北京冬季雾霾过程边界层高度演变及其对细颗粒物浓度的影响

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41305115
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0506.大气化学
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

As a key parameter in the Planetary boundary layer (PBL), Planetary boundary layer height significantly affects the diffusion of the air pollutants and is closely related to the occurrence, development and dissipation of the haze episode. The urbanization, geography and climate condition of Beijing caused the unique evolution of the boundary layer structure during the haze episode. The objective of the study is to investigate the evolution of PBL height during typical winter haze episode and its impacts on near surface fine particle concentration. First of all, An effectively new PBL height retrieval algorithm based on Lidar observation to be proposed and applied to the high aerosol loading environment; Secondly, the characteristics of PBL height and its evolution mechanism will be investigated; Finally, Numerical experiments will be designed to evaluate integrated impacts of evolution of PBL height on near surface fine particle concentration. This study will deepen the understanding of air pollution and provide a scientific basis for the improvement of air pollution forecasting.
大气边界层高度是影响边界层内污染物稀释扩散的重要因素,与霾的发生、发展及消散密切相关。北京巨大的城市规模及特有的地理、气候条件导致了这一地区特殊的霾污染特征,同时也造成了霾污染期间边界层结构特有的演变规律。本研究拟在发展适用于高气溶胶污染状况下边界层高度反演算法的基础上,分析北京地区冬季霾期间边界层高度的演变规律及主要驱动因子,并利用数值模拟定量评估边界层高度演变对近地层细颗粒物浓度的影响。该研究将加深对霾污染的认识,并为进一步提高北京及周边地区霾污染事件的预报能力提供支撑。

结项摘要

大气边界层高度是影响边界层内污染物稀释扩散的重要因素,与霾的发生、发展及消散密切相关。北京巨大的城市规模及特有的地理、气候条件导致了这一地区特殊的霾污染特征,同时也造成了霾污染期间边界层结构特有的演变规律。本项目研发了适用于高气溶胶污染状况下的边界层高度反演方法,相比于传统经典算法,新算法可将相关系数从0.44提高到0.91,并将均方根误差从643 m 减少到142 m;运用新研发的算法,分析了北京地区冬季重污染事件中边界层高度特有的演变规律,表现为:大气边界层高度整体较低,最大边界层高度仅为600 m且日变化不显著,并对其产生原因进行了初探,指出重污染事件中,850至700mb存在强暖平流造成的整体稳定层结是抑制边界层高度发展的重要原因;此外,并利用数值模拟定量评估边界层高度演变对近地层细颗粒物浓度的影响;在此基础上并进一步探讨了边界层高度演变与污染物浓度生消的密切关系。该研究将加深对重污染的认识,并为进一步提高北京及周边地区重污染事件的预报能力提供支撑。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Chemical characterization of submicron particles during typical air pollution episodes in spring over Beijing
北京春季典型空气污染过程中亚微米颗粒物的化学特征
  • DOI:
    10.1080/16742834.2016.1173509
  • 发表时间:
    2016-05
  • 期刊:
    Atmospheric and Oceanic Science Letters
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Yang Ting;Sun yele;zhang wei
  • 通讯作者:
    zhang wei
基于数值模拟的2015年11月东北极端重污染过程成因的定量评估
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    环境科学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨婷;晏平仲;王自发
  • 通讯作者:
    王自发
Averaging period effects on the turbulent flux and transport efficiency during haze pollution in Beijing, China
北京雾霾污染期间湍流通量和传输效率的平均周期效应
  • DOI:
    10.1007/s00703-015-0378-0
  • 发表时间:
    2015-04
  • 期刊:
    Meteorology and Atmospheric Physics
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    Guo xiaofeng;Yang Ting;Sun yele
  • 通讯作者:
    Sun yele
Technical note: Boundary layer height determination from Lidar for improving air pollution episode modelling: development of new algorithm and evaluation
技术说明:利用激光雷达确定边界层高度以改进空气污染事件建模:开发新算法和评估
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Atmos. Chem. Phys. Discuss.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yang Ting;Wang zifa;zhang wei
  • 通讯作者:
    zhang wei
人为热排放的引入对北京地区精细模拟的改进
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    气候与环境研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨婷;王喜全;张伟
  • 通讯作者:
    张伟

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其他文献

关于现行水域纳污能力计算规程中河流计算模型的探讨
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    2018
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    杨婷
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  • 作者:
    黄莹莹;杨婷;王琪琪;龙江玲;李沁如;徐启键;黄爱华;汪金玉;夏荃
  • 通讯作者:
    夏荃

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杨婷的其他基金

北京大气边界层棕碳垂直廓线的地基遥测反演研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    55 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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