苏州市大气PM_(2.5)中水溶性无机离子的源解析及其气象因子分析

为了探明PM_(2.5)中水溶性无机离子的来源和气象因子对其浓度变化的影响,利用2012年2、5、8和11月苏州市PM_(2.5)中水溶性无机离子浓度和本站气象观测数据,分析了苏州市水溶性无机离子的时间变化特征,解析了当地PM_(2.5)中水溶性无机离子的主要来源,探讨了气象因素对离子组分的影响。结果表明:(1)苏州市PM_(2.5)中水溶性无机离子年均浓度大小依次为:SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Na~+Cl~-K~+Ca~(2+)Mg~(2+)F~-;SO_4~(2-)、NH_4~+和NO_3~-为PM_(2.5)中最重要的3种水溶性无机离子物种,其总和占PM_(2.5)总质量浓度的50.9%。各离子的季节浓度特征均为冬季最高、夏季最低。(2)通过运用主成分分析法对苏州市PM_(2.5)中水溶性无机离子进行来源分类解析,发现第一类为二次污染源和生物质燃烧,其贡献率为32.84;第二类为道路扬尘及工业排放,其贡献率为19.99%;第三类为海盐污染,其贡献率为18.43%。(3)通过水溶性无机离子与气象条件的相关性分析发现,风向、风速和温度与水溶性无机离子浓度的相关性较显著,这三者是颗粒物浓度变化的主要影响因子。(4)利用HYSPLIT后向轨迹模式对外来污染物进入苏州市的轨迹进行聚类分析后发现:因受季风气候影响,苏州市外来污染物的输入路径存在明显的季节性变化特征,其中夏半年输送主径源自海上,冬半年主径源自内陆。     

青藏高原地区一次强对流过程中UTLS大气成分分析

青藏高原是对流层水汽和污染物进入平流层的一个重要通道,这些大气成分会对全球气候产生重要影响。利用MLS探测资料和ERA-Interim资料,对2012年7月5日发生在青藏高原中部的一次强对流活动中对流层上部平流层下部(UTLS)H_2O、O_3、CO和IWC的分布特点进行分析,并通过Wei公式估算穿越对流层顶的臭氧和水汽通量。分析结果表明:(1)O_3混合比在100hPa附近相对多年平均略微增加,从0.3×10~(-6)(V)增加到0.9×10~(-6)(V);CO混合比在150hPa以下最大值增加了0.08×10~(-6)(V);H_2O混合比在215hPa附近增加了80×10~(-6)(V);IWC在对流过程中增加明显,在215hPa处的含量最大达到了0.027g/m~3,比多年平均值增加2倍多。(2)对流活动开始前,向上穿过对流层顶的运动逐渐增强,且总的臭氧和水汽通量输送主要由垂直方向的瞬时运动变化贡献。因此高原上的强对流活动对对流层低层大气的抬升作用会使UTLS的大气成分发生相应变化。     

基于参与式调查与主成分分析的金塔绿洲变化驱动力分析

内陆河流域绿洲变化驱动机制是旱区绿洲学研究的核心内容之一。利用1963~2010年的Keyhole存档相片、KATE-200卫星航片、Landsat遥感影像等多源数据,获取了金塔绿洲空间分布及面积变化信息。在此基础上,结合参与式调查和主成分分析方法定量分析绿洲变化的驱动机制。研究表明：近47 a来金塔绿洲总体呈现增长的趋势,绿洲规模不断扩大,至2010年绿洲面积高达539.47 km²。其主要原因是气候变化、人口增加、水资源的开发利用与科技进步、社会经济发展及政策等因子的相互交织作用。气候变化是背景因子,人文因子是绿洲变化的主成分因素,且在不同历史社会背景下,其主导人文因素也不同。     

福建长汀汀江国家湿地公园维管植物的组成和地理成分

2022年6月至11月期间,在福建长汀汀江国家湿地公园中,采用调查样线方法和重点普查方法,开展了维管植物野外调查,建立了维管植物名录,分析了维管植物的组成和地理成分。研究结果表明,调查期间,在该湿地公园中记录了114科299属424种维管植物,其中,有蕨类植物15科24属32种,有裸子植物5科5属5种,有被子植物94科270属387种;禾本科(Poaceae)、菊科(Asteraceae)、莎草科(Cyperaceae)和豆科(Fabaceae)为优势科,分别包含34属48种、22属33种、11属22种和15属20种维管植物,优势属不明显;维管植物的科和属的区系都既有明显的热带属性,又有一些温带成分;维管植物的区系丰富程度和种系分化程度都较低,维管植物的生存环境相对简单。     

海洋大数据序列时-空变化主成分分析方法

介绍海洋要素时－空变化大数据量主成分分析方法,讨论并澄清主成分分析在海洋大数据序列应用中的一些问题和易混淆的概念。根据美国国家海洋与大气局（NOAA）卫星观测的海表面温度红外资料,对加拿大温哥华岛西部大陆架区8个夏季海表面温度的空间变化进行主成分分析,以促进主成分方法在海洋大数据序列分析中的应用。     

两种显著性检验方法在海洋大数据序列主成分分析中的应用

介绍海洋大数据序列主成分分析的两种显著性检验方法,采用该两种方法可以辨别具有真实意义的主成分模与代表随机噪声信号的模态。此二法均能很好地应用于大数据序列主成分模的显著性检验。在进行海洋大数据序列时-空变化主成分分析中,为尽可能减少或避免数据中随机噪声的影响,建议对主成分模进行显著性检验。     

两种显著性检验方法在海洋大数据序列主成分分析中的应用

介绍海洋大数据序列主在分分析的两种显著性检验方法,采用该两种方法可以辨别具有起初意义的主成分模与代表随机噪声信号的模态,此二法均能很好地应用于大为邓列主成分模的显著性检验。在进行海洋大数据序列时－空变化主成分分析中,为尽可能减少或避免数据中随机噪声的影响,建议对主成模进行显著性检验。     

新疆莫托萨拉铁锰矿的物质成分

莫托萨拉铁锰矿中铁矿石的化学成分以Ｆｅ２Ｏ３为主,ω（Ｆｅ２Ｏ３）可达７８．７６％,其次为ω（ＳｉＯ２）（１０￣５０％）,ω（ＦｅＯ）含量多〈５％。矿物成分以赤铁矿为主,次为玉髓、磁铁矿、镜铁矿、云母等。微量元素以Ｐｂ、Ｚｎ较高,局部Ｃｕ含量较高。稀土元素含量较低。锰矿石中以ＭｎＯ２为主,ω（ＭｎＯ２）可达６０％左右,其次ω（ＳｉＯ２）（１０￣２０％）和Ｆｅ２Ｏ３;矿物组合分为两种类型;一种以菱锰     

烟煤的宏观煤岩分类系统研究

烟煤的宏观煤岩分类是煤岩学研究的内容之一。本文建立了烟煤按煤岩成分-宏观煤岩类型进行两级划分的宏观煤岩分类系统,提出了划分宏观煤岩类型的定性和定量指标,制定了宏观煤岩类型的分类方案,规定了描述方法、内容和要求。