您的位置: 专家智库 > >

沈家芬

作品数:6 被引量:129H指数:3
供职机构:华南农业大学资源环境学院更多>>
发文基金:广东省自然科学基金更多>>
相关领域:环境科学与工程农业科学自动化与计算机技术天文地球更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇科技成果

领域

  • 4篇环境科学与工...
  • 2篇农业科学
  • 1篇天文地球
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 4篇污染
  • 2篇气象
  • 2篇气象要素
  • 2篇主成分
  • 2篇主成分分析
  • 2篇空气污染
  • 1篇地理信息
  • 1篇地理信息系统
  • 1篇信息系统
  • 1篇有害植物
  • 1篇园林
  • 1篇园林植物
  • 1篇生态
  • 1篇生态公益林
  • 1篇能见度
  • 1篇污染特征
  • 1篇污染物
  • 1篇颗粒物
  • 1篇空气污染物
  • 1篇基于GIS

机构

  • 6篇华南农业大学
  • 3篇暨南大学

作者

  • 6篇沈家芬
  • 3篇莫测辉
  • 1篇毛淑娟
  • 1篇钟远军
  • 1篇严会超
  • 1篇李世华
  • 1篇胡月明
  • 1篇张伟良
  • 1篇王长委
  • 1篇陈世清
  • 1篇杨海东
  • 1篇王光
  • 1篇陈永康
  • 1篇苏开君
  • 1篇谢利

传媒

  • 3篇生态环境
  • 1篇广东林业科技

年份

  • 1篇2008
  • 3篇2007
  • 1篇2006
  • 1篇2004
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
广州市有害植物及其防治措施被引量:3
2004年
有害植物妨碍园林植物的生长。经初步调查 ,广州市该类植物至少有 1 4种 ,目前不但种类有增加的趋势 ,而且危害日益严重。文内分类分种阐述其形态特征、原产地分布、危害性和防治方法。
冯建军沈家芬
关键词:有害植物园林植物
广州市大气能见度的特征及其影响因子分析被引量:70
2007年
广州市大气能见度逐年下降,灰霾现象严重,收集广州市2001—2003年大气能见度及同期地面气象要素(风速、温度、气压和相对湿度)观测资料和空气污染物(PM10、SO2、NO2和CO)监测数据,探讨广州市大气能见度的特征及大气能见度与气象要素和空气污染之间的关系。统计分析结果表明,广州市大气能见度的年、季、日变化特征明显,呈明显的逐年下降趋势。一年之中,春季能见度最低,夏季能见度最高。一日之中,早晨08时能见度最差,午后14时最好。能见度与气象要素及空气污染物的相关和偏相关分析结果表明能见度与平均风速呈显著正相关,与相对湿度呈显著负相关;能见度与4种污染物在简单相关分析中均呈显著的较强负相关关系,而在偏相关分析中的相关性极弱,说明空气污染物对能见度的影响是综合作用的。最后用多元线性回归法建立了大气能见度与相对湿度和PM10、SO2、NO2、CO等污染物浓度间的回归方程。
沈家芬冯建军谢利林燕莫测辉
关键词:大气能见度气象要素空气污染
广州市PM<,10>污染特征及预测方法研究
本文以广州市2001年至2004年主要空气污染物PM<,10>、SO<,2>、NO<,2>和CO的监测数据以及同期地面气象要素风速、风向、平均温度、相对湿度、降雨量和气压等资料为研究对象开展广州市PM<,10>污染状况及...
沈家芬
关键词:大气颗粒物污染特征
文献传递
基于GIS的生态公益林建设与管理系统
苏开君胡月明粟娟陈世清张伟良杨海东陈永康李世华雍雄超沈家芬严会超王长委钟远军毛淑娟冯建军王光
该项目属于林业生态学与地理信息科学领域,以广州市白云区生态公益林为研究对象,利用遥感调查结果和已有的森林资源调查资料,在地理信息系统软硬件支持下,建立生态公益林建设与管理系统,可方便地对生态公益林资源信息进行空间信息查询...
关键词:
关键词:生态公益林地理信息系统管理信息系统
广州市PM10的时空变化特征分析被引量:14
2008年
广州市的空气颗粒物污染呈逐年加重趋势,因此利用2001—2004年广州市空气自动监测点(国控点)监测的PM10日平均质量浓度资料,分析了广州市PM10的时空变化特征。统计结果表明,广州市PM10年平均质量浓度逐年递增,月平均质量浓度和季节变化趋势也较明显,秋冬季节污染较重,春夏季节污染较轻;污染较重的是海珠区和黄埔区,污染较轻的为越秀区、天河区和花都区;主成分分析显示各监测点对广州市PM10污染的贡献相当,不同监测点之间PM10质量浓度的变化主要受大尺度上的天气现象影响。
沈家芬冯建军谢春玲莫测辉
关键词:PM10大气污染主成分分析
广州市空气污染物和气象要素的主成分与典型相关分析被引量:43
2006年
用主成分和典型相关分析方法分析广州市近4a(2001—2004年)的空气污染物与气象要素之间的关系,按夏半年、冬半年和全年3个时间尺度分别进行。结果表明:污染物数据所得到的主成分分别代表机动车污染源(汽油燃烧和扬尘)和工业污染源(工业燃煤和燃油),气象数据的主成分分析表明空气的温度、湿度及对流速度对空气污染作用明显,而污染物和气象要素的主成分分析表明气温高低和空气干湿程度对大气污染的影响较大。污染物与气象要素两组数据之间的典型相关分析表明污染物与气象要素之间存在显著的相关关系,其中温度和风速对气态污染物有显著影响。
沈家芬张凌莫测辉冯建军
关键词:空气污染物气象要素主成分分析
共1页<1>
聚类工具0