PM2.5 是指空气动力学直径小于或等于 2.5 μm的颗粒物，也称为可入肺颗粒物，虽然PM2.5只是地球大气成分中含量很少的组分，但它对空气质量和能见度等有重要影响。PM2.5的主要来源是人为排放。人类既直接排放PM2.5，也排放某些气体污染物，在空气中转变成PM2.5。直接排放主要来自燃烧过程，比如化石燃料的燃烧、生物质的燃烧和垃圾焚烧等。在空气中转化成PM2.5的气体污染物主要有二氧化硫、氮氧化物、氨气和挥发性有机物；其他的人为来源包括道路扬尘、建筑施工扬尘和工业粉尘等。大气中的细颗粒物PM2.5往往会附着硫化物、氮氧化物和重金属颗粒等大多由工业污染源排放的污染因子，因而对人体的伤害很大。国内外学者关于PM2.5的浓度特征开展了大量的研究工作［1－3］。 王占山等［4］对2013年北京市35个自动空气质量监测子站的PM2.5 数据进行分析，探讨 PM2.5 的时间分布特征、空间分布特征以及与前体物和大气氧化性的相关性关系。郝建奇等［5］探究了2013年中国东部地区多次发生持续的重霾污染事件气象条件与重污染事件的关系，并使用欧洲中心东亚地区的逐日气象数据和北京、天津、石家庄的逐时PM2.5浓度数据以及MICAPS观测数据，分析了重污染事件对应的天气形势，针对2013年1月的重污染事件进行情景模拟。詹鹃铭等［6］探讨了冬季珠江三角洲区域污染物的空间传输延迟性及其与气象、地理的关联性，利用天气图、珠三角区域4个典型城市——韶关、广州、深圳、香港的地面气象数据及PM2.5，采用时间序列、相关性分析等方法，分析了2014年冬季各城市大气PM2.5变化关联特征以及受天气过程的影响。吴健生等［7］利用京津冀地区104个监测站点的大气污染物浓度数据，结合卫星遥感数据产品、土地覆被、气象因子、道路分布、人口密度、污染源分布等信息，分别利用最小二乘和地理加权回归构建土地利用回归模型，对PM2.5浓度时空分布情况进行模拟。 周广强等［8］检验了基于WRF－Chem模式构建的华东区域大气环境数值预报系统，该系统对上海PM2.5有良好的预报水平。董群等［9］利用北京地区2013－2015年秋冬季各自动站气象要素数据、大气所铁塔资料以及海淀气象站风廓线数据和该地区PM2.5浓度数据，分析山谷风环流特征及其对 PM2.5 浓度的影响。赵妤希等［10］采用统计分析方法分析北京中心城区长期的污染变化趋势和特征。郝巨飞等［11］利用2014年邢台市逐时气象观测资料和同期环境空气监测数据研究大气能见度下降与气象要素和环境空气污染物的关系。张淑平等［12］选择了石家庄、西安、北京、太原、广州 5个不同污染区域的典型城市，解析不同城市的主要气象影响因素和气象因素的综合影响程度。项佳娥等［13］利用2013年12月至2014年11月杭州城区空气质量监测站 PM2.5、PM10 浓度值，结合气象、道路、人口数据以及站点周边绿地信息，分析PM2.5、PM10浓度时空特征及其影响因子。沈敏霞等［14］选取小寨和秦岭环山路作为西安市城区道路和郊区道路的代表，得出西安市道路 PM2.5、NO2和CO的水平浓度分布特征。樊高峰等［15］指出相对湿度和 PM2.5 浓度是调制大气能见度的关键因子。薛文博等［16］基于空气质量模型的颗粒物来源追踪技术定量模拟了全国PM2.5及其化学组分的跨区域输送规律，建立了全国31个省市向333个地级城市的PM2.5及其化学组分传输矩阵，解析了 PM2.5的空间来源。

辽宁省各城市由于重工业多、气候条件等原因，导致颗粒物污染严重，而且冬季采暖期长、昼夜温差大、逆温层效应突出。王扬锋等［17］利用2009年7月至2010年6月辽宁省中部城市沈阳、鞍山和本溪大气成分站能见度与颗粒物连续监测资料，分析能见度变化特征及其与颗粒物的相关关系。洪也等［18］利用MODIS卫星资料、空气质量监测资料、地面气象资料及后向轨迹方法，分析研究了2011年10月28－29日辽宁中部城市群一次灰霾天气过程。马雁军等［19，20］分析了辽宁省中部沈阳、鞍山、抚顺和本溪4城市可吸入颗粒物分布特征、污染水平及其与气象因子的关系，以及细粒子分布与空气质量的关系。赵胡笳等［21］分析了2011年秋季沈阳一次雾霾天气过程中能见度与颗粒物质量浓度及气溶胶光学特征变化。了解PM2.5在市区内的分布特征，以及气象要素对PM2.5的相关影响，对于大气环境的治理和预测都有着重要的参考价值。然而目前关于沈阳市区内代表各种不同区域PM2.5浓度的详细分布特征研究还是少见的。

这是一种富有智慧的简捷的方法，想法虽然和思路1类似，都是利用锐角的正切函数定义，但由于是在一个“大的”直角三角形APB中考虑，k1与k2的关系一目了然，展现了宽阔的解题视野．相比之下，思路1作辅助线的方法则暴露出学生习惯借助“正规”“标准”图形思考问题的缺陷．

1 材料与方法

PM2.5监测数据来源于沈阳市环境监测站，在沈阳市区有11个环境监测点。按季节对比分析2013年各监测点PM2.5年均值、月均值、日均值、星期内各天的日均值、日内小时均值的变化特征。将各观测点的 PM2.5和 PM10的日均浓度进行了相关对比；将2013年沈阳市PM2.5浓度值的逐日变化和湿度、气温、0cm地温、风速、降水、气压距平变化进行对比，分析PM2.5浓度和各气象要素的相关程度。用NCEP／NCAR再分析资料进行污染天气形势分析。WRF已被大量应用于各种各样的天气系统数值模拟［22，23］，本研究用WRF3.5.1模式进行污染天气数值模拟。模拟的中心点为 42°N，116°E，三层嵌套，最外层区域的格距为30 km，第二层区域的网格距为10 km，最内层网格距为3.333 km。分别覆盖东亚区域、整个东北地区、辽宁地区。模式的物理参数化方案选择为Dudhia短波方案、RRTM 长波方案、Kain－Fritsch积云对流参数化方案、Noah陆面过程方案和YSU边界层参数化方案。

2 结果与分析

2.1 PM2.5 分布特征

沈阳市区11个环境监测点根据所在的功能区域环境，分别代表着自然保护区的辉山；文化区的炮兵学院、北陵；居住区的文艺路、小河沿；商业区的太原街、辽大、浑南二；工业区的张士、二毛、东软（图1）。 中国 PM2.5年平均浓度标准是 35 μg／m3；美国年平均浓度标准是15 μg／m3；2013年沈阳市年平均浓度值为 76.86 μg／m3，这个浓度值达到了中国标准的2.2倍、美国标准的5.1倍（图2）。11个监测点中年均浓度值较高的分别为张士（91.71 μg／m3）、太原街（87.74 μg／m3）、二 毛 （84.63 μg／m3）、浑 南 二 （82.13 μg／m3）；炮兵学院浓度值最低，为 36.91 μg／m3。

  

图 1 沈阳市 PM2.5监测点位

  

图2 2013年沈阳市PM2.5年平均浓度

2.1.1 PM2.5 月平均和日平均浓度的分布特征 分别统计出2013年沈阳市内11个观测点PM2.5浓度的月平均浓度和日平均浓度（图3）。在月平均浓度图（图 3a）上看，各月的 PM2.5浓度在张士、二毛、太原街相对较高，炮兵学院明显低于其他观测点。各观测点的逐月变化趋势一致，12月、1月、2月相对较高，1月月平均浓度值最高；6月、7月、8月、9月月平均浓度值相比较低。在日平均浓度图 （图3b）上看，和月平均浓度图相一致，6－10月是浓度低值，浓度高值出现在1月中旬、12月下旬。中国PM2.5日均浓度限值是 75 μg／m3， 国际 PM2.5 日均浓度限值是35 μg／m3，2013 年沈阳最高值出现在 12 月 22 日张士观测点，日平均浓度值超过 500 μg／m3，这个数值达到了国内限值的6.7倍、国际限制的14.3倍。中国北方城市冬季供暖主要依赖燃煤，导致城市冬季大气环境质量更差，PM2.5 明显升高［24，25］。沈阳市 1 月、2月、3月、11月、12月出现的日均污染浓度高值也是受冬季供暖的影响。

之前研究结果表明，风速对大气污染有负相关影响，气温、地温对大气污染有正相关影响［31］，湿度和大气污染有正相关影响［32］。和多年日平均值相比，2013年风速减小，湿度、气温、地温增大，从相关影响分析，这些气象要素的变化特征对沈阳市区的PM2.5 浓度产生不利影响。

  

图3 2013年沈阳市各监测点PM2.5月平均浓度（a）、PM2.5 日平均浓度（b）

第一，执行依据不明确并不是当事人造成的，很大程度上的原因应该归咎于人民法院，是其生产了不合格的产品(执行依据)。如果执行依据不明确的法律后果是不予立案的话，无疑是让当事人来承担执行依据不明确的法律后果，这对当事人来说是不公平的。

2.1.2 PM2.5星期内各天浓度的分布特征 有研究得出，城市PM10、NO2和SO2表现出工作日高、休息日低的特征［26］。 将沈阳市 2013 年 PM2.5 浓度分别按春、夏、秋、冬四季求星期内各天的平均值（图4）。冬季的平均值明显高于春季、夏季、秋季。冬季星期内各天变化明显，各观测点星期四浓度值最低，星期一、星期二浓度值最高，张士、北陵、小河沿、浑南二、太原街观测点变化较大，其中太原街变化最大，星期一平均值为 171.51 μg／m3；星期四平均值为 87.87 μg／m3。各观测点春季、夏季、秋季星期内各天变化不明显。

关于沈阳大气污染的研究表明，大气污染和地面至高空的天气形势都密切相关，高空暖脊、地面高压、静风、下沉气流、边界层逆温等都是促成大气污染的必要条件［33］。2013年12月22日在沈阳市出现了全年最强的污染，PM2.5 日平均浓度达 273 μg／m3，其中张士站 PM2.5 的日均浓度值达到了 523 μg／m3，22 日 16：00－23：00 张士站小时浓度超过 500 μg／m3，其中 18：00 的小时浓度达到了 888 μg／m3。 下面对这次全年最重的污染天气做形势分析。

  

图4 2013年沈阳市各监测点PM2.5星期内日平均浓度

2.2 PM2.5 与 PM10 的相关分析

用NCEP／NCAR再分析资料驱动WRF天气模式分别模拟沈阳市2013年12月22日18：00地面风场、垂直剖面风场、22日4：00至23日4：00垂直方向温度廓线和21日20：00至23日20：00边界层高度（图10）。风速对沈阳市的污染物扩散有重要影响［34］。由地面风场可见，辽宁省中部沈阳市周围是地面高压，地面风向不一致，呈发散状，不利于污染物的扩散。沈阳市受地面高压影响，弱辐散气流，风速很小、近乎静风。垂直剖面风场上，沈阳市近地层自西向东是下沉气流，风速较小，近地层温度较低，湿度较大，超过了60%。由垂直方向的温度廓线可见，22日4：00至23日4：00沈阳市上空一直有明显的逆温，逆温的变化趋势是先增加后减弱，其中22日21：00至23日3：00逆温最强。边界层高度标志着污染物在垂直方向上的扩散和稀释能力，对于大气环境过程尤为重要［35］。用WRF模式数值模拟得出21日20：00至23日20：00边界层高度，边界层高度有明显的日变化特征，21日17：00至22日8：00边界层高度持续较低，22日 8：00－17：00边界层高度先增加后下降，11：00－14：00 边界层高度最大；22日17：00至23日8：00边界层高度小于28 m，这和全年最严重的污染天气是相对应的；23日边界层高度比22日有明显增加。

2.3 PM2.5 和气象要素的相关分析

利用NCEP／NCAR再分析资料分析2013年12月 22 日 8：00、14：00 时 500 hPa位势高度场（图 8）。8：00俄罗斯萨哈林岛以东鄂霍次克海上空为冷涡，陕西省北部、山西省、京津冀地区至辽宁省西部上空为低槽，沈阳市上空是低槽前部的弱暖脊。14：00辽宁省西部上空低槽减弱，沈阳市上空暖脊减弱。

  

图5 2013年沈阳市各监测点PM2.5小时平均浓度

WPKI(Wireless Public Key Infrastructure)技术是在有线网络中的PKI(公开密钥基础设施体系)基础上发展起来的。在有线网络中，可以通过标准密钥管理平台为用户透明地提供通信网络应用所需要的加密、数字签名等密码服务，从而确保用户网络中数据的机密性与有效性。WPKI技术是在无线网络中为用户提供与有线网络PKI相同的安全服务机制(图1)。

2.4 污染个例分析

2.1.3 PM2.5小时平均浓度的分布特征 对 11 个监测点按2013年春、夏、秋、冬不同季节求小时平均浓度，冬季的小时平均浓度绝大部分超过100 μg／m3，明显高于其他季节（图5）。各观测点冬季的小时变化明显，其中张士、浑南二、辽大小时变化较大，浓度最大值出现在9：00，浓度最小值出现在15：00。炮兵学院、辉山的小时浓度变化较小。春、夏、秋季各站小时变化不明显。有研究得出，西安市PM10和NO2小时浓度的日变化趋势均为双峰双谷型，污染浓度早晨高于傍晚［27］，北京地区NO2和NOx浓度日变化呈双峰分布［28］，这些和沈阳市的 PM2.5 小时浓度的日变化相似。

教育行政管理部门可以建立教育教学数据库，各大学可以建立相关子数据库，对学生的学业信息今夕收集、整理、分析以及预测。举例来说，对于在线课程可以设置相关数据变量，对学生的课堂行为进行分析和监控，包括旷课、开小差等实时情况。如果学生达到某些设定值，那么系统就会自动发出警报，同时进行记录，最后作为课程评分的依据。当然，无论是线上还是线下均可以采用类似操作。

温度、风速等气象要素对沈阳的大气污染有重要影响［30］。对比分析 2013 年沈阳市 PM2.5 日均浓度和湿度、气温、0 cm地温、风速、降水、气压和1951－2013年日平均距平值的变化，并计算相关系数（图7）。 冬季 PM2.5浓度较高，1 月超过 200 μg／m3有12 d， 超过 100 μg／m3有 25 d；12 月超过 200 μg／m3有 5 d，超过 100 μg／m3有 17 d；2 月超过 200 μg／m3有 1 d，超过 100 μg／m3有 7 d。 夏季 PM2.5浓度都较低，6 月、7 月都小于 100 μg／m3，8 月超过 100 μg／m3有1 d。湿度距平冬季主要是增大，1月大于0的有26 d，2月大于 0的有 21 d，12月大于 0的有 23 d；夏季变化是略有减小，6月小于0的有16 d，7月小于0的有21 d，8月小于0的有18 d。气温距平冬季变化主要是减小，1月小于0℃的有23 d，2月小于0℃的有16 d，12月小于0℃的有18 d；夏季变化是增大，6月大于0℃的有22 d，7月大于0℃的有19 d，8月大于0℃的有24 d。地温距平冬季变化是增大，1月、2月明显高于平均值，全部大于0℃，12月大于0℃的有26 d；夏季变化略有增大，6月大于0℃的有20 d，7月大于0℃的有20 d，8月大于0℃的有21 d。风速距平全年各月都是减小。降水距平冬季变化不明显，夏季明显减小。气压距平冬季1月、2月变化不明显，12月上半月明显减小，下半月明显增大，这个时间段的增大对应发生了强污染天气。分别统计PM2.5浓度和各气象要素的相关系数得出，PM2.5 浓度和风速呈负相关，相关系数为－0.180 4；与其他要素都呈正相关，其中与湿度、0 cm地温相关度较高，相关系数分别为 0.406 6、0.391 7，与气温、降水和气压的相关度较低，相关系数分别为0.068 3、0.034 6 和 0.100 3。

利用NCEP／NCAR再分析资料分析2013年12月 22 日 8：00、14：00 时 850 hPa位势高度场（图9）。8：00青海省、甘肃省南部上空是高压中心，向东一直到辽宁省西部、南部都是高压控制，辽宁省西部处于高压范围的外缘，受高压控制，气流辐散。14：00，高压中心发展减弱，辽宁省上空高压暖脊减弱，气流辐散，风速较小。

总之，微课是对传统教学模式的创新，在传统的教学中起到了很好的辅助作用，有利于提高学生学习化学的兴趣，有利于提高课堂的教学效率，有利于节省课堂教学时间，有利于培养学生的自主学习意识和能力.但是也必须认识到课堂教学必须以教师的讲解为主，在适当的时候进行穿插运用，对教学起到辅助作用.

可吸入颗粒物是最主要的空气污染物，PM2.5是PM10中粒径较小的部分，对人体健康和大气环境的危害更为突出。2013年沈阳市内11个监测点的PM10和 PM2.5都有明显的线性相关（图 6），相关系数都超过了0.80，有4个监测点的相关系数超过0.90，其中北陵监测点相关度最高，达到了0.920 84。这与北京、上海等许多地区的PM2.5和PM10相关研究报道相似，二者存在较好的相关性［29］。

  

图 6 PM2.5 和 PM10 的相关分析

3 结论

2013年沈阳市全年的PM2.5浓度冬季逐日和逐时变化更明显。各气象要素的变化对PM2.5产生重要影响，其中湿度对PM2.5的相关影响最大。12月22－23日沈阳市出现了全年最强的污染，张士站的小时污染浓度达到了888 μg／m3，针对各气象要素进行了相应的污染天气形势分析。主要结论如下：

1）2013 年沈阳市 PM2.5年均浓度为 76.86 μg／m3，达到中国标准的2.2倍、美国标准的5.1倍。从沈阳市内的监测点的月均浓度和日均浓度上看，工业区的张士、二毛、商业区的太原街相对较高；文化区的炮兵学院、自然保护区的辉山相对较低。各监测点冬季星期内各天的变化较明显，星期四浓度值最低，星期一、星期二浓度值最高。各监测点日内小时均值的逐时变化中，冬季上午9：00出现明显高值。

2）在和气象要素的相关分析中，风速和PM2.5呈负相关；湿度、地温、气温、降水、气压和 PM2.5呈正相关。其中湿度和PM2.5的相关度最高，相关系数为0.406 6。与多年日均值相比，2013年风速、湿度、气温、地温的变化特征对PM2.5造成不利影响。

3）在对2013年12月22－23日污染的天气条件分析中，500 hPa位势高度场沈阳市处于暖脊；850 hPa位势高度场上受高压控制，呈辐散气流；地面风场上是高压，且风速较小；垂直剖面风场是下沉气流，地面湿度较大；和严重污染相对应，22－23日沈阳市上空一直有明显逆温；22日17：00至23日8：00沈阳市边界层高度小于28 m。

  

图7 2013年沈阳市PM2.5和各气象要素的逐日变化

  

图 8 2013 年 12 月 22 日 8：00（a）、14：00（b）NCEP/NCAR 再分析资料的 500 hPa 位势高度场

  

图 9 2013 年 12 月 22 日 8：00（a）、14：00（b）NCEP/NCAR 再分析资料的 850 hPa 位势高度场

  

图 10 WRF模拟 2013年 12月 22日 18：00地面风场（a）、垂直剖面风场（b）、22日 4：00至 23日 4：00垂直方向温度廓线（c）、21 日 20：00 至 23 日 20：00边界层高度（d）

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