基于拓扑网络模型的高速列车转向架系统中薄弱部件辨识方法

我国高速铁路的迅速发展对高速列车运营安全保障能力提出了更高的要求.面对日渐复杂的运营环境,对高速列车动力系统中薄弱部件的辨识能够保障高速列车的运营安全.以高速列车转向架物理结构与工作原理为出发点,提出了一种面向高速列车转向架系统中薄弱部件的辨识方法.首先基于复杂网络理论对高速列车转向架系统拓扑结构进行建模;然后利用模糊...     

长江上游重庆段近20 a降水时空变化特征

全球气候变暖背景下,中国的降水分布日趋复杂,气象灾害造成的损失巨大。为满足防灾减灾与水资源管理的数据支撑需求,基于长江上游重庆段近20 a降水数据,利用线性回归、M-K非参数检验等方法,探究降水的时间变化趋势与空间分异特征。结果表明：近20 a重庆市年降水量在875.6—1348.2 mm。时间上,春、秋两季呈明显增多的趋势,其中3月最显著。降水在14 a时间尺度的周期过程线中波动最强,是第一主周期。空间分布上,呈西低东高的特点,在渝西和长江河谷地区降水相对偏少,主要受重庆地形的影响;渝西和渝东北地区秋季降水显著增多。研究结果可为长江流域旱涝灾害防治、水资源开发利用及经济社会可持续发展提供数据支撑,同时可为植被修复与生态廊道保障提供参考。     

大气微生物与气象条件及大气污染物的灰色关联分析

根据大气微生物浓度、气象因子和大气污染理化因子的监测结果，应用灰色关联分析原理，分析研究大气微生物浓度与气象条件和大气污染物的关联程度，说明气象因子对各类微生物浓度的影响大于大气污染因子，特别是对耐高渗透压霉菌。     

影响稻飞虱迁飞规律的气象环境成因

稻飞虱的迁飞与气象环境因素的关系十分密切。对与稻飞虱的迁飞规律相关的国内外研究成果进行了归纳总结，综合评述了气候条件对中国稻飞虱迁飞规律的影响。稻飞虱绝大部分集中在黄昏时分起飞，90．5％的稻飞虱集中在黄昏日落前20分钟内起飞，地面温度达25℃时起飞频繁。温度的空间分布决定了稻飞虱可以迁飞的空问区域，迁飞的上限高度为15℃等温线，稻飞虱空中群集的最适宜温度为17℃左右，且在最大风速层中迁飞，高湿度有利于其迁飞。迁入时期的强下沉气流及降雨可迫使稻飞虱大量降落。空中的风速是稻飞虱迁飞的动力速度。在我国，西南风和东北风对稻飞虱的南北迁飞起运载作用，副热带高压在我国境内的北进南退，是稻飞虱完成一次往返迁飞的动力。我国稻飞虱发生较重的年份大多出现在3—5月副高较强的年份。气候变暖、海温异常等大尺度气象因子主要通过影响大范围的气候环境来间接影响稻飞虱的发生与消长。     

关于民防知识学习资料和光盘订阅的通知

由上海市减灾办领导小组办公室,上海市民防办公室组织摄制的第一部市民防灾减灾教育片,是市民学习掌握防灾减灾知识与     

2015~2021年青藏高原地表臭氧时空变化及驱动因素分析

基于青藏高原12个城市2015~2021年的大气污染监测数据和气象数据,分析了青藏高原地表臭氧（O₃）时空分布格局. 采用KZ滤波将O₃-8h原始序列分解为不同时间尺度的分量,并利用气象变量的多元线性回归定量地分离出气象和排放的影响. 结果表明,2015~2021年青藏高原12个城市地表ρ（O₃-8h）均值为78.7~156.7 μg·m^-3,O₃浓度超标率（国家二级标准）为0.7%~1.5%. O₃-8h月浓度变化呈单峰倒“V”型和多峰“M”型,浓度峰值出现在4~7月,谷值多出现在7月、 9月和12月. 经KZ滤波分解的O₃-8h短期、季节和长期分量对12个城市O₃-8h原始序列总方差的贡献率分别为29.6%、 51.4%和9.1%. 从整个区域看,2015~2017年气象条件对青藏高原O₃降低不利,使得O₃-8h长期分量升高0.2~2.1 μg·m^-3. 2018~2021年气象有利于O₃浓度降低,导致O₃-8h长期分量降低0.4~1.1 μg·m^-3. 气象条件增加了阿里、拉萨、那曲、林芝、昌都、海西和西宁的O₃-8h长期分量,其平均贡献率为30.1%. 气象条件降低了日喀则和果洛的O₃-8h长期分量,贡献率分别为359.0%和56.5%. 阿里、日喀则、那曲、海西和西宁O₃-8h长期分量的上升可能是由于PM_2.5长期分量快速下降[4.04 μg·（m³·a）^-1]导致.     

从看"天气预报"想到的

每天,人们能从各种媒体听到或看到天气预报,如沙尘暴、高温、冰雹、暴雨、泥石流、龙卷风甚至海啸等。收看天气预报成了人们日常生活不可缺少的内容。有了天气预报,我们可以依据预知的气象变化,及时采取必要措施,如防暑降温,加固堤坝等,以提早预防高温和洪水,做到防患于未然,避免或减少各种灾害的发生。天气预报的核心是"预报",即提前告诉人们近期将     

环境空气监测子站气象仪器性能状况比对研究

气象监测是环境空气质量监测的重要组成部分,在环境空气质量精细化管理中发挥着重要作用.气象部门通常采用集中送检或现场校准的方式对气象仪器性能状况进行检查,但环保部门对监测子站气象仪器的相关性能检查还处于空白状态.结合国家环境空气质量自动监测网管理现状,研究采用现场比对方式进行气象仪器性能评估.试验过程中,温度、气压比对数...     

兰州市不同径粒大气颗粒物污染特征及气象因子的影响分析

空气污染程度与就诊率、呼吸道发病率及死亡率等有着密切的联系。兰州市在上世纪末曾被喻为卫星上看不到的城市,它的大气污染程度一直以来为人们所关注。利用2013年国家环保部公布的兰州市5个监测点（涵盖了4区1县）大气细粒子PM10及PM2.5的监测数据,针对全年的日均PM2.5与PM10质量浓度并结合了同期的气象因子进行分析研究,结果表明：春冬季为兰州大气中两种颗粒物的污染的高峰期（春季峰值为3月份,PM10及PM2.5质量浓度的月均值为309和103μg· m-3,超标倍数为1.062与0.436;冬季峰值为11月份,PM10及PM2.5质量浓度的月均值为203和85μg· m-3,超标倍数为0.353与0.7）,夏秋季为低谷（波谷为9月份,PM10及PM2.5的月均值为96和39μg· m-3,均低于国家标准）。PM2.5与PM10质量浓度比值均在0.4与0.5之间,呈一定的线性关系,大气污染较轻。当温度在-3~0℃之间时,大气中PM2.5与PM10质量浓度变化较剧烈。露点温度高于-3.15时,使得PM10的质量浓度下降明显;当日均露点温度高于1.85时,PM2.5的质量浓度随着露点温度的增大而降低,说明湿沉降对着两种粒子的清除作用明显。降水对大气中的两种颗粒物均呈现清除作用,但是在降水后PM10质量浓度迅速回升,但PM2.5质量浓度却变化不大。风向偏西时,大气中细颗粒污染物浓度增加。风速的增加对PM2.5有一定的清除作用,但由于兰州市的地貌特征,使得大气中PM10的质量浓度增加。上述结果为兰州市大气污染的监测与治理及大气污染预报提供了重要的依据。     

西安市雁塔区大气NO_x垂直分布及影响因素

根据2013年3月西安市雁塔区高层建筑的昼夜观测资料,分析近地层大气ρ(NOx)的垂向变化及其影响因素。结果表明,观测期间ρ(NOx)日均值为0.100~0.120 mg·m-3,逐日波动不大;其值随高度上升而增大,但不同时段存在差异,在53~65 m高处达到最大值;≤29 m高处在14:00—16:00达到最大值,22:00—00:00降至最低;35~65 m高处白天持续升高,20:00达到最大值,22:00降至最低值后缓慢升高;71~83 m高处则在22:00—00:00降至最低后又很快升高。认为ρ(NOx)变化受人为源排放、大气稳定度、天气形势、城市冠层及其他气象条件的综合影响,与气压、风速呈显著负相关,与气温呈显著正相关。