孙峰
- 作品数：53 被引量：974H指数：17
- 供职机构：北京市环境保护监测中心更多>>
- 发文基金：环境保护公益性行业科研专项国家科技支撑计划北京市科技计划项目更多>>
- 相关领域：环境科学与工程自动化与计算机技术天文地球农业科学更多>>
- 北京市臭氧的时空分布特征被引量：91
- 2014年
- 对2012年12月~2013年11月期间北京市35个自动空气监测子站的O3浓度进行分析,探讨北京市O3浓度的时间、空间分布特征,并对夏季的一次O3高浓度过程进行了分析.结果表明,北京市O3浓度在5~8月维持相对较高浓度,其他月份则维持较低浓度.整体来看,4类功能的监测站点中O3平均浓度由高到低分别是对照点及区域点、郊区环境评价点、城区环境评价点和交通污染监控点;O3浓度日变化呈单峰型分布,一般在15:00、16:00达到峰值;O3还呈现明显的'周末效应',即周末白天时段O3浓度大于工作日浓度.北京市O3浓度城区相对较低,周边区县相对较高,生态植被优良的东北部地区浓度最高.2013年6月3日北京市发生一次O3高浓度过程,在下午西南风的作用下,榆垡、丰台花园、奥体中心和怀柔监测站O3峰值出现的时间从南到北依次滞后,且怀柔站在20:00才出现峰值,体现了这次过程中存在明显的O3输送特征.
- 王占山李云婷陈添张大伟孙峰孙瑞雯董欣孙乃迪潘丽波
- 关键词：臭氧
- 北京市空气重污染天气类型分析及预报方法简介被引量：37
- 2015年
- 利用2013年北京市PM2.5监测数据及气象资料,系统分析了北京市重污染日逐月分布及其对应的地面天气类型、气象要素特征。数据显示2013年北京市重污染日累计有58 d,占到全年天数的15.9%;北京市重污染日地面天气形势场可分为高压类、低压类、均压类3种类型,各占38%、41%、21%,重污染日PM2.524 h平均浓度为218μg/m3,均压类PM2.524 h平均浓度233.12μg/m3,高压类PM2.524 h平均浓度215.06μg/m3,低压类PM2.524 h平均浓度212.61μg/m3;重污染日地面气象要素主要表现为小风（1.69 m/s）,湿度较大（68.6%）,变压小（-2.86~0.85 h Pa）,逆温（1.59~4.17℃/100 m）;数值预报模式与统计模式相结合是北京市重污染日空气质量预警预报的方法体系。
- 程念亮李云婷孙峰张大伟孙瑞雯
- 关键词：预警模型
- 北京市空气质量动态统计预报系统
- 本文简要介绍了北京市空气质量动态统计预报系统的构成、特点,以及所采用的5种预报模型,分析了不同预报模型的特点和性能.所建立的动态统计预报模型DSM有良好的预报性能,减小了在高污染季节的预报误差;多点空气质量动态预报模型也...
- 孙峰
- 关键词：污染预报动态统计空气质量环境管理
- 文献传递
- 一种基于自动监测仪器的异常数据检测方法及系统
- 一种基于自动监测仪器的异常数据检测方法及系统，该方法包括：采集各自动监测仪器的监测数据；对所述监测数据进行如下判断，如果符合其中之一则视为异常数据或疑似异常数据：(1)判断是否大于预设阈值或小于仪器检出限；(2)对预设的...
- 马俊文张大伟严京海程念亮孙峰孙瑞雯
- 一种计算PM<Sub>2.5</Sub>分区预报结果的方法
- 一种计算PM<Sub>2.5</Sub>分区预报结果的方法，包括：对风向因子进行分类，统计不同风向时不同分区的PM<Sub>2.5</Sub>浓度平均值相对于整个待预报区域的相对比例，作为第一分区系数；对不同分区在预报当...
- 王占山张大伟李云婷孙峰邱启鸿董欣王欣孙乃迪
- 文献传递
- 北京市空气质量预报技术研究被引量：5
- 2012年
- 文章开展了动态统计、数值模拟、判别预报、集成预报平台开发等多种空气质量预报技术研究。建立了包含相关性分析、线性回归、判别分析、分类回归树等多种统计分析方法与技术的动态统计预报系统，在国内首次实现动态统计业务预报；将NAQPMS、CMAQ、CAMx、AQMDSS、ARfA等五个国际上先进的空气质量数值预报模型进行集成，搭建多模型空气质量数值预报系统；研发了北京市空气质量预报综合业务平台，将各类监测数据、预报资料、统计模型、多模式数值模型系统以及沙尘判别预报结果集成，丰富和提高了北京市空气质量的预报手段及能力；成功地将各类预报技术服务于2008北京奥运空气质量预警预报工作中，并对北京奥运会开幕式前夕出现不利于污染物扩散的天气形势进行了准确的预警预报，为管理部门及时采取奥运空气质量保障的应急措施提供了重要的科技支撑，为奥运空气质量保障工作做出了重要贡献。
- 赵越徐文帅孙峰邱启鸿董欣
- 关键词：空气质量
- 基于大数据分析与认知技术的空气质量预报预警平台被引量：15
- 2017年
- 为深入认识区域大气污染现象规律,完善并提高城市空气质量预报预警能力,提高大气污染治理决策支持能力,开展城市污染成因分析与空气质量预报预警研究是十分必要的。本文针对环境大数据时代下的城市空气质量预报,提出了一种基于大数据分析与认知技术的专业先进的大气环境业务应用系统体系。该体系基于底层统一的数据资源中心,融合各类不同类型的空气质量监测、不同预报系统的产品数据以及基础辅助数据,建立数据汇交、共享、质控管理机制,通过上层预报预警、综合分析、案例分析、应急决策支持四大子系统,从多模式集合预报结合专家调优支撑高性能预报会商应用,从大数据融合时空关联分析深度挖掘大气复合污染特征与污染成因,从多维度历史污染过程和天气形势全自动化认知分析支撑重污染过程研判,从业务化仿真情景方案与污染溯源助力专业应急决策。最后,通过在北京市环境保护监测中心的系统实现证明体系的高性能、稳定性和实用性。
- 李云婷严京海孙峰张大伟夏曦芮晓光白鑫鑫尹文君
- 关键词：污染成因分析决策支持
- 北京市空气质量集成预报系统研究
- 李昕赵越王自发孙峰徐文帅邱启鸿
- 该成果开展了包含风温廓线雷达、环境卫星遥感等多种大气环境立体监测技术研究与应用，全面提升了北京市空气质量的监测水平；首次建立了可动态更新的典型重污染事件数据库；建立了包含相关性分析、线性回归等多种统计分析方法与技术的动态...
- 关键词：
- 关键词：大气污染防治
- 北京市PM_(2.5)化学组分特征被引量：14
- 2016年
- 对2012年8月至2013年7月期间北京市定陵、车公庄、房山和榆垡4个站点的15种PM_(2.5)化学组分进行分析,探讨各组分的时空分布特征以及有机碳(OC)、元素碳(EC)的污染特征。结果表明,4个站点PM_(2.5)组分中OC、SO_4^(2-)、NO_3^-和NH_4^+的含量较高,年均浓度分别为(22.62±21.86)、(19.39±21.06)、(18.89±19.82)、(13.20±12.80)μg/m3。各组分浓度在时间分布上多为冬季最高,夏季最低;在空间分布上多为南部高,北部低;另外NH+4浓度水平明显高于早年间的监测结果。受燃煤的影响,冬季OC和EC平均浓度分别为夏季浓度的3倍和2.5倍。春、夏、秋、冬季4个站点平均OC/EC比值分别为4.9、7.0、8.1和8.4,表明北京市全年均存在较严重的SOC污染。采用OC/EC比值法估算得出全年定陵、车公庄、房山和榆垡站二次有机碳(SOC)占OC的比例分别为57.7%、60.0%、45.6%和57.6%。定陵、车公庄、房山和榆垡站年均[NO_3^-]/[SO_4^(2-)]比值分别为1.01、1.25、1.08和1.12,表明目前北京市排放源表现出固定源和移动源并重的特征。
- 王占山李云婷刘保献孙峰张大伟周健楠刘兆莹潘丽波
- 关键词：化学组分
- 空气重污染天气的预报方法和系统
- 一种空气重污染天气的预报方法，包括：收集、获取待预报区域的长时间序列的历史气象数据；选取若干气象参数作为影响因子；通过拟合的方式，以选取的若干气象参数作为因子建立空气重污染预报方程，将气象模式WRF预报的所述气象参数的预...
- 程念亮张大伟李云婷孙峰
- 文献传递
