DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 前言 近年来，我国大力发展新能源汽车以缓解传统汽车在使用时对于一次能源的过度损耗，用于新能源汽车的电池材料有：镍氢电池材料、锂离子电池材料、燃料电池材料等。锂电池正极材料主要包括：钴酸锂、镍钴锰酸锂、锰酸锂、磷酸亚铁锂，随着国家电动自行车安全规范标准的出台以及锰酸锂电池的使用成熟，将会有越来越多的电动自行车使用锰酸锂电池，随着新能源汽车的快速推进及锰酸锂电池技术的进一步提高，锰酸锂电池将逐步应用到纯电动车和混合动力汽车上，市场前景十分看好 [ 1 ]。尖晶石型锰酸锂正极材料由于具有工作电压高，安全性好、成本低廉、环境污染小等突出特点，逐渐替代了商用氧化钴锂，成为新能源汽车电池的首选材料 [ 2 ]。 1.1. 锰酸锂电池材料(LiMn 2 O 4 ) 锰酸锂材料中的尖晶石型锰酸锂(LiMn 2 O 4 )主要制备方法有固相反应法以及Penchini法、溶胶凝胶法等液相反应法，其中固相反应法工艺流程简单，易于实现规模化生产，所以多用此法进行大规模生产。可以作为固相反应法制备锰酸锂的锰源有MnO 2 、Mn 2 O 2 、Mn 2 O 4 、MnCO 3 等锰化合物，目前国内外厂商大多采用电解二氧化锰(EMD)为锰源制备锰酸锂 [ 3 ]，锰酸锂结构示意图如图1。 图1. LiMn 2 O 4 结构示意图 1.1.1. 固相法——高温固相法 固相实验法是一种将固相的反应物进行混合后，在一定的反应温度下对反应物进行一段时间的煅烧使其得到充分的反应，从而制得目标产物的方法。 高温固相法属于固相法中的一种，同时还是制备锰酸锂最传统的方法。首先将锰化合物与锂盐按一定的比例进行混合并研磨，随后将其在高温下进行烧结 [ 4 ]。这一种方法由于化学工艺相对来说简单，操作方便，生产条件容易控制，因而言更为容易实现工业化。但是通过实际操作发现在采用该方法进行制备锰酸锂材料时，会由于反应物在进行混合时混合均匀性差，从而造成产物性能相差较大，结果导致所制得材料产物颗粒大小和物相分布不均匀，最后导致产品的电化学性能相对较差。为了解决这个问题，相关学者试图并通过使用节段性烧结或添加分散剂改进材料的产品的性能。 制备尖晶石型锰酸锂固相合成反应式： 2 L i 2 C O 3 + 8 M n O 2 → 高 � 4 L i M n 2 O 4 + 2 C O 2 ↑ + O 2 ↑ 本试验采用的高温固相法工艺流程基本如图2： 图2. 高温固相法工艺流程图 1.1.2. 软化学法 软化学法的基本原理为通过制备目标产物单项前驱体，让反应物能在分子或原子水平上混合，从而使得反应物能在温度条件相对较低、时间较短内发生固相反应，最终得到物相均匀的目标产物。基本的软化学法包括溶胶—凝胶法、共沉淀法等。 1.2. 尖晶石型锰酸锂材料的循环性能差的原因 一般认为有这几种原因导致尖晶石型锰酸锂循环性能较差：Mn 3+ 发生歧化反应和溶解流失、充放电时LiMn 2 O 4 晶相的结构变化、电解液高电位下分解等。目前人们一般通过降低比表面积、表面包覆、掺杂和选择抗氧化电解液等途径来改善尖晶石型锰酸锂的循环性能 [ 5 ]。 1.2.1. Mn 3+ 的歧化反应和溶解流失 在制备尖晶石型锰酸锂的材料到电池的过程中，在材料中的活性反应物质的Mn直接参与在电解质中的溶解和高压的条件下对电池充电和放电反应，并MN 3+ 将发生歧化反应：MN 3+ (固体)→Mn 4+ 的(固体) + MN 2+ (溶液)。 在该反应中，Mn 3+ 转化成的Mn 2+ 溶解于电解液中促使该反应持续发生，从而导致电池的活性反应物质Mn发生不可逆损失进而在宏观上表现为锰酸锂电池容量衰减，电池循环性能变差。 1.2.2. LiMn 2 O 4 晶相结构变化 锰酸锂LiMn 2 O 4 晶相结构的变化本质上是指一种由于发生Jahn-Teller效应的晶型转变。Jahn-Teller效应描述了从垂直方向上的结晶相的转变，而晶体转化指晶体之间的晶体结构的过程中充电和放电周期的转变。在锰酸锂电池的放电的结束时，Jahn-Teller效应从晶体粒子的表面发生，并且然后扩散到整个颗粒。但从热力学角度，整个反应系统还没有达到真正的平衡。晶相被连续地转化并积累，从而引起晶体的原始立方结构被破坏，并且正方晶结构的新阶段新建立的。由于新建立的四方相相对于立方相而言对称性较低、原子较为混乱，基本没有电化学的活性，尖晶石型晶相结构的这种不可逆的转变会造成LiMn 2 O 4 容量衰减，从而导致循环性能差。 1.2.3. 高电位下电解液的分解 电解液分解的原因是电池在充电结束时，电极中Mn 4+ 的离子浓度达到一个最大值具有强氧化性的Mn 4+ 广泛的分布于整个溶液体系中。在本实验制备的锂离子电池中使用的电解质溶剂通常为碳酸酯化合物，以及这些化合物将总是被所述电极材料的表面上的锂离子电池的充电和放电期间分解分解得到产物不仅加快Mn的溶解，还会在电极的表面形成一种增加电极阻抗的钝化膜，然后造成电极材料容量衰减。因此，我们可以通过在正电极的高电位检测电解液的耐氧化性验证LiMn 2 O 4 正极材料和电解液的相容性。 1.3. 尖晶石锰酸锂材料包覆改性研究 锰酸锂(LiMn 2 O 4 )材料特点为：价格低、对环境友好、优异的安全性能、充放电时电压平台高和倍率性能好等，因此该材料可用于商业化应用，拥有良好发展前景。但是，它仍然有一些缺点，如循环性能差，特别是在高温条件下，容量迅速衰减。而对其进行改善的方法主要有：掺杂和包覆 [ 6 ]。在所有掺杂、包覆材料中，TiO 2 由于热稳定、结构稳定性能良好，离子能快速进出等特性，受到了广泛关注 [ 7 ]。Yi [ 8 ] 等通过共沉淀法制备出Al 3+ 掺杂的球形正极材料LiAl x Mn 2−x O 4 。制得的LiA l0.06 Mn 1.94 O 4 样品具有较好的循环稳定性和倍率性能，通过电化学阻抗(EIS)、循环伏安法(CV)测试发现LiA l0.1 Mn 1.9 O 4 显示出比LiMn 2 O 4 更好的电化学性能 [ 9 ]。Al 2 O 3 ，MgO，ZrO 2 ，TiO 2 等多种氧化物均能有效的抑制HF对锰酸锂电极材料的侵蚀，提高材料的循环性能 [ 10 ]。Al 2 O 3 因价格低、化学稳定性好以及两性氧化物所具有的较高的电子电导率而成为尖晶石LiMn 2 O 4 表面包覆改性的首选材料之一 [ 11 ]。 1.4. 本试验研究目的 在政策对于新型能源电池的能量密度和快充性能双重要求下，由于锰酸锂电池具备的功率性能、放电倍率性能和低温性能好、还有电压频率高的特点，充分满足市场需求。锰酸锂如果能够保持其原有优势，并通过技术创新，提高循环次数，提升容量，增强高低温性能等，将在新能源市场细分领域占有一席之地 [ 12 ]。因此，在为了提高速率性能和尖晶石型锰酸锂的循环性能，迫切需要设计一种锰酸锂的阴极材料的涂层改性技术。 本课题主要通过用高温固相法合成锰酸锂材料，借助激光粒度分析、BET、电化学性能进行测试、分析，对包覆前后的锰酸锂合成样品的粒度分布、比表面积以及电化学性能等结果进行研究，从而从实验中得出对于尖晶石型锰酸锂正极材料性能改性优化的最佳的铝包覆量。
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user: 2. 实验方案及步骤 2.1. 试验原料 本试验采用了经由红星球磨后的电解二氧化锰、天齐锂业有限公司生产的电池级碳酸锂。实验原料理化性质见下表1和表2： Table 1 Electrolytic MnO Mn (%) Al (ppm) Ca (ppm) Cr (ppm) Cu (ppm) Fe (ppm) K (ppm) Mg (ppm) Ni (ppm) Pb (ppm) Na (ppm) S (ppm) D 50 (μm) 59.33 8.89 197.80 2.956 0.44 55.92 59.75 324.60 11.19 3.268 4130.0 5398 15.563 表1. 电解二氧化锰 Table 2 The battery level Li2CO Li (%) AL (ppm) Ca (ppm) Cu (ppm) Fe (ppm) K (ppm) Mg (ppm) Mn (ppm) Na (ppm) Pb (ppm) D 50 (μm) 18.70 3.46 37.09 0.01 7.53 21.62 39.88 95.23 42.36 0.97 8.890 表2. 电池级碳酸锂 本试验用的包覆剂是纳米级三氧化二铝(Al 2 O 3 )，Al含量为52.92%，京煌公司生产。 2.2. 试验仪器 本试验所用的主要仪器如下： 自动涂膜机(AFA-Ⅱ)；精密电子天平(BL-5000P)；手动冲片机(PX-CP-20)；激光散射粒度分布分析仪(LA-300)；电热恒温干燥箱(DHG-9076A)；箱式电阻炉(SX2-12-13)；裁正极专用刀；对辊机(DYG-703)；粉体振实密度仪(JZ-1)；电池测试仪(BTS-5V3A)；pH值电子测试仪(PHS-3CT)；真空干燥箱(DZF-6050)；真空手套箱(MNIUIUESAR(1220-100))。 2.3. 试验步骤 2.3.1. 锰酸锂制备实验 以二氧化锰(Mn含量为59.54%)与电池级碳酸锂(Li含量为18.7%)为原料，按Li/Mn = 0.54的比例进行配料，将混合料于200目筛中进行过筛混均，再将混合料于马弗炉760℃恒温烧结20个小时，自然冷却后取出，粉碎过筛后得到锰酸锂样品(LMO)。 2.3.2. 包覆试验 实验一：以锰酸锂样品(LMO)为原料，按Ti/LMO = 0.3%的配比加入二氧化钛进行掺杂包覆，过筛混匀，再将掺杂混合料于马弗炉700℃恒温烧结10小时，冷却后取出经粉碎过筛处理得到样品，记为2M-A-0。 实验二：以锰酸锂样品(LMO)为原料，按Al/LMO = 0.5%的配比加入铝含量为52.92%的氧化铝(以Al记)进行掺杂包覆，按Ti/LMO = 0.3%的配比加入二氧化钛进行掺杂包覆，过筛混匀，再将掺杂混合料于马弗炉700℃恒温烧结10小时，冷却后取出经粉碎过筛处理得到样品，记为2M-A-1。 实验三：以锰酸锂样品(LMO)为原料，按Al/LMO = 0.8%的配比加入铝含量为52.92%的氧化铝(以Al记)进行掺杂包覆，按Ti/LMO = 0.3%的配比加入二氧化钛进行掺杂包覆，过筛混匀，再将掺杂混合料于马弗炉700℃恒温烧结10小时，冷却后取出经粉碎过筛处理得到样品，记为2M-A-2。 实验四：以锰酸锂样品(LMO)为原料，按Al/LMO = 1.0%的配比加入铝含量为52.92%的氧化铝(以Al记)进行掺杂包覆，按Ti/LMO = 0.3%的配比加入二氧化钛进行掺杂包覆，过筛混匀，再将掺杂混合料于马弗炉700℃恒温烧结10小时，冷却后取出经粉碎过筛处理得到样品，记为2M-A-3。 实验五：以锰酸锂样品(LMO)为原料，按Al/LMO = 1.5%的配比加入铝含量为52.92%的氧化铝(以Al记)进行掺杂包覆，按Ti/LMO = 0.3%的配比加入二氧化钛进行掺杂包覆，过筛混匀，再将掺杂混合料于马弗炉700℃恒温烧结10小时，冷却后取出经粉碎过筛处理得到样品，记为2M-A-4。 2.4. 制作纽扣电池 将包覆后的锰酸锂、SSP、PVDF按质量比90:5:5在NMP中调浆，搅拌完成后制作涂布，烘干(10小时以上)用以制作纽扣电池(在真空手套箱内完成制作)。 按如下步骤制作纽扣电池：使纽扣电池处于压平在正极的情况下，放置在所述正极壳体用镊子中心的正极片，完全滴电解质渗透到所述正极片，盖与所述镊子的正极片，以及轻轻移动，以确保正极壳体的中心位置。隔膜没有褶皱后，继续滴电解质以引导整个膜被完全饱和；然后夹住锂片与膜片的中心。继续在上面放垫片、弹片并将其压实，轻轻盖上负极壳且确保负极壳完全盖住正极壳，最后挤出多余的电解液，用滤纸擦干。用镊子夹住电池(将负极朝上)，放入封口机的凹槽内的同时再次检查电池正负极方向，快速下压手柄。取出已经压好后的电池，用滤纸擦干净附着在电池上的电解液，装入称量瓶中时必须确保电池的正极朝上。等到所需电池全部组装好之后拿出手套箱(必须保持电池平躺)，将其静置大于三小时后，采用BTS-5V3A型电池测试仪对扣式电池进行恒流充放电试验，对电极材料的比容量、倍率性能及循环性能进行相应测试。
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user: 3. 产品分析检测 3.1. 理化性质检测 对于产品进行Mn含量、Al含量、Ti含量、pH值、粒度、振实密度(TD)检测结果如表3。 Table 3 Physical and chemical properties test result 编号 TDg/cm 3 pH值 粒度(µm) Mn AL Ti D 10 D 50 D 90 D 99.99 D m D 90 -D 10 % ppm ppm 2M-A-0 2.06 7.80 2.772 15.770 27.928 66.782 16.086 25.156 59.29 2.208 — 2M-A-1 2.04 7.64 3.121 15.725 25.919 51.048 15.618 22.798 58.38 802.6 387.7 2M-A-2 2.02 7.60 3.231 15.425 25.730 51.015 15.385 22.499 57.94 947 371.2 2M-A-3 2.00 7.67 3.126 16.047 27.189 58.175 14.837 24.063 57.68 1057 389.1 2M-A-4 1.96 7.66 3.097 14.498 24.488 44.716 14.460 21.391 57.33 1350 377.6 表3. 物化性质检测结果表 由表3的结果，确保反应条件不变即保持烧结温度处于700℃，10 h烧结时间对锰酸锂材料进行包覆试验，改变铝包覆量，包覆量分别为0%、0.5%、0.8%、1.0%、1.5%时，对该材料的振实密度(TD)、D m 粒子分布、Mn含量的影响分别见图3~图5。 图3. Al包覆量对振实密度的影响 由图3中可以看出振实密度随包覆量的增加而减小，但减小幅度很小，当涂布量低于1.0%，且振实密度仍大于2.0，具有小的振实密度的材料往往意味着小的粒径，大的比表面积，和一个较小的振实密度表明，该材料是完全涂覆。 图4. Al包覆量对D m 粒子分布的影响 由图4中可以看出D m 粒子数量分布随着包覆量的增大而减小，当包覆量为0时D m 为最大值。就图中曲线趋势整体而言，粒度基本上在可控范围内，Al包覆量0.6%~0.8%与0.8~1.0%两个区间范围内D m 粒子分布数量变化相对比可见，0.8% Al包覆量附近对D m 粒子分布的影响趋于一致。 图5. Al包覆量对Mn含量的影响 由图5中可以看出Mn含量随着包覆量的增大而减小，但是就整体的下降趋势而言Mn含量在Al包覆量0.8%~1.0%之间下降趋势较小，即在该区间内Al包覆量对于Mn含量减小影响趋于一致。 3.2. 电性能检测分析 从表4的结果，在同等烧结条件下，不同的Al包覆量对0.2 C扣电放电比容量和容量保持率如图6和图7所示： 由图6中可以看出0.2 C容量随着包覆量的增大而减小，但Al包覆量小于1.0%时，0.2 C放电容量仍大于115.0 mAh/g，基本满足锂电池的容量要求。 Table 4 Electrical performance test analysis result 样品编号 0.2 C首次放电(mAh/g) 50次循环(mAh/g) 容量保持率(%) 2M-A-0 117.06 108.35 92.55 2M-A-1 116.86 110.03 94.16 2M-A-2 116.58 111.85 95.94 2M-A-3 115.50 111.20 96.28 2M-A-4 113.96 109.10 95.74 表4. 电性能检测分析结果表 图6. Al包覆量对0.2 C容量变化的影响 图7. Al包覆量对充电放电50次后容量保持率的影响 由图7中可以看出第一批的容量维持率的增加与涂层量后的充电放电50次的增加，并且存在后降低的倾向，但容量保留率是在所述Al涂敷量1.0在整体上升的趋势而言。在%的时间，最大保留率是96.28%，即，当Al涂覆量为1.0%时，容量保持率是电池的充电和放电50个循环之后是最高的。当Al涂布量超过1.0%时，容量维持率趋向于在电池被充电和50个循环后放电减少。因此，在提高锰酸锂的循环性能方面，效果最好的，当在Al涂层量为1.0%。 3.3. 试验结果综合分析 本试验主要是探究包覆氧化铝的工艺参数对锰酸锂材料物化性能和电性能的影响；将涂覆的锰酸锂的物质通过实验合成。当烧结温度和烧结时间为一定的研究上的锰酸锂材料的性质氧化铝涂层量的工艺参数的效果，和电性能较好。涂装工艺参数。通过涂覆锰酸锂材料的物理性能和电性能的检测和分析结果，得出如下结论： 1、当包覆烧结温度、烧结时间一定时，包覆氧化铝后的锰酸锂材料的振实密度随着包覆量的增大而减小，但减小幅度很小，当包覆量为小于1.0%、振实密度仍大于2.0。因此，当包覆量为小于1.0%、振实密度都符合要求。 2、当包覆烧结温度、烧结时间一定时，包覆氧化铝后的锰酸锂材料的D m 粒子数量分布随着包覆量的增大而减小，粒度基本上在可控范围内，而0.8% Al包覆量的D m 粒子分布数量变化最小。 3、当包覆烧结温度、烧结时间一定时，包覆氧化铝后的锰酸锂材料的Mn含量随着包覆量的增大而减小，在包覆量0.8%~1.0%之间的Al包覆锰酸锂材料的Mn含量变化最小。 4、当包覆烧结温度、烧结时间一定时，包覆氧化铝后的锰酸锂材料的0.2 C容量随着包覆量的增大而减小，但是0.2 C容量在Al包覆量为0.6%~0.8%时容量变化较小，当包覆量为小于1.0%、0.2 C容量仍大于115.0 mAh/g，基本上满足锂电池的容量要求。 5、当包覆烧结温度、烧结时间一定时，氧化铝涂覆的锰酸锂的材料被充电，对50次放电后，将容量维持率的增加第一与涂层量的增加，然后降低。容量维持率是1.0%当Al涂布量是1.0%。达到最大的96.28%。 综合以上几点，当包覆氧化铝后的锰酸锂材料的烧结温度为700℃，烧结时间为10小时，包覆量为0.8%的条件下合成的锂离子电池的综合性能较好，此时电池的0.2 C容量首次放电为115.50 mAh/g，50次循环结束后容量为111.20，容量保持率为96.28%。 根据上述试验所得结果，采用Al包覆量为0.8%在烧结温度为700℃，烧结时间为10小时的条件进行综合试验进行验证。
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user: 4. 综合实验 4.1. 实验操作步骤 以锰酸锂样品(LMO) EM-QLM20180717-760为原料，按Al/LMO = 0.8%的配比加入京煌出产的铝含量为52.92%的氧化铝(以Al记)，Ti/LMO = 0.3%的配比加入天津光复出产的二氧化钛，进行配料混合，多次混合后过200目筛直至原料混合均匀，再将掺杂混合原料在马弗炉中全程通气700℃烧结10小时，冷却后过200目筛得到锰酸锂样品QMH-0.8%，样品记为2M-A-5。 4.2. 物化性能、电化学性能检测结果分析 锰酸锂样品2M-A-5测得振实密度为2.03 g/cm 3 ，粒度为15.50 um，电性能检测、电镜(SEM)结果如下： 由图8~图10可以看出已被0.8% Al包覆的锰酸锂材料的0.2 C首次放电容量为116.46 mAh/g，50次循环结束后容量为111.95 (mAh/g)，其容量保持率为96.13%相较于之前所有试验样品的容量保持率要高，达到最佳包覆效果。 图8. 电池容量充放电曲线图 图9. 锰酸锂XRD衍射图 图10. 锰酸锂常温循环性能曲线图 4.3. 产品电镜扫描对比分析 由涂覆有氧化铝和未涂覆的镍–钴–锰三元材料的SEM图像的锰酸锂的材料的SEM图像进行比较，该SEM图像分别放大3000倍，3500倍和4000倍。见下图11~图12。 图11. 不包覆(放大3000倍) 图12. 包覆材料(放大3000倍、4000倍)；(a) 已包覆(放大4000倍)；(b) 已包覆(放大3000倍) 由以上三张电镜图可以看得出，经过包覆过的锰酸锂晶体发生形状转变，晶体的表面紧密、圆整，且附着包覆物小颗粒，而且包覆后的晶体颗粒间距比没有包覆的晶体要小，晶体结合紧密，粒径基本上没什么太大的变化。
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user: 5. 结论 1) 锰酸锂的材料用氧化铝包覆后，循环特性大幅提高。50循环电池的0.2 C容量保持率从92.55%提高到96.13%，此时，其0.2 C容量从117.06 mAh/g变为116.46 mAh/g，变化不大。 2) 当锰酸锂材料涂覆有氧化铝时，随着涂布量的增加，其变化范围、振实密度和颗粒尺寸的变化较小，涂布量低于1.0％，堆积密度和粒度，满足要求。 3) 当烧结温度为700℃，烧结时间为10小时，并用0.8%的Al含量的制备锰酸锂的材料是较好的，所制得的锂离子电池的综合性能更好。此时锰酸锂材料的振实密度为2.03 g/cm 3 ，粒度为15.50 um，容量为116.46 mAh/g，容量保持率为96.13%，达到最佳包覆效果，为最优工艺条件。 4) 本实验研究结果对于锰酸锂材料的改性具有一定的参考意义。
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user: 摘 要 本文在多局域世界网络模型的基础之上，引入了局域网间的不等性，竞争性，构建了改进的多局域世界网络模型，并对该模型的度分布进行分析。该模型网络度分布服从幂律分布，网络为无标度网络。 关键词 :多局域世界网络模型，不等性，竞争性 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，复杂网络的研究受到学者的关注。复杂网络的理论与模型也得到了极大的丰富。大家结合自己的研究领域，研究对象的特征，对相关模型进行改进。Chen [ 1 ] 为了研究Internet网中拓扑特性产生的机理，建立了多局域世界演化模型，在该模型中，整个网络由多个独立的局域网组成，网络的演化就如新节点的加入，边的增加，边的删减都在局域网中进行，仅对该局域网中节点的度产生影响，对其他局域网节点没有太大影响；后来学者们又根据研究所需对该模型进行改进，田思 [ 2 ] 根据现实网络的局域性及联系的强弱，将权重引入到多局域世界模型之中，构造了加权多局域世界演化模型；李晓 [ 3 ] 将局域性与赋权性加入到全局无权网络，构造了多局域加权n网络，并进行仿真模拟，研究模型的拓扑性质。 现实生活中的大多数网络虽然包含多个局域网，但局域网却不像多局域世界网络模型 [ 4 ] 中的局域网那样均匀，它们有着不同数量的节点，不同数量的边，甚至局域网之间还存在着竞争关系。如国际对外直接投资网络，可以根据国家所处地区将整个投资网络分成不同的区域(局域网)，且每个区域中的国家数量不同，各个区域中国家间投资关系联系的紧密程度不同，即每个区域规模不同；由于各个区域发展程度不同，对外政策，开放程度不同，所以每个区域增加新投资关系的可能性也不同，即区域之间存在竞争关系，所以在运用多局域世界网络模型取刻画投资网络时，会发现存在很多局限。本文尝试在多局域世界网络模型的基础之上，引入局域网间的不等性，竞争性，构造改进的多局域世界网络演化模型，并对该模型的度分布进行研究。
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user: 3. 仿真模拟 我们运用MATLAB进行仿真模拟，绘制出有着 m = 5 个独立局域网， p 1 = 0.3 ， p 2 = 0.4 ， p 3 = 0.2 ， p 4 = 0.1 ， n 1 = 3 ， n 2 = 5 ， n 3 = 4 ， n 4 = 3 ， t = 2000 ，多局域世界网络模型中每个局域网中节点数边数相同为 n 0 = 8 ， e 0 = 15 改进多局域世界网络模型中各局域网的节点数、边数、竞争系数定义为 m 1 = 10 ， e 1 = 19 ， m 2 = 9 ， e 2 = 18 ， m 3 = 8 ， e 3 = 15 ， m 4 = 7 ， e 4 = 14 ， m 5 = 6 ， e 5 = 13 ， r 1 = 1 ， r 2 = 2 ， r 3 = 3 ， r 4 = 4 ， r 5 = 5 ，绘制出两个模型的网络的度在对数坐标系中的分布情况，如图1，图2所示，比较图1，图2可以看出多局域世界网络模型的度分布比较均匀，网络中节点度的最大度仅为10，最大度与最小度的差距较小，而在改进的多局域世界网络模型中，度分布比较分散，最大度接近100。相比较而言，改进的多局域世界网络模型更加贴合现实生活中的网络。 图1. 多局域世界网络模型度分布 图2. 改进多局域世界网络度分布
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user: 4. 小结 本文在多局域世界演化模型的基础之上，将局域网之间的不等性、竞争性引入到模型之中，建立了改进的多局域世界网络模型，并运用平均场理论对改进多局域世界网络模型的度分布进行求解，改进模型度服从幂律分布，幂指数的大小与每个局域网的竞争系数有很大关系。最后进行仿真模拟，改进模型网络度的分布与原模型度分布相比度的分布更不均匀，更加贴合现实生活中的网络，实用性更强。
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user: 摘 要 本文根据2013~2017年成都市龙泉驿洛带镇气象观测资料以及2017年1、4、7、10四个月GFS模式预报资料，分析了成都市龙泉驿地区温度、风场(风速和风向)、相对湿度、绝对湿度以及小时降水量的年、年际、季节和日变化特征，研究了相关气象要素的变化规律，探讨了GFS模式在龙泉驿的预报适用性。结果表明：GFS模式关于温度、湿度、降水的预报能力总体随预报时效增长而减弱；GFS模式降水预报对于降水量大小以及持续性降水的时间范围的可预报性较差；GFS模式在成都平原对短时温度、湿度、降水有一定程度的预报能力，其中对温度、湿度的预报相对较好。 关键词 :GFS模式，成都平原，特征分析，适用性 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 天气预报与人民群众生活生产联系紧密 [ 1 ]。现阶段气象部门主要依靠数值预报模式开展业务，而数值预报是以大气的实际情况为基础，依据一定初始条件和边界条件进行大气运动方程组的数值求解，从而定量、客观地预报未来时段的大气状况 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。一般而言，数值预报的准确率受模式类型、预报地点、预报对象等的影响 [ 5 ] [ 6 ]。因此，在实际应用时选择预报能力更好的预报模式是提高气象预报质量的关键 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。 GFS是一种谱模型，能对未来16天的天气情况做出有效预测，在全球范围内被广泛采用 [ 10 ] [ 11 ]。根据对GFS预报结果精度的研究表明，GFS预报在未来三天内有较好表现 [ 12 ] [ 13 ]。GFS模式的预报准确性在对较大尺度的天气系统的长期预测上具有显著性特征。GFS数据可以在公共领域免费获取，每日分别于世界时00：00、06:00、12:00、18:00发布之后1~16天全球各地的天气状况预报 [ 14 ] [ 15 ]。 龙泉驿地区属成都平原东缘，是重要的气候临界点，近年来气象灾害频发，对全省造成严重威胁，因此评估数值模式对成都平原天气气候的预报能力有着重要的实际意义 [ 16 ]。GFS模式在全球范围内应用广泛，有相当高的计算能力和和业务价值。因此，本文基于成都市龙泉驿区气象观测数据，对GFS系统的适用性进行了研究。
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user: 2. 资料和方法 2.1. 资料 温度、降水、湿度、风场的数据来自于GFS预报资料2013年1月1日至2017年12月31日的逐3小时预报数据，其空间分辨率为0.5˚ × 0.5˚。 2.2. 方法 采用相关分析研究GFS预报资料的适用性。相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法，相关系数计算公式如下所示： r k l = 1 n ∑ i = 1 n ( x k i − x k s k ) ( x l i − x l s l ) (1) 其中s k 和s l 分别表示第k，第l个变量的标准差，r kl 的绝对数值越大，表示两者的关系越密切。
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user: 4. 结论 本文通过对龙泉驿地区观测的温度、湿度、降水量资料，对GFS模式对该地区的预报适应性进行了分析，结果发现，GFS的预报结果与实际观测资料的相关性总体上随预报时效增加而减小，可预报性降低。GFS对于温度、湿度的预报能力较好，而对降水的预报能力相对较差。进一步发现，GFS模式的小时降水漏报、错报情况多发生在夏秋两季，预报准确率低，说明GFS模式降水预报对于小时持续性降水的时间范围和降水量大小的可预报性较差。 由于GFS模式网格点与观测地点的不重合，选取1、4、7、10四个月分别代表一年四季，样本数量少，以及部分时刻自动气象站缺测导致资料缺失等，都会带来一定程度上的误差，影响GFS预报资料适应性研究的准确性。
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user: 摘 要 利用NECP/NCAR再分析资料，总结了2010~2017年伊犁地区30次暴雨过程的水汽特征，通过分析700 hPa水汽通量及风场、水汽通量散度、比湿、大气可降水量等物理量，得出：伊犁暴雨东南部多，西部少；夏季多，春秋季少；出现暴雨时700 hPa水汽通量散度、比湿、大气可降水量等物理量指标分别为−3 × 10 − 5 g∙m − 2 ∙s − 1 ，6~7 g/kg，30 kg/m − 2 ；伊犁暴雨的水汽源地有里海、黑海、红海、地中海、孟加拉湾、咸海、巴尔喀什湖、阿拉伯海，其中黑海和里海对伊犁地区暴雨水汽贡献最大。阿拉伯海、孟加拉湾作为水汽源地，大气可降水量达到60 kg/m − 2 ，是否可作为暴雨的预报指标有待进一步验证；系统性暴雨和区域性暴雨比湿、大气可降水量等指标差别不大，而系统性暴雨水汽辐合强度明显高于区域性暴雨。 关键词 :暴雨，水汽通量，水汽通量散度，比湿，大气可降水量 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 《中国之暴雨》 [ 1 ] 全面总结了暴雨的气候学、基本形成条件、大尺度环流背景、中尺度系统的活动、造成暴雨的主要天气尺度系统及暴雨的分析和预报方法，至今仍然是气象学者对暴雨进行研究和预报的基础。造成暴雨的水汽条件不容忽视，我国许多气象工作者 [ 2 ] - [ 16 ] 运用多种方法研究暴雨过程水汽特征，例如通过分析水汽通量流函数和势函数、计算水汽收支、水汽通量散度定量描述了局地水汽收支特征；利用HYSPLIT轨迹模式中Matrix方法追踪某一区域内的气团，利用轨迹上气团的比湿大小来表征水汽输送情况；通过对大气可降水量及GPS站点观测到的水汽变化情况了解了水汽源地及暴雨发生、发展过程中水汽变化的细节特征，分析水汽通量得到水汽输送情况，分析水汽收支变化进一步得出水汽输送情况；通过分析不同层次的水汽输送通量矢量Q，得出水汽收支情况。分析700、500 hPa水汽通量演变、垂直水汽积分、水汽通量散度，得出水汽输送路径情况。新疆一些学者对暴雨天气的水汽特征也进行了相关研究，赵克明 [ 13 ] 等通过对4次暴雨天气的研究总结出了2013年4场暴雨天气水汽主源地主要分布在阿拉伯海和孟湾，其次是波斯湾，低层东风急流在南疆西部暴雨过程中作用显著。杨莲梅 [ 8 ] 在新疆水汽研究进展中提出新疆大范围暴雨所需水汽在一定环流条件下，在新疆境外集中，并在合适的环流条件下通过接力输送方式输送到暴雨区并迅速集中，而且提出三条主要水汽输送路径，一支为西风气流和影响系统本身携带的西风水汽输送，另一支为中亚低槽或低涡南伸槽前西南气流携带的偏南水汽输送，这种水汽多来自青藏高原，还有在合适环流配置下阿拉伯海水汽以接力输送方式向新疆西南部地区输送水汽，短时强降水过程则表现为局地水汽快速聚集。对新疆而言，地中海、黑海和里海是春秋水汽源地，大西洋和北冰洋是夏季水汽源地。降水异常偏多则由高、副热带/低纬向中纬中亚区域水汽输送增强而后随西风气流向新疆水汽输送增强所致，其中以副热带/低纬水汽输送增强为主。杨柳 [ 10 ] 针对天山山区开展了水汽精细化特征研究，得出：1) 天山山区地面~100 hPa每年平均有11，504.1 × 10 8 t水汽输入，11，337.0 × 10 8 t水汽输出，水汽净收支为167.1 × 10 8 t，其中西、北边界为输入，东、南边界为输出，对流层中层水汽输送量最大，低层次之，高层最小。天山山区水汽总输入量占全新疆水汽输入量的44.1%。2) 各季节中夏季水汽输送量最大，春季、秋季相当，冬季最小，各季节西边界、北边界均为水汽输入边界，东边界、南边界均为水汽输出边界。刘晶 [ 9 ] 选取伊犁河谷和天山北坡2011~2016年6~8月4次由西西伯利亚低槽(涡)造成的暴雨天气过程，利用合成分析法，结合地基GPS大气可降水量资料，低槽(涡)造成的暴雨天气过程中的大尺度环流场、水汽输送和局地水汽精细变化特征的异同之处。祝小梅 [ 11 ] 通过研究提出伊犁地区暴雨呈增长趋势，暴雨日多出现在6、7月份，主要集中在河谷南部和东部山区。暴雨作为伊犁地区的重要灾害之一，其造成的损失也不容忽视，因此对伊犁地区暴雨形成起到关键作用的水汽研究也显得十分迫切。然而对伊犁河谷的暴雨水汽特征研究还存在空白，本文将以水汽特征作为切入口，通过对水汽源地，水汽的输送等特征进行分析，总结暴雨天气发生的一些气象指标，以期对暴雨的预报提供一些有价值的参考。通过计算水汽通量、水汽通量散度、比湿、大气可降水量，分析暴雨过程中水汽输送情况以及局地水汽变化、追踪水汽源地，总结暴雨的水汽特征。
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user: 2. 资料与方法 利用常规地面资料，从伊犁地区10个国家基本站，2010~2017年5~10月日降水资料中挑出暴雨个例。个例选取标准：满足伊犁地区十个基准站只要有一站日降水量大于24 mm，为一个暴雨个例。 利用NCEP1˚ × 1˚一日四次再分析资料计算暴雨发生前后700 hPa各格点水汽通量、水汽通量散度、比湿、大气可降水量等物理量，然后分别统计各物理量特征。
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user: 3. 统计特征 3.1. 暴雨日统计特征 通过统计，十站中西部五站(伊宁市、霍尔果斯、霍城、察县、伊宁县)出现暴雨日相当，其中伊宁县较多，为6次。而东南部各县(尼勒克、新源、特克斯、昭苏)普遍比西部多，其中特克斯最多(19次)，新源12次，昭苏10次，尼勒克8次(见图1)。 图1. 暴雨次数统计 3.2. 暴雨过程统计特征 文中统计6至8月暴雨为夏季暴雨，5月、9月、10月暴雨为春秋季。夏季暴雨出现21次，春秋季暴雨仅出现9次。累积暴雨量霍城最少，西部各县平均达到144.4 mm，东南部各县平均达到399.4 mm，东南部各县平均累积暴雨量高于西部各县255 mm (见图2)。 不论暴雨日还是暴雨累积量，东南部区域普遍多于西部。东南部地区处于喇叭口地形底部且地势普遍高于西部地区，地形作用有利于加强抬升作用并有利于水汽聚集从而使东南部暴雨多于西部暴雨。 图2. 暴雨累积量(mm) 3.3. 暴雨分型 三站及三站以上出现暴雨定义为系统性暴雨，三站以下出现暴雨定义为区域性暴雨。文中还分别对比分析了夏季暴雨和春秋季暴雨。个例总数为30次，系统性暴雨为9次，区域性暴雨为21次。夏季暴雨和春秋季暴雨分别是20次和10次。
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user: 4. 水汽特征分析 4.1. 700 hPa水汽通量散度 水汽通量散度可以反映水汽聚集情况，因此暴雨的强弱与水汽通量散度辐合强度关系密切。 利用NCEP1˚ × 1˚资料计算30个个例700 hPa水汽通量散度(图3)，并分析出现暴雨时伊犁区域内水汽通量散度最大辐合中心值的统计特征。可知：春秋季出现暴雨的水汽通量散度分布较集中，而夏季出现暴雨的水汽通量散度较分散，两季暴雨水汽通量散度中位数均为−3 × 10 −5 g∙m −2 ∙s −1 ，因此可将700 hPa水汽通量散度值为−3 × 10 −5 g∙m −2 ∙s −1 作为出现暴雨的指标(图3(a))。 另外通过对比700 hPa系统性暴雨和区域性暴雨水汽通量散度(图3(b))，系统性暴雨水汽通量散度整体小于区域性暴雨水汽通量散度，系统性暴雨水汽通量散度中位数是−3 × 10 −5 g∙m −2 ∙s −1 ，较区域性的低0.5 × 10 −5 g∙m −2 ∙s −1 。可见对比系统性和区域性暴雨，700 hPa较强的水汽辐合有利于系统性暴雨的出现。 图3. 水汽通量散度箱线图((a)：春秋季、夏季对比，(b)：区域性、系统性对比) 4.2. 700 hPa比湿 比湿，指在一团湿空气中，水汽的质量与这团空气总质量(水汽质量加上干空气质量)的比值。本文仅统计5至10月暴雨的比湿和比湿气候平均态，文中比湿气候平均态取伊犁地区范围内的区域平均值。比湿气候平均态变化趋势是由5月的3 g/kg增加到6、7月的4.5 g/kg，之后减少至10月的1.5 g/kg。暴雨比湿，文中取伊犁地区暴雨时段内比湿最大值。其变化趋势是从5月开始增大，7月达到最大，之后逐渐减小。就这一点而言，比湿平均态和暴雨比湿都存在夏多春秋少的特征。区别在于暴雨比湿月变化幅度要小些，比湿气候平均态最大的7月比最小的10月比湿多3 g/kg (图4)。 图4. 5~10月比湿平均态与暴雨比湿对比 统计暴雨发生时的比湿(图5(a))，春秋季出现暴雨的比湿普遍小于夏季出现暴雨的比湿，春秋季出现暴雨的比湿集中体现在4~7 g/kg，中位数为6 g/kg，夏季出现暴雨的比湿比较分散，一般在4~10 g/kg，中位数为7 g/kg。从以上分析可以看出，伊犁地区比湿达到4 g/kg可能会出现暴雨，但是产生暴雨不只是水汽条件，还需要有一定的动力条件以及系统的维持时间，这一方面的研究将在以后开展 [ 18 ]。 通过对系统性暴雨和区域性暴雨的比湿对比研究(图5(b))，系统性暴雨的比湿中位数是6 g/kg，区域性暴雨的中位数是7 g/kg，研究表明伊犁地区产生区域性暴雨比湿中位数反而高于系统性暴雨比湿。说明不见得强的比湿条件就会对应出现强度更强范围更广的系统性暴雨，原因在于暴雨形成的基本条件为充足的水汽、强的上升运动、较长的持续时间，三者缺一不可，可见充足的水汽条件并不是暴雨发生的决定性因素。 图5. 比湿箱线图((a)：春秋季、夏季对比，(b)：区域性、系统性对比) 4.3. 700 hPa大气可降水量 空气柱里含有的水汽的总数量称为大气可降水量。杨莲梅 [ 8 ] 提出新疆暴雨所需水汽在一定环流条件下，在新疆境外集中，并在合适环流条件下通过接力输送方式输送到暴雨区并迅速集中。因此文中统计暴雨发生前后中亚至伊犁地区700 hPa出现的最大的大气可降水量(图6)，最大值一般出现在暴雨发生之前，春秋季出现暴雨的大气可降水量集中于20~30 kg/m −2 ，中位数为27 kg/m −2 。而夏季出现暴雨的大气可降水量分散在20~40 kg/m −2 ，中位数为33 kg/m −2 。系统性暴雨和区域性暴雨大气可降水量中位数均为30 kg/m −2 。 图6. 大气可降水量箱线图((a)：春秋季、夏季对比，(b)：区域性、系统性对比)
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user: 5. 水汽源地 有关文献 [ 12 ] - [ 17 ] 指出，新疆的水汽源地是上游的靠近海洋和湖泊的地带，通过统计洋面的可降水量和水汽通量的大小，依次选出海洋、湖泊区域定义为影响伊犁地区暴雨的水汽源地。暴雨产生时有时只有一个水汽源地，有时有多个水汽源地供应水汽，因此起主要作用的水汽源地为主要源地，起补充作用的水汽源地为次要源地。对30次暴雨个例运用流线跟踪法找出，里海、黑海、红海、阿拉伯海、孟加拉湾、地中海、巴湖、咸海作为主要水汽源地分别为14次、7次、3次、2次、1次、1次、1次、1次。可以看出里海和黑海作为主要水汽源地最多。值得一提的是阿拉伯海作为主要水汽源地虽然只有两次，但大气可降水量却分别高达70和80 kg∙m −2 ；孟湾作为主要水汽源地虽然仅有一次，但大气可降水量达到60 kg∙m −2 ，这些低纬水汽源地相对来说水汽更加充足。作为水汽源地的阿拉伯海和孟湾大气可降水量高于60 kg∙m −2 作为暴雨预报的一项指标有待进一步验证。地中海、里海、黑海、红海作为次要水汽源地均达到12次左右。可以看出，黑海和里海不论作为主要还是次要水汽源地，对伊犁地区暴雨水汽贡献都是最大的(图7)。 图7. 各水汽源地次数统计
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user: 6. 结论 1) 暴雨的空间分布呈现东南部各县(尼勒克、新源、特克斯、昭苏)多，西部少；时间分布呈现夏季多，春秋季少的特点。 2) 经对比统计得出，700 hPa水汽通量散度值−3 ×10 −5 g∙m −2 ∙s −1 可作为出现暴雨的指标。 3) 不论是比湿气候平均态还是暴雨比湿，其变化趋势都是从5月开始增大，6、7月达到最大，之后逐渐减小，区别在于暴雨比湿月变化幅度要小些。统计暴雨发生时的比湿，春秋季出现暴雨的比湿普遍小于夏季出现暴雨的比湿，春秋季出现暴雨的比湿集中体现在4~7 g/kg，中位数为6 g/kg，夏季出现暴雨的比湿分散体现在4~10 g/kg，中位数为7 g/kg，两个时期的比湿最小值都是4 g/kg。 4) 春秋季出现暴雨的大气可降水量集中于20~30 kg/m −2 ，中位数为27 kg/m −2 。而夏季出现暴雨的大气可降水量分散在20~40 kg/m −2 ，中位数为33 kg/m −2 。 5) 伊犁暴雨的水汽源地有里海、黑海、里海、红海、地中海、孟加拉湾，其中黑海和里海对伊犁地区暴雨水汽贡献最大。阿拉伯海、孟加拉湾作为水汽源地大气可降水量达到60 kg/m −2 是否可作为暴雨的预报指标有待进一步验证。 6) 系统性暴雨和区域性暴雨比湿、大气可降水量等指标差别不大，然而系统性暴雨水汽通量散度明显低于区域性水汽通量散度，也就是说系统性暴雨水汽辐合强度明显高于区域性的。
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user: 摘 要 利用盘州市气象站1987~2002 (旧站址)和2003~2018年(新站址)的逐日风速观测资料，分析盘州市新旧站址的大风日数变化、平均风速变化及年最大风速的风向频率等特征。结果表明：盘州市新旧站址大风日数均呈下降趋势，但迁站前16年的大风日数仅为200天，迁站后16年大风日数明显增加，大风日数达366天；新旧站址年、各季节平均风速也呈下降的趋势，其中春季的平均风速减少明显；旧站址最大风速主要为东北风(NE)、东北偏东风(ENE)、西南风(SW)；新站址最大风速主要为西南风(SW)、西南偏南风(SSW)、南风(S)、西南风(SW)；旧站址年平均风速在1992年和1998年发生了突变，新站址在2013年发生了一次突变。 关键词 :盘州市，风速，风向，对比分析 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 盘州市位于云贵交界处，全市地势西北高，东部及南部较低，境内海拔在735~2865米之间，因特殊的地理位置而形成明显的季风气候。随着全球气候变暖、可再生能源缺乏、世界能源消耗巨大、环境污染等因素，使得新能源的开发进入热点。风能由于清洁、环保作为重要的可再生气候资源，已经也成为了世界上各类学者研究的重点 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。利用盘州市新旧站的逐日风资料来分析盘州市大风日数变化、年、季平均风速变化以及年最大风速的风向频率等特征，为进一步研究风速变化规律以及充分利用风能资源提供参考依据。
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user: 2. 研究资料与方法 所用的资料为盘州市新、旧站址气象站1987~2018年逐日风资料。分析了盘州市新旧站址大风日数年际变化，采用滑动t检验趋势分析、Mann-Kendall突变检测来分析其风速的变化特征，以及通过风向频率来分析盘州市最大风速经常出现的风向。季节划分标准：春季(3~5月)、夏季(6~8月)、秋季(9~11月)、冬季(12~次年2月)。 2.1. Mann-Kendall突变检测风速的突变 Mann-Kendall检验法最初是由H.B. Mann和M.K. Kendall提出并适用于气象、水文等非正态分布检验的一种方法 [ 6 ] [ 7 ]，利用Mann-Kendall检验法将盘州市1987~2018年的平均风速进行显著性检验，具体检验方法如下： 对于具有n个样本量的时间序列x，构造一秩序： S k = ∑ i = 1 k r i ，     k = 2 ， 3 ， ⋯ ， n 其中： r i = { + 1 ，           当 x i > x j 0 ，           当 x i ≤ x j         j = 1 ， 2 ， ⋯ ， i 可知，秩序列s k 是第i时间的数值大于j时间数值的个数的累计值。即假定x序列相对独立，得下统计量： U F k = [ s k − E ( s k ) ] var ( s k ) ，     k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 式中 U F 1 = 0 ， E ( s k ) 是s k 的均值， var ( s k ) 是s k 的方差，在每个x相对独立且相同连续分布下通过公式： { E ( s k ) = k ( k − 1 ) 4 var ( s k ) = k ( k − 1 ) ( 2 k + 5 ) 72       k = 2 ， 3 ， ⋯ ， n U F i 就是标准正态分布，通过显著性检验，若 | U F i | > U a ，可以说明盘州市的年平均风速存在着明显的趋势变化，根据上式，将时间序列x从后往前，逆序 x n ， x n − 1 ， ⋯ ， x 1 ，再次计算，并且使得出 U B k = − U F k ( k = n ， n − 1 ， ⋯ ， 1 ) ， U B 1 = 0 ，通过两次的运算便可得到突变的时间定格在哪一年。 2.2. 线性倾向法检验 对气象要素进行连续性分析，通过时间序列来分析气象要素随时间序列发生的趋势变化，再通过显著性检验，得出显著性水平，具体检验方法如下： X i = a + b t i ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 回归系数b的符号表示风速的变量x的倾向趋势。当b > 0，可说明风速的变化随时间t的增加呈上升趋势；反之，风速的变化呈下降趋势。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 盘州市新旧站址大风日数年际变化对比分析 从图1盘州市新旧站址大风日数的年际变化对比分析可以看出，盘州市新旧站址出现大风的频率均有下降的趋势，旧站址大风出现频率的气候倾向率为−1.038次/a，新站址大风日数的气候倾向率为−1.9次/a。旧站址的16年内出现的大风日数仅为200天，年平均出现大风日数为12.5天，新站址的16年里出现的大风日数达366天，年平均出现大风日数为22.8天，表明盘州市新站址出现大风日数明显增加。 图1. 盘州市新站址1987年~2002年(a)及旧迁站2003~2018年址(b)大风日数对比分析 3.2. 盘州市新旧站址平均风速变化对比分析 利用线性倾向法分别对盘州市新旧站址风速的年平均变化和风速随季节变化进行分析(图2)，可以看出，盘州市旧站址的年平均风速的气候倾向率为0.331 s/10a，表明盘州市的年平均风速有减小的趋势。当显著性水平 a = 0.05 时， r a = 0.468 ，盘州市年平均风速 R 2 = 0.3414 ，即 r = 0.5842 ，可知 r > r a ，说明盘州市旧站址年平均风速随时间变化的相关系数达到了0.05水平，相关系数显著。新站址的年平均风速的气候倾向率为−0.546 s/10a，年平均风速也有减小的趋势；旧站址的年平均风速 R 2 = 0.7037 ， r = 0.8389 ，可知 r > r a ，说明盘州市新站址年平均风速随时间变化的相关系数也达到了0.05水平，相关系数显著。分析表明盘州市迁站前后年平均风速32a来均呈下降的趋势，盘州市新站平均风速大于旧站平均风速。 图2. 盘州市旧站址1987年~2002年(a)及新迁站2003~2018年(b)大风日数对比分析 3.3. 盘州市新旧站址平均风速的季节变化对比分析 图3(a)为盘州市旧站址的季平均风速线性变化趋势图，从图中可以看出，新站址的各季平均风速均呈减少趋势，春季、夏季、冬季和秋季平均风速的气候倾向率分别为−0.0067 s/a、−0.034 s/a、−0.008 s/a和−0.025 s/a，其中春季的平均风速减少最为明显，冬季、夏季和秋季减小的趋势不明显。从图3(b)可以看出，新站址的各季平均风速也呈减少趋势，气候倾向率分别为−0.079 s/a、-0.048 s/a、−0.023 s/a和−0.063 s/a，可知迁站后16a春季减少最为明显，冬季的平均风速减少趋势次之，秋季的平均风速相对于其他季节较小。由图3还可以看出新旧站址春季的平均风速最大，冬季的平均风速次之，夏季和秋季的平均风速较为平稳，减小的趋势也不明显，通过迁站前后的季平均风速对比分析，可知盘州市近32a的季平均风速也呈减少的趋势。 图3. 盘州市1987年~2002年旧站址(a)和2003~2018年新站址(b)季平均风速线性趋势变化 3.4. 最大风速的风向频率特征对比分析 统计盘州市1987~2018年盘州市新旧站址的最大风速所在风向的分布规律 [ 8 ]，根据图4新旧站址的最大风速风向玫瑰图可以看出，旧站址最大风速主要常出现在东北风(NE)、东北偏东风(ENE)、西南风(SW)这三个方位上，其中出现次数最多的方向为东南方向(NE)。而新站址的16年里盘州市最大风速主要为西南风(SW)、西南偏南风(SSW)、偏南风(S)，其中出现次数最多的西南风(SW)，说明盘州市最大风速出现的风向因地理位置的不同而发生了一定的变化。 图4. 盘州市1987年~2002年旧站址(a)和2003~2018年新站址(b)盘州市最大风速频率玫瑰图 3.5. 盘州市新旧站址的平均风速的突变分析 通过Mann-Kendall法对1987~2018年盘州市新旧站址年平均风速序列进行分析(图5)，给出显著性水平a = 0.05，可以看出UF < 0，可以得出盘州市旧站址16年的平均风速呈减少趋势(图5(a))，1992年~1996年下降趋势明显，并且在1992年和1998年也发生了突变。当曲线UF = UB时，出现三个交点，交点前后均位于信度线之内，所以旧站址的年平均风速突变明显。而新站址的M-K曲线图(图5(b))可以看出UF < 0并呈下降的趋势，得出盘州市近16年的平均风速也呈减少趋势，在2010年以后，UF曲线超出了下临值，可知盘州市年平均风速从2010年以后下降趋势明显，当曲线UF = UB时，可知盘州市年平均风速在2013年发生了一次突变，因交点前后位于信度线之外，所以盘州年平均风速突变的并不明显。新旧站址两次突变分析进一步说明了盘州市的年平均风速迁站前后均呈下降的趋势。 图5. 盘州市1987年~2002年旧站址(a)和2003~2018年新站址(b)的Mann-Kendall曲线
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user: 4. 环境对气象要素的影响讨论及主要结论 4.1. 环境对风资料的影响讨论 盘州市气象站始建于1937年，属于国家基准气象站，位于东经104˚39'，北纬25˚47'N，海拔高度1490.0米；由于城市发展需要，2003年1月随县城整体搬迁至盘州市红果镇环湖路，东经104˚28'，北纬25˚43'，海拔高度1800.0米。随着探测环境发生了变化，台站的搬迁对风资料有较大的影响。通常随着海拔高度的增加风速逐渐增大，新站址的海拔高度高于旧站址310米，且新站周边障碍物较少，因此迁站后平均风速增大和大风日增多。迁站前1987年到2002年年平均风速为1.49 m/s，迁站后2003年到2018年年平均分速为2.1 m/s，迁站后平均风速明显增大。大风日数也明显增多，旧站址的16年出现的大风日数仅为200天，新站址盘州市出现大风日数明显增加，16年出现的大风日数达366天。迁站后新站址的最大风速的方位也发生了改变，主要以偏南风为主，出现最多的风为西南风。由于西南大风主要是由于热低压发展影响。杨静 [ 9 ] 指出西南热低压的主要初生源地在云南，是一个局地性很强的天气系统，午后发展加强，热低压的南侧午后经常出现瞬时偏南大风。新站位置的经度(104˚39'E)和旧站(104˚28')来看，新站的地理位置更偏西，接近云南，是否就是出现西南大风的主要原因，还需要待进一步研究。 4.2. 主要结论 1) 盘州市新旧站址的各季平均风速均呈减少趋势，旧站址春季的平均风速减少最为明显，冬季、夏季和秋季减小的趋势不明显；新站址16a春季的平均风速最大，其次是冬季，夏季和秋季的平均风速相对于春冬两季较小。盘州市新旧站址春季的平均风速最大，冬季的平均风速次之，夏季和秋季的平均风速较为平稳，减小的趋势也不明显。 2) 盘州市旧站址最大风速主要常出现在东北风(NE)、东北偏东风(ENE )、西南风(SW)这三个方向上，其中出现次数最多的方向为东南(NE)方向。而新站址的16年里盘州市最大风速主要出现在西南风(SW)、西南偏南风(SSW)、偏南风(S)这三个方向上，其中出现次数最多的方向为西南(SW)方向，说明盘州市最大风速出现的风向因地理位置的不同而发生了一定的变化。 3) 盘州市1987~2018年，盘州市年平均风速有下降的趋势，从2010年以后下降趋势明显，并分别在1992年、1998年和2013年发生过一次风速突变，在1998年风速突变明显。
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user: 摘 要 分类可视化能够直观表达体数据的结构特征，是研究体数据的重要方法。本文提出一种基于概率分类模型的体数据分类可视化方法。该方法首先建立体素的概率分类模型，利用灰度直方图中定义的传递函数实现体素的分类。然后将概率分类模型与核回归重构相结合，获得更加准确地重构结果，并构造重构点的重构有效性。最后结合重构有效性实现从灰度值到颜色、不透明度的可视化映射，得到最终的绘制结果。实验表明，本文方法能够有效区分体数据中的不同结构特征，形成同质连续、异质分离的绘制结果，实现较好的分类可视化效果。 关键词 :体绘制，光线投射法，传递函数，分类可视化，核回归 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/