Ab initio investigations of the charge transport properties of endohedral M@C20 (M= Na and K) metallofullerenes

Using density functional theory and quantum transport calculations based on nonequilibum Green's function formalism, we investigate the charge transport properties of endohedral M@C₂₀ (M= Na and K) metallofullerenes. Our results show that the conductance of C₂₀ fullerene can be obviously improved by insertion of alkali atom at its centre. Both linear and nonlinear sections are found on the I-V curves of the Au-M@C₂₀-Au two-probe systems. The novel negative differential resistance behaviour is also observed in Na@C₂₀ molecule but not in K@C₂₀.     

电厂空冷系统环境气象场要素分析中的几个关键技术

以山西省左权、王曲电厂等为期一年的铁塔气象观测资料和各邻近地面气象站同期观测资料为例,说明如何选取典型年以及相关性较好的对比气象站,通过对电厂空冷梯度的主要气象要素分析,结合选取的对比气象站长时间序列的逐时气象资料,采用相关统计分析并进行回归检验,重建厂址区域风、温场资料,并针对风资料转换中存在的问题进行了探讨.结果表明:在两地风资料相关较差时.利用条件概率结合线性回归以及风矢量相关等方法补充订正厂址区域风资料效果较好.其结果对风、温场历史资料的重建有一定的指导意义.     

基于弹簧—阻尼理论的海上变电站动力特性研究

近年来,随着海上风电的迅速发展,海上变电站的建设也逐渐兴起。然而,错综复杂、瞬息万变的海洋环境对变电站的安全性和稳定性提出了严峻的挑战,因此有必要加强对变电站分析和研究的重视。为了提高变电站数值模型分析的效率,研究以海上风电场变电站为中心,采用ABAQUS建立了实体土有限元模型和基于弹簧—阻尼理论的有限元模型,以模拟桩土相互作用。随后进行了模态分析、风浪流响应分析和地震响应分析研究。研究结果表明：使用两种模型进行模态分析得出的振型非常相似,频率误差小于5%。此外,在承受风和波流荷载时,两种模型得出的变电站结构响应具有显著的一致性。在地震荷载作用下,两个模型中样本点位移时程曲线的相位频率与测量数据非常接近。值得注意的是,基于弹簧—阻尼理论的模型计算出的振幅与地震波测量数据更为接近。此外,弹簧—阻尼理论方法还大大提高了计算效率。     

恩诺沙星在凡纳滨对虾体内的代谢和残留消除规律

在26±2℃水温下,每天投喂含有恩诺沙星药物的饲料,研究恩诺沙星在凡纳滨对虾Litopenaeus vanname肌肉、肠和肝胰脏组织中的代谢和残留消除规律。残留药物用乙腈提取,液相色谱串联质谱仪检测。结果表明:恩诺沙星在凡纳滨对虾体内可代谢为环丙沙星,对虾体内同时有恩诺沙星和环丙沙星两种药物残留;环丙沙星在肌肉、肝胰脏和肠组织中的消除时间分别为6、8、10 d,而恩诺沙星在这三组织中的消除时间则为12、14、16 d。建议把肠作为该药残留监控的靶组织,凡纳滨对虾的休药期不少于16 d。     

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WRF耦合4个陆面过程对“6.19”暴雨过程的模拟研

利用WRF模式与4个陆面过程的耦合,对2010年6月19—20日的暴雨过程进行了数值模拟,并分析陆面过程对暴雨强度和范围的敏感性。结果显示：WRF耦合4个陆面过程模拟的雨带和实况分布一致,均为东西向的雨带形状,且均预报出与实况资料相似的强降水中心。在无陆面方案情况下,强降水中心的位置、范围、强度等都发生明显变化。另外地表径流预报量和降水趋势表现一致,由于土壤含水量趋于饱和,多余的降水分配给地表径流,这种剧增的地表径流也是洪水暴涨、水位上升的重要原因。在较湿的土壤状况下,由于净辐射增长,有利于产生厚度更小的边界层高度以及更大的地表向上潜热通量,这也是导致本次降水过程异常增幅的一个重要原因。     

The Meta-Gaussian Bayesian Processor of Forecasts and Associated Preliminary Experiments

Public weather services are trending toward providing users with probabilistic weather forecasts, in place of traditional deterministic forecasts. Probabilistic forecasting techniques are continually being improved to optimize available forecasting information. The Bayesian Processor of Forecast (BPF), a new statistical method for probabilistic forecast, can transform a deterministic forecast into a probabilistic forecast according to the historical statistical relationship between observations and forecasts generated by that forecasting system. This technique accounts for the typical forecasting performance of a deterministic forecasting system in quantifying the forecast uncertainty. The meta-Gaussian likelihood model is suitable for a variety of stochastic dependence structures with monotone likelihood ratios. The meta-Gaussian BPF adopting this kind of likelihood model can therefore be applied across many fields, including meteorology and hydrology. The Bayes theorem with two continuous random variables and the normal-linear BPF are briefly introduced. The meta-Gaussian BPF for a continuous predictand using a single predictor is then presented and discussed. The performance of the meta-Gaussian BPF is tested in a preliminary experiment. Control forecasts of daily surface temperature at 0000 UTC at Changsha and Wuhan stations are used as the deterministic forecast data. These control forecasts are taken from ensemble predictions with a 96-h lead time generated by the National Meteorological Center of the China Meteorological Administration, the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, and the US National Centers for Environmental Prediction during January 2008. The results of the experiment show that the meta-Gaussian BPF can transform a deterministic control forecast of surface temperature from any one of the three ensemble predictions into a useful probabilistic forecast of surface temperature. These probabilistic forecasts quantify the uncertainty of the control forecast; accordingly, the performance of the probabilistic forecasts differs based on the source of the underlying deterministic control forecasts.     

不同时期菰(Zizania latifolia)幼苗对短期淹没的形态学响应

菰(Zizania latifolia)是长江中下游流域常见的挺水植物.为了解菰在野外的扩张和退化机制,本研究通过模拟实验分析了不同时期菰幼苗对短期淹没的形态学响应.实验共选择株高36和70 cm两种幼苗,设计不淹没、50%淹没和100%淹没3个处理.研究结果表明:两组菰幼苗地上部分的形态学响应有一定差异.在100%淹没处理下,36 cm幼苗组株高最低,茎粗和最大叶宽均显著低于其他两个处理;而70 cm幼苗组在不淹没处理下株高最低,茎粗和最大叶宽在50%和100%淹没处理下均无显著差异.两组菰幼苗根系的形态学响应也不一致.36 cm幼苗组,100%淹没处理组的所有6个根系指标均与其他两种处理有显著差异;70 cm幼苗组,不淹没处理组的6个根系指标均与其他两种处理有显著差异.随着淹没深度的增加,两组菰幼苗总生物量和根茎比均逐渐下降;但36 cm幼苗组在100%淹没处理下总生物量和根茎比均显著低于其他两个处理,而70 cm幼苗组在50%和100%淹没处理下却无显著差异.综合以上分析,本研究结果表明随着菰幼苗的生长,其对淹没的形态学响应能力增强.本研究结果对长江中下游湖泊菰的生态调控具有重要意义.     

亚高山湖泊天才湖周边土壤腐殖酸的光降解研究

溶解性有机质(DOM)是湖泊生态系统的物质循环和能量流动的基础.典型亚高山湖泊DOM的主要来源为流域土壤腐殖酸(外源DOM),其具有较强的光吸收特性,光降解是其重要的转化过程,从而改变碳、氮、磷等物质的存在形式.在气候变暖的背景下,亚高山湖泊中DOM的浓度、pH、溶解氧及太阳辐射都可能发生变化;但这些环境变化对亚高山湖...     

降水对接地电阻的影响

为了了解降水对接地电阻值的影响,对柳州市气象局国家基本观测站自2012年4月至2013年7月的日降水量和接地电阻值数据进行了分析得出：在少雨季节,降水量对接地电阻的影响表现为负相关性,在多雨季节降水量对接地电阻的影响比较复杂,有负相关也有正相关,降水对接地电阻恢复到降水前值的恢复时间主要取决于降水时间和降水量,但由于受到温度、日照等其它气象因素的影响,同样的降水对接地电阻恢复到降水前值的恢复时间的影响也各有不同。