基于极值Ⅰ型分布的风压系数极值的计算方法

实测和试验结果表明,建筑上风压系数具有很强的非高斯性,然而,目前计算风压系数极值的峰值因子法确是基于高斯假定的,这可能导致建筑的围护结构风荷载被严重低估.因此,研究非高斯风压系数极值的更准确的计算方法,具有重要的实用意义.     

立体绿化 遏制高温 东京城市建设的“生态”思维

<正>自入夏以来,地球"烧"得越来越厉害,热浪席卷许多国家和城市。2010年7月5日的气象数据显示,北京城区的最高气温普遍超过了40℃,地面最高温度更在60—68℃之间。研究表明,城市高温屡屡刷新,主要原因当然是天气因素。但是人们行为不当对环境施加的影响也不容忽视,其中最为关键和直接的是城市规划与建设不合理,起着推波助澜的作用,助长了罕见高温。随着城市规模盲目的高速扩张,一座座高蓄热、非生态高楼大厦拔地而起。这些全     

苏通大桥结构健康状态评估技术研究与应用(3):主梁损伤定位

为提高基于模态参数的损伤识别方法的损伤敏感性和噪声鲁棒性,将多源数据融合技术引入到苏通大桥主梁损伤定位方法中。基于D-S证据理论对模态柔度和模态应变能指标进行数据融合,并以苏通大桥扁平钢箱梁为分析对象,对融合后损伤定位指标的应用效果进行了讨论。结果表明:基于数据融合的损伤定位方法具有较强的损伤敏感性,只需要较少的低阶模态信息就能识别主梁的早期损伤;数据融合后,损伤定位指标可以在较强的噪声环境下准确地识别斜拉桥钢箱梁的损伤,具有较好的工程实用性。     

国家级新区产城融合的耦合协调评价--以舟山群岛新区和青岛西海岸新区为例

国家级新区具有产城融合发展的示范作用,这种示范作用是否达到政策预期是值得探讨的。研究基于产城相互作用机制,构建了产城融合指标体系,运用熵值法、耦合协调度模型对舟山群岛新区和西海岸新区两个地区2014—2018年产业发展与城市功能的发展水平,以及两者之间的协调度进行了测度和分析。结果发现:①两新区初期均呈现出不同程度的不平衡状况,但整体趋于良性发展。②后期两区在一定程度上实现了产城融合,不过发展空间仍然较大。③两新区由于发展条件不一,呈现出不同的发展态势。鉴于此,国家级新区在推进城市产城融合时应遵循因地制宜的原则,及时根据新区的发展现状采取相应的发展调控策略。     

高炉原料硫含量与煤气硫含量相关性分析

对某钢铁高炉原料中的焦炭、喷吹煤、烧结矿硫含量进行了统计分析,同时分析了对应区间高炉煤气硫化氢、羰基硫含量,利用统计分析软件分析了高炉各原料中硫含量与高炉煤气中硫化氢、羰基硫的相关性,提出了要降低高炉煤气硫含量,需要适当降低焦炭、烧结矿的硫含量,适当提高喷吹煤中硫含量。分析的结果对支撑高炉煤气硫含量源头减排提供了数据支撑。     

风-热耦合对建筑外立面火源融合燃烧的影响

针对建筑外立面火源融合燃烧现象,展开了影响受体引燃过程的因素分析和环境风作用下多火源融合时热参数的演化研究,分析了燃烧过程中系统产热能力、温升和引燃时间变化,探明了风-热耦合作用下建筑外立面多火源融合燃烧行为机制。结果表明,风速增大会限制火源融合后外立面火焰燃烧行为,表现在受体引燃时间变长、温度和单位温升值变小,但风速介于1～1.5 m/s时会增强EPS燃烧产热能力,风速为2 m/s左右时有利于受体内部引燃过程;相同风速环境时,对系统EPS燃烧产热能力和受体引燃时间影响为竖向三火源>竖向四火源>竖向双火源,而对单位温升影响最大的则是竖向双/三火源融合,其温度最大影响区间为融合层向上1—2层高度。     

安全生产大数据的5W2H采集法及其模式研究

为从安全生产大数据中挖掘安全规律并最终提炼安全生产基础原理,首先在对安全生产大数据的定义及其内涵进一步阐释基础上,提出安全生产大数据采集的定义,并将其分解为3个过程;然后提出安全生产大数据的5W2H采集法,并对其内涵(采集原因,使用主体、采集者及采集对象,采集数据类型,采集边界,采集时间,采集数据量及其采集方法）进行详细分析;最后以思维路径为主、过程路径和技术路径为辅,建立安全生产大数据采集的一般模式。结果表明,安全生产大数据采集模式的研究可为安全生产大数据的存储、处理及其应用提供基础。     

GPM卫星降水数据在天山山区的适用性分析

卫星降水产品在山区的适用性具有较高的不确定性。论文基于天山山区2014-2015年167个气象站点数据,应用较为广泛的两套卫星降水产品--TRMM与CMORPH,选用均方根误差（RMSE）、相关系数（R）、相对误差（PB）,以及分类统计分析指标（错报率FAR、探测率POD、公正先兆评分ETS、频率偏差BIAS）等,评估了新一代卫星降水产品--Global Precipitation Measurement（GPM）在天山山区的适用性。结果表明：相对于以上两种产品,GPM在山区的精度最高。具体表现在：1）3套产品在降水较多的夏秋季均表现较好,相对于TRMM与CMORPH,GPM与观测数据的相关系数最高（R≥0.6）,相对误差最小（PB≈10%）;2）在整个天山山区,GPM相对于其他两套产品表现出较低的误差范围（-55%~55%）;3）GPM在不同的高程带内,均表现出同观测站点较低的误差与较高的相关系数;4）3套降水产品均表现出对探测弱降水事件较高的准确性（POD≈0.58）和较低的错误率（FAR≈0.63）,但综合分析4种指数,GPM表现最佳,能够以较准确的精度和较低的误差估测降水系统。     

农业气象灾害对粮食产量的影响分析——基于安徽省16个地级市的面板数据

根据2005－2014年安徽省16个地级市的农业生产统计资料,利用面板数据模型,分析农业气象灾害对安徽省粮食产量的影响,并提出政策建议,以期为安徽省粮食生产的科学决策和可持续发展提供借鉴。结果表明:①干旱和洪涝灾害频繁的交替发生,是导致安徽省粮食生产受到严重破坏的两个最主要因素;②农业气象灾害对粮食生产具有明显的制约作用,但安徽省粮食产量依旧保持着持续上升趋势;③安徽省农业气象灾害的受灾面积每扩大1000hm²,全省粮食产量将会减少370kg,并且各地级市的粮食安全自我保障能力不同,从强到弱依次为:六安市、滁州市、安庆市、合肥市、淮南市、阜阳市、芜湖市、马鞍山市、池州市、宣城市、铜陵市、黄山市、亳州市、蚌埠市、淮北市、宿州市。