黑河流域上中游植被蒸散发时空演变趋势及其影响因子分析

结合遥感产品及气象站点数据,分析了黑河上中游2001—2012年蒸散发(ET)时空演变规律及分布格局,对比分析地表温度(LST)、空气温度、降雨、水汽压、相对湿度、风速6个环境因子对ET的影响.结果显示,2001—2012年时间段黑河上中游年ET有略微下降趋势(R2=0.01),12a的年平均ET为470.3mm,年ET最小值出现在2001年,2002年发生了"突增",2003—2007年呈现上下波动趋势,2008年发生了"突降",2008—2012年呈现了显著上升的趋势(R2=0.97),同时上、中游区域年平均ET呈不同的变化趋势.对整个研究区域生长季内ET呈显著影响的因子为降雨、空气温度和水汽压.同时,由于气象条件及地表供水条件的时空变化,针对不同区域及不同植被类型,影响ET变化的主要环境因子也发生变化,除空气温度和水汽压之外,农田ET对能量供给的太阳总辐射变化较为敏感,草地ET对水分供给的降雨变化较为敏感,林地ET则对表征大气湍流情况的风速变化较为敏感,而灌木ET对地表温度的变化较敏感.     

近十几年上海空气质量变化动态及主要污染指标间的相关性分析

分析了近20年来上海空气质量的变化情况,同时研究了总悬浮颗粒物(TSP)浓度与降尘量相关性,可吸入颗粒物(PM10)浓度与降尘量、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)浓度相关性,以及酸雨频率与SO2、NO2浓度相关性.发现上海空气质量优良率、TSP,PM10,SO2和NO2浓度以及全市区域降尘量等指标均呈波浪式改善趋势,但酸雨频率和酸度呈恶化趋势.城区和全市TSP浓度与城区降尘强度、城区PM10浓度与全市区域降尘量及城区NO2浓度间均表现出极显著的相关关系.城区PM10浓度与道路降尘量关系不如与全市区域降尘量密切,与城区SO2浓度之间无显著相关性.全市酸雨频率与城区SO2浓度在1990~1999年有极显著相关性,在2000~2013年无显著相关,在1997~2013年与城区NO2浓度无明显相关.有效降低降尘量将是降低TSP和PM10浓度的有效手段之一;严格控制城市机动车等NOx排放量,是控制城区PM10污染的有效手段之一.     

两类二阶线性偏微分方程的通解

文章给出了两类二自变量二阶线性偏微分方程的通解公式。     

湿法烟气脱硫的理论和实验研究(IV)——高雷诺数时的传质经验方程

在中试湿壁塔中,采用ＳＯ２／ＮａＯＨ和空气／Ｈ２Ｏ系统,实验研究了５０℃和高雷诺数时的气液传质速率。实验结果表明,气相雷诺数（ＲｅＧ）和液相雷诺数（ＲｅＬ）分别在７６００～１３５００和４７００～１２０００的范围内,气相舍伍德数（ＳｈＧ＝（ｋＧａｃｄｉ）／ＤＧ）分别与ＲｅＧ的１０４次方和ＲｅＬ的０２０７次方成正比。ＳｈＬ分别与ＲｅＧ的０６４次方和ＲｅＬ的０４３８次方成正比。高雷诺数时的液膜波动提高了相界面积和湍流程度,从而导致气相和液相传质系数的提高。     

环上分支复杂管网系统内不稳定流动的数学模型的广义解

本文考虑环上分支复杂管网系统内不稳定流动的实际问题,首次建立起偏微分方程组的初边值问题的数学模型,利用线性算子半群的理论得到了问题的解存在唯一的结论,并利用算子级数法得到了问题的广义解。     

可见-短波近红外光谱用于血红蛋白分析及其稳定性

基于随机性、相似性和稳定性,通过定标集、预测集、检验集的建模过程,采用可见-近红外(NIR)光谱结合偏最小二乘(PLS)方法建立人类溶血液样品的血红蛋白(Hb)的分析模型。将全谱扫描区(400—249 8 nm)分成可见区(400—780nm)、短波近红外区(780—110 0 nm)、长波近红外区(1100—249 8 nm)、可见-短波近红外区(400-1100 nm)、全近红外区(780—249 8 nm)。经过比较、检验,结果表明,可见-短波近红外区达到了最好的模型效果和稳定性,最优PLS因子数为7,检验的预测均方根误差(V-SEP)和预测相关系数(V-RP)分别为4.42 g.L-1、0.967,达到了高的预测精度和稳定性。     

包膜型控释肥料养分释放、运移的传质分析

根据菲克定律、改性传质双膜论、液膜寿命分布函数,建立了包膜型控释肥料养分释放的偏微分方程组。用拉普拉斯变换法求解该方程组,并将拉普拉斯变换与液膜寿命分布函数结合,得到了养分释放速率的表达式,为进一步研究提供了理论基础。     

一类部分格图的全染色

C.N.Campos和C.P.de Mello已经求出了最大度为0,1,2,4以及最大度为3的特殊部分格图的全色数。本文主要研究了另一类部分格图的全染色。     

Deterministic learning from control of nonlinear systems with disturbances

In this paper, we investigate deterministic learning in environments with disturbances. We will show that for a class of uncertain nonlinear systems with bounded disturbances, by using an appropriately designed adaptive neural controller, the disturbances are attenuated and the system output tracks a periodic orbit in finite time. As radial basis function (RBF) neural networks (NN) are employed, this leads to the satisfaction of a partial persistence of the excitation (PE) condition. By using the uniform complete observability (UCO) technique, it is analyzed that partial estimated NN weights will converge to a neighborhood of zero, with the size of the neighborhood depending on the amplitude of disturbances as well as on the control gains. Locally-accurate approximation of unknown system dynamics can still be achieved in the stable NN control process. The approximation error level is influenced by the amplitude of disturbances. The obtained knowledge of system dynamics can be reused in another control process towards stability and improved performance. Simulation studies are included to demonstrate the effectiveness of the approach.     

时滞偏差分方程解振动的充分必要条件

本文得到了具有多个时滞偏差分方程uAm 1,n Am,n 1-pAmn ∑ui=1qiAm-ki,n-li=0的正则解振动的充分必要条件.这里ki,li均为正整数,p>0,qi≥0为实数,i=1,2,…,u.