胶合板胶合强度测试中不确定度评定

依据GB/T 9846-2004《胶合板》标准,对胶合板胶合强度测试过程进行研究,分析了胶合强度测量过程主要不确定度的来源并对其进行评定。介绍了胶合强度测量不确定度的评定方法和步骤,对各不确定度分量进行量化,得到了胶合强度的合成不确定度和扩展不确定度。     

高效液相色谱法测定中兽药散剂中利巴韦林的不确定度评定

对中兽药散剂中利巴韦林含量的高效液相检测方法的不确定度进行评估,分析了各种可能引起利巴韦林测定不确定度的因素,包括标准溶液、称样、体积、稀释量具、检测仪器、色谱峰面积、重复性等进行分析,并通过计算各不确定度分量及合成标准不确定度,得出了液相色谱法测定中兽药散剂中利巴韦林含量的不确定度结果。结果显示影响较大的因素为峰面积测量、标准溶液浓度和重复性。当利巴韦林含量为0.973 mg/g时,其扩展不确定度为±0.017 mg/g。     

概率配点法在流域非点源污染不确定性分析中的应用

农业非点源污染的形势十分严峻,流域水环境模型虽能为非点源污染管理提供决策支撑,但显著的不确定性制约着模型的应用效果。系统的不确定性分析十分重要,而传统的基于Monte Carlo模拟的不确定性分析方法存在着计算成本高昂的缺点。因此,尝试将概率配点法（Probabilistic Collocation Method）应用于流域非点源污染的不确定性分析。研究以美国Newport Bay流域的二嗪磷农药非点源污染为案例,利用WARMF模型进行污染模拟。结果表明,在许多情况下,概率配点法可以通过很小的计算成本获得与传统Monte Carlo模拟方法相近的不确定性分析结果,体现出该方法在非点源污染研究中应用的优势。此外,还揭示了管理因素对于非点源污染模拟及其不确定性分析的影响作用。     

降雨对河流水质的不确定性影响研究

基于降雨对河流有机污染物稀释和降解的确定性数学模型,运用未确知数学中盲数等工具,对降雨期间的河流水质情况进行了研究。结果表明,由于降雨的影响,河流在丰水年丰水期的水质较枯水年枯水期得到明显的改善,自净能力得到很大的提高。同时,利用盲数运算方法得到了洋河3个断面对应不同可信度的COD浓度区间,其中对应最大可信度的COD浓度区间,可以为制定雨水对河道的清污作用方案提供理论依据。。     

地表水中总磷测定误差的预测与处理

[目的]预测与处理地表水中总磷的测定误差.[方法]应用钼酸铵分光光度法测定地表水中的总磷,对在测定过程中可能出现的误差问题提出处理建议.[结果]通过对地表水中总磷测定误差的预测与处理,可以得到较准确的数据,对水体有较准确的评价,从而使水体污染能够得到合理的预防和治理.[结论]只有熟练掌握总磷测定方法,消除各步骤误差,才能减少可能出现的误差,为水资源保护提供真实可靠的分析数据.     

基于区间两阶段鲁棒优化模型的灌区水资源优化配置

为避免由灌区水资源配置系统存在的诸多不确定因素导致的配水过程风险性,在区间两阶段随机规划方法的基础上加入了鲁棒优化方法,构建区间两阶段鲁棒优化模型,引入鲁棒系数表示系统风险,将系统风险体现在模型中,克服了系统风险不可控的不足。以三江平原牡丹江灌区为例,对灌区水资源进行优化配置,得到灌区多水源、多作物、不同鲁棒系数下的配水目标。结果表明:随着鲁棒系数增大,导致缺水量增加,系统稳定性增强,但成本也随之增加,系统经济性降低;当鲁棒系数为3时,缺水量不再增加,系统达到稳定的状态,此时系统的成本在[1. 903 27×10~9,2. 634 75×10~9]元之间变化。优化结果可为决策者提供决策空间,为农业水资源的合理配置提供技术支持。     

基于工程能力培养的《互换性与测量技术》实验教学方案改革探索

《互换性与测量技术》实验课的目的是使学生了解常用测量器具的原理和基本测量方法,受到工程测量技能的基本训练,通过实验加深对互换性的感性认识,提高动手能力和工程实践能力,从而使学生从基础课顺利过渡到专业课的学习。目前国内的《互换性与测量技术》8学时实验课程主要是演示了传统的几个量具的使用方法,主要强调其为理论课服务的功能,与目前工业生产严重脱节,没有从素质和能力培养的总目标中定义自己的角色。本文将从实验内容、实验教学方式及实验成绩评定方式三方面对实验教学方案进行改革,仅供参考。     

Temporal stability in soil water content patterns across agricultural fields

When a field or a small watershed is repeatedly surveyed for soil water content, locations can often be identified where soil water contents are either consistently larger or consistently less than the study area average. This phenomenon has been called temporal stability, time stability, temporal persistence, or rank stability in spatial patterns of soil water contents. Temporal stability is of considerable interest in terms of facilitating upscaling of observed soil water contents to obtain average values across the observation area, improving soil water monitoring strategies, and correcting the monitoring results for missing data. The objective of this work was to contribute to the existing knowledge base on temporal stability in soil water patterns using frequent multi-depth measurements with Multisensor Capacitance Probes (MCPs) installed in a coarse-texture soil under multi-year corn production. Water contents at 10, 30, 50, and 80 cm depths were measured every 10 min for 20 months of continuous observation from May 2001 to December 2002. The MCPs revealed temporal stability in soil water content patterns. Temporal stability was found to increase with depth. The statistical hypothesis could not be rejected (P < 0.0001) that data collected each 10 min, each 2 h, each day, and each week had the same temporal stability. The locations that were best for estimating the average water contents were different for different depths. The best three locations for the whole observation period were the same as the best locations for a month of observations in about 60% of the cases. Temporal stability for a specific location and depth could serve as a good predictor of the utility of this location for estimating the area-average soil water content for that depth. Temporal stability could be efficiently used to correct area-average water contents for missing data. Soil water contents can be upscaled and efficiently monitored using the temporal stability of soil water content patterns.