上海市亚微米颗粒物中水溶性含氮组分的分布特征

细颗粒态无机和有机含氮组分的形成、转化、传输和沉降在大气氮循环中发挥重要作用. 为了解上海亚微米颗粒物(PM$_{1}$)中含氮物质的质量浓度、组成及季节变化特征, 使用大流量采样器采集了 2017—2018 年 66 个 PM$_{1}$ 样品, 并应用离子色谱仪和紫外/可见光光度计分析了水溶性无机离子和水溶性有机氮(water-soluble organic nitrogen, WSON)的质量浓度. 结果表明: 上海 PM$_{1}$中NH$_{4}^{+}$-N、NO$_{3}^{-}$-N、WSON 的年平均质量浓度分别为 1.79、0.97、0.41 μg/m³; NH$_{4}^{+}$-N 对水溶性总氮(water-soluble total nitrogen, WSTN)的贡献最高(56%), NO$_{3}^{-}$-N 次之(31%), WSON 为 13%. 上海PM$_{1}$中含氮组分的质量浓度存在冬季最高、夏季最低的季节变化趋势, 但NH$_{4}^{+}$-N、NO$_{3}^{-}$-N 和 WSON 对 WSTN 贡献的季节变化存在明显的不同, NH$_{4}^{+}$-N 在不同季节变化较小, NO$_{3}^{-}$-N 表现出显著的冬高(38%)、夏低(18%)的特点, 而 WSON 夏季最高(22%)、冬季最低(8%). 正矩阵因子分解(positive matrix factorisation, PMF)法的源解析结果表明: 二次反应和生物质燃烧贡献了上海 PM$_{1}$ 中 WSON 的 48%, 燃煤贡献了 11%, 植物源挥发性有机化合物二次转化贡献了 20%, 餐饮和机动车贡献了 21%. WSON 的来源有显著的季节变化.     

南水北调中线工程水源区抗生素抗性基因多样性研究

为了研究丹江口水库和汉江抗生素抗性基因(Antibiotic Resistance Genes, ARGs)的污染现状与分布规律, 采用高通量测序的方法, 于2014年春季和秋季分别对丹江口水库及汉江沿程的ARGs多样性进行检测。分别在春秋两季样本中检测出21和19类ARGs, 其中9类ARGs是水体ARGs的主要组成部分。杆菌肽类ARGs是水体中最主要的ARGs, 而β-内酰胺类ARGs在春季丹江口水库陶岔采样点中占比最高。秋季水体各采样点的ARGs组成结构差异比春季小, 通过NMDS和ANOSIM分析发现ARGs的组成存在显著的季节差异, 甲氧苄氨嘧啶类、多粘菌素类和多重耐药类ARGs是具有显著季节差异的ARGs种类。由相关性分析发现13类具有互相显著强相关关系的ARGs, 其中相关性最强的ARGs很可能共存于一种微生物中。此外, 四环素类和氨基糖苷类ARGs可能作为预测水源区中与其共存ARGs相对丰度的指示种类。研究结果可为饮用水源区的水质保护和ARGs 污染防治与管理提供科学依据。     

采煤塌陷地土壤氮、磷季节性变化规律研究

以兖州煤矿塌陷地为研究对象,通过分层采集不同水文期的土壤样品,研究塌陷地积水区和非积水区氮、磷变化规律。结果表明,在季节性积水区一个水文年内,土壤中氮元素发生流失现象,全氮流失率达10.03%,碱解氮流失率达30.15%;全磷、速效磷发生沉积聚集现象,其中速效磷的积聚更明显。在非积水区,由于塌陷加剧土壤养分的表聚作用,促使全氮和碱解氮的流失减少。而全磷发生流失,流失率为15.24%。在垂向上,丰水期各指标含量减少的梯度平水期的梯度枯水期的梯度,在0~40cm深度,碱解氮流失率最高为50.6%,速效磷流失率最高为38.11%,在40~60cm变化幅度较小,在60cm深度之下,各指标逐渐成汇聚状态。判定60cm深度为土壤养分的塌陷影响深度。     

巢湖总有机碳的春夏季节变化及其与环境因子的关系

文章分析2012年2月至7月对巢湖总有机碳(TOC)的春夏季节变化及空间分布特征,探讨TOC与环境因子(包括水温(WT)、透明度(SD)、溶解氧(DO)、pH值、总氮(TN)、总磷(TP)、叶绿素a(Chl a)等)之间的关系.结果表明:2012年2月~7月间巢湖TOC的浓度呈逐月递增趋势,7月份达到最大值,浓度范围为37.27~60.98 mg/L.Perason相关分析显示(n=59):巢湖TOC与WT(r=0.617,p0.01)、pH值(r=0.589,p0.01)、TP(r=0.653,p0.01)、Chl a(r=0.659,p0.01)之间均呈显著的正相关,与SD(r=-0.462,p0.01)呈显著负相关,与DO和TN没有相关性.     

1970～2012年青海湖流域冷暖季气温变化特征及突变分析

本文以线性倾向估计、累积距平、小波分析、Mann-Kendall检验及滑动t检验等方法对青海湖流域1970~2012冷、暖季及年均气温变化趋势、周期性和突变性进行分析.结果表明:(1)青海湖流域冷、暖季气温及年平均气温均呈显著增长趋势,其中,冷季增长幅度最大(0.45℃/10a),暖季增长最平缓(0.22℃/10a);从各站点的年、季气温变化来看,恰不恰地区增温幅度最大,刚察增幅最小.(2)冷、暖季气温及年均温的累积距平值绝大多数为负值,变化趋势相对一致,以1997年为转折点,1997年之前气候偏冷,之后趋于变暖.其中,年均气温变化幅度最小,冷季变化幅度最大.(3)冷、暖季和全年均存在较为复杂的周期性变化,其中,年平均气温在整个时间序列上存在4a和15a的周期,以15a最为显著;冷、暖季平均气温在短时间尺度上周期性不显著,主要为17a和27a的长时间尺度周期,以17a的变化周期最显著.(4)青海湖流域冷、暖季气温和年平均气温经检验均发生了突变,其中,年平均气温发生于90年代前期,冷、暖季均发生于90年代中期,且均于90年代末进入显著增温阶段.     

季节性商品的二级供应链转运模型研究

以季节性商品供应链为背景,考虑由一个生产商和二个销售商组成的二级供应链结构,研究了由生产商的定价决策和销售商的订货决策构成的动态博弈框架,分析了(1)转运(不考虑顾客转移)与(2)无转运(顾客部分转移)两种情形下供应链各成员的博弈策略.数值模拟表明:转运策略的引入,使生产商的最优期望利润和销售商的最优订货水平得到了提高;从整体上看,转运策略增加了总体供应链的最优期望利润.     

Intermittent demand forecasting in the Enterprise: Empirical verification

Forecasting methods are often valued by means of simulation studies. For intermittent demand items there are often very few non–zero observations, so it is hard to check any assumptions, because statistical information is often too weak to determine, for example, distribution of a variable. Therefore, it seems important to verify the forecasting methods on the basis of real data. The main aim of the article is an empirical verification of several forecasting methods applicable in case of intermittent demand. Some items are sold only in specific subperiods (in given month in each year, for example), but most forecasting methods (such as Croston's method) give non–zero forecasts for all periods. For example, summer work clothes should have non–zero forecasts only for summer months and many methods will usually provide non–zero forecasts for all months under consideration. This was the motivation for proposing and testing a new forecasting technique which can be applicable to seasonal items. In the article six methods were applied to construct separate forecasting systems: Croston's, SBA (Syntetos–Boylan Approximation), TSB (Teunter, Syntetos, Babai), MA (Moving Average), SES (Simple Exponential Smoothing) and SESAP (Simple Exponential Smoothing for Analogous subPeriods). The latter method (SESAP) is an author's proposal dedicated for companies facing the problem of seasonal items. By analogous subperiods the same subperiods in each year are understood, for example, the same months in each year. A data set from the real company was used to apply all the above forecasting procedures. That data set contained monthly time series for about nine thousand products. The forecasts accuracy was tested by means of both parametric and non–parametric measures. The scaled mean and the scaled root mean squared error were used to check biasedness and efficiency. Also, the mean absolute scaled error and the shares of best forecasts were estimated. The general conclusion is that in the analyzed company a forecasting system should be based on two forecasting methods: TSB and SESAP, but the latter method should be applied only to seasonal items (products sold only in specific subperiods). It also turned out that Croston's and SBA methods work worse than much simpler methods, such as SES or MA. The presented analysis might be helpful for enterprises facing the problem of forecasting intermittent items (and seasonal intermittent items as well).     

美汉草（Meehania fargesii Levl）生物量分配分析

调查阔叶红松林林下早春开花植物美汉草(Meehania fargesii Levl)各个器官生物量分配变化情况.结果表明:在整个生长季节中,美汉草各器官生物量总体上呈现先增加后减少的趋势,5月初~7月初,根生长速率先快后慢,茎叶生长速率先慢后快,7月中旬以后各器官生物量逐渐减少;美汉草有性生殖的生殖分配占总生物量的比例较小(4%~6%);根冠比在5~6月不断上升,6~7月迅速下降,7月以后保持稳定;根和茎叶生物量分别与总生物量呈显著的线性正相关关系.分析显示:为了适应阔叶红松林林下的光照变化,在林分郁闭前,能量主要分配给地下部分;林分郁闭后,茎叶生长占主导.美汉草主要以营养繁殖为主,第2年的地下根状茎来自第1年地上茎的繁殖方式及生物量分配策略,可能是美汉草成为林下优势草本的重要原因.     

太平洋内区经向热输送的季节变化分析

为刻画整个太平洋内区经向热输送的基本特征及其季节变化,并初步探讨变化的原因,基于Argo温盐资料,利用P矢量法反演了太平洋的绝对地转流(AGC),并结合Ekman流,分析了年平均和季节平均的经向热输送。结果显示,在13°S~13°N,经向热输送主要由Ekman经向热输送控制,季节变化显著,且南北半球变化相反,北半球1-3月有北向输送最大值,8-10月当经向热输送转为南向时,Ekman经向热输送达到最小;南北太平洋经向热输送的季节变化存在显著的不对称特征,北太平洋的明显强于南太平洋,低纬度海域的明显大于高纬度海域。分析表明,经向热输送的季节变化与纬向风应力的变化直接相关,由于未能有效包含西边界流及赤道区域,对比前人的研究结果后推测,西边界流和赤道流在维持南北太平洋经向热输送的平衡中扮演了重要角色。     

长江口崇明东滩风况统计分析

本文基于长江口崇明东滩气象站实测资料,给出逐月平均和主导风速及风向.观测资料和统计结果表明,从1月至12月,各月平均风速分别为4.2、4.6、4.9、4.9、4.7、4.4、4.9、4.9、4.5、4.0、4.1和4.3 m/s,平均风向分别为N、NE、NE、SE、SE、SE、S、SE、NE、NE、N和N.统计给出了各月第一、第二风向频率风,最大平均风速所在方位风,强风风向优势和风速优势风的风向、频率和平均速度.总体来看,长江口具有春夏季盛行东南风、秋冬季盛行偏北风的亚热带季风特征.强风频率有明显的季节性变化,3、4月和7、8月明显高于其他月份,且3、4月明显低于7、8月份,分别达到了0.8%和1.52%,相对应的平均风速为11.5和12.4 m/s.