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利用由数值预报模式WRF和辨识理论实时迭代统计方法RTIM组成的MOS方法对杭州市2013年2~3月和11~12月期间的空气污染物日平均浓度做预报,预报值与实测值之间相关系数都超过0.75 ,PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO 24h平均浓度和O3 8h平均浓度分类预报临界成功指数(CSI)分别为89%、87%、100%、93%、100%和100%,命中率(POD)分别为93%、95%、100%、100%、100%和100%.分析表明,研究期间杭州地区气溶胶以细颗粒为主.根据PM2.5浓度、相对湿度及能见度预报值做霾日分类预报,临界成功指数为89%,命中率为93%.说明该MOS系统对污染物浓度及霾天气预报性能良好,可以为业务化预报提供参考. 相似文献
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To increase reliability and electrical performance, shallow-trench isolation (STI) (or called field-oxide (FOX)) structures were inserted in the bulk-contact region of 60-V high-voltage p-channel lateral-diffused MOSFET (pLDMOS) devices in this study. As the FOX ratio increased with the addition of FOX segments, the value of the secondary breakdown current (It2) was enhanced. Therefore, the anti-electrostatic discharge ability of a pLDMOS device can be efficiently improved using this novel method. In addition, when the weighting ratio of FOX structures increased, variation values in the trigger voltage (Vt1) and holding voltage (Vh) of the corresponding samples remained within the range of approximately 1–4 V. The Ron value decreased because of more uniform conduction. The experimental data for the FOX structures added to the bulk revealed that the It2 value was improved by approximately 13.98%, Vh values were greater than 60 V (which is favorable for latch-up immunity), and the Ron value was decreased by approximately 12.62% compared with a reference device under test (without FOX segments in the bulk-contact region). 相似文献
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利用GC-MS测定了新乡市地表水中15种多环芳烃(PAHs)的含量,分析了其组成特征,并通过安全阈值(MOS10)法评价了新乡市地表水中PAHs的生态风险.结果表明,新乡市地表水中PAHs的含量为369—4248 ng·L,与国内其他河流相比,污染水平较高.PAHs的组成以3环和4环为主,分别占总量的41.3%和40.3%.新乡市地表水中单种PAHs对水生生物的生态风险大小依次为蒽(Ant)菲(Phe)芘(Pyr)苯并[a]芘(Ba P)荧蒽(Flua)芴(Flu)苊(Ace),其中Ant和Phe的暴露浓度超过影响10%水生生物的概率分别为30.2%和10.4%,具有潜在生态风险;Ace、Flu、Flua、Pyr和Ba P的暴露浓度超过影响10%的水生生物的概率分别为0.85%、1.96%、4.26%、6.71%和5.69%,生态风险较低.联合生态风险评价结果表明,新乡市地表水中∑PAH7等效浓度超过影响10%水生生物的概率为43.7%,大于任何单种PAHs对水生生物的生态风险,主要河流的生态风险从大到小依次为金堤河(56.6%)共产主义渠(43.0%)天然文岩渠(16.4%). 相似文献
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应用基于系统辨识理论的实时迭代模式(real-time iterative model,RTIM)对WRF模式预报结果进行后处理,建立了上海地区霾天气的模式输出-统计(model output statistics,MOS)方法.首先,根据WRF模式的气象输出资料,结合大气污染观测数据,筛选出霾事件的预报因子;其次,运用系统辨识实时迭代模型,建立依据MOS预报方法的PM2.5、PM10和能见度预报模式;最后根据霾事件的判别标准,对上海2012年11月—2013年1月的霾日进行24 h和48 h预报.结果表明,PM2.5模式预报成功率为75.0%~63.9%,PM10模式预报成功率为87.5%~81.8%,能见度模式预报成功率为71.0%~74.2%,霾日预报成功率为73.7%~72.7%.分析表明,研究期间上海的气溶胶以细颗粒物为主,低能见度主要由导致霾现象的PM2.5引起.该方法能较准确地预报霾日的发生,可为我国城市大气环境业务预报提供参考依据. 相似文献
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