基于可靠性分配的整机加速因子计算方法研究

目的验证长寿命高可靠整机产品的可靠性。方法基于RPN数据的可靠性分配方法,得到子系统在各故障模式下的失效率,接着针对导致各故障模式发生的多种应力,研究温度循环、温度驻留、湿度、振动应力下的加速因子,推导出整机加速因子计算公式,并以某典型电子产品加速试验为例,验证该方法的有效性。结果整机加速因子为322.5,比传统方法计算得到的4.78×105更符合实际情况。结论基于可靠性分配的整机加速因子计算方法为整机可靠性验证提供了合理的理论依据。     

河流氧化亚氮产生和排放研究综述

氧化亚氮(N2O)是仅次于二氧化碳(CO2)和甲烷(CH4)的重要温室气体.由于人类活动对土地的影响导致河流系统中氮的可利用性增加,河流生态系统的N2O排放量正日益增长.本文对国内外河流水体N2O溶存浓度和饱和度、水-气界面排放通量及沉积物-水界面交换通量等数据进行了收集,并总结和分析了河流生态系统中N2O的产生机制及主要影响因子.     

气相分子吸收光谱法测定氨氮校准曲线斜率、截距参考值研究

主要阐述了气相分子吸收光谱法测定氨氮的校准曲线斜率、截距参考值的分析.文章收集了临安市环境监测站实验室自2012年以来气相分子吸收光谱法氨氮校准曲线制作的一系列原始数据,并通过数理统计方法对校准曲线、残余标准偏差、斜率扩展不确定度、截距扩展不确定度开展了详细讨论,得出气相分子吸收光谱法氨氮校准曲线截距a值、斜率b值实验室参考值.此结果对实验室分析人员判定氨氮项目校准曲线制作是否合格具有一定的参考价值.     

鄱阳湖典型湿地沉水植物的分布格局及其水环境影响因子

沉水植物是湖泊湿地生态系统中关键组分,调查研究沉水植物分布格局及其水环境影响因子,对于沉水植被的恢复与重建具有重要的指导意义。2013年5月初期分别对鄱阳湖典型湿地区域中有沉水植物的25个样地进行群落结构调查,采用系统取样方法对沉水植物进行调查采样并监测水环境因子,在野外调查的基础上运用GIS软件制作鄱阳湖典型区域沉水植物的生物量分布图,并采用主成分分析(PCA)和典范对应分析(CCA)方法分析其主要影响因子。结果表明:鄱阳湖湿地沉水植物以苦草(Vallisneria natans)为广布种,其中蚌湖及白沙湖以黑藻(Hydrilla verticillata)为优势种,白沙洲及乐安河龙口段以苦草为优势种,伴生种主要有金鱼藻(Ceratophyllum demersum)、马来眼子菜(Potamogeton malaianus)、菹草(P.crispus)、小茨藻(Najas minor)、大茨藻(N.marina)、刺苦草(V.spinulosa)和水车前(Ottelia alismoides)等。采用双向指示种分析法将研究区沉水植物分为6个群落;5月初大部分沉水植物尚处于生长季初期,生物量相对较低,仅菹草的生物量较大;沉水植物与浮叶植物共存现象明显。主成分分析(PCA)结果显示,第一主成分中水深、总磷和溶解氧等因子的系数值较大,第二主成分中pH值、化学需氧量和水体透明度等因子的系数值较大,是影响沉水植物分布的关键因子;典范对应分析(CCA)结果显示,水深、总磷和总氮对苦草和黑藻的影响显著,水体透明度是马来眼子菜的主要影响因子。     

1644~1949年长江三角洲地区五种洪涝致灾因子组合特征分析

为研究洪涝灾害中不同洪涝致灾因子组合特征对灾害的决定作用,基于历史文献资料,对长江三角洲地区1644~1949年五种洪涝致灾因子(简称洪涝因子)——连续降水、台风、潮灾、上游洪水以及强降水——分类辨识并逐年赋值统计,得到1644~1949年长江三角洲逐年洪涝因子总值序列。结果表明:(1)影响洪涝的因子平均为1.66个,依据洪涝因子总值序列变化趋势,研究时段可划分为三阶段:阶段一,1644~1718年,三因子与四因子洪涝年多集中于这一阶段,该阶段均值高于全段均值与其它两阶段;阶段二,1719~1864年,该段波动较大,单一因子与二因子洪涝年发生频次较高,该段均值最低,其中单一因子洪涝年以强降水因子的影响为最多;阶段三,1865~1949年,大多出现单一因子与二因子洪涝年,整体波动较小,为较平稳的时段。(2)单一因子洪涝年发生频率最大,以强降水因子出现最多,二因子洪涝年发生频率次之,以连续降水-强降水比例最高,三因子洪涝年以连续降水-台风-强降水为最多,四因子洪涝年出现最多的为连续降水—台风—上游洪水—强降水的因子组合,未出现五因子洪涝年。(3)按灾情影响范围辨识了长江三角洲地区1644~1949年6个极端洪涝灾害年和7个极端台风灾害年,发现极端洪涝灾害年主要集中于阶段一中期和阶段二后半期,包括2个四因子年、3个三因子年和1个二因子年,都与连续降水和强降水有关;而极端台风灾害年多发生于阶段二前半期,多为台风与潮灾共同致灾。     

基于致灾因子指标体系的海冰灾害风险评估和区划方法

中国是世界上受海冰危害严重的国家之一,历史上曾发生过多次严重海冰灾害,造成重大损失。根据我国结冰海区海冰灾害风险的自然过程、社会经济状况和成灾机制,综合考虑致灾因子危险性、承灾体分类、分布及脆弱性以及防灾减灾能力等因素,对海冰灾害发生的可能性及其不确定性等进行综合分析,提出了开展海冰灾害风险评估和区划的理论依据,同时给出了利用致灾因子指标体系对海冰灾害风险进行评估和区划的具体方法。     

我国城市冬季PM2.5空间特征及其人为影响因子

以我国114个城市冬季(2013年12月-2014年2月)公布的PM25数据为基础,结合其他相关数据,运用空间自相关分析、克里格插值法和逐步回归分析法,研究我国冬季PM2.5浓度空间分布差异及其影响因素.结果显示,研究期间PM2.5在空间分布上具有高值集聚、低值集聚和高值邻域的低值集聚的变化特征,全局自相关系数Moran's I为0.27.PM2.5浓度分布由北到南、从内陆到沿海具有先升高后逐渐降低的变化趋势,高浓度区域主要集中在华北平原、长江中下游平原和陕西关中平原等地区,这些区域的冬季PM2.5平均质量浓度都达到150 μg·m-3以上,最高达250 μg·m-3.多因子逐步回归分析结果表明,人为活动对我国高浓度PM25(＞150μg·m-3)分布影响显著,对低浓度PM2.5(≤75μg·m-3)分布影响不显著.市辖区人口密度和第二产业GDP是显著影响我国高浓度PM2.5分布的主要人为影响因子.市辖区建成区面积、全市年末总人口和市辖区道路面积等是影响我国城市间PM2.5浓度分布差异的主要人为影响因子.     

基于数值模拟与资料同化探究长三角地区冬季PM2.5污染过程的气象影响

细颗粒物(PM_2.5)累积主导着长三角地区冬季空气污染,其中,气象要素具有重要的作用.本文结合WRF-Chem模式和WRF-FDDA技术,针对2019年1月12—16日发生在长三角地区的一次典型PM_2.5污染过程进行数值模拟分析.通过敏感性试验,量化分析地面气象因素（温度、风速、相对湿度）对该地区PM_2.5浓度的影响,并利用对自动气象站观测资料的四维资料同化试验,探究气象场改进对PM_2.5模拟的改善.模拟结果表明,长三角地区PM_2.5污染受气象条件影响程度较为显著,PM_2.5浓度与风速和温度呈显著负相关,与相对湿度呈正相关.水平风速减少40%、温度增加3℃、相对湿度增加20%分别造成了+4.68%、-2.82%与+2.2%的PM_2.5浓度变化.而同化气象资料显著地改善了模拟的气象场精度,其均方根误差（RMSE）统计项中相对湿度减小9.68%,温度减小1.02℃,风速减小0.35 m·s^-1,这也使得PM_...     

青岛市港口区域PM2.5污染特征及来源解析研究

港口区域因大气污染物排放量大且污染源复杂,已成为沿海城市大气污染防治的关键区域.为明确青岛港口区域PM_2.5污染特征及主要贡献源类,于2019年在青岛市3个港口区域和1个背景点位采集了不同季节的环境PM_2.5样品,并分析了其化学组分特征;同时,采用正定矩阵因子分析模型（PMF）和潜在源贡献函数（PSCF）分别分析了港口区域PM_2.5的主要贡献源类及各源类潜在的影响区域.结果表明,2019年青岛港口区域ρ（PM_2.5）年均值为64 μg·m^-3,是我国空气质量二级标准的1.8倍,其中,董家口点位最高（74 μg·m^-3）,崂山点位最低（55 μg·m^-3）. NO₃^-、OC和SO₄^2-是PM_2.5的主导组分,其中,NO₃^-含量（13.1%）明显高于其它组分.董家口点位ρ（NO₃^-）、ρ（SO₄^2-）、ρ（OC）和ρ（EC）（分别为13.0、7.09、8.98和2.91 μg·m^-3）明显高于其它点位,燃煤、工业特别是钢铁企业及货车等影响可能较为明显.同时,冬季这些组分浓度也显著高于其它 季节,而夏季Na的浓度（0.96 μg·m^-3）和占比（2.13%）明显较高;春季Si和Al的浓度（1.27和0.45 μg·m^-3）和占比（2.79%和1.00%）明显高于其它季节.PMF源解析结果表明,二次硫酸盐和二次有机碳气溶胶（SOA）混合源（22.4%）及二次硝酸盐（20.1%）是港口区域PM_2.5的主要贡献源类,其次为机动车源（16.7%）和扬尘源（14.6%）,燃煤源的贡献率为13.8%,而海盐和船舶源的贡献为7.2%.从季节变化来看,春季扬尘贡献（32.1%）较高,夏季二次硫酸盐和二次有机碳气溶胶（SOA）混合源（31.6%）、海盐和船舶源（19.2%）贡献较高,而冬季燃煤（16.6%）、机动车（22.8%）、二次硝酸盐（23.9%）、钢铁及相关冶金源（3.2%）和建筑水泥尘（3.6%）贡献较高.河北省中南部及山东省中西部地区是青岛港口各 源类的主要潜在源区,黄海是船舶排放的主要潜在源区.     

因子回归和交互联合探索区域植被覆盖度的影响因素——以三江源地区为例

利用SPOT VEGETATION数据获取的归一化植被指数（NDVI）,分析三江源地区植被覆盖度（FVC）的空间异质性,围绕自然和人类活动因素,基于因子回归与交互作用联合探索自然因素和人为因素对三江源地区植被覆盖的影响.结果表明：（1）三江源地区植被覆盖度整体呈现明显的空间异质性;（2）总体上FVC空间分布的影响因素表现为自然环境因素>人类活动因素;（3）降水是影响三江源地区FVC的主要驱动因子,解释力达0.777;（4）因子交互发现：驱动解释系统呈现双因子增强,说明从系统的角度来看不存在独立起作用的因子,年降水量与其他因子的交互作用最强;（5）降水梯度影响了三江源地区FVC空间异质性的解释程度.随着降水增加,因子解释力趋稳,在降水量较多的三江源东部地区,FVC趋向于更易受高程和气温的影响;（6）数据结果亦验证了因子独立的全局最优筛选仅仅是模拟因变量特征的最优函数,其解释效果与因变量的驱动解释不能完全等同.