,结合气象和土地利用等数据,构建线性混合效应(LME)和地理加权回归(GWR)组成的两阶段统计回归模型,建立了2013-2020年1 km空间分辨率的PM_(... 为研究京津冀地区PM_(2.5)浓度时空变化趋势,利用多角度大气校正(MAIAC)气溶胶光学厚度(AOD)产品,结合气象和土地利用等数据,构建线性混合效应(LME)和地理加权回归(GWR)组成的两阶段统计回归模型,建立了2013-2020年1 km空间分辨率的PM_(2.5)浓度数据集。结果显示:模型交叉验证后的决定系数(R^(2))、斜率、均方根预测误差(RMSPE)和相对预测误差(RPE)范围分别为0.85~0.95、0.87~1.05、7.87~29.90μg/m^(3)和19.19%~32.71%,数据质量较高;2013-2020年京津冀地区PM_(2.5)浓度呈现出明显的时间特征(冬季高、夏季低)和空间特征(南部平原高、北部山区低);相对2013年,2020年PM_(2.5)高浓度区域明显缩小,年均浓度下降54.04%,全域降至55μg/m^(3)以下,由于政府对污染物排放的严格控制,2015-2017年冬季PM_(2.5)浓度出现大幅下降;相对2017年,2018-2020年PM_(2.5)浓度下降不明显。研究结果可为京津冀及周边地区空气污染防治提供科学依据。 展开更多
关键词 PM_(2.5) 气溶胶光学厚度(AOD) 两阶段统计回归模型 标准差椭圆 时空变化 京津冀地区
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雾霾影响光伏发电量的机制分析与实验 被引量：2
2
作者 任静 陈涛 +3 位作者 许志 武新芳 赵春江 刘永生 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2019年第9期42-46,51,共6页
在雾霾天的影响下,大气中细颗粒物(PM2. 5)浓度较高,使得太阳能的直接辐射较低,散射辐射增加,因此,光伏组件表面接收到的辐照度减小。对已有发电量估算式进行修正,提出了一种估算发电量的公式,使其与实际发电量的误差范围在±5%以... 在雾霾天的影响下,大气中细颗粒物(PM2. 5)浓度较高,使得太阳能的直接辐射较低,散射辐射增加,因此,光伏组件表面接收到的辐照度减小。对已有发电量估算式进行修正,提出了一种估算发电量的公式,使其与实际发电量的误差范围在±5%以内。探究了PM2. 5浓度对辐照度、辐照量及发电量的影响。通过上海某户用光伏屋顶进行实验验证,采用雾霾控制变量法及相似日原理,分析PM2. 5造成的辐照度损失及发电量损失,并对其之间的关系进行拟合。同时,提出光伏发电量损失指数的概念,对光伏系统的装机容量及光伏系统可靠性提供参考。 展开更多
关键词 PM2. 5 光伏发电 发电量修正公式 辐照度损失 发电量损失 光伏发电量损失指数
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