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潘锦秀: 作品数：12 被引量：83H指数：5; 供职机构：北京市环境保护监测中心更多>>; 发文基金：国家科技支撑计划北京市优秀人才培养资助环境保护公益性行业科研专项更多>>; 相关领域：环境科学与工程天文地球建筑科学自动化与计算机技术更多>>

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2015年"九三阅兵"期间北京市空气质量分析: 为研究区域性大气污染物减排措施对北京市空气质量的影响,结合地面观测的气象参数、常规污染物和PM2.5化学组分,对"九三阅兵"期间北京市的空气质量进行分析.结果表明,阅兵期间北京市北风平均风速、温度、相对湿度和地面气压等气...; 王占山李云婷孙乃迪王步英潘锦秀; 关键词：空气质量大气污染物气象参数

京津冀区域重污染天气过程数值预报评估新方法被引量：15: 2016年; 利用区域空气质量监测数据、空气质量模式数值预报产品及天气图资料,建立了一种适用于区域重污染天气过程预报的评估方法,将其用于评估NAQPMS模式系统对2013年和2014年京津冀地区静稳型、沙尘型和特殊型3类重污染天气过程的预报能力,并探讨了重污染天气过程早报、晚报及漏报的可能气象条件原因,以提高预报准确率.结果表明:数值模式系统提前3 d预报重污染天气过程的预报准确率可达57%,秋冬季预报效果好于其他季节,静稳型预报效果好于沙尘型和特殊型.对模式AQI预报结果统计发现,当预报AQI值达到150以上时,实际发生重污染天气过程的概率较大,如定义AQI等于150作为重污染天气预警临界值,模式预报准确率可提高至70%以上.天气系统对污染过程预报有重要影响,WRF气象模式对中低层天气系统位置及强度预报偏差是导致静稳型污染过程早报和晚报的一个重要原因.; 潘锦秀朱彬晏平仲王自发陈焕盛李健军朱莉莉姚雪峰韦莲芳; 关键词：京津冀

北京冬奥会同期空气污染数值模拟被引量：6: 2017年; 第24届冬季奥运会将于2022年2月4—20日在我国北京市和河北省张家口市联合举办,主要会场有北京奥体中心、北京延庆县和张家口市崇礼县.为了模拟分析冬奥会空气质量情况,利用冬奥会同期(2006—2016年2月)北京市和张家口市空气质量资料及韩国气象厅天气图资料(2013—2016年2月),分析该时段重污染发生的频次,统计不利于污染物扩散的天气形势出现概率及污染传输路径,并结合嵌套网格空气质量预报模式(NAPQMS),评估不同减排方案对ρ(PM_(2.5))的影响.结果表明:(1)2006—2016年冬奥会同期,北京奥体中心和延庆县发生重污染天气的概率分别为17%和9%,污染发生的风险频率为北京奥体中心>延庆县>张家口市,并且北京奥体中心和延庆县在2月13—16日易出现持续的重污染天气过程;(2)2013—2016年2月不利于污染扩散的天气形势出现概率较为频繁,尤其在850 h Pa高度和地面,不利天气形势出现的概率分别为35%和41%;地面偏南风易将在北京西南方滞留较长时间的污染气团沿太行山输送至北京;(3)冬奥会期间,若于2月2—12日及17—20日将京津冀及周边城市污染物排放量在当前的基础上减排50%、2月13—16日减排75%,将可能不出现重污染日.严格控制北京及周边地区的大气污染物排放是保障冬奥会期间空气质量的必要措施.; 潘锦秀晏平仲李云婷张大伟王占山; 关键词：冬奥会空气质量重污染减排方案

一种基于移动装置的污染物区域间传输排查方法与系统: 一种基于移动装置的污染物区域间传输排查方法和系统，所述方法包括：利用固定监测单元监测每个环境监测区域中固定污染源周围区域的污染物浓度、风向和风速，同时利用移动监测单元监测所述固定污染源周围区域以外的其它区域的污染物浓度、...; 刘保献张大伟李云婷潘锦秀姚欢孙乃迪廖炳瑜陈晨严京海马俊文; 文献传递

基于天气分型和气象要素聚类的空气重污染案例判别方法: 一种基于天气分型和气象要素聚类的空气重污染案例判别方法，包括：利用气象要素历史数据及监测的PM<Sub>2.5</Sub>小时数据，从影响大气污染扩散的气象学角度，对影响PM<Sub>2.5</Sub>浓度分布的主要天气...; 程念亮李云婷张大伟闫贺王步英崔继宪潘锦秀; 文献传递

2015年“九三阅兵”期间北京市空气质量分析: 为研究区域性大气污染物减排措施对北京市空气质量的影响,结合地面观测的气象参数、常规污染物和PM2.5化学组分,对“九三阅兵”期间北京市的空气质量进行分析.结果表明,阅兵期间北京市北风平均风速、温度、相对湿度和地面气压等气...; 王占山李云婷孙乃迪王步英潘锦秀; 关键词：大气监测空气质量污染治理

一种基于移动装置的污染物区域间传输排查方法与系统: 一种基于移动装置的污染物区域间传输排查方法和系统，所述方法包括：利用固定监测单元监测每个环境监测区域中固定污染源周围区域的污染物浓度、风向和风速，同时利用移动监测单元监测所述固定污染源周围区域以外的其它区域的污染物浓度、...; 刘保献张大伟李云婷潘锦秀姚欢孙乃迪廖炳瑜陈晨严京海马俊文; 文献传递

2006～2015年北京市不同地区O_3浓度变化被引量：33: 2018年; 对2006~2015年北京市定陵、官园、琉璃河和前门这4个站点的O_3连续监测数据进行分析,探讨其浓度水平、变化趋势、时间变化规律以及和前体物、气象要素的关系.结果表明,定陵站十年平均浓度水平最高(65.2μg·m^(-3)),其次为琉璃河(53.4μg·m^(-3))、官园(49.6μg·m^(-3))和前门(40.4μg·m^(-3)).定陵O_3浓度呈下降趋势[0.5μg·(m^3·a)^(-1)],而官园[0.9μg·(m^3·a)^(-1)]、琉璃河[0.3μg·(m^3·a)^(-1)]和前门[0.3μg·(m^3·a)^(-1)]均呈上升趋势.从月变化来看,各站点O_3浓度最高值均出现在6~8月,出现频次最高的为7月(17次),平均月均浓度为99.8μg·m^(-3);最低值均出现在11、12月和1、2月,出现频次最高的为1月(14次),平均月均浓度为16.6μg·m^(-3).从日变化来看,近年来O_3浓度峰值出现的时间明显提前,近3年峰值均在15:00~16:00出现,提前了1~2 h.2015年定陵站O_3重污染天数达到11 d,比2013年增加了10 d,表明近年来夏季北京下风向山区的O_3重污染状况愈发严重.与前体物的相关性分析表明,定陵站O_3浓度与NO2浓度呈正相关,其余站点两者浓度均呈负相关,暗示定陵站O_3生成的前体物控制区可能为NO2控制区,而其他站点为VOCs控制区.与气象要素的相关性分析表明,O_3浓度与温度呈正相关关系,与湿度和气压呈负相关关系,温度对O_3浓度的影响最大,其次是气压和湿度.当日最高温度超过30℃,相对湿度介于30%至70%之间时,北京市O_3日最大8 h滑动平均浓度超过200μg·m^(-3)的概率较高,空气质量级别会达到轻度至中度污染的级别.; 王占山李云婷李云婷李倩安欣欣王步英李倩; 关键词：O3 前体物气象条件控制区

2015年“九三阅兵”期间北京市空气质量分析被引量：11: 2017年; 为研究区域性大气污染物减排措施对北京市空气质量的影响,结合地面观测的气象参数、常规污染物和PM_(2.5)化学组分,对"九三阅兵"期间北京市的空气质量进行分析.结果表明,阅兵期间北京市北风平均风速、温度、相对湿度和地面气压等气象要素水平与相邻时段相比较为接近,但北风频率偏高,整体大气扩散条件略有利.阅兵期间SO_2、NO_2、O_3、PM10和PM_(2.5)平均浓度分别为2.7、24.2、63.2、27.2和19.5μg/m^3,与相邻时段相比分别降低了26.0%、31.3%、24.5%、59.0%和59.4%;PM_(2.5)的降幅最大,体现了一次源排放和前体物排放同时减排的叠加作用.从PM_(2.5)化学组分来看,阅兵期间浓度最高前4位依次是OC(6.1μg/m^3)、NH_4^+(3.8μg/m^3)、SO_4^(2-)(3.4μg/m^3)和NO_3^-(2.5μg/m^3),OC中二次生成的组分仍高达57.6%.通过与相邻时段中相似天气形势下污染物浓度的对比测算了减排措施的"净环境效益",阅兵期间的减排措施使得SO_2、O_3、NO_2、PM_(10)和PM_(2.5)浓度分别降低了50.0%、0.7%、42.1%、45.7%和48.6%,并对APEC期间和阅兵期间O_3浓度变化不同的原因进行了讨论.; 王占山李云婷张大伟陈添魏强孙彤卉王步英潘锦秀崔继宪皮帅; 关键词：阅兵减排空气质量 PM2.5 化学组分 O3

多元线性回归方法对北京地区PM_(2.5)预报的改进应用被引量：19: 2019年; 利用多元线性回归方法(REG)将多模式空气质量预报系统中3个模式(CMAQ、CAMx和NAQPMS)对北京市2016年PM_(2.5)的预报结果和观测数据进行集合,并对集合结果进行评估。结果表明:①不同模式的预报结果不尽相同,均能够反映2016年北京地区PM_(2.5)随时间的变化趋势,CMAQ、CAMx和NAQPMS相关系数为0. 6～0. 9,标准化平均偏差为-0. 6～0. 6。3个模式对重污染峰值预报都存在偏差,NAQPMS预报偏差低于其他模式;②基于多元线性回归集成预报模型能显著提高日均PM_(2.5)预报的准确率,能较好地改进不同季节模式整体高估或者低估的系统性偏差现象,春季国控平均偏差由-23μg/m^3改善至-2. 3μg/m^3,冬季平均偏差降低近20μg/m^3;③利用多元线性回归方法对2016年红色预警期间小时PM_(2.5)订正结果显示,相关系数提高了0. 13,均方根误差降低了20～30μg/m^3,并且对峰值浓度有较好的调整,预报峰值更为接近实况峰值,特别是对北部地区的改进效果较为明显,反映了实际观测数据对空气质量数值模式预报修正的研究意义和可行性。; 潘锦秀晏平仲孙峰李云婷刘保献王占山董瑞; 关键词：PM2.5 多元线性回归方法

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