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171.
渤海海冰资源化将为环渤海地区水资源短缺问题的解决提供一种战略途径。研究自然平整海冰在生长过程中的物理性状,可以为海冰开采冰源选取提供理论依据。本文通过实地观测渤海湾沿岸盐场一级沉淀池平整海冰生长状况,基于实测数据分析,得出了海冰生长过程中厚度、盐度、密度以及孔隙率的变化规律。结果表明:温度是影响海冰生长的关键因素;海冰累计厚度与负积温成反比,当平均气温低于冰点时,平整海冰单日生长量与日平均气温成反比,累积冰厚随时间成二次分布;生长初期海冰盐度较高,随着时间推移呈下降趋势;海冰密度和孔隙率随着气温变化而波动,密度整体上(实密度和表观密度)呈下降趋势,而孔隙率呈上升趋势。 相似文献
172.
PH值与石膏浆液密度是石灰石—石膏湿法脱硫系统中非常重要的监视参数,我厂最初采用的是使用石膏排出泵直接向PH计及密度计供浆的运行方式.此种设计存在着能耗高、设备缺陷发生率高等诸多弊端.针对上述情况,本文采用了以循环泵A替代石膏排出泵向PH计及密度计供浆的方式,并对改造结果进行了论证,发现此项改造在不影响脱硫效果及系统正常运行的情况下解决了上述诸多问题,取得了良好的效果. 相似文献
173.
174.
江汉平原农田土壤有机碳分布与变化特点:以潜江市为例 总被引:8,自引:2,他引:6
以地处江汉平原腹地的潜江市农田土壤(水田、旱地)为研究对象,于2011年实地采样分析表层土壤(0~20 cm)有机碳的分布现状,并对比第二次土壤普查(1983年)资料,探讨28 a来江汉平原农田土壤有机碳的分布与变化特点.结果表明,2011年潜江市农田表层土壤有机碳密度为30.50 t·hm-2,碳储量为452.82×104t,与1983年相比有明显下降,下降速率分别为0.10 t·(hm2·a)-1和1.53 t·a-1,碳储量共损失了9%.两个时期水田土壤有机碳密度均明显高于旱地土壤,分别是旱地土壤的1.6倍和1.3倍,但是经过28年的常规耕作管理,水田土壤有机碳密度呈下降趋势,下降速率为0.23 t·(hm2·a)-1,导致的有机碳损失为52.83×104t,损失比例达16%;而旱地土壤有机碳则以0.05 t·(hm2·a)-1的速率缓慢增长,碳储量共增加了8.57×104t,增加比例为5%,远不能抵消水田土壤的有机碳损失.水田土壤碳储量的损失主要来自于低产潜育型水稻土碳密度的大幅下降所致(尽管其所占面积比例较小),其碳损失量占水田碳损失量的比例达80%;其次为占水田面积比例最大的潴育型水稻土,其碳损失量占水田碳损失量的15%.旱地土壤碳储量增长缓慢,完全来自于面积占96%的灰潮土有机碳密度的增长.因此,江汉平原区水田土壤有机碳的变化决定了农田土壤有机碳的整体动向,今后需着力提升有机碳下降迅速的低产水田以及面积较大的土壤类型的有机碳积累和固持能力. 相似文献
175.
胺 活性特点: 胺可以看作氨分子中的氢原子被烃基取代而生成的化合物.胺中氮原子的电子构型是1S22S22P3,氮在氨和胺分子中是不等性的SP3杂化状态,其中3个杂化轨道与氢原子或烃基的碳原子形成3个σ键,第4个杂化轨道中还有一对未共用的电子,即(RH2N:).由于氮原子上有一孤电子对能与质子结合,呈现出胺的碱性,而氨分子中的氢原子被烷基取代后,连接在氮原子上的烷基是供电子性基团,可使胺离子正电荷分散而稳定.铵正离子愈稳定说明胺的碱性愈强,所以脂肪胺的碱性比氨强,与酸接触会生成盐;而芳香胺的碱性比脂肪胺和氨都弱,这是由于芳胺中的氮原子上的孤电子对与苯环的π电子组成共轭体系,产生了电子的离域,使氮原子上的孤电子对向苯环离域,铵离子正电荷更加集中,这样氮原子上的电荷密度减少,接受质子的能力降低,因此碱性减弱.在芳香胺中,氮原子上连的苯环愈多,其孤电子对向苯环离域愈多,则碱性随之降低,只有在与强酸作用时生成盐,且生成的盐在水溶液中完全水解.三苯胺已接近中性,即使和强酸也不能生成盐. 相似文献
176.
177.
交通事故发生规律与城市道路系统的规划设计研究 总被引:4,自引:1,他引:4
蔡军 《中国安全科学学报》2005,15(4):16-20
笔者分析了城市交通事故发生率与道路等级、道路断面形式、路网密度、交叉口形式、道路车速的关系及交通事故人群的分布规律,认为道路宽而稀、支路缺乏、街道功能不清是我国城市道路网与用地微观布局的基本特点。大量数据分析表明,这种路网体系与我国的城市交通事故率偏高有着密切关系。路网规划是城市路网建设的基本依据,笔者认为,应当将降低城市交通事故率作为路网规划的考虑内容之一,同时指出,应在路网规划中合理选择道路断面形式、交叉口形式,建议适度加密路网、健全支路体系、理清街道功能,并考虑城市道路的车速控制与驾驶心态调整。 相似文献
178.
179.
180.
气象灾害案例是气象业务部门归纳与总结预报经验的前提与基础,但是当需要的灾害性天气没有时空定位档案,或档案不够完整和全面,那么就势必要从海量的历史数据中逐一进行查找定位,因此针对这种海量数据中逐一查找的低效问题,应用一种改进的密度峰值聚类方法进行灾害天气识别。该方法首先以气象要素为维度计算每个数据点的密度、距离、路径、分布四大属性,然后用回归分析提取簇心并判定其灾害类型及级别,最后判定同簇剩余数据点划入对应的灾害得到识别结果,由于可以同时定位多种类型和级别的灾害天气,且无需低效地逐一比对数据和灾害等级标准,因此具有适用性强、速度快、控制参数少的优点。使用该方法基于欧洲中期天气预报中心(European centre for medium-range weather forecasts, ECMWF)的再分析资料进行聚类分析,进而识别出江苏省2018年各类气象灾害出现的时间和地点,试验结果表明:该方法可以一次性识别出暴雨、烈风、暴雪、高温、寒潮、重旱六种灾害,而k-means聚类识别率为其53%,层级聚类识别率为其77%,密度峰值聚类(Clustering by density peaks... 相似文献