简介:使用北京气象站探空观测数据和地面气温观测数据,以干绝热曲线法估算1984-2013年逐日最大边界层高度,同时计算对应的边界层平均风速和通风量。统计分析这3个边界层参量的平均特征,并利用2001-2012年的空气污染指数(API),探讨大气污染与边界层参量的关系。结果表明:(1)日最大边界层高度的30年月均值以春季和夏初(3-6月)最高,约1600m;夏季和秋初(7-10月)次之,约1300m;冬季(11月、12月和1月)最低,约1000-1200m。(2)夏季,日最大边界层高度不同数值的频率大致为对称分布,峰值处于1000-1600m范围;秋、冬季,频率分布系统性地向低值一方偏斜,600-800m的出现频率大大增加;春季边界层高度的变化极大。(3)各季边界层平均风速以夏季为最小。(4)一年中春季通风量最大,秋季次之,冬季较低,夏季最小。(5)秋、冬季,北京中度和重污染个例(API〉200)集中分布于弱风、低边界层和小通风量条件,反映污染物局地累积的作用;春季污染个例半数以上以高风速、高通风量为特征,反映沙尘类外部输入性污染的作用。
简介:摘要:通过无人机倾斜摄影测量技术,可以快速获取机场区域高精度的三维地面模型(DSM)。但是这种方法受天气和环境的影响大,数据采集需要协调相关部门无人机的飞行时间,对一些并未超高的信息重复获取和处理,成果需要后处理,成本也比较高,不便于机场净空的动态维护。本文针对上述情况,提出了基于地基摄影测量方式,通过布设于地面的图像采集设备,对净空区进行实时监控。首先通过无人机倾斜摄影测量技术,获得机场区域的三维地面模型,作为基础模型。其次,根据基础模型,有针对性的在地面布设图像采集设备,且其三维位置已知,结合净空区障碍物限制面的三维位置,确定图像采集设备的扫描方位(包括水平角和垂直角)。对获取的图像通过基于机器学习和自动模式识别的手段进行分析,对发现的新增疑似超高障碍物,可自动报警。初步锁定目标后,再通过双目视觉技术,确定障碍物的形态、位置和标高,从而实现智能实时监控的目的。同时还可对非正常进入跑道的疑似物进行监控,并选择自动报警。