某型航空发动机振动环境统计

目的研究某型航空发动机振动应力测量数据PSD在整个频率带宽内不完全服从对数正态分布情况下的振动环境统计方法。方法在对数据进行对数正态分布检验的基础上,采用一种将正态容差限和非参数上限统计方法相结合的方法。结果该方法的振动环境统计结果介于传统单独采用正态容差限或非参数上限之间。结论对比结果表明,该方法用于确定航空发动机的振动环境条件合理可行。     

2001~2019年气象条件对江苏省PM2.5分布的影响

利用区域在线空气质量模式WRF-Chem模拟研究了2001～2019年气象条件对江苏省PM_2.5浓度分布的影响.在排放源不变的情况下,气象条件引起的江苏省PM_2.5年均浓度的最强正、负异常分别出现在2008和2001年,它们的异常值相对于多年平均值分别占比10.5%和-14.3%,表明气象条件对PM_2.5浓度年际变化有明显影响.经验正交函数分解的结果表明,气象条件对江苏省PM_2.5浓度的空间分布的影响具有一致性.边界层高度、温度、相对湿度、风速和降水整体上都与江苏省PM_2.5浓度呈现显著负相关关系.以上气象因子所构建的线性回归方程能较好地描述PM_2.5浓度和气象条件之间的关系,其拟合值与模拟值相关性为0.73,通过了99%的信度水平检验.     

珠三角地区人为热排放演变趋势及不确定性分析

人类生产生活中产生的大量废热对城市环境中的温度、城市边界层结构、空气质量及人类健康都有着重要的影响.然而目前人为热排放清单的计算方法存在所需基础资料种类繁多、计算过程复杂,空间分布和排放量有较大偏差等不足.本研究采用统计回归法基于CO和NO_x污染源清单计算了2007—2015年珠江三角洲地区的人为热排放清单,对其排放趋势、热排放来源类型变化以及空间格局的演变进行了梳理.结果表明：2007—2015年珠三角地区年平均人为热均大于9 W·m^-2,人为热排放峰值出现在2010年,趋势为先增加后减少,这与燃料消耗总量的变化趋势基本一致,而工业源和道路移动源是影响人为热排放总量变化的最大因素：2007—2015年珠三角地区大部分区域人为热排放处于0~20 W·m^-2,高值区（>20 W·m^-2）主要分布于珠三角地区中心地带的城市群,高值区缩减的面积和速度在2010—2012年期间达到最大.进一步对2012年人为热清单的不确定性分析表明：总人为热的95%置信区间的不确定性为-16%~49%,其中电厂类别排放估算中的不确定性最小,为-13%~16%,而工业源的不确定性最高,为-46%~73%.     

沱江流域污染负荷时空变化特征研究

选取沱江流域为研究区域,采用排污系数法对2007、2017年沱江流域28个区县的总磷（TP）、总氮（TN）、氨氮（NH₃-N）和化学需氧量（COD）的污染负荷进行估算,并使用相关分析、主成分分析、聚类分析和空间分析法揭示流域污染负荷时空变化与社会经济因素及土地利用方式的相互作用关系.结果表明：①4种污染负荷在时间尺度上呈整体增加趋势,空间尺度上呈高度异质性.其中,COD污染负荷增长量和增长率最大,分别为87556.54 t、24.16%.上游龙泉驿区COD、NH₃-N污染负荷增加量最大,分别为7988.15、469.83 t,而TN和TP增加量最大的区域出现在下游的龙马潭区和泸县,分别为1556.08、181.93 t.②污染负荷与农业经济社会指标相关性较强,COD、NH₃-N、TN和TP污染负荷与非农业人口数量的相关系数分别由2007年的0.460、0.218、0.226和0.184变为2017年的0.953、0.938、0.881和0.871,且农业用地和建设用地大面积分布的地区污染更加严重.③4种污染负荷的污染源聚类结果均发生变化,这与其他污染源类型向城镇污染源类型转变相关,发生转变的区县多数集中在农业用地和建设用地大面积分布的区域,且这些区域城镇化率或二、三产业占生产总值比的变化量均较大,如中游的乐至县、雁江区、东兴区等.聚类未发生变化的区县对应的土地利用类型主要为林地和草地,其城镇化率或二、三产业占生产总值比的变化量均较小,如下游的自流井区和中游的内江市市中区等.对沱江流域污染负荷时空变化特征的探讨可为该流域污染物总量调控和环境健康发展提供理论依据和数据支撑.     

1981～1997年《地震学刊》的发文、引文统计分析

从发文数量，发文地区分布，核心作用，论文作者合作度，引文数量，普赖斯指数，引文期刊等方面，分析了《地震学刊》吸收和传递信息的能力。测定了７种地震期刊为江苏省地震局图书馆的核心期刊。     

基于QAR数据的中国民航飞行排放清单估计研究

近年来中国民用航空迅速发展，产生了大量的排放物，需要准确的排放清单来评估民航行业对环境的影响.针对现有的研究在估算精度与覆盖范围上存在的不足，本文利用了飞机QAR数据构建了估算单次飞行燃油消耗量与包括HC、CO、NOx、PM、SO2以及CO2在内的排放物生成量的方法，并采用自下而上的方法，对2018年1月—2021年11月在中国国内民航活动产生的排放物进行了统计.在估算时考虑了机型、起飞机场和降落机场对飞行各阶段持续时间的影响.从排放模式来看，不同机场的飞行在LTO阶段的平均排放量存在差异，总的来说，机场规模越大，单次飞行排放量越多，大多数排放物在CCD阶段排放且该阶段的排放量与飞行时间存在明显的线性关系.2018年和2019年的排放量保持了上升，CO2排放量分别为73.17 ×10⁶ t和76.85 ×10⁶ t，但自从2019年12月受到新冠疫情影响后，排放量与航班量随疫情控制情况波动，2020年和2021年1月—11月CO2排放量分别为61.51 ×10⁶ t和60.08 ×10⁶ t.为了探究新冠疫情对排放物的影响，采用差分整合移动平均自回归模型对无疫情时2019年12月之后的排放量进行了估计，结果表明新冠疫情爆发后，到2021年11月为止各种排放物的排放量减少了20%左右.