2008～2017年北京市PM2.5周期性变化特征与影响机制

利用Morlet小波方法分析北京市2008~2017年PM_2.5资料,结果表明,北京市PM_2.5浓度存在显著的日变化、周变化、以及季节和年变化周期性特征,并且秋冬季的周期性特征显著高于春夏季.结合气象资料,包括水平风速、大气边界层高度、以及大气稳定度指数等,分析PM_2.5不同周期性变化对应的主要影响机制表明：大气边界层过程是PM_2.5日变化的主要影响机制,导致PM_2.5浓度白天低、夜间高.秋冬季PM_2.5日变化幅度高于春夏季;天气过程是PM_2.5周变化的主要机制,PM_2.5浓度与天气变化过程带来的风速变化和边界层高度呈强反相关关系;PM_2.5的季节变化与大气扩散能力的季节变化密切相关,秋冬季减弱的大气扩散能力加速了PM_2.5在近地面累积,春夏季则相反.     

基于FMECA的某自动步枪发射机构可靠性分析

目的 分析某自动步枪发射机构的可靠性。方法 用故障模式、影响及危害性分析(FMECA)的方法对自动武器发射机构进行危害度分析,通过参考GJB 450A和GJB 1391制定危害程度的评判参考标准,列举出故障,并对故障的危害程度进行评分,找出危害影响最严重的故障优先进行可靠性分析。再通过三维建模软件和动力学分析软件对发射机构进行动力学仿真,将动力学仿真得到的结果导入有限元仿真软件,通过力学分析得到零部件的最大应力,运用应力–强度干涉理论求出可靠度。最后给出严重故障的可靠度分析。结果 在FMECA分析综合评分后,得出某自动步枪发射机构最严重的故障模式是超越保险异常击发。通过ADAMS仿真进行受力分析,发射机构中受力最大的零件为单发阻铁和击锤,使用应力–强度干涉理论进行可靠度计算,计算得到单发阻铁的基础可靠性为99.952%,击锤的基础可靠性为99.955%,发射机构的基础可靠度为99.907%。结论 发射机构的基础可靠度非常高,因此影响发射机构可靠度的因素主要是机构运动不可靠。在自动武器非正常操作时,将导致零部件位置异常,从而出现任务不可靠。可以通过改进零部件的方法防止故障发生,提高发射机构的任务可靠度。     

新冠疫情期间四川盆地空气质量及影响因素分析

基于污染源排放调查、空气质量和组分站观测数据,利用WRF/SMOKE/CMAQ模式系统,分析2020年新冠疫情期间污染源和气象条件变化对空气质量的影响.结果表明:①2020年新冠疫情期间,四川盆地除ρ(03)同比上升外,ρ(S02)、ρ(N02)、ρ(CO)、ρ(PM2.5)和ρ(PM10)均同比下降,下降幅度为8％～41％.②疫情期间成都市PM2.5组分与2019年同期相比,ρ(Cl-)、ρ(K+)、ρ(Si)、ρ(Al)、ρ(Ca)和ρ(EC)的占比均同比下降,说明疫情期间施工工地、机动车、工业燃煤和生物质燃烧排放减少是ρ(PM2.5)下降的主要原因.③疫情期间,工业源S02、NOx、PM10、PM25和 VOCs排放量分别同比下降32％、31％、40％、39％和41％;成都市机动车车流量仅为正常时段的40.3％,车速提升19.7％,NOx、VOCs和CO日排放量降幅分别为44.7％、49.6％和38.0％,污染物的非等比例下降使得机动车排放贡献的大气氧化性进一步增强.④2020年疫情期间四川盆地气象条件同比不利,使得ρ(PM2.5)、ρ(NO2)、ρ(SO2)、ρ(O3)和ρ(PM10)分别上升2％、4％、23％、6％和8％,扣除气象条件变化影响后,ρ(PM2.5)、ρ(NO2)、ρ(SO2)和ρ(PM10)分别下降21％、45％、31％和30％,ρ(03)上升12％.     

干旱的气象卫星遥感监测方法初步研究

本文对皖北干旱的气象卫星遥感监测方法进行了初步研究。探讨利用土壤热惯量法、作物缺水系数法和相对植被法三种遥感分析方法监测皖北干旱的技术思路，确定了适用皖北地区的不同干旱等级的遥感判别指标。经过实况对比分析说明技术方法合理，为遥感业务应用提供了实用手段。