基于云模型的西北地区辐射时空分布研究

为研究西北地区辐射(R_s)时空分布特性,基于西北地区16个辐射站点4个分区(Ⅰ区,新疆北部、甘肃河西走廊中西段、宁夏中北部、内蒙古西部;Ⅱ区,新疆南部;Ⅲ区,青海省;Ⅳ区,甘肃东南部、宁夏南部、陕西关中地区与陕北地区)1995—2015年实测日R_s与日照时数(n)率定?ngstr?m-Prescott(A-P)模型参数a、b,使用A-P模型4种不同参数率定方法(M1:分月率定,M2:分季率定,M3:分半年率定,M4:多年率定),选取其中精度高且简便的方法计算4个分区1961—2015年共55a的R_s,并用云模型描述西北地区R_s时空分布特性,结果表明:(1)各分区4种方法计算的R_s值与实测值在日尺度和月尺度上拟合结果均较好。(2)各分区4种方法计算R_s的RMSE、nRMSE分布相似,MBE略有差异,t检验结果表明Ⅰ区和Ⅲ区使用M1、M2、M3计算的R_s值与实测值无明显差异,Ⅱ区使用M1、M3计算的R_s值与实测值无明显差异,Ⅳ区使用M1、M2计算的R_s值与实测值无明显差异。(3)Ⅰ区R_s时间分布的不均匀性较小但不稳定,Ⅱ区、Ⅲ区R_s时间分布的不均匀性较小且较稳定,Ⅳ区R_s时间分布的不均匀性较大且不稳定。(4)西北地区R_s空间分布不均匀,4个季节均表现为Ⅲ区(青海省)R_s较大;与R_s在时间上的分布特性相比,其在空间上的分布特性更不均匀、不稳定。该研究结果可用于构建完整的西北地区R_s时间序列,为西北地区R_s时空变化研究提供科学参考。     

辐射模型不同率定方法总辐射数据缺失插补比较

在长期连续观测中,总辐射(Rs)的观测数据通常有不同程度的缺失。基于日照时数的ngstrm-Presscott(AP)模型是一种广泛应用且精度较高的总辐射估算经验模型。选取A-P模型3种不同参数率定方法 (M1:每年率定,M2:分月率定,M3:多年率定),基于6个辐射站的辐射资料,对年平均Rs、年平均ET0、参数取值和插补精度进行了比较。t检验结果表明,3种方法下A-P模型在昌都站数据插补无明显差异,Rs年际变化大是造成该站Rs模拟不准的主要原因。在宜昌和南宁站,M1方法进行数据插补精度高于其他方法,M1方法 Rs缺失天数分别为40 d和70 d时,两站计算的参考作物蒸发蒸腾量(ET0)与实测Rs计算的ET0相比,t检验无明显差异。M2与M3相比精度稍高,但在昆明、赣州、杭州和南宁站冬季精度更高且6—8月份精度更低。与1990年以前相比,各站点A-P模型参数a在1990年以后有明显上升,工业污染导致气溶胶增加是原因之一。A-P模型在极端年份率定精度不高,在极端炎热气候年份,应用该模型用于灌溉预报时会低估作物耗水量,可能会给决策带来风险。该研究结果可用于A-P模型的风险评估和提高总辐射时间序列数据缺失情况下的插补精度。     

基于SPEI指数的金沙江流域气象干旱时空特征分析

金沙江流域水能资源丰富，是长江经济带重要的水源地，分析其干旱时空演变规律特征，对水资源管理规划及下游的农业生产具有重要的指导意义。基于金沙江流域28个气象站1960-2020年逐月降水和气温资料，计算了年尺度和季尺度的标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI），定量分析了季尺度和年尺度不同等级气象干旱发生频率的年代变化规律及空间分布特征，并采用云模型分析了年尺度气象干旱时空分布的随机性与稳定性。结果表明，年尺度上，金沙江流域主要以轻旱和中旱为主，呈现轻旱高频和重旱低频的特点，且整体趋于干旱化；季尺度上，四个季节干旱频率均在30%左右，主要以春季和夏季干旱为主；空间分布上，丽江一带干旱发生频率较高。云模型分析结果表明，年尺度上，SPEI指数时间分布的离散程度较空间分布的大，不均匀性更加不稳定；时间分布上站点间干旱程度差异随年际变化增大，且不均匀性趋于不稳定；空间分布上，随着熵值的增大，超熵值减小，期望越低的站点相对多年平均干旱程度波动越大，其干旱程度的不均匀性越稳定。     

基于云模型和相对湿润度指数的干旱时空分布特征分析

根据川中丘陵区8个典型站点1960—2011年逐月气象资料计算相对湿润度指数,并引入云模型,在年、季时间尺度上分析该研究区的干旱时空分布特性。结果表明,1994年为突变年,干旱开始呈持续加重趋势,干旱强度的时间分布较均匀且稳定;冬季干旱最严重,春季次之,冬季干旱强度的时间分布最均匀也最稳定;夏季和秋季不干旱,但夏季干旱强度的时间分布最不稳定,秋季干旱强度的时间分布最离散,且干旱呈显著加重趋势。除冬季干旱强度的空间分布的离散程度比时间分布的离散外,其余时段都比时间分布均匀,但稳定性比时间分布的小。因此,川中丘陵区主要为季节性干旱,特别应在冬季做好防旱减灾工作。     

玻璃温室自然通风热环境时空分布数值模

温室内温度的时空分布及变化与外界气候环境之间有较强的耦合性.以Venlo型两连栋空玻璃温室为研究对象,基于计算流体动力学(CFD)技术,应用离散坐标(DO)辐射模型对温室内温度时空分布及变化进行了3-D稳态数值模拟与试验验证.结果表明:白天各时刻空温室内平均温度的模拟值与实测值吻合良好,最大相对误差为11.3%,平均相对误差为7.6%;温室内温度的空间分布梯度明显,作物区温度分布比较均匀,约在28.5～28.8℃左右.DO辐射模型模拟太阳辐射对玻璃温室内热环境的影响是可行的.     

考虑气候分区的甘肃省干旱时空分布特征分析

甘肃省地处生态脆弱区,气候条件复杂,干旱发生概率高、范围广。为了更好地研究甘肃省干旱时空变化特征,综合考虑甘肃省气候类型和地理特征将其划分为4个气候分区（Ⅰ区,河西大陆性气候区;Ⅱ区,陇中北部季风气候区;Ⅲ区,陇南-陇中南部季风气候区;Ⅳ区,甘南高寒气候区）,并采用甘肃省26个国家气象站点的气象资料,计算其近60年（1960—2019年）的月、季和年尺度的标准化降水蒸散指数（SPEI-1、SPEI-3、SPEI-12）,结合气候倾向率、Mann-Kendall突变检验、空间插值等方法探讨甘肃省近60年的干旱时空演变特征。结果表明：从时间变化角度看,不同时间尺度的SPEI均呈减小变化趋势,且随时间尺度的增大,SPEI波动幅度越小;在四季变化上,春、夏、秋季SPEI在甘肃省各气候分区都呈现在波动中下降的趋势,且下降趋势明显,表明干旱趋势显著,冬季SPEI在各气候分区呈现在波动中上升的趋势,表明有湿润化的趋势。从空间变化角度看,甘肃省Ⅰ区呈干旱减缓趋势,Ⅱ区、Ⅲ区和Ⅳ区呈干旱加剧趋势,且春季各气候分区干旱加剧趋势明显,夏、秋季次之,而冬季基本上都呈现干旱减缓趋势;甘肃省不同气候分区不同等级干旱发生频率分布差异大且不均衡,干旱频率由小到大依次为：特旱、中旱、重旱、轻旱。     

混流式水泵水轮机全特性曲线S形区流动特性

混流式水泵水轮机转轮的离心效应较混流式水轮机明显,形成了全特性曲线上的S形特性。该S形区水泵水轮机流道内流动状况很不稳定,为了详细了解该区域的流动特性,选取等开度下水轮机工况、水轮机飞逸工况、零流量附近水轮机制动工况、零流量附近反水泵工况以及反水泵工况等5个工况点进行全流道定常流和非定常流数值分析。定常流动分析表明:全特性曲线上的S形区转轮和导叶流道内存在大量的涡,消耗了大量的水能,致使机组输出功率很小。非定常流场计算表明:在S形过渡工况区,蜗壳与尾水管直锥段内的压力脉动频率与幅值均相近,且幅值小;而导叶至叶片的无叶区和叶片进口的压力脉动幅值高,主要为高频脉动。     

土壤养分空间变异性的随机模拟及其应用

把随机模拟技术引入土壤养分的空间变异性研究中，对土壤养分空间分布的不确定性进行描述。将随机模拟值与克里格插值及实测值进行对比分析。利用一系列随机模拟值计算出空间某点处土壤养分特性值不超过（或者超过）某个临界值的概率，可以对依据插值结果作出的施肥决策给予评价。     

基于FRIDA模型的轮胎-土壤接触特性研究

利用喷涂法与土壤传感器埋设法测试了不同胎压条件下轮胎-土壤接触特性,旨在研究轮胎气压对轮胎-土壤接触特性影响,对FRIDA模型在华北一年两熟区壤土区适用性进行评价并优化,结果表明,轮胎-土壤接触面面积A的均方根误差(RMSE)从0.022 m~2降低到0.013 m~2,标准偏差(Bias)的变化范围为-0.19~0.019 m~2,模拟值与实测值的回归线决定系数为0.948;轮胎-土壤接触面平均应力及最大应力的模拟值与实测值的相对误差(RE)均小于0.1,参数优化及验证后的FRIDA模型能够模拟华北一年两熟壤土区轮胎-土壤接触特性。通过田间试验结合优化的FRIDA模型,分析轮胎气压、轴载对轮胎-土壤接触特性影响的结果表明,随着轮胎气压增大,接触面形状由矩形到椭圆形再到圆形的变化过程,接触面积减小,应力分布由M型应力集中到凸型应力集中变化;随着轴载增大,轮胎-土壤接触面形状由类椭圆形变为矩形,面积增大,应力分布出现严重M型应力集中现象,且应力逐渐增大。该研究为合理选择拖拉机胎压及配套农机具提供了理论依据。     

基于云模型的安徽省干湿指数时空分布特征研究

为探究变化背景下安徽省干湿指数时空分布格局，利用安徽省1957—2016年的逐日气象观测数据，在采用区域修正模式的FAO 56 Penman-Monteith模型计算潜在蒸散量（ET0）的基础上，通过云模型定量描述近60年安徽省干湿指数（AI）的时空分布特征、均匀性和稳定性。结果表明：安徽省AI、ET0呈现波动下降趋势，倾向率分别为-0.006a-1和-0583mm/a，降水量P呈现1155mm/a的上升趋势，ET0和P的相向趋势造成了AI的逐渐降低，近60年安徽省总体呈现变湿趋势。相较于ET0与AI，P最为离散，稳定性最差。在四季尺度上，以夏季为主导（-0.012a-1）的夏秋冬AI降低为安徽省干湿变化主要特征，AI超熵值由高到低依次为夏季、秋季、春冬季，不确定性逐渐降低；四季ET0变化熵值均低于年均熵值，四季ET0模糊性与随机性较差，冬季ET0具有最大不稳定性；夏冬季节的雨雪增加与春秋季降水量减少是安徽省四季降水格局的主要表现形式，且夏季降水增加趋势显著（2 467mm/a），同时表现出最大的不均匀性和不稳定性。在空间尺度上，AI、ET0和P均呈现皖南至皖北的梯度变化特征，〖JP〗出现非平滑纬度地带性现象，空间上各区域熵与超熵均高于时间序列，空间上AI的分布更为离散、不稳定。