DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 冻结施工过程中实际问题 目前该井筒处于积极冻结期延期冻结阶段，从该井筒冻结造孔开始至今，由于设计依据资料欠缺、设计存在缺陷等原因导致工程集中出现了一系列问题，致使工程增加投资、延长工期。 5.1. 水文地质资料欠缺导致冻结造孔过程中出现问题 由于该井筒水文地质资料较少，井筒掘砌过程中实际揭露地层的情况不多，无法预知下部易发事故地层的特性，虽然钻进过程中施工人员根据返浆特性及时调配泥浆，但在实际造孔过程中仍出现了卡钻、严重漏浆、冻结管无法下放等一系列问题，最终进行了设计的更改：采用地层灌浆、扩孔等方式进行冻结孔的施工。同时，在冻结造孔中采取了取芯施工来确定地层岩性，以验证冻结设计深度是否合理，虽然最终冻结造孔工程顺利竣工，但是由于出现了多个问题，导致冻结造孔工期滞后、造孔工程投资增加。 5.2. 冻结设计考虑不全以及管路安装不当导致降温困难 表1及表2给出了冻结设计对冻结孔孔间距、冻结壁有效厚度、安全系数及积极冻结期的取值，该设计偏于保守，提高了冻结段掘砌施工的安全可靠性，但同时也增大了冻结对已成型井壁的影响，在温控孔与冻结孔温度平衡的控制中增大了电能、煤炭的消耗。 在制冷设备选取时，由于使用旧设备，高估了冷冻机的实际制冷能力，导致在整个积极冻结期所有高、低压机均全部开启，没有了备用机，因此当一台设备出现问题需要停机维修时，制冷设备冷量供应大为降低，导致温度整体回升。 制冷设备安装时，必须做到机型匹配、冷媒分配合理。氨管路实际安装过程中往往受到空间限制，如果管路走向不合理，易导致压缩机吸气量不足，其结果是电能的消耗并未换来相应的冷量。 5.3. 积极冻结期内停水、停电对冻结影响过大 积极冻结期内高压线路出现问题导致断电停机，会对整个运行系统带来较大的安全隐患，对机组本身的寿命也造成一定影响，长时间停电甚至会造成盐水结晶导致冻结孔堵孔的后果。风井冻结站在积极冻结期内出现两次停电事故，该事故对盐水温度的直接影响参见图2。 从图中可以看出，两次停电时间间隔较短，累计时间不超过19小时，但是盐水进回水温度降至停电前的温度需要将近一周时间。因此在积极冻结期开始前需要全面检查高低压线路的安全性，在不存在其 图2. 风井井筒盐水干管温度变化曲线图 他较大的安全隐患或者整体安排的前提下，极力避免积极冻结期内的停电事故。目前由于停电事故，盐水进回水温度并未在设计积极冻结期内降至设计数值，水文孔也并未冒水，而仅以非常缓慢的速度上升。根据测温孔数据发展情况计算，冻结壁的设计厚度和强度也未达到设计值。 针对冻结井筒积极冻结期内电力供应问题，主要措施是采取双回路供电或者备用维持运转的发电机组，同时在日常检修过程中确保线路正常，尽量减少停电事故。
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user: 6. 结论 综上所述，冻结井筒包括事故井筒的冻结设计必须要有足够的水文地质资料作为设计依据，冻结设计要充分考虑地层可见和不可见的因素，必要时增加设备投入以保证井筒冻结的质量和冻结的效率，最后要充分排除冻结过程中水、电供应中存在的安全隐患，保证井筒顺利通过积极冻结期，如期进行后续工程施工。
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user: 摘 要 水驱曲线是目前最常用的油藏工程方法之一，很多学者致力于研究水驱曲线的理论基础、适用条件以及提高其精度的方法。目前，很多学者已经提出了各种各样的水驱曲线，但其在复杂多层油藏中的适应性研究却很少。本文首先探讨了水驱曲线的理论基础，并从数学角度分析了水驱曲线在复杂多层油藏中的适应性，进一步指出水驱曲线在复杂多层油藏中应用存在的问题，并给出了解决方法。通过数值模拟敏感性分析及中东某典型复杂多层碳酸盐岩油藏实际生产数据，验证了本文提出方法的可靠性，对复杂多层油藏指标预测及动态跟踪分析具有一定的借鉴意义。 关键词 :水驱，水驱曲线，多层油藏 Copyright © 2018 by author 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 水驱特征曲线是注水开发预测油藏动态的一个主要的方法。自1959年水驱特征曲线提出以来，很多学者对其进行了深入的研究，也取得了很多成果，目前主要集中在水驱曲线的理论基础、适用条件以及提高其精度的方法研究上 [ 1 ] - [ 8 ] 。在适用性以及应用方面，水驱曲线应用范围较广，比较常见的是用于预测可采储量及采收率，预测含水率、含水上升率、累产水量等开发指标以及计算动态地质储量 [ 9 ] ；此外，水驱曲线还可用于计算动态相渗，分析递减规律，分析剩余油等诸多方面 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] ，但需要注意的时水驱曲线是有一定的适用性的，尤其是在低含水和特高含水阶段适应性差，同时不同的水驱曲线适用于不同的含水阶段、不同的原油粘度 [ 13 ] 。一般，水驱曲线适用于相对均质的油藏，但目前投入开发的很多油藏是非均质油藏，尤其是纵向极差较大的油藏，动态上表现出了明显的多层特征，对于复杂多层油藏而言，水驱曲线的适应性有待进一步考证。但目前很少有学者探讨水驱曲线在复杂多层油藏中的适应性；本文旨在解决水驱曲线在复杂多层油藏的适用方法，以进一步提高水驱曲线的应用范围及广度，同时为提高水驱曲线在复杂多层油藏预测精度提供一种思路和方法。
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user: 2. 水驱曲线理论基础分析 目前水驱曲线表达式较多，前期水驱曲线的提出基于统计学理论，但根据后期很多学者的研究结论表明 [ 1 ] [ 2 ] [ 4 ] ，大部分水驱曲线具有一定的理论基础，基于物质守恒方程以及相对渗透率模型。张金庆、陈元千、俞启泰等学者 [ 1 ] [ 4 ] [ 5 ] 在其著作中进行了总结。其基本推导过程如下： 基于不同的相渗曲线表达函数形式 [ 14 ] K r o K r w = a ( 1 − S w i 1 − S w i − S o r − S ¯ w d ) b       ( b > 0 ) (1) (2) K r o K r w = a ( S ¯ w d − b ) − 1 + n n       ( b > 0 ，   n > 0 ) (3) K r o K r w = a S ¯ w d exp ( − b S ¯ w d ) n       ( b > 0 ，   n > 0 ) (4) K r o K r w = a 1 + b S ¯ w d exp ( − b S ¯ w d )       ( b > 0 ) (5) 基于物质平衡方程 S ¯ w = N p N ( 1 − S w i ) + S w i (6) 通过数学推导可以得出不同类型的水驱曲线。目前标准中常用的水驱曲线公式有如下几种 [ 5 ] [ 15 ] ： a) 水驱特征曲线公式1——纳札洛夫水驱曲线，推荐用于低粘(小于3 mPa∙s)层状油藏和碳酸盐岩底水驱油藏。其表达式为 (7) b) 水驱特征曲线公式2——马克西莫夫–童宪章水驱曲线，推荐用于中粘(3~30 mPa∙s)层状油藏。其表达式为 lg W p = a + b N p (8) c) 水驱特征曲线公式3——西帕切夫水驱曲线，推荐用于中粘(3~30 mPa∙s)层状油藏。其表达式为 L p N p = a + b L p (9) d) 水驱特征曲线公式4——沙卓诺夫水驱曲线，推荐用于高粘(大于30 mPa∙s)层状油藏。其表达式为 lg L p = a + b N p (10) e) 水驱特征曲线公式5——张金庆水驱曲线，适用于任何原油粘度和类型的水驱油藏。其表达式为 W p N p = − a + b W p N p 2 (11) f) 水驱特征曲线公式6——俞启泰水驱曲线，适用于任何原油粘度和类型的水驱油藏。其表达式为 lg N p = a − b lg ( L p W p ) (12) 通过上述理论推导过程探讨及常用水驱曲线表达式分析，得出如下认识： 1) 水驱曲线寻求的是动态指标的直线关系，以在应用时更加方便快捷； 2) 水驱曲线的理论基础是物质平衡方程和相渗曲线表达式； 3) 水驱曲线一般有一定的适用条件如油水粘度比等，同时需出现直线段，一般需到中高含水期。
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user: 3. 复杂多层油藏水驱曲线适应性分析 通过水驱曲线理论推导可以看出，水驱曲线的表达式系数隐含了物性参数、相渗曲线参数、地质储量以及流体参数，那么对于强非均质多层油藏，不同层地质储量不同，且其物性参数及相渗曲线参数不同，可不可以直接拟合预测呢？ 3.1. 双层油藏中常用的六类水驱曲线 以两层为例，对于非均质油藏，不同的层系数a和b肯定不同，而且液量比例和油量比例也不同。 基于公式(7)，两层水驱特征曲线记为 L p 1 N p 1 = a 1 + b 1 W p 1 ， L p 2 N p 2 = a 2 + b 2 W p 2 (13) 则 L p 1 N p 1 + L p 2 N p 2 = a 1 + a 2 + b 1 W p 1 + b 2 W p 2 (14) 同理，基于公式(8)、(9)、(10)、(11)和(12)，当两层时水驱特征曲线可以写为 (15) lg L p 1 + lg L p 2 = a 1 + a 2 + b 1 N p 1 + b 2 N p 2 (16) L p 1 N p 1 + L p 2 N p 2 = a 1 + a 2 + b 1 L p 1 + b 2 L p 2 (17) W p 1 N p 1 + W p 2 N p 2 = − ( a 1 + a 2 ) + b 1 W p 1 N p 1 2 + b 2 W p 2 N p 2 2 (18) lg N p 1 + lg N p 2 = a 1 + a 2 − b 1 lg ( L p 1 W p 1 ) − b 2 lg ( L p 2 W p 2 ) (19) 上述公式(13)到公式(19)均不能线性叠加，从数学的角度来看，直接用水驱曲线拟合预测不合理，其结果必然误差较大。 3.2. 双层油藏水驱曲线可以叠加的特例 如果在一定时期内，两层液量基本不变，且比例已知，则 L p 1 = k L p 2 ，当一层见水，另一层未见水时，对于未见水层有 L p 1 = N p 1 ， W p 1 = 0 。 对于上述情况适当简化可进行叠加应用，以适用于任何原油粘度和类型的张金庆水驱曲线为例，双层的水驱特征曲线为 W p 1 N p 1 + W p 2 N p 2 = − ( a 1 + a 2 ) + b 1 W p 1 N p 1 2 + b 2 W p 2 N p 2 2 (20) 简化后为 W p 2 N p 2 = − ( a 1 + a 2 ) + b 2 W p 2 N p 2 2 (21) 但是当两层均见水后，则难以进行简化，需对产量进行劈分后预测，再叠加。可对曲线拐点分析，作为劈分依据。 本文通过分析，指出多层复杂油藏不能应用水驱曲线直接拟合预测，为解决复杂多层油藏中水驱曲线适应性，给出如下解决方案：首先基于地质认识(测井、沉积、岩心资料等)分析是否有必要分层；复杂多层油藏需分层、分阶段预测，最后叠加。
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user: 4. 复杂多层油藏多层动态特征及数模验证 为了证实上述复杂多层油藏水驱特征曲线预测解决方法，建立了数模机理模型。该模型采用1采1注，井距600 m，注采平衡。同时，为了方便研究，选择两层的纵向非均质模型(渗透率极差为2)，其基本参数见表1，从表1可以看出，纵向渗透率不同的两层，其初始含油饱和度和残余油下水相相渗端点也有所不同。 在上述基础参数情况下进行模拟得到累产曲线，以甲型水驱特征曲线为例分析模拟结果，见图1，从图中可以看出，在B层见水前后，ln(Wp)~Np曲线呈现不同的趋势，当采用B层见水前曲线的趋势预测含水98%可采时，可采储量为2.75 × 10 4 m 3 ，而当采用Ｂ层见水后的曲线趋势预测时，可采储量为2.33 × 10 4 m 3 ，从最终的数模结果上可以明显看出，前者明显被高估，而后者非常接近数模的预测值2.32 × 10 4 m 3 。这是因为模型相对均质以及稀油导致水突破后两层的含水均急速上升，水驱特征曲线的拟合段的含水已经很高，所以用B层见水后的累产数据预测结果也可接受。但是实际上，模型还是比较理想化的，实际的含水受到多种因素的影响，含水很少出现急速上升的情况，此时若用第二层刚刚见水后的水驱特征曲线去预测最终可采也将存在较大的误差。更好的做法是分层分阶段进行预测，下面详细介绍。 分层分阶段预测时，需要根据PLT、历史拟合或者可靠的地层系数比值对产量进行劈分，将累产数据劈分到层后再进行叠加。为了验证分层分段预测的合理性，继续采用机理模型的模拟结果，对A层和B层分别应用甲型水驱特征曲线进行预测可采储量，详见图2和图3，预测出含水98%时A层和B层的可采分别为0.98 × 10 4 m 3 和1.31 × 10 4 m 3 ，与模型预测的结果基本一致，验证了本文提出的方法是可靠的。
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user: 5. 复杂多层油藏水驱曲线预测实例分析 中东X油田是碳酸盐岩油藏，纵向非均质性强，是典型的复杂多层油藏。纵向上储层分为两段A段和B段，A段以白云岩为主，B段以灰岩为主，进一步细分为7个油组，分别为A1、A2、A3、B1、B2、 Table 1 Basic parameters of mechanism simulation mode 层位 模拟层 (K 顶 -K底) 孔隙度 水平渗透率 渗透率水垂比 初始含油饱和度 残余油下 水相相渗端点 净毛比 原油粘度 水粘度 f mD f f f f cp cp A 1-15 0.22 400 0 0.7 0.2 1 4 0.4 B 16-30 0.22 800 0 0.75 0.3 1 4 0.4 表1. 机理模型基础参数表 图1. 机理模型模拟结果的甲型水驱特征曲线分析 图2. 累产量劈分后的A层甲型水驱曲线 图3. 累产量劈分后的B层甲型水驱曲线 B3和B4，各油组之间物性差异较大，详见图4，从图中可以看出，该油藏渗透率极差为35，纵向非均质性较强。 为了进一步分析复杂多层油藏水驱曲线的特征，以及在应用时存在的问题，选取一口典型井进行分析，该井的甲型水驱特征曲线，见图5，从图中可以看出，该井的动态特征出现了复杂多层特征。而且分析后，可以得到：1) 仅第一层见水其他层未见水时，未见水层累产油在增加，但产水量不增加，导致整体拟合预测会偏乐观，根据图中拐点前的趋势预测可采储量将达到23.4 × 10 4 m 3 ；2) 第二层见水后，整体拟合预测时，不同的层处于不同的含水阶段，低含水阶段的层的动态特征将会影响整体的判断，根据图5的趋势，此时预测的可采仅6.0 × 10 4 m 3 ，与前述预测值相差非常大；3) 根据本文提出的分层分阶段的方法进行预测，可以有效的解决上述的矛盾，得到的结果也更合理；4) 在分层分阶段预测可采储量时建议利用曲线的拐点校正劈分数据。 图4. 中东X油田各油组测井解释渗透率 图5. 中东X油田典型井多层合采甲型水驱特征曲线
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user: 6. 结论 1) 水驱曲线的理论基础是相渗曲线表达式及物质平衡方程。水驱曲线的系数隐含着不同的物性参数、不同的相渗参数以及不同的流体参数，本文探讨了其在纵向强非均质复杂多层油藏适用性，指出利用水驱曲线直接进行拟合预测误差较大； 2) 本文给出了复杂多层油藏水驱曲线的方法，其核心思想是分层、分阶段预测再叠加，通过数值模拟和敏感性方案分析，本文的提出方法可以一定程度上拓宽水驱曲线的实用性，对于复杂多层油藏指标预测具有一定的参考意义。
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user: 摘 要 确定雨量站网密度是水文规划的重要问题之一，也对开展水资源评价和水文预报至关重要。本文采用抽站法、江西雨量站网密度公式，对遂川江夏溪站流域的雨量站网密度进行研究，揭示了影响面雨量计算精度的主要因素，确定了给定精度要求下区域的合理雨量站布站的密度，为江西省遂川江流域及其他类似地区的雨量站网布设提供参考。 关键词 :降雨量，站网密度，抽站法，经验公式，遂川江流域 Copyright © 2018 by authors 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 水文站网规划，是研究水文工作战略布局的学科，也是水文学科中最为复杂的领域之一。近年来，随着国家逐步加大对水文设施的投入，陆续开展了多项单一功能的水雨情自动监测系统建设，虽充实的雨量站网对监测雨水情起到明显的作用，但由于建站目标不同、时期不同、系统不同，存在部分地方重复建站、管理不统一、站网维护难、维护经费巨大等问题，因此，探讨分析及优化雨量站网密度已成为水文站网规划工作中亟需解决的任务。 近年来，国内外对雨量站网规划方法的研究有很多成果：潘久根 [ 1 ] 采用椎体梯度法对小流域雨量站网密度进行分析；袁树堂 [ 2 ] 、史向前 [ 3 ] 等对珠江流域及中小流域站网密度进行研究；王美荣 [ 4 ] 等基于数字流域开展雨量站网空间布设研究；Tsintikidis [ 5 ] 等以地质学统计为基础量化降水量的观测误差，减少降水量插值误差；王国庆 [ 6 ] 等人利用月水量平衡模型分析雨量站网密度对不同气候区月径流模拟的影响。本文采用抽站法、江西雨量站网密度公式 [ 7 ] 等，对遂川江夏溪以上流域雨量站网密度进行分析研究。
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user: 2. 研究区域概况 遂川江系赣江一级支流，发源于湖南省桂东县北部的龙潭脑，从西南向东北纵贯遂川县，总长249.5 km，流域总面积2895 km 2 ，流域平均高程511 m。流域以山地和丘陵为主，位于赣西南罗霄山脉暴雨中心，是江西省山洪灾害多发易发区，基本可以代表江西省山区、丘陵地形的变化及典型水文特征。遂川江夏溪站以上流域，2011~2012年有87个雨量站，平均站网密度33.3 km 2 /站。雨量站分布如图1所示。
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user: 3. 资料与研究方法 3.1. 资料 本研究选取遂川江流域内布站数最多的2011~2012年的87个雨量站的同步雨量观测资料，选出日面雨量近似真值不小于10 mm的天数，作为参加统计分析的样本，共选出样本109个。 3.2. 研究方法 1) 抽站法：a) 以面雨量精度为目标函数，采用流域内所有参加分析站点的雨量资料计算面平均雨量，作为 图1. 遂川江流域雨量站点分布图 近似真值。b) 在所分析的年限内，选出近似真值不小于10 mm的日雨量。c) 将选出的日雨量样本按大小划分为10 mm ≤ X < 30 mm、X ≥ 30 mm两个等级，前者的允许误差分别取2 mm、3 mm、4 mm三种；后者的允许误差分别取5%、10%、15%三种。d) 确定某个抽站数目，如抽20个站，在流域内所有参加分析的站点中随机抽n种20个站的组合，利用抽出的20个站的雨量资料，分别采用算术平均法、泰森多边形法计算面雨量，分别将所得面平均雨量与近似真值进行比较，并统计对应允许误差的合格率。 2) 经验公式法：依据《水文站网规划技术导则》 [ 8 ] ，在气象一致区内，不同流域所需设站数目与下垫面因子有关。对中小河流水文站(F ≤ 3000 km 2 ），按江西省雨量站网密度公式计算所需配套雨量站数公式为： N = 0.137 F 0.257 H 0.133 T − 0.169 E − 0.858 (1) 式中：N为所需站数，F为流域面积，H——流域平均高程，T——降雨时段长，E为保证率90%的允许误差，E = 0.05、0.10或0.15，即允许误差为5%、10%或15%。 该公式适用于江西省及其邻近省份梅雨型山丘区中小河流水文站流域内配套雨量站的布设，其流域面积F = 2~3000 km 2 ，流域平均高程H ≤ 1000m。
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user: 4. 数据分析 4.1. 面雨量精度影响因素分析 对遂川江流域，分析了20、30、40、50共四种抽站数目，对每种抽站数目均随机抽了40种站点组合方式。以各雨量站所在泰森多边形面积权重的离差系数Cv来衡量相同抽站数目下雨量站点的空间分布均匀程度。允许误差为5%时，泰森多边形法权重Cv与合格率的关系如图2所示。 从图2中可以得出：在相同抽站数目下，泰森多边形法的合格率普遍高于算术平均法的合格率，且在不同站点组合之间表现出优良的稳定性。相同抽站数目下，随着站点分布均匀度的下降(即泰森多边形权重Cv的增大)，无论是泰森多边形法还是算术平均法，合格率都呈下降趋势，且算术平均法合格率的降幅比泰森多边形法大。 不同抽站数目下，对40种抽站组合，分别统计采取算术平均法、泰森多边形法计算的日雨量的平均绝对值误差，绘制抽站数目与面雨量平均绝对误差的关系如图3。从图中可以看出，相同面雨量计算方法和允许误差 图2. 遂川江流域日雨量合格率与站点均匀度关系图 图3. 遂川江流域抽站数与面雨量平均绝对误差关系图 下，面雨量的平均合格率随着抽站数目的增大而提高。相同面雨量计算方法和抽站数目下，面雨量的平均合格率随着允许误差的增大而提高。 不同抽站数目下，采取算术平均法、泰森多边形法计算的日雨量在不同误差标准(5%， 10%， 15%)下得到的平均保证率结果见表1、图4。可以得出：相同抽站数目下，泰森多边形法的平均合格率高于算术平均法的平均合格率。在其他条件相同的情况下，面雨量的合格率均随着抽站数目的增加而提高，但提高幅度越来越小。 4.2. 雨量站网密度确定 采用抽站法及经验公式计算得到流域所需雨量站数，见表2。由于泰森多边形法计算面雨量明显优于算术平均法，故依据泰森多边形法的“站数–允许误差–合格率”关系，来确定流域雨量站的合理布站数。根据径流模拟计算对雨量观测资料的要求，在布设雨量站网时，误差标准一般选5%为宜。采用抽站法，按允许误差5%控制，遂川江流域内布设44个雨量站，站网密度64.2 km 2 /站，可以满足日面雨量监测的精度要求。 由表2可见，允许误差为5%、10%和15%时，经验公式法得出的合理雨量站数比抽站法(面雨量用泰森多边形法计算)确定的雨量站数分别少25个、16个和9个。两种方法所得结论的差距较大，分析原因是遂川江夏溪以上集水区的站点密(所有雨量站在内的平均站网密度为32.5 km 2 /站)，根据较密的雨量站网抽站得出的合理雨量密度也较密。
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user: 5. 结论与建议 通过面雨量精度分析与雨量站网密度分析计算，可以得到如下结论： 1) 其他条件相同情况下，泰森多边形法计算面雨量平均合格率高于算术平均法的平均合格率，建议今后采用泰森多边形法。 2) 对于抽站法，抽站数越大，面雨量的平均绝对误差越小，合格率越高；允许误差越大，合格率越高；站点分布越均匀，合格率越高。 图4. 遂川江流域日雨量不同允许误差下合格率图 Table 1 Statistics of permissible error with the rainfall station sampling method (Total is 87 时段 抽站数 不同允许误差下的平均合格率 算术平均法 泰森多边形法 5% 10% 15% 5% 10% 15% 1日 20 62.9% 78.6% 87.3% 71.1% 84.7% 91.6% 30 70.3% 85.0% 92.2% 81.0% 92.7% 97.3% 40 77.5% 90.4% 95.8% 88.3% 96.8% 99.0% 50 81.9% 93.2% 97.5% 92.4% 98.4% 99.8% 表1. 遂川江流域抽站法面雨量误差统计结果(总站数87) Table 2 The appropriate number of rainfall stations with the empirical formula and the station sampling method 设站数量计算方法 允许误差5% 允许误差10% 允许误差15% 经验法 19 11 8 抽站法(泰森多边形法) 44 27 17 表2. 遂川江流域经验公式和抽站法设站数量比较表 3) 根据径流模拟计算对雨量观测资料的要求，在布设雨量站网时，一般以控制日雨量误差 ≤ 5%为宜，确定遂川江流域内布设44个雨量站，相应站网密度为64.2 km 2 /站，以满足日面雨量监测的精度要求。
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user: 摘 要 在介绍高阶线性矩原理的基础上，选取陕北交口河、张家山、赵石窖、绥德、刘家河、张村驿、林家村及神木8个水文站的洪峰流量资料进行广义极值分布高阶线性矩的参数估计，评价拟合效果和设计值的计算偏差，并与普通线性矩法拟合结果进行比较分析。利用高阶线性矩和普通线性矩对陕北8个水文站洪水频率进行的分析表明：随着阶数η的增大，设计值的相对偏差值越小，说明高阶线性矩法对洪峰序列的大洪水值拟合效果更好，提高了设计值估算精度。因此，高阶线性矩法是一种合理有效的洪水频率分析参数估计方法，可为大重现期设计洪水值的计算提供依据。 关键词 :设计洪水，参数估计，洪水设计值，高阶线性矩，广义极值分布 Copyright © 2018 by authors 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 洪水是我国最频繁和严重的自然灾害之一。洪水因暴雨形成，具有突发性，破坏性和危险性，可以使村镇、城市及人民生命财产毁于一旦 [ 1 ] 。陕北地区洪水灾害严重且频繁，修建水库和堤防等水利工程是必要的防洪措施。而推求设计洪水是防洪规划和建设的依据 [ 2 ] [ 3 ] 。洪水频率分析法是推求设计洪水的主要途径，在分布函数给定的情况下，参数估计是设计洪水计算的重要工作 [ 4 ] 。国内外学者在此方面进行了大量研究，并相继提出了概率权重矩法、权函数法、线性矩法、极大似然法等参数估计方法。实际中，理论频率曲线与实测大洪水点据在大重现期段拟合难以获得满意的结果。为了解决这一问题，国外学者Wang [ 5 ] [ 6 ] ，Pandey [ 7 ] [ 8 ] ，Deng [ 9 ] [ 10 ] 等先后进行了大洪水段的计算研究，主要包括部分概率权重矩(Partial Probability Moments)法，部分线性矩(Partial Linear Moments)法，最小交互熵(Minimum Cross-Entropy)法等。这些方法认为小洪水值在设计洪水估算中具有滋扰行为，可应用截取概率分布进行相对大洪水值的推求。研究结果显示，在大洪水段取得较好的拟合效果，但计算复杂。国内工程设计采用适线法，通过调整参数或给定权重进行经验适线，这些方法适线结果存在一定的主观性和经验性 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 。20世纪90年代，高阶线性矩法 [ 15 ] (higher-order L-Moments)开始引入洪水分布参数计算，通过提高线性矩阶数来改善大洪水段拟合效果，使外延的大重现期设计洪水值精度得到提高，且借助于计算机，容易实现计算过程。 本文选用陕北地区8个水文站洪峰流量序列为例，以高阶线性矩法进行洪水频率曲线拟合，进而评价所得洪水频率曲线对序列拟合效果及设计值误差。
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user: 2. 高阶线性矩 高阶线性矩是高阶概率权重矩 [ 16 ] 的线性组合。给定样本容量为n的样本， x i n 表示n个样本点中第i个由小到大的排序值，变量服从 F ( x ) = P ( X ≤ x ) 分布。Hosking(1990)提出 x i n 的数学期望为 E [ X i ， n ] = n ! ( i − 1 ) ! ( n − i ) ! ∫ 0 1 x ( F ) F i − 1 ( 1 − F ) n − i d F (1) 高阶线性矩定义为 λ 1 η = E [ X ( η + 1 ) ( η + 1 ) ] (2) (3) λ 3 η = 1 3 E [ X ( η + 3 ) ( η + 3 ) − 2 X ( η + 2 ) ( η + 3 ) + X ( η + 1 ) ( η + 3 ) ] (4) λ 4 η = 1 4 E [ X ( η + 4 ) ( η + 4 ) − 3 X ( η + 3 ) ( η + 4 ) + 3 X ( η + 2 ) ( η + 4 ) − X ( η + 1 ) ( η + 4 ) ] (5) 式中： λ 1 η 表示样本容量为 η + 1 中最大变量的数学期望， λ 2 η 表示样本容量为 η + 2 中最大变量的数学期望， 表示样本容量为 η + 3 中最大变量的数学期望， λ 4 η 表示样本容量为 中最大变量的数学期望。 当 η = 0 时，高阶线性矩转化为普通线性矩(Hosking， 1990)。随着 η 增高，高阶线性矩对随机变量的较大值更为依赖。高阶线性矩的变差系数 τ 2 η ，偏态系数 τ 3 η 和峰态系数 τ 4 η 分别为 τ 2 η = λ 2 η λ 1 η (6) (7) τ 4 η = λ 4 η λ 2 η (8) 给定一个排序样本 x 1 ≤ x 2 ≤ ⋯ ≤ x n ，高阶线性矩的估计量分别为 λ ^ 1 η = 1 C n η + 1 ∑ i = 1 n C i − 1 η x ( i ) (9) λ ^ 2 η = 1 2 1 C n η + 2 ∑ i = 1 n ( C i − 1 η + 1 − C i − 1 η C n − i 1 ) x ( i ) (10) λ ^ 3 η = 1 3 1 C n η + 3 ∑ i = 1 n ( C i − 1 η + 2 − 2 C i − 1 η + 1 C n − i 1 + C i − 1 η C n − i 2 ) x ( i ) (11) λ ^ 4 η = 1 4 1 C n η + 4 ∑ i = 1 n ( C i − 1 η + 3 − 3 C i − 1 η + 2 C n − i 1 + 3 C i − 1 η + 1 C n − i 2 − C i − 1 η C n − i 3 ) x ( i ) (12) C n i = n ! i ! ( n − i ) ! (13)
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user: 3. 广义极值分布及其高阶线性矩 广义极值分布(Generalized extreme value distribution， GEV)的分布函数为 F ( x ) = { exp { − [ 1 − k α ( x − ξ ) ] 1 k } ;             k ≠ 0 exp { − exp [ − 1 α ( x − ξ ) ] } ;           k = 0 (14) 其逆函数形式为 x ( F ) = { ξ + α k [ 1 − ( − ln F ) k ] ;       k ≠ 0 ξ − α ln ( − ln F ) ;                     k = 0 (15) 式中：k为形状参数， α 为尺度参数， ξ 为位置参数。 当 k ≠ 0 时，即为Hosking (1985) [ 17 ] 给出的GEV分布概率权重矩(PWM) β r = ∫ 0 1 x ( F ) F r d F (16) 把式(14)和式(15)代入式(16)，可推出 (17) 当 时，式(14)为EVI型分布(Gumbel分布)。Greenwood (1979) [ 18 ] 给出了GEV分布的PWM ( r + 1 ) β r = ξ + α [ ε + ln ( r + 1 ) ] (18) 式中， ε = 0.5772156649 ⋯ 为欧拉常数。 将式(17)代入式(1)~式(5)，可推出 k ≠ 0 时，前4阶线性矩分别为 λ 1 η = ξ + α k [ 1 − Γ ( 1 + k ) ( η + 1 ) − k ] (19) λ 2 η = ( η + 2 ) α Γ ( 1 + k ) 2 ! k [ − ( η + 2 ) − k + ( η + 1 ) − k ] (20) λ 3 η = ( η + 3 ) α Γ ( 1 + k ) 3 ! k [ − ( η + 4 ) ( η + 3 ) − k + 2 ( η + 3 ) ( η + 2 ) − k − ( η + 2 ) ( η + 1 ) − k ] (21) λ 4 η = ( η + 4 ) α Γ ( 1 + k ) 4 ! k [ − ( η + 6 ) ( η + 5 ) ( η + 4 ) − k + 3 ( η + 5 ) ( η + 4 ) ( η + 3 ) − k     − 3 ( η + 4 ) ( η + 3 ) ( η + 2 ) − k + ( η + 3 ) ( η + 2 ) ( η + 1 ) − k ] (22) 同样，将式(18)代入式(1)~式(5)，可推出k = 0时，前4阶线性矩分别为 λ 1 η = ξ + α [ ε + ln ( η + 1 ) ] (23) λ 2 η = ( η + 2 ) α 2 ! [ ln ( η + 2 ) − ln ( η + 1 ) ] (24) λ 3 η = ( η + 3 ) α 3 ! [ ( η + 4 ) ln ( η + 3 ) − 2 ( η + 3 ) ln ( η + 2 ) + ( η + 2 ) ln ( η + 1 ) ] (25) λ 4 η = ( η + 4 ) α 4 ! [ ( η + 6 ) ( η + 5 ) ln ( η + 4 ) − 3 ( η + 5 ) ( η + 4 ) ln ( η + 3 )     + 3 ( η + 4 ) ( η + 3 ) ln ( η + 2 ) − ( η + 3 ) ( η + 2 ) ln ( η + 1 ) ] (26) 给定一个样本，由式(21)，式(20)，式(24)，式(25)和式(7)可推出 k = a 0 + a 1 [ τ 3 η ] + a 2 [ τ 3 η ] 2 + a 3 [ τ 3 η ] 3 a 4 [ τ 3 η ] 4 (27) 取k为 − 0.5 ≤ k ≤ 0.5 ，分别令 η = 0 ， 1 ， 2 ， 3 ， 4 ， 5 ，计算各阶取值对应的 τ 3 η 值，按照(27)拟合曲线，求得式(27)的系数，如表1所示。 应用式(10)和式(11)计算 τ 3 η ，根据表1系数，由式(27)计算参数k的估计值 k ^ 。利用式(20)计算参数 α 的估计值 α ^ ( k ^ ≠ 0 )为 α ^ = λ 2 η × k ^ × 2 ! Γ ( 1 + k ^ ) ( η + 2 ) ( − ( η + 2 ) − k ^ + ( 1 + η ) − k ^ ) (28) 由式(19)和式(28)可推出参数 ξ 的估计值 ( k ^ ≠ 0 )为 ξ ^ = λ ^ 1 η − α ^ k ^ ( 1 − Γ ( 1 + k ^ ) ( η + 1 ) − k ^ ) (29)
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user: 4. 实例应用 采用陕西省交口河、张家山、赵石窖、绥德、刘家河等8个水文测站的年最大洪峰资料，经分析，资料满足一致性要求，研究GEV型分布的高阶线性矩法进行洪水序列大洪水段的拟合，资料的基本概况如表2所示。 4.1. 绘制频率曲线 根据表2结果，由式(15)计算洪水设计值，利用期望公式(30)估计经验频率，其表达式为 P = m n + 1 × 100 (30) 式中，P为频率，m为系列样本中的第m项，n为系列样本中的总数。 根据以上计算成果，绘制各站不同阶线性矩的GEV分布理论频率曲线拟合图，详见图1。 根据拟合的频率曲线图，对各站不同阶线性矩法进行比较，分析理论频率曲线与经验点据的拟合情况。由图1可以看出，在P = 0~50%的频率区间，8个测站均随着线性矩阶数的增大，理论频率曲线和经验点据的拟合 Table 1 Coefficients ， a 1 ， a 2 ， a 3 and a 4 for Eq. (27 η a 0 a 1 a 2 a 3 a 4 0 0.2838 −1.7965 0.8200 −0.4821 0.1966 1 0.4814 −2.1433 0.7521 −0.3299 0.1027 2 0.5910 −2.3338 0.6658 −0.2387 0.0632 3 0.6616 −2.4548 0.5898 −0.1798 0.0419 4 0.7111 −2.5387 0.5266 −0.1397 0.0293 5 0.7479 −2.6002 0.4743 −0.1114 0.0213 表1. 式(27)的拟合系数 a 0 ， a 1 ， a 2 ， a 3 和 a 4 Table 2 Comparison of quantile errors using different orders L-Moment 站名 资料长度 η 0 1 2 3 4 5 交口河 48 0.034 0.0302 0.0256 0.0216 0.0189 0.0172 张家山 53 0.0129 0.012 0.0097 0.0075 0.0059 0.005 赵石窖 50 0.0049 0.0043 0.0035 0.003 0.0029 0.0029 绥德 36 0.0058 0.0033 0.002 0.0013 0.001 0.0008 刘家河 45 0.0269 0.0236 0.0182 0.0134 0.01 0.0079 张村译 39 0.0102 0.007 0.0056 0.0052 0.0052 0.0054 林家村 48 0.0051 0.0028 0.002 0.0017 0.0015 0.0014 神木 48 0.0093 0.0041 0.0019 0.001 0.0007 0.0005 表2. 不同阶线性矩法的设计值偏差比较 图1. 年最大洪峰序列各阶线性矩频率曲线拟合图 效果不显著；在P = 50%~99%的频率区间，8个测站均随着线性矩阶数的增大，理论频率曲线和经验点据的拟合效果得到显著改善，说明本方法计算大重现设计洪水值的偏差小。因此，从实测序列值拟合结果可知，采用高阶线性矩法进行拟合计算时，大洪峰段取得较好的拟合效果。 4.2. 拟合效果分析 应用累积相对偏差平方和 δ 分析上述不同阶线性矩法对经验点据的拟合效果。式(31)为P = 50%~98%时，对应实测值与设计值累积偏差平方和的计算公式。 δ = ∑ i = i | P = 50 % i | P = 98 % ( x i − x ^ i x i ) 2 (31) 式中： x i 为实测值； x ^ i 为设计值。计算结果如表2所示。 由表2看出，除了张村译站以外，其余7个站点的 δ 均随着线性矩阶数 η 的升高而减小，即大洪水段实测值与设计值之间的偏差逐渐减小，说明大重现期设计值在阶数较高时与实测值更为接近，这与图1中的拟合结果相一致。而张村驿站，在 η ≤ 4 时，大洪水段实测值拟合效果与其它7站变化趋势相同，但 η = 5 时，设计值估算偏差变大，说明并非 越大越好，即并非给与的权重越大越好，而是选择合适的 值，可提高设计值估算精度。所以，通过提高线性矩阶数的方式来拟合序列大洪水段是可行的，可为外延的大重现期设计值提供有利依据。 综合以上分析，在研究区大重现期设计值计算中，建议选用不超过4阶线性矩。
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user: 5. 结论 以陕北地区8个水文测站的年最大洪峰流量序列为例，以高阶线性矩法对洪峰序列进行参数估计，评价其拟合效果及设计值的偏差。结果表明，高阶线性矩法通过增大 值的方式来拟合大洪水值是可行的，且随着 η 的增大，大重现期设计值计算偏差越小，可为研究区防洪工程建设提供理论依据。但并非 η 越大越好，应选择合适的 η 值，可提高设计值估算精度。但高阶线性矩法还存在一定的问题，由于P-III型分布的逆函数无法表达为显式函数，推导P-III型分布参数与高阶线性矩法的关系式存在较大的困难。因此，在今后的研究中，应重点研究高阶线性矩法在P-III型分布参数估计中的应用研究。
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user: 摘 要 2016年7月14日丹江口市习家店镇实施了火箭人工增雨作业，十堰多普勒雷达对这次增雨过程进行了跟踪探测，通过分析这次人工增雨作业前后雷达回波演变情况，证明在有利的天气形势下，通过火箭人工增雨作业后，雷达回波强度增强、回波范围和地面降水强度增大，作业后地面雨量分布也证明了这种情况。 关键词 :火箭，人工增雨，天气背景，效果分析 Copyright © 2018 by authors 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 干旱是丹江口市的主要自然灾害之一，每年造成的成灾面积约占各种自然灾害成灾面积一半左右。随着经济的发展，水资源短缺矛盾日益突出，人工增雨是增加自然云降水，开发利用空中水资源的重要有效途径。 针对人工增雨，国内的研究大多建立在对云宏微观物理结构的观测基础与作业条件的分析上，于丽娟等 [ 1 ] 对一次层状云飞机播云试验的云微物理特征进行了分析，结果表明：播撒完催化剂后云中小云粒子平均直径明显增大；唐仁茂等 [ 2 ] 运用多种探测资料，对人工增雨作业后，目标云与对比云的多普勒天气雷达参数变化特征进行了分析，结果显示催化后目标云发生了比较明显的变化，回波强度、强回波面积、回波顶高、液态含水量、强回波高度等均增大，约半小时内都能达到最强；而对比云增大率比目标云小，或者没有增大；翟菁 [ 3 ] 等利用中尺度数值模式MM5、雷达、卫星及雨量资料，对安徽省秋季一次降水过程的增雨条件进行了分析，结果表明，利用数值模式产品与观测资料结合可以为人工增雨作业提供及时精确的指导。同时气象工作者在运用多普勒雷达指挥作业、分析作业前后降水云系的雷达变化特征、作业效果方面均取得了一定成果 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。 以上的研究，多数选择的作业对象是稳定的层状云，丹江口市也多次开展了人工增雨作业，作业云系也主要是层状云，在作业时机的把握、火箭发射高度、用弹量等积累了不少经验；但是针对积层混合云作业较少，本文以2016年7月夏季干旱背景下开展的一次积层混合云人工增雨过程为例，利用常规观测资料、卫星云图与雷达观测资料对人工增雨作业条件、作业前后雷达变化情况和效果分析进行初步的研究探索，希望能为今后积层混合云人工增雨作业提供有益帮助。
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user: 2. 天气背景分析 2.1. 高空天气系统与中低空形势 7月13日08时500 hPa (图略)亚州中高纬地区维持两槽两脊，西北太平洋副热带高压(以下简称西太副高)位于我国东南，蒙古国中南部有1个低压中心，低压槽位于蒙古中南部–河套–四川盆地的中部，槽后的冷平流较强，昭示着低压槽将东移南压；14日08时(图1(a))，低压槽分裂为2段，其南段位于四川盆地的中北部，丹江口市处于西太副高外围的西南气流控制中，此时丹江口市天空阴沉，大部出现弱的降水，15日08时高空槽东移出丹江口市，受槽后西北气流影响，丹江口市降水结束。 14日08时700 hPa (图1(b))河套东部与陕南维持一冷切变，丹江口市处于切变线前部的西南气流控制中，08时后切变线东移南压，与此同时的850 hPa川东部－鄂西北－淮河附近维持一东西向冷切变线，15日08时后700与850 hPa的切变线均东移南压，丹江口市受偏北气流影响降水结束。 2.2. 水汽供应 水汽是形成降水的必要条件，大气中水汽含量越高，越有利于形成较大降水，一般水汽主要集中在700 hPa以下，13日20时700 hPa的水汽通量场上，四川盆地到陕南是一东北西南向宽广的水汽高值区，中心位于川西南，14日08时(图2(a)) 700 hPa的水汽高值区东移到重庆市－鄂西北，呈舌状分布，中心值达到12 g∙cm −1 ∙hPa −1 ∙s −1 ， 丹江口市习家店镇正好处在这条湿舌的左前方，在西南气流的引导下，水汽源源不断地向习家店镇输送，14日08时700 hPa水汽通量散度场上(图2(b))，习家店镇处于较强的水汽辐合区，有利于降水的长时间维持。 2.3. 云图与地面冷锋的演变 13日08时~14日08时地面冷锋位于陕西中北部到陕南西部一带，13日08时后地面冷锋东移南压，11时地面冷锋移到河南的中部到鄂西北一线，在红外卫星云图表现为逗点云系，云带前界模糊，后界光滑，色调较 图1. 7月14日08时500 hPa (a)、700 hPa (b)形势图 图2. 7月14日08时700 hPa水汽通量(a)与水汽通量散度场(b) 白亮，云带较窄，其前部以积层混合云为主，与地面冷锋配置较好，12时后锋面云带移到十堰城区、郧阳区附近，其前沿的积层混合云已接近习家店镇，14时后锋面云带移至河南镜内，习家店处于积层混合云主体后部的层状云控制，以稳定的小雨为主，23时后降雨云系完全移出习家店，降水结束。
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user: 3. 火箭作业概况 蔡家渡自然降水从7月14日早上05时开始，到11时降水量为1.4毫米，根据雷达监测云层变化与移向移速，火箭作业分两次发射，发射仰角较层积云要高，其中12:21与12:22分在习家店镇蔡家渡第1次作业2发，发射方位220˚，仰角50˚，12:25分与12:26分实施第2次作业2发，发射方位210˚，仰角51˚，整个作业范围覆盖习家店镇、均县镇，面积约80 Km 2 。 作业采用的催化剂是WR-98型AgI烟剂火箭，它具有射程远(8 Km)、播撒高(最大高度8 Km)、成核率高(在−10℃时成核率为18 × 10 16 g −1 )、核化速度快(5 min)、播撒路径长(5 Km)等特点，此火箭点火升空5 s后，箭上延时机构启动催化剂播撒装置，火箭沿飞行轨道连续播撒催化剂，并随气流扩散，形成一条弧线催化轨道，火箭发射仰角50˚，初始高度约为3.5 Km，火箭播撒催化剂高度在积层混合云的中上部。
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user: 4. 雷达分析 十堰多普勒雷达对此次降水与作业过程进行了全方位的监测，08~11时作业点习家店镇上空为弱的回波，回波强度15~22 dBz，回波顶高度在3~4 km，天空阴沉，伴有间歇小雨，12时03分习家店镇西南方均县镇到丹江口水库间回波加强，最强达到30 dBz，但面积不大，12时09分2.4˚、3.4˚ (图3(a)、图3(b))分到15分后均 图3. 7月14日12时09分、28分，13时05分2.4˚ (a) (c) (d)和3.4˚ (b) (e) (f)雷达基本反射率图 县镇到丹江口水库的强回波范围扩大，强度变化不大，但在向作业阵地附近东移，12时20分作业阵地雨点加大，雨势加密，21分到26分发射火箭弹4枚后，从12时28分的2.4˚、3.4˚ (图3(c)、图3(d))的雷达基本反射率图上可以清楚看到，积层混合云被催化后，催化云区域回波明显增强，横向范围明显扩大，同时云顶高度升至5~6 km；13时09分2.4˚、3.4˚ (图3(d)、图3(e))催化云回波已减弱，但是习家店西南方的自然降水回波与催化云回波连成一片，并将持续影响习家店镇。 以上分析表明：目标云在催化后，回波逐渐增强，云体厚度增大，回波区的范围逐渐增大。雷达回波的强度是反映降水强弱的重要因子，它随着强水强度的变化而变化，所以雷达回波的增强，一般都标志着降水强度的增加；催化后云体厚度明显增厚与云维持时间有着密切关系，云体厚度越大，云维持的时间就越长，地面持续降水的时间也就越长，累积降水也就越大。上述情形出现的原因可能是火箭在播撒的过程中由于催化剂扩散、冷凝的双重效应，使云内产生了较强的扰动，引起云内部的微物理变化，促使云内雨滴迅速合并增大，加快降水的形成，从而使雷达回波增强，高度增高，同时这种双重效应破坏了局部大气环流，在作业区成了一个独立的小系统，出现了雨团缓慢移动或少动的现象，这充分表明了火箭人工增雨作确实引起了云的微物理变化，促进了云水转化，加快降水的形成，达到了在某处增加降水的目的 [ 9 ] 。
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user: 5. 地面降水变化 选择作业阵地习家店蔡家渡作为作业区，由于云系自西南向东北移动，下风方习家店集镇(作业点正北方，距作业点5 km)、习家店丁家院村(作业点正东方，距作业点4 km)作为受益区，选择蒿坪镇集镇、蒿坪镇黑垭村、王家岭村作为非作业区进行雨量对比分析(见表1)，分析表1表明，此次火箭增雨作业效果影响范围内的习家店镇明显大于非作业区的蒿坪镇。 Table 1 The rainfall in the seeding operation area and contrastive area from 12:00 to 14:00 on July 1 站名 12~13时 13~14时 12~14时 习家店蔡家渡 20.4 12.3 32.7 习家店集镇 10.2 10.3 20.5 习家店丁家院 15.6 13.8 29.4 蒿坪集镇 7.1 8.6 15.7 蒿坪镇王家岭 11.4 8.3 19.7 蒿坪镇黑垭村 11.8 8.7 20.5 表1. 7月14日12~14时作业区与对比区降雨量(mm) 图4. 2016年14日12时~13时每5分钟蔡家渡和丁家院雨量变化 图4是作业时段(12时)前后5 min蔡家渡、丁家院的雨量变化，增雨作业前后蔡家渡、丁家院的5分钟雨量出现了跃增，较强降水主要集中12时30分以后，持续时间为30分钟，相比较非影响区的雨量明显出现雨强增大，持续时间长的特点。
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user: 6. 小结 1) 这次人工增雨作业是在有利的天气背景形势下实施的，针对积层混合云，作业时机的把握妥当与否，选择合适火箭发射仰角，对实施人工增雨作业的有效性和效果是至关重要的。 2) 雷达监测发现，经过火箭人工催化作业后，目标云的回波逐渐增强，云体厚度增大，回波区的范围逐渐增大，与之对应影响区的两个测站5分钟雨强发生了明显的跃增且持续了30分钟，说明增雨效果十分明显，就目前而言，雷达对增雨作业过程的监测、指挥、效果检验方面是最为直接有效的时段。 由于这次增雨试验个例的局限性，文中观测资料和计算结果难免会有一定的偶然性，得到的积层混合云火箭增雨作业相关结论还要在今后更多的实践和研究中进行修正和完善。
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user: 摘 要 采用高效液相色谱法测定甲醛和2-甲酚聚合物中的甲醛在食品模拟物中的迁移规律。样品以食品模拟物进行浸泡提取后，加入2，4-二硝基苯肼，与浸泡液中的甲醛反应生成2，4-二硝基苯腙，以C18色谱柱为分离柱，以甲醇-水(6 + 4)溶液为流动相进行等度洗脱，检测波长为355 nm。甲醛的质量浓度在0.01~40.0 mg/kg范围内呈线性。对空白样品进行加标回收试验，回收率在98.5%~101.2%之间，相对标准偏差(n = 10)均不大于1.1%。该方法适用于甲醛和2-甲酚聚合物中甲醛迁移量的检测，检测结果显示，在相同的使用条件下，酸性模拟物中甲醛的迁移量最大；在接触同种食品模拟物时，甲醛的迁移量随着接触时间的延长和温度的升高而增加。 关键词 :液相色谱法，甲醛迁移量，甲醛和2-甲酚聚合物 Copyright © 2018 by authors 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 2016年11月1日国家卫生计生委对甲醛和2-甲酚的聚合物等4种食品相关产品新品种的安全性评估材料审查并通过。本次批准甲醛和2-甲酚的聚合物作为食品接触材料及制品用树脂新品种用于涂料中，该聚合物作为涂料的主要成膜物质，是涂料体系的基本组成部分。美国食品药品管理局批准该物质用于食品接触用涂料，欧洲委员会将其所有单体列入食品接触用涂料使用物质清单中。但是该聚合物在生产过程中易造成甲醛的残留，在使用过程中消费者使用不当，都有可能陆续释放出游离甲醛，从而有可能迁移到食物中被摄入人体内。甲醛是国际公认的致癌物质，具有致突变性和生殖毒性，损害人的肝功能和神经系统，该聚合物的特定迁移限量为15 mg/kg [ 1 ] 。 目前，测定食品接触材料及制品甲醛的方法主要有乙酰丙酮分光光度法、变色酸分光光度法和示波极谱法等。变色酸分光光度法灵敏度较低，方法稳定性差，特别是受乙醛、酚等的影响较大，故在应用上受到很多限制。示波极谱法操作简单、选择性好，但是对试样的前处理要求比较高，使用的滴汞电极有污染。高效液相色谱法已被用于皮革、食品、化妆品等产品中甲醛的测定 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。本工作使用毒性小的甲醇与水作为流动相，建立了以2，4-二硝基苯肼作为甲醛衍生剂，用高效液相色谱法测定甲醛和2-甲酚聚合物中甲醛的方法，并用不同食品模拟物、不同的接触时间和温度对甲醛的迁移规律进行了研究 [ 6 ] - [ 11 ] 。