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511.
基于2013—2016年93次冷锋影响过程,研究了冷锋和降水对武汉市PM_(2.5)浓度增加和降低的影响机制,并对浓度下降幅度开展了定量分析.结果表明:受冷锋影响PM_(2.5)浓度变化表现为"两类五型",其中,PM_(2.5)浓度下降占比为62%,平均下降幅度为41μg·m~(-3),主要发生在中等强度冷锋过程中,下降幅度最大时24 h变温、24 h变压和极大风速的区间分别为-4~-2℃、8~12 hPa和8 m·s~(-1);而PM_(2.5)浓度上升主要出现在弱冷锋影响下,上升幅度最大的相应区间分别为-2~0℃、6 hPa和4 m·s~(-1).直接下降型风速最大,直接上升型冷锋强度偏弱,先升后降型PM_(2.5)浓度平均值最高.71%的冷锋过程伴有降水.对于重污染过程,污染持续时间最长的天气型为低压倒槽,PM_(2.5)浓度值最大的天气型为均压场.同时,清除方式中冷空气和降水共同作用占44.4%,单纯冷空气影响占37.0%,仅冷空气作用时的清除速度最快,下降速度为71.1μg·m~(-3)·d~(-1),但结束时的浓度最高;配合降水时清除效果明显,结束浓度一般在46μg·m~(-3)左右,但清除速率较小. 相似文献
512.
人群流动的波动性分析 总被引:13,自引:4,他引:13
卢春霞 《中国安全科学学报》2006,16(2):30-34
在现代社会中,公共场所拥挤人群现象常常发生,人们对拥挤人群的机理研究较少,在公共场所因对拥挤人群的疏导或管理不当频频发生而伤亡事故。针对公共场所拥挤人群的安全管理需求,根据波动理论,特别是激波理论,来研究拥挤人群的基本特性,如密度、速度与激波的关系等。在人群拥挤时,可将其视为一连续介质,人群中产生的任何扰动(直接表现为密度的变化)都将以波的形式在人群中传播,同时由于人群中个体间的差异,导致波发生非线性畸变,最后可能导致激波的产生,即拥挤事故。通过特征值解法及Matlab软件,求解了对于不同的初始密度分布曲线、不同的速度,预测激波将在何时何处发生,即揭示激波产生的规律,总结了消除激波的一些措施,如改变边界条件、控制初始密度、设置畸点等,以避免拥挤事故的出现。 相似文献
513.
从能量释放的角度出发,以爆炸理论为基础,研究了液化石油气储罐不同设置方式下发生爆炸的影响范围,并根据储罐三种设置方式的特点,给出了液化石油气储罐的合理设置方案. 相似文献
514.
利用Hopkinson压杆系统对PMMA变截面柱锥试样进行冲击加载,研究材料动态拉伸断裂特性和破坏机理。由于PMMA的拉压强度差别不大,采用圆柱状试件难以产生反射拉伸破坏,因此,将试样设计为圆柱锥状,实验时,将试样的圆柱端粘贴于输入杆上。实验结果表明,在一定的撞击速度下,由于应力波的汇聚作用,在试样锥段产生了反射拉伸破坏;当撞击速度较高时,在产生反射拉伸破坏的同时,试件中还产生了银纹区,随着打击速度的提高,银纹区域增大。同时根据断口的SEM观察,研究了材料的破坏机制。 相似文献
515.
Duong Minh Bui Phuc Duy Le Minh Tien Cao Trang Thi Pham Duy Anh Pham 《International Journal of Green Energy》2020,17(7):382-406
ABSTRACTTime-series and machine-learning methods are being strongly exploited to improve the accuracy of short-term load forecasting (STLF) results. In developing countries, power consumption behaviors could be suddenly changed by different customers, e.g. industrial customers, residential customers, so the load-demand dataset is often unstable. Therefore, reliability assessment of the load-demand dataset is obviously necessary for STLF models. Hence, this paper proposes a novel and unified statistical data-filtering method with the best confidence interval to eliminate unexpected noises/outliers of the input dataset before performing various short-term load forecasting models. This proposed novel data-filtering method, so-called the data pre-processing method, is also compared to other existing data-filtering methods (e.g. Kalman filter, Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, Wavelet transform, and Singular Spectrum Analysis). By using an SCADA system?-based database of a typical 22kV distribution network in Vietnam, NYISO database, and PJM-RTO database, case studies of short-term load forecasting have been conducted with a conventional ARIMA model, an ANN forecasting model, an LSTM-RNN model, an LSTM-CNN combined model, a deep auto-encoder (DAE) network, a Wavenet-based model, a Wavenet and LSTM hybrid model, and a Wavelet Neural Network (WNN) model, which are to validate the novel and unified statistical data-filtering method proposed. The achieved numerical results demonstrate which the accuracy of the aforementioned STLF models can be significantly improved due to the proposed statistical data-filtering method with the best confidence interval of the input load dataset. The proposed statistical data-filtering method can considerably outperform the existing data-filtering methods. 相似文献
516.
517.
518.
使用普通的超声换能器,用高频率换能器作发射端,低频率换能器作接收端,通过互相关谱分析,可以得到反射声波的到时,从而计算得到混凝土的厚度。实验表明,本方法对混凝土厚度的测量具有较高的精度和可靠性。 相似文献
519.
520.
本文对低应变反射波法基桩动测资料分析中存在的信号分析方法、尺寸效应、桩周土的影响等问题的最新研究进展进行了分析,并且对相应问题给出了一些建议和可能的解决方法. 相似文献