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本文采用羧甲基纤维素钠(CMC)、瓜尔胶(Guar gum)对硫化亚铁(FeS)进行了改性,以增强FeS的稳定性和迁移性。通过实验考察了3种FeS(CMC-FeS、GG-FeS、Nano-FeS)的沉降性能及其在粗、中、细砂3种介质中的迁移性能,并根据胶体过滤理论计算了3种FeS在中砂中的沉积速率及在不同介质中的最大迁移距离。结果表明:改性后FeS的稳定性较高,抗沉降性能CMC-FeS > GG-FeS >> Nano-FeS;由穿透曲线看出,3种FeS在粗、中、细砂中的穿透能力(即出流质量浓度ρi与注入质量浓度ρ0的比值)均为CMC-FeS > GG-FeS > Nano-FeS。粗砂和中砂中CMC-FeS的穿透能力明显高于GG-FeS,但细砂中二者的穿透能力相近,说明瓜尔胶的剪切稀化特性更利于GG-FeS在细颗粒介质中的迁移;FeS注入质量浓度的增加会导致更多的FeS沉积到介质中,但聚合物改性可以显著降低沉积速率,沉积速率CMC-FeS < GG-FeS < Nano-FeS;改性后CMC-FeS和GG-FeS在中砂的最大迁移距离分别是Nano-FeS的6.4倍和2.6倍,增加GG-FeS注入质量浓度对其最大迁移距离影响较小。 相似文献
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基于NCEP/NCAR提供的1958~1995年全球月平均海温距平场再分析资料,采用动力系统反演思想和遗传算法途径,进行了El Nino/La Nina指数的动力预报模型的参数优化和模型反演,从上述海温资料中重构了Nino3海温距平指数的非线性动力模型.模型预报试验结果表明,遗传算法具有的全局搜索和并行计算优势能够客观、有效地反演海温指数的动力预报模型,对Nino3海温指数和El Nino/La Nina事件进行较为客观准确的预测,为El Nino/La Nina预测提供有益的研究参考. 相似文献
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基于交叉小波与小波相干的西太平洋副高与东亚夏季风系统的关联性分析 总被引:8,自引:0,他引:8
采用交叉小波变换与小波相干方法,利用NCEP/NCAR 再分析资料以及 NOAA 卫星观测的 OLR 资料,分析了2006年夏季西太平洋副高的异常活动及其与东亚夏季风系统相关的时延位相特征.分析结果表明,副高指数与东亚夏季风系统成员特征指数的交叉小波功率谱和小波相干谱能够有效揭示周期尺度为14~20 d的不同影响因子与副高指数的时频特征和时滞相关性.分析证实,马斯克林高压和南亚高压对副高的西伸、北跳有较好的预报意义;热带ITCZ和副热带高空急流的加强北移与副高脊线的北跳同步;副高北跳利于降水在华南发生,反过来,雨带的产生又有利于副高的进一步西伸. 相似文献
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以气温升高为主要特征的全球气候变化,致使北极海冰持续融化,北极地区丰富的资源、便捷的航行通道、重要的战略地位以及军事价值逐渐凸显出来。北冰洋沿岸的美国、俄罗斯、加拿大、丹麦和挪威等国家纷纷加入到北极利益争夺的行列中。为模拟和评估环北极国家在利益追逐中的合作与冲突行为的演化,基于博弈论思想,构建了环北极五国博弈的动态争端模型,提出了物质收益、惩罚损失和名誉收益等三个机制,综合考虑了气候变化、物质收益、国家关系与国家威望、国际法律法规等因素对环北极五国行为的综合影响。针对当前环北极各国在北极问题上的合作与争端开展了动态博弈建模,并对北极海冰完全消融情景时环北极各国在多种不同合作模式下的争端情况进行了模拟预估与实验仿真。 相似文献
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西太平洋副热带高压的年际变率受热带多个关键海区的海-气相互作用过程调控, 但彼此间的因果关联和影响机制尚不清楚。为揭示西太平洋副热带高压的年际变率与热带海温及大气环流异常之间的内在关联特性, 定义了三个关键海区以及赤道纬向西风区的特征指数, 并分别与西太平洋副热带高压强度、脊线指数进行了交叉小波和相干小波分析。研究发现:西太平洋副热带高压指数存在显著的2~3年和准5年的周期振荡, 20世纪八九十年代后, 由于暖池区海温及赤道纬向西风区的Hadley环流强迫加强, 致使副热带高压特征指数的2~3年周期振荡加强; 从位相关系看, 先是西太平洋副热带高压减弱南撤导致纬向西风加强, 其后影响赤道东太平洋海温升高, 同时暖水向东传, 使赤道中太平洋以及暖池区海温逐渐升高, 在Hadley环流作用下使副高加强北抬。基于上述西太平洋副热带高压的年际变率与热带海温及大气环流异常变化相关性诊断研究, 进一步探讨了造成这种相关性的影响机理和因果关联, 为揭示西太平洋副热带高压年际变率与热带海温及大气环流异常的相关性做探索研究。 相似文献
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基于静止气象卫星(GMS-5)多光谱云图的天气采样数据,分别对各样本数据在红外、水汽及可见光通道的灰度、梯度和纹理高维特征空间的投影点进行聚类分析,以确定诸天气样本在特征空间中的类属区域,进而用其对云图进行天气区的判别分类。针对传统聚类方法存在的缺点,本文采用了模糊C均值聚类(FCM)、遗传算法(GA)和模糊减法聚类(FSC)相互交叉、优势互补的思想,既克服了GA/FCM算法局部/全局寻优的不足,又可客观确定出聚类中心数目。对高维特征空间中的重叠和交叉部分的样本点类属,通过计算其与空间中各聚类中心点的欧氏距离来予以甄别,最后得到高维特征空间中各天气的类属域,实况云图中诸像素点通过计算和判断其灰度-梯度特征量在高维空间中的投影点落区位置,即可确定其天气类属,进而实现对天气区的自动分类。试验结果表明,该方法具有良好的分类效果,判别结果与天气实况基本一致。 相似文献