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281.
长距离掘巷局部通风计算风筒中风量风压的一种新方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
长距离掘进巷道通风时风筒进风口和出风口会有大的风量差和风压差。为了选择合理的风机通风,需要研究风筒中风量、风压的变化规律。常规方法是利用经验或实验得到风筒接头平均漏风量,从而计算进风口的风量和风压。但对于长距离通风且每段风筒较小时该方法所计算的参数偏小,会对风机选型造成误差。本文另辟蹊径,根据风量、风压平衡定律,按照非连续性通风网络模型推导出了进风口的风量、风压与出风口处的关系,并给出了简化的近似关系,作为风筒通风参数计算的新方法。结合具体实例,发现参数近似值与精确值高度相似,说明可以利用近似关系进行计算,简单方便;同时比较了按新方法和常规方法计算的风筒进风风量和通风阻力的差异,结果表明长距离掘进巷道的风量风压按新方法计算更为科学。  相似文献   
282.
上覆水营养盐浓度对底泥氮磷释放的影响   总被引:2,自引:0,他引:2  
采用校园水体底泥进行上覆水营养盐浓度对底泥释放量之间的关系研究。结果表明,在本实验条件下,上覆水水质影响底泥氮、磷的释放,尤其显著影响氮、磷的初期释放;上覆水氮、磷的浓度越小,底泥氮、磷的释放量越大;上覆水氮、磷的浓度超过一定值,会抑制底泥氮、磷的释放。  相似文献   
283.
姚玉璧  杨金虎  岳平  陆登荣 《生态环境》2011,20(11):1585-1593
基于三江源区1959—2008年月平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度、降水量、风速和日照百分率等气候要素资料,应用修订的Penman-Monteith(P-M)模型计算了最大潜在蒸散量和地表湿润指数,分析其空间分布、年际和年代际变化特征及其主要气象因子的影响。结果表明:1959—2008年间,研究区年降水量呈增加趋势,降水量变化曲线线性拟合倾向率为5.316~13.047 mm.(10a)-1,春夏季增幅较大;最大潜在蒸散量呈增加趋势,年最大潜在蒸散量变化曲线线性拟合倾向率在5.073~10.712 mm.(10a)-1,夏季增幅最大;地表湿润指数变化也呈增加趋势,年地表湿润指数变化曲线线性拟合倾向率0.011~0.026(10a)-1,冬季增幅最大,在15年周期附近,出现了3~5个干湿交替期,1984年之后为偏湿期,在中高频区,1998—2006年有偏干振荡;影响三江源区地表湿润指数的主要因子是降水量、相对湿度和平均最高气温。  相似文献   
284.
暴雨过后河湖浑浊度急剧升高,严重干扰了河湖水生态修复工程中沉水植物的恢复和重建。针对水生态修复原位混凝控浊过程中混凝剂选型和投加量难以确定的问题,对模拟河湖浑浊水样进行混凝实验并构建混凝预测数据集,采用BP神经网络模型对混凝剂投加量进行预测,并结合遗传算法对模型进行优化。基于混凝实验结果,选取综合混凝效果更佳和成本更低的混凝剂(硫酸铝),和不同投加量间混凝效果存在显著差异的混凝剂投加量范围在0~30 mg/L的混凝数据进行混凝预测模型的训练。结果表明:1)BP神经网络回归模型性能(R2=0.78)优于多元非线性、多元线性回归模型和BP神经网络分类模型,88.67%的样本预测绝对误差<5 mg/L;经遗传算法优化后,模型R2提升至0.86%且95%以上的样本预测绝对误差<5 mg/L,说明遗传算法有效提升了模型的预测精度和预测稳定性。2)混凝剂投药梯度是除建模数据量之外另一个影响模型性能的重要因素,在实际工程应用中,应尽可能增加建模数据量和降低投药梯度,以提高混凝投药预测模型性能。研究结果可为水生态修复原位混凝控浊过程中混凝剂种类和...  相似文献   
285.
霾是气溶胶与特定多尺度过程(大气边界层、天气和气候过程以及大气化学过程)复杂相互作用的结果 .利用成都市2015—2017年地面能见度、PM2.5质量浓度和相对湿度的逐时观测数据,通过Koschmieder’s公式反演了研究时段内6次霾过程大气消光系数时间序列.在分析霾过程统计特征基础上,基于相空间重构理论,分别计算了6次霾过程大气消光系数时间序列的最佳嵌入维数m和最佳延迟时间τ,探讨了不同时间序列非线性特征量(饱和关联维数、Kolmogorov熵以及最大Lyapunov指数)的指示意义.结果表明,霾过程大气消光系数为(1.83±0.77)km-1,其中轻微霾及轻度霾、中度霾和重度霾的样本占比分别为34.2%、20.8%和45.0%.霾过程大气消光系数时间序列有弱混沌特性,对应的最大可预报时间尺度介于7~25 h.上述成果深化了对霾系统演化不确定性的认知,并为霾过程大气消光系数预报及演化机理的后续研究奠定了基础.  相似文献   
286.
活性炭因有较大的比表面积和经济易得性,常作为气体吸附法净化气体的吸附剂。SO2是大气环境质量指示的一个重要大气环境因子,其排放被严格控制。SO2的吸附受多种因素影响,本研究选取商品粒状活性炭作为样品,在常温、常压、相对湿度RH=0%、用SO2标气和N2模拟配制气体的条件下,进行了活性炭物理吸附SO2的穿透曲线和吸附容量的研究,结果显示该商品活性炭实验吸附穿透曲线和吸附容量随其颗粒直径的减小而增加,吸附曲线也由陡峭变平坦。所得实验结果为商品活性炭的使用提供实验数据支撑。  相似文献   
287.
为揭示不同林龄沙地樟子松人工林土壤微生物性质的变化规律,选择10、20、30、40、50、60 a生科尔沁沙地樟子松人工林为研究对象,测定分析了土壤微生物量碳(MBC)、土壤微生物量氮(MBN)、土壤呼吸强度、土壤微生物量碳氮比(MB C/MBN)、土壤微生物碳、氮熵等特征的变化.结果表明,随林龄增加,MBC和MBN均先增大后平稳再下降,二者最大值分别出现在40 a和50 a;土壤呼吸强度、土壤微生物碳、氮熵都呈现出上升-下降-上升-下降的变化趋势,且各指标均在60 a最小,表明过熟林微生物性质恶化;MB C/MBN先维持稳定,后期大幅度增大,在60a时达到最大.随着土层深度增加,MBC、MBN及呼吸强度呈现表聚性;土壤微生物碳、氮熵呈现出先增后减的变化规律,深层MB C/MBN大于表层土壤.微生物各指标与樟子松人工林地上部分存在正相关关系,与全磷呈显著正相关关系.冗余分析表明,全磷、有机碳对不同林龄樟子松林下土壤微生物量影响显著.综上所述,樟子松近熟林和成熟林期微生物各指标达到最佳,过熟林时微生物活性差.  相似文献   
288.
为了对户外高温环境下建筑工人热应激水平进行预测分析,本文采用预测热应激模型,综合考虑环境因素与人员生理、服装和作业强度等参数的影响,并以重庆市沙坪坝区建筑工人为例,研究了高温环境下风速和空气湿度对建筑工人核心温度的影响。结合分析结果知,可在空气湿度大于50%的环境下,适当降低作业人员工作强度,或风速小于3 m/s时,适当提高风速来改善高温环境下建筑工人热应激状态。研究内容对户外建筑施工单位在高温天气合理安排工作具有参考意义。  相似文献   
289.
植物群落对铜尾矿废弃地土壤微生物量和酶活性的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
以铜尾矿废弃地为对象,研究了铜尾矿废弃地上植物群落发展与表层尾矿微生物量C、N和脱氢酶、过氧化氢碱性磷酸酶和脲酶活性的变化,探讨了植物群落-微生物量C、N_土壤酶活性之间的相互关系.结果表明,随着植物群落的发展,铜尾矿废弃地表层尾矿微生物量和酶活性在不断增加;铜官山老尾矿废弃地白茅群落下表层尾矿(TBM)微生物量和酶活性与杨山冲尾矿废弃地及铜官山新尾矿废弃地表层尾矿微生物量和酶活性存在显著差异性(p<0.05).相关分析表明铜尾矿废弃地表层尾矿微生物量C、N与土壤有机质、总氮之间呈显著正相关(P<0.01);脱氧酶、碱性磷酸酶及脲酶与微生物量C、微生物量N、土壤有机质、总氮之问呈显著正相关(P<0.01),但过氧化氢酶与微生物量C、微生物量N、土壤有机质、总氮之间呈显著负相关(P<0.01).  相似文献   
290.
基于SPOT5影像多辐射校正水平的植被绿量遥感估算   总被引:1,自引:0,他引:1  
选用南京市SPOT5图像的灰度值(DN)、星上辐射率(SR)、表观反射率(TOA)和地物反射率(PAC)数据,提取了两种植被指数(VI),即归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI),并与地面实测的绿量(LVV)进行相关分析,建立了165个关系模型.结果表明,LVV与VI呈极显著的相关关系,其相关系数多以相对均质植被高于植被总体,基于灰度值高于常用的地物反射率为主.LVV-VI关系模型的R~2均值以多元线性回归模型最高(0.821),指数模型最低(0.536),而1~3次多项式模型均接近0.7.每种植被样方优选出一个模型,即阔叶林LVV-7.802 RVI_(PAC)-2.455(R~2=0.827,RMSE=0.498);针阔叶混交林LVV=-15.421 RVI_(TOA)+26.971 RVI_(DN)-8.261(R~2=0.918,RMSE=0.356);灌木LVV=-342.591 NDVI_(DN)~3-20.553 NDVI_(DN)~2+14.013 NDVI_(DN)+1.509(R~2=0.764,RMSE=0.689);草地LVV=2.934 RVI_(PAC)+2.147 RVI_(TOA)-3.193(R2=0.903,RMSE=0.464);总体植被LVV=1.789RVI_(PAC)-6.814NDVIs+4.258NDVI_(PAC)+12.854 NDVI_(DN)-0.342(R~2=0.810,RMSE=0.638).这些优选模犁的自变量包括了4种辐射校正水平下提取的两种植被指数,显示基于不同辐射校正水平的植被指数在植被LVV遥感反演中具有一定的应用潜力.  相似文献   
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