国际马拉松赛期间厦门同期气温诊断分析

利用厦门市长年代气温观测资料(1973-2021年),用趋势分析方法分析了国际马拉松赛期间厦门同期气温变化特征,发现1月多年平均气温呈现缓慢线性增温趋势,而逐日气温呈现明显的小幅波动下降趋势.利用小波分析方法研究了高、低温的多时间尺度变化特征.结果表明,高、低温均具高低频两个振荡周期,且从闭合中心的发展趋势来看,预计2...     

北京地区近300年降水变化的小波分析

利用北京地区1724-2009年降水资料,首先做了趋势分析和突变检验,之后采用Morlet小波函数,对该地区近300 a来降水的年际变化时间序列进行了小波分析,揭示了该区降水变化的多时间尺度的周期性变化规律,并根据主周期对未来降水变化进行了预测。结果表明,北京地区年降水量有缓慢增大的趋势,但并不显著。1744、1809、1894和1996年为该系列降雨量减少突变点,1777、1870和1948年为降雨量增多突变点。同时北京地区年降水量在其计算时域内各时间尺度分布不均匀,具有明显的局部化特征;年降水存在85~95 a左右时间尺度的周期特征;其次,35~40 a和20~25 a左右时间尺度的周期特征也较明显。降水量在不同时间尺度下偏多、偏少交替变化也各不相同。此外,分析结果显示该地区年降水量具有21 a、35 a和85 a左右的主周期,其中85 a周期为第一主周期;根据年降水的主周期推测,北京地区整个时间序列上的年降水量呈现出偏少-偏多-偏少-偏多-偏少-偏多-偏少的循环交替特征,根据其周期特征,可以推测2009年到2030年左右将一直处于少降水期。     

太湖流域降水、气温与径流变化趋势及周期分析

基于太湖流域及周边气象站1957-2009年气象数据,采用Mann-Kendall和小波分析方法,分析其平均气温、极端最高和最低气温、降水量、最大日降水量及径流量的变化趋势和周期特征,并对流域径流量的变化及与降水量的耦合关系等进行分析。结果表明:太湖流域在过去50多年整体呈增温增湿的趋势;靠近大城市的站点气温升温趋势明显高于其他站点;流域夏季的极端高温事件有增强的趋势;流域年降水量呈不显著的增加趋势,而最大日降水量却呈显著的增加趋势,从一定程度上反映出流域内极端降水有增强的趋势;降水量和径流量的变化趋势较为一致,都呈不显著的增加趋势,且两者增加幅度基本相当;流域各要素存在约4 a的显著振荡周期和8 a的不显著振荡周期。     

新疆玛纳斯河径流过程的非线性特征

结合玛纳斯河肯斯瓦特水文站1954-2007年的逐月径流及流域内气候资料,利用小波多尺度分析、混沌理论与周期性叠加趋势模型研究了玛纳斯河径流的非线性特征及影响因素。结论如下:①玛纳斯河径流变化的周期分别在15、18和22 a,并在18 a处最为显著;②玛纳斯河径流变化呈现复杂的非线性特征,其关联维为3.317 8,是非整数,这意味着其径流变化具有分形和混沌特性;③根据周期性叠加趋势模型,2007年后的7 a内玛纳斯河径流仍将保持上升趋势;④玛纳斯河径流与NAO关系密切,在夏季表现为负相关且相关性最强,其次在冬季为较强的正相关,在全年关联性最差,并且两者存在多尺度的复杂相关性;⑤NAO通过气流循环影响该流域的气候变化进而作用于径流。     

基于WNN模型的土地利用方式决策研究

基于小波神经网络(WNN)模型的土地利用方式决策研究为实现土地的可持续利用以及社会效益、经济效益和生态效益的最大化提供了决策依据。论文采用WNN模型,通过利用甘肃省榆中盆地第二次全国土地调查数据,构建了土地利用方式决策分析模型,分析出农业生产、建设发展和生态保护三种需求条件下的土地利用方式类型。结果表明:①榆中盆地农业生产需求用地的土地利用方式主要以半粗放利用为主;②建设发展需求用地的土地利用方式以过渡型利用为主,且偏于粗放利用;③生态保护需求用地的土地利用方式以半粗放和粗放利用为主。论文运用WNN模型对土地利用方式决策进行研究具有较好的科学性和可操作性。     

近50年青海省气候变化特征及其与ENSO的关系

厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)常引起大气环流的改变并导致气候的异常变动。研究区域气候变化与ENSO之间的相互关系,有助于了解区域水文等各要素的变化。文章基于1960—2010年青海省29个气象站点的降水、气温数据与表征ENSO的热带太平洋海表温度距平(SSTA)和南方涛动指数(SOI)资料,通过气候倾向率、Mann-Kendall突变检验、相关性检验和小波分析等方法,研究了1960—2010年青海省降水和气温的变化特征及其与ENSO的关系。结果表明,1960—2010年青海省气候趋向暖湿,且这种趋势在90年代后愈加显著。在整个时间段内,气候变化尤其是降水变化与ENSO有显著的关系。在ENSO的冷暖事件时间段内,青海省的降水与气温都与海表温度、南方涛动指数有显著的相关性。由小波分析得出,降水和气温可能都受海表温度的影响较大;ENSO事件对青海省气温变化的影响大于对青海降水的影响。     

在线远程风机故障诊断系统的研究开发

针对风电场机组布置分散、机舱位置高等原因导致风电机组安全检查不到位,早期故障难以发现的问题,应用现代振动分析诊断技术,基于Windows系统平台,开发了在线远程风机故障诊断系统。应用结果表明:在线远程诊断风机故障系统可在风机发生故障早期发现隐患,为评价设备状态、判断设备故障提供科学依据,提高了风电场的运行效益。     

Recovery of NH 4 + by corn cob produced biochars and its potential application as soil conditioner

NH4^＋ ion, a main pollutant in aquatic systems, not only causes eutrophication in rivers and lakes but also contributes to fish toxicity. In this study, an eco-friendly biosorbent was prepared from the pyrolysis of corn cob, a low-cost agricultural residue. The biochars produced by pyrolysis of corn cob at 400℃ and 600℃ were characterized and investigated as adsorbents for NH4＋ -N from an aqueous solution. The biochars were characterized through elemental analysis, Brunauer-Emmett-Teller-N2 surface area analysis, scanning electron microscopy, and Fourier transform infrared spectroscopy. Batch experiments were conducted to investigate the NH4＋ adsorption process of the corn cob biochars. The Freundlich isotherm model fitted the adsorption process better than the Langmuir and Dubinin-Radushkevich isotherm models. Moreover, the adsorption process was well described by a pseudo-second-order kinetic model. Results of thermodynamic analysis suggested that adsorption was a nonspontaneous exothermic process. Biochars produced at 400℃ had higher adsorption capacity than those produced at 600℃ because of the presence of polar functional groups with higher acidity. The exhausted biochar can be potentially used as soil conditioner, which can provide 6.37 kg NH4＋-N-t^-1 （N fertilizer per ton of biochar）.     

荆江三口60a来入湖水沙变化规律及其驱动力分析

为了掌握荆江三口入洞庭湖径流泥沙演变规律,运用Mann-Kendall 非参数检验法、小波分析以及均值差异t检验法等方法,对荆江三口（松滋口、太平口和藕池口）入洞庭湖1951—2011 年年径流量和年输沙量进行了分析,在总结三口水沙过程演变规律的基础上,探讨了荆江三口入洞庭湖径流泥沙变化规律及其影响因素。结果表明：①荆江三口径流量发生显著变化集中在1960 年代和1970 年代,而输沙量突变点发生在1950 年代,此后三口水沙演变始终表现出显著的递减趋势;②太平口和藕池口的径流量和输沙量演变周期保持一致,均为31 a 的周期变化,松滋口和宜昌站的径流量和输沙量分别具有相同的周期性,分别为16 a和33 a 的周期变化;③人为因素只是加速荆江三口分流分沙衰减趋势,但并不是致使其水沙演变发生突变的原因。     

小波分析组合模型在日径流预测中的应用研究

针对日径流时间序列不断受人类活动干扰的影响,运用小波多分辨率功能,分别对黄河头道拐站和花园口站实测日径流时间序列进行小波分析,利用得到的低频成分和高频成分分别建立自回归模型,然后组合对日径流进行预测。与单一的原序列自回归模型相比,基于小波分析的组合模型预测精度有了显著提高,而且不同时期的预测精度基本一致：预测合格率都达到了90%以上。而单一自回归模型的预测精度在不同时期相差较大：人类活动影响越强,预测误差越大,尤其在花园口站的1969—1986 年和1987—2005 年两个时期的日径流预测合格率都小于85%。由此表明基于小波分析的组合模型对数据具有较强的抗干扰性,在径流预测方面有明显的优越性。