DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 本文利用北京市大气污染物逐时观测数据、气象观测资料、NCEP/NCAR再分析资料，系统分析了2015年~2017年北京市大气污染概况，总结了不同时间尺度颗粒物浓度变化特征，结果表明北京市空气污染综合指数下降，空气污染状况好转，颗粒物和氮氧化物日均浓度超标天数逐年减少，但PM 2.5 超标倍数最高达6.7倍，年均超标率达32%，颗粒物污染问题仍然值得重视。选择伴随冬季冷空气过程发生的7例细颗粒物污染事件分析其大气环流成因，发现污染天气过程中，稳定的大气环境、高湿天气条件、较差的水平垂直扩散条件和外部污染物输送共同作用导致了北京市污染天气的发生；之后，高空阻塞形势崩溃，横槽转竖，引导冷空气南下，西北清洁气流与地面蒙古高压系统相互配合，易在北京地区造成剧烈大风天气，打破逆温层，增强颗粒物扩散能力，同时冷空气南下形成的降水天气会进一步清除颗粒物，污染天气消退。 关键词 :北京市，不同时间尺度，污染天气过程，环流成因 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 大气污染，又称空气污染，主要污染物包括气态污染物NO 2 、SO 2 、O 3 、CO、细颗粒物PM 2.5 以及可吸入颗粒物PM 10 ，这些污染物是引起城市雾霾发生、降低能见度、影响人们健康的罪魁祸首 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。长期暴露在污染大气中易造成肺功能受损、增加呼吸系统疾病发病率等 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]，其中颗粒物尤其是PM 2.5 是影响人们心肺健康、改变人体免疫力的主要污染物 [ 7 ] [ 8 ]。近年来大气污染的范围逐渐扩大，大气污染程度排序为京津冀 > 中三角 > 长三角 > 珠三角 [ 9 ]，政府部门对大气污染防治愈加重视，使得大气污染研究逐渐成为科研领域热点。Flocas等认为大气环流形势与局地气象条件对地中海城市地区空气污染形成有重要影响 [ 10 ]，而国内研究也发现大气环流形势的移动与演变过程会影响到地面污染物堆积、扩散、输送 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]，从而影响到污染天气的形成和消退，比如在一定环流背景下伴随冷空气而来的偏北大风等天气会使污染物消散，而静小风的出现会造成气流停滞，进一步形成区域性污染天气 [ 14 ]。 进入21世纪以来，京津冀地区霾日数整体呈增加趋势 [ 15 ]，而北京市位于京津冀城市群的中心，是个人口达2170万、机动车数量超过500万的大都市，其污染具有区域性特征，受到区域输送影响，易形成持续性污染天气 [ 16 ]，颗粒物污染已经逐渐取代传统的SO 2 污染成为北京市的主要污染物 [ 17 ]。此外北京西拥太行山、北邻燕山、南接华北大平原、东靠渤海，地形呈现向南开口的“簸箕”状 [ 18 ]，独特的地形易使北京地区周围污染物沿各类尺度的西南气流风带、东南气流风带送至北京 [ 19 ]，周边区域污染物的输送进一步加重北京市大气污染。针对北京地区严重的大气污染现状，廖晓农等 [ 20 ] 研究发现北京地区冬季持续性雾霾是在高空西北气流、低空多波活动天气背景下逆温层的出现引起的，而夏季持续性雾霾则是由于副热带高压形成的偏南风输送机制导致的；杨旭等 [ 21 ] 人将引起京津冀地区重污染的天气形势分为9类，对该地区污染天气的预报预警提供了较好的指导；此外静稳天气 [ 22 ] 和高温高湿天气 [ 23 ] 不利于颗粒物的扩散，易造成区域性的严重污染。 目前北京市的大气污染研究中关于污染天气环流成因的分析较少，且多数是研究一个污染天气过程，缺乏系统性和综合性。因此本文利用北京市2015年~2017年的大气污染物逐时观测数据，分析了北京市大气污染概况，总结了颗粒物浓度变化特征，从而评估北京市大气污染控制的有效性；选取三年中冬季7例细颗粒物污染天气过程，利用1981年~2010年和2015年~2017年的NCEP/NCAR再分析资料，分析污染天气过程前、中、后的大气环流特征，以期为北京市长期的大气污染防治工作提供科学的依据。
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user: 2. 数据与方法 本文所需数据有：2015年~2017年的大气污染物逐时观测数据(大气污染物包含PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、NO 2 、O 3 )和同期的常规气象观测资料；1981年~2010年和2015~1017年的再分析资料，资料均来源于NCEP (National Centers for Environmental Prediction)/NCAR (National Centers for Atmospheric Research)，空间分辨率为2.5˚ × 2.5˚，要素有500 hPa温度场和位势高度场、700 hPa风场、1000 hPa风场和海平面气压场。 本文采用计算统计的方法，研究北京市2015年~2017年3年中的大气污染概况，并计算颗粒物日均浓度、月均浓度、小时浓度，利用我国2012年2月发布且在2016年1月1日在全国实施GB3095-2012《环境空气质量标准》中的二级标准 [ 24 ] (表1)，统计出颗粒物超标天数，总结其污染特征。 Table 1 National environmental air quality standard 污染物种类 平均时间 浓度限值(μg/m 3 ) 一级 二级 SO 2 年平均 20 60 24小时平均 50 150 1小时平均 150 500 NO 2 年平均 40 40 24小时平均 80 80 1小时平均 200 200 O 3 日最大8小时平均 100 160 1小时平均 160 200 PM 10 年平均 40 70 24小时平均 50 150 PM 2.5 年平均 15 35 24小时平均 35 70 表1. 国家环境空气质量标准 空气综合污染指数反映了空气污染的年际变化特征，各污染物污染分指数反映了每种污染物的年际变化特征，而污染负荷系数则代表着每种污染物对整体大气污染的贡献率。空气综合污染指数计算公式为： P = ∑ n i = P i (1) 各污染物污染分指数计算公式为： P i = C i / S i (2) 污染负荷系数计算公式为： F i = P i / P (3) 式中P为空气综合污染指数，P i 为第i项污染物的污染分指数，F i 为第i项的污染负荷系数，n为污染物项数，C i 为第i项污染物质量浓度的年均值(O 3 为O 3~8h 滑动平均的第90位百分数)，S i 为第i项空气污染的环境质量标准限制，所有污染物的限制值S i 均采用《环境空气质量标准》(GB3095-2012)中的二级标准 [ 17 ]。 污染天气的形成由污染源排放和气象条件共同影响，本文主要探究大气环流形势引导的冷空气南下对污染天气的作用，故本文以污染天气结束时气温降低超过3℃为标准筛选出2015年~2017年冬季(12~2月)因为冷空气到来引起的污染天气结束的污染天气过程共7例如表2。利用2015年~2017年的NCEP/NCAR再分析资料做污染天气过程前、中、后的合成分析，并利用1981年~2010年30年的再分析资料做二者的距平场进一步分析大气环流的异常特征。此处及后文中的污染天气过程前指污染天气到来前一天，污染天气过程中指污染天气持续阶段，污染天气后指污染天气结束后一天。 Table 2 Contaminated weather processes in the winter from 2015 to 201 污染天气过程 过程降温(℃) 2015.1.3~1.6 4.2 2015.12.8~12.11 3.2 2016.1.20~1.22 3.6 2016.2.10~2.13 4.1 2016.12.20~12.23 3.9 2017.2.14~2.17 3.4 2017.2.18~2.20 4.4 表2. 2015年~2017年冬季的污染天气过程
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user: 3. 北京市颗粒物的浓度变化特征 3.1. 北京市污染概况 由表3可以看出，2015年~2017年3年中北京市空气综合污染指数P逐年下降，到2017年P值下降了18.0%，证明北京市大气污染状况逐年好转。各污染物污染分指数呈现逐年递减趋势，其中PM 2.5 降幅最为明显，到2017年PM 2.5 空气污染分指数下降了28.3%，PM 10 次之，下降了18.2%。由污染负荷系数F i 可以看出2017年各污染物对北京市大气污染的贡献排序为PM 2.5 > PM 10 > O 3 > NO 2 > SO 2 ，其中SO 2 对北京市污染贡献比重最小，NO 2 与O 3 所占比重逐年增加，但仍小于颗粒物对北京市整体污染的状况的贡献，PM 2.5 与PM 10 共贡献了0.54，所以颗粒物是北京市最主要的污染物，这也印证了颗粒物污染已经逐渐取代传统的SO 2 污染成为北京市的主要污染物的结论。故后文分析了颗粒物的浓度特征，并选取细颗粒物PM 2.5 的污染天气过程，分析持续性大气污染发生的环流成因。 Table 3 Pollution Subindex Pi and Pollution Load Coefficient Fi of PM2.5， PM10， SO2， NO2 and O3 in Beijin 年份 PM 2.5 PM 10 SO 2 NO 2 O 3 P P i F i P i F i P i F i P i F i P i F i 2015 2.23 0.35 1.54 0.24 0.2 0.03 1.18 0.18 1.25 0.2 6.4 2016 2.03 0.34 1.41 0.24 0.15 0.03 1.13 0.19 1.24 0.21 5.96 2017 1.6 0.3 1.26 0.24 0.12 0.02 1.08 0.21 1.19 0.23 5.25 表3. 北京市PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、NO 2 和O 3 的污染分指数P i 与污染负荷系数F i 3.2. 北京市颗粒物日均浓度变化 图1分别显示了北京市2015年~2017年PM 2.5 、PM 10 日均浓度变化。从整体上看，北京市PM 2.5 、PM 10 三年里任意一年的日均浓度变化均呈现出大U型。PM 2.5 的日均浓度变化范围为5 μg/m 3 ~472 μg/m 3 ，超标倍数最高可达6.7倍，3年来，PM 2.5 的日均浓度超标天数高达347 d，年均超标天数为115.7 d，年均超标率达32%。PM 10 的日均浓度变化范围为9 μg/m 3 ~772 μg/m 3 ，772 μg/m 3 的超高浓度发生在2017年5月4日，该日京津冀地区受地面鞍型场作用，发生严重的沙尘天气 [ 25 ]，沙尘天气可以使PM 10 的浓度显著升高。2015年-2017年PM 10 超标天数为117天，年均超标天数为39 d，超标天数比例为11%。综上可以看出即使北京市的颗粒物污染状况有所缓解，但污染问题依然严峻。 图1. 北京市颗粒物逐日浓度变化图(a、b分别指PM 2.5 、PM 10 ，下同) 3.3. 北京市颗粒物月浓度变化 图2分别是2015年~2017年PM 2.5 、PM 10 的月均浓度变化，三年中大气污染物的月均浓度有明显的差异。由图可以看出，PM 2.5 的月均浓度变化整体上呈U型变化，低值出现在8月份，高值在12月~1月，值得注意的是2017年月均浓度有所下降，且9月~12月下降得较为明显，这可能与2017年北京市开展的各项大气防治工作有关。PM 10 的月均浓度变化近似于PM 2.5 ，但2017年5月份月均浓度骤升，结合该年5月4日的沙尘天气，说明北京地区这个时间段易出现沙尘天气，造成严重的天气污染。 图2. 北京市颗粒物月均浓度变化图 3.4. 北京市颗粒物小时浓度变化 图3是北京市2015年~2017年颗粒物的小时浓度变化图。从图中可以看出，PM 2.5 小时浓度在春、夏、秋季变化不明显，而在冬季变化较为明显，变化幅度达到34 μg/m 3 。PM 2.5 在四季的24小时平均浓度分别为66 μg/m 3 、51 μg/m 3 、69 μg/m 3 、88 μg/m 3 ，春夏季节，PM 2.5 小时浓度在10时左右达到第一个峰值，这可能是因为机动车早高峰向大气环境中不断输入机动车尾气尘以及道路扬尘所致。午后不稳定边界层发展，混合层高度高，湍流垂直交换能力强，垂直扩散能力增强，使颗粒物浓度下降 [ 26 ]，在17时达到谷值；而夜间混合层降低，其浓度再次回升，第二个峰值在22~1时出现。秋季和春夏季略有不同，小时浓度呈现W型，在7~8时和16时分别达到了谷值(60 μg/m 3 )和次谷值(67 μg/m 3 )，在21时达到了最大值(78 μg/m 3 )。冬季PM 2.5 小时浓度呈现大U型，在7~16时浓度值相差不大，在22时达到最大值，由于冬季处于采暖期，其小时浓度整体高于其他季节。 夏秋冬季，PM 10 小时浓度变化与PM 2.5 类似，春季两者差别较大。春季PM 10 小时浓度呈W型分布，峰值和次峰值分别出现在21~22时和9~10时，谷值和次谷值分别出现在5~7时和13~15时，这点与PM 2.5 小时浓度变化近似，但5~16时PM 10 小时浓度值均大于冬季，结合上述PM 10 月均浓度变化特征可得，这一现象与春季白天沙尘天气的出现有关。 综上是对北京市大气污染物概况以及颗粒物不同时间尺度浓度变化特征的分析，可以得到3年来，北京市大气污染是颗粒物污染、臭氧污染和弱氮氧化物污染相互作用的结果，颗粒物污染有所缓解但相关的大气防控工作仍要继续。 图3. 北京市颗粒物小时浓度变化图
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user: 4. 污染天气过程的环流成因分析 北京市的大气污染以颗粒物污染为主，而颗粒物中细颗粒物PM 2.5 对人体健康危害极大。颗粒物月均浓度高值集中在冬季(12月~1月份)，且PM 2.5 与PM 10 冬季的相关性较好，故本文筛选出2015年~2017年冬季的7例细颗粒物污染天气过程，利用NCEP/NCAR再分析资料分别对500 hPa的温压场、700 hPa的风场、1000 hPa风场和海平面气压场做合成分析，并用过去30年的再分析资料做距平分析，从天气学角度分析颗粒物污染的大气环流成因。 图4是污染天气过程前各要素的合成图和距平图，合成场图4(a)可以看出在污染天气过程前，500 hPa高度场上中纬地区呈现出典型的两槽一脊型环流形势，北京市位于槽后脊前，受西北气流影响，引导冷空气南下，水汽输送条件差；而合成场(图4(c))中地面北京市受高压中心控制，气流向外辐散，且气压梯度大，水平风速高，颗粒物水平扩散条件良好，不易形成污染性天气。距平场(图4(b))可以看出，500 hPa高度上中纬地区位势高度距平场呈现正–负–正–负的分布，距平强度分别达到100 gpm、110 gpm、60 gpm、20 gpm，右侧的正距平范围覆盖整个中国区域，中心在内蒙古东部。这说明了污染天气过程前，贝加尔湖附近、东亚大槽均较往年偏强，强暖脊和强东亚大槽使得更强冷空气南下，形成大风天气，不利于污染天气的形成。概括来说污染天气过程前高空两槽一脊和地面高压系统相互配合，易在地面北京地区造成大风、低湿天气，形成良好的扩散条件，不利于颗粒物在近地面的堆积。 图4. 污染天气过程前各要素的合成场和距平场，(a) 500 hPa位势高度场(填充，单位：gpm)、温度场(红色实线，单位：℃)和700 hPa风场(矢量箭头，单位：m/s)；(b) 500 hPa位势高度距平场和700 hPa风场距平场；(c) 海平面气压场(单位：hPa)和1000 hPa风场合成场；(d) 海平面气压场距平场和1000 hPa风场距平场，图中黑色点代表北京市，下同 污染天气过程中各要素的合成场和距平场如图5所示，此时合成场(图5(a)、图5(c))与污染天气过程中是完全不同的，合成场(图5(a))表明500 hPa东亚中高纬有一横槽，北京市高空维持偏西风气流，无明显的冷暖平流，与污染天气过程前的冷平流对比，地面会有小幅度升温，这和地面台站资料中北京市在污染天气中气温上升是吻合的。平直西风气流的维持不利于水汽的输送，却在一定程度上有利于地面夜间辐射降温，形成逆温现象，从而加强大气稳定性，使颗粒物和水汽聚集在近地面 [ 27 ]；与此同时500 hPa (图5(a))高度上高纬地区还有一个明显的东北–西南向的长波脊即阻塞高压，高压脊前的东北引导气流会引导冷空气在西伯利亚地区聚集，为地面冷空气的到来、污染天气的消散提供了良好的天气背景条件；700 hPa (图5(c))高度上中纬以偏西南气流为主，有利于暖湿空气的输送和中层大气增温，但由于没有冷空气配合，形成降水的可能性极小，却易在低空形成高湿条件，降低大气能见度，提高颗粒物浓度 [ 28 ]；此外近地面高压中心一分为二，高压中心分别位于新疆北部和日本，北京地区位于两个高压中心之间的相对低压带，导致颗粒物不易扩散；另一方面日本高压西南侧的东南风也会使珠江三角洲等区域的颗粒物输送至北京市。距平场图5(b)可以看出，500 hPa高度上中纬地区位势高度距平场呈现正–负–正–负的分布，但距平位置和强度有了明显的变化，东亚地区的距平由负变正，强度由20 gpm增加至140 gpm，距平中心东移至日本海附近，正距平强度和位置的巨大变化导致东亚大槽大大减弱，而东亚大槽的减弱是中纬地区西北气流转变为西风直流的主要原因。近地面上(图5(d))，海平面气压距平场的2个正距平中心分别在欧洲西部和西北太平洋上，距平强度均达到了6 hPa，西北太平洋气压的正距平与近地面风向的改变有关。 总之，污染天气过程中，高空中高纬存在一横槽，横槽的存在与维持是污染天气过程形成和维持的重要环流形势，同时高空阻塞高压的存在为横槽转竖和强冷空气南下创造了良好的背景条件。高空平直西风气流不利于水汽的输送，却在一定程度上有利于逆温层的形成，加强大气稳定性，中层暖湿平流输送和冷空气的缺失不利于降水的形成，高湿环境却会增加颗粒物浓度，近地面北京地区位于两个高压中心间的相对低压带，从而降低颗粒物扩散能力，近地面的东南风也易引起周边颗粒物向北输送，所以稳定的大气环境、高湿天气条件、较差的水平和垂直扩散条件和外部颗粒物输送共同作用导致了北京市污染天气的发生。 图5. 污染天气过程中各要素的合成场和距平场 图6是污染天气过程后各要素的合成图和距平图，此时污染天气已经结束，空气中颗粒浓度明显降低，甚至降低至国家二级标准以下。500 hPa (图6(a))高度上温度场自西欧至东亚呈现出西高东低的分布状态，此时阻塞形势崩溃，横槽转竖并向南加深，引导强冷空气向南爆发；海平面(图6(c))上北京地区受蒙古高压控制，高低空系统相互配合易造成北京市地面剧烈降温和大风天气，污染天气过程中的逆温层被打破，大气稳定性变差，中层垂直运动增强，近地面盛行偏西北风，颗粒物的垂直和水平扩散条件良好；此外冷空气南下与水汽交汇易形成降水天气，有利于颗粒物尤其是细颗粒物的去除，降低颗粒物浓度。高空位势高度距平场(图6(b))上60˚N以北区域被负距平占据，以南以正距平为主，负距平强度较污染天气前、中加强，范围也向南扩大，这与冷空气大范围的向南输送有关，正距平强度则减弱且范围缩小。而近地面距平场(图6(d))与污染天气过程中不同，北京地区受到大范围的海平面气压正距平控制，高压较往年有显著的增强，地面风速较常年也有明显的增强。 概括而言，冷空气的南下，是北京地区污染天气消退的主要原因，而阻塞形势崩溃，横槽转竖是冷空气向南爆发的诱因。伴随冷空气南下的西北清洁气流与地面蒙古高压系统相互配合，易在北京地区造成剧烈降温和大风天气，可以打破逆温层，利于颗粒物的扩散 [ 13 ]，同时冷空气南下形成的降水天气会进一步清除颗粒物，降低颗粒物浓度，污染天气消退。 图6. 污染天气过程后各要素的合成场和距平场
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user: 5. 结论和讨论 5.1. 结论 本文利用北京市2015年~2017年的大气污染物数据、同期的气象要素资料以及再分析资料，分析北京市大气污染概况，总结颗粒物不同时间尺度浓度变化特征，同时筛选出3年中冬季的7例细颗粒物污染天气过程，并绘制大气环流合成图和距平图，得到以下结论： (1) 北京市大气污染是颗粒物污染、臭氧污染和弱氮氧化物污染相互作用的结果，北京市污染物年均浓度逐年下降，颗粒物和氮氧化物日均浓度超标天数逐年减少，但PM 2.5 超标倍数最高可达6.7倍，年均超标率达32%，颗粒物污染问题仍然值得重视，春季时期易出现沙尘天气，导致PM 10 浓度飙升。 (2) 污染天气过程前高空两槽一脊的环流形势和地面高压系统相互配合，易在地面北京地区造成大风、低湿天气，形成良好的扩散条件，不利于颗粒物在近地面的堆积。污染天气过程中，高空中高纬平直西风气流不利于水汽的输送，却在一定程度上有利于逆温层的形成，中层暖湿平流输送和冷空气的缺失不利于降水的形成，却易使水汽和污染物近地面堆积，而近地面北京地区位于两个高压中心间的相对低压带，扩散能力较弱，近地面的东南风也易引起周边污染物向北京输送，导致污染天气的发生。之后，高空阻塞形势崩溃，横槽转竖，引导冷空气南下，伴随冷空气南下的西北清洁气流与地面蒙古高压系统相互配合，易在北京地区造成剧烈大风天气，打破逆温层，利于颗粒物的扩散，同时冷空气南下形成的降水天气会进一步清除颗粒物，使污染天气消退。 5.2. 讨论 本文分析了2015年~2017年北京市大气污染概况，总结了颗粒物不同时间尺度浓度变化特征，筛选了7例冬季细颗粒物污染天气过程，从天气学方面分析了冬季污染天气过程前、中、后的大气环流特征，为北京市污染天气的预防提供了一个科学依据，但是由于探空资料等观测资料的缺乏，无法从深层次的角度探讨污染形成的物理机制，在下一步的工作中需要进一步收集资料深入研究。
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user: 摘 要 青藏高原作为中低纬度地区面积最大的季节性冻土分布区，其地表冻融在气候变化及反馈中扮演了关键性角色。L波段被动微波辐射计观测作为最具潜力的全球尺度冻融反演技术还未被评估其在青藏高原的适用性，因此，本文基于高频时次的陆基辐射计观测配合详尽的站点土壤监测，尝试以相对冻结因子阈值判断算法为基础算法，并详细探讨了应用多种微波极化指数在青藏高原典型季节性冻土区的适用性。结果表明：针对青藏高原季节性冻土，最适采用垂直极化指数作为相对冻结因子阈值判断算法的输入指数，其总精度能够在60˚入射观测角度时达到0.92，而极化差异指数NPR作为最广泛应用的判别指数，并不适合青藏高原地区。本研究为青藏高原地区开展L波段星载微波辐射计反演土壤冻融提供了客观的极化指数选取依据。 关键词 :青藏高原，冻融，L波段，陆基辐射计，极化指数 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 土壤冻融过程涉及土壤中液态水和固态冰之间的相态交替作用，在陆面过程中显得极为独特 [ 1 ]。青藏高原作为地球第三极，由于其独特的高海拔气候条件，成为中低纬度地带面积最广、厚度最大的冻土分布区，其中季节性冻土面积约为1.2 × 106平方千米 [ 2 ]。与北美、俄罗斯及极地地区的冻土相比，青藏高原的冻土温度较高且厚度较薄，在气候变化中更为敏感 [ 3 ]。土壤的冻融过程通过影响陆面能量与水分收支和碳氮循环等过程，在气候变化反馈中扮演了关键性角色 [ 4 ]。更重要的是，青藏高原冻融过程的深度和广度，通过陆面能量再分配和陆面碳循环过程，对地气系统各圈层产生了极其深远的反馈作用 [ 5 ]。土壤冻融过程的动态变化与气候变化并非孤立存在，其间存在复杂的相互反馈作用 [ 6 ]，土壤冻融的动态变化特征不仅是气候变化的指示器，更为关键的是：土壤冻融过程将通过影响湿地、积雪和植被等地表覆被特征直接作用于流域的产汇流过程。因此，理解流域土壤冻融状态随气候变化的敏感度至关重要 [ 7 ]。然而，现今可信度较高且时空连续的土壤冻融监测数据十分缺乏。因此，如何确定表征高原土壤冻融过程的关键物理参数，有效地监测青藏高原土壤冻融过程的时空特征就显得尤为迫切 [ 8 ]。 尽管国内外的土壤分析监测网络提供了非常有价值的土壤冻融监测数据 [ 9 ] 可以用于模式及卫星遥感反演产品的校准评估 [ 10 ]，但下垫面的空间异质性使得观测网络仍难以构建准确的区域尺度的土壤冻融过程的时空分布 [ 11 ]，现有的观测台站和网络无法满足对流域及区域尺度的土壤冻融过程监测。而随着卫星遥感对地观测系统的建立和应用，大大提高了地球表层系统科学研究的效率，特别是由于星载微波辐射计的发射和长期在轨运行，在全球和区域尺度上，星基微波遥感技术已经具有精确监测和分析陆面水分循环关键参量的潜力 [ 12 ]。而土壤中的水分变化和冻融过程对微波辐射低频波段(L波段)的响应更为敏感 [ 13 ]，特别是当土壤冻结时，发射率的显著跃升和下降。而随着土壤湿度和海洋盐度卫星(Soil Moisture and Ocean Salinity， SMOS)和土壤湿度主动/被动卫星(Soil Moisture Active Passive， SMAP)的发射，被动微波遥感观测已成为最有潜力的全球尺度土壤冻融观测手段 [ 14 ]。 然而，实际应用被动微波辐射遥感反演土壤冻融循环关键变量将受到地表客观条件的制约，因此，基于陆基微波遥感(L波段)冻融的野外观测试验已陆续开展起来，最具代表性的是在芬兰北方森林索丹屈莱地区 [ 15 ] 和加拿大副极地草原萨斯喀彻温地区的土壤冻融观测试验 [ 16 ]。陆基遥感观测的优势在于：通过详细的辅助野外观测试验获取典型下垫面卫星遥感印痕的关键参数的优化值，区分下垫面的微波信号贡献和误差来源分析 [ 15 ] [ 16 ]，进行比星载微波辐射计观测时间分辨率更高频率的长期观测(时间分辨率为15 min)。这对深入理解青藏高原季节性冻土和多年冻土活动层冻融过程的微波辐射信号的响应状态至关重要。 综上所述，本研究将依托中国科学院寒旱区陆面过程与气候变化重点实验室隶属的黄河源陆面过程与遥感观测试验平台，基于L波段陆基被动微波辐计亮温观测数据，着重探讨现有的L波段辐射亮温的土壤冻融指数判别方法在青藏高原地区的适用性。通过对多种冻融指数的分析，阐述不同冻融指数对地表冻融的响应特征，并获取最优参数适应L波段星载微波辐射计的地表冻融判别方法。
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user: 2. 研究区域及观测数据源 2.1. 研究区域概况 本研究开展观测试验的区域位于青藏高原东北部的玛曲地区(33˚54′N；102˚09′E)，该地区作为黄河上游最重要的产流区补给了黄河上游水量的45.0%，其水资源和生态环境问题，将威胁到下游数亿人口的供水安全，而研究该区域的土壤冻融过程对认识黄河源区乃至青藏高原的水文和生态过程具有重要的现实意义。该区域植被以高寒草甸和高寒湿地草甸为主，观测站点处海拔3450 m，多年平均降水量约为604.0 mm，年平均气温约为1.8℃，属典型高原亚寒带半湿润大陆性季风气候。该区域典型表层土壤类型为粉砂壤土和砂质壤土，2.5与5.0 cm深度处的土壤电导率实地测量表明，全年最大电导率仅为0.095和0.107 S/m，表明观测站处表层土壤为典型的低盐含量土壤，因此，0.0℃可以作为土壤冻结的合理阈值 [ 17 ]。 2.2. 辐射亮温 本研究使用的L波段被动微波辐射计ELBARA-III是瑞士联邦森林-积雪研究所为欧空局研发的一款狄克型L波段微波辐射计(f = 1.41 GHz， λ = 21 cm)。ELBARA-III采用了最优的双极化(水平极化/垂直极化)锥形天线设计(直径1.4 m，天线长度2.7 m，−3dB波束宽度为12˚)，包含两个同步信道(1.40 GHz~1.418 GHz， 1.409 GHz~1.427 GHz)增强频带内的噪声信号识别，自带冷源和热源标定，能将信号干扰和观测误差降至最低 [ 19 ]。该型辐射计地表亮温观测的绝对误差小于1.0 K，可响应约0.1 K的地表亮温变幅，辐射计观测以30 min的时间间隔和5˚角度步长开展40˚至65˚观测角的扫描，其中50˚观测角对应的印痕大致范围如图1(c)所示。在本研究中，选取2017年10月1日~2018年6月1日为研究时段，并提取该时段内的双极化亮温观测。 2.3. 土壤温度 为配合微波辐射计的观测时段，获取同期的地表冻融循环期间的土壤温度，本研究同期开展了土壤温度剖面观测，用以获取不同季节的土壤温度和湿度廓线。土壤温度观测廓线是通过美国decagon公司生产的5TM传感器获取，传感器精度为0.1℃，数据输出时间间隔与ELBARA-III相同为30 min，观测温度廓线垂直分布深度为2.5 cm、5.0 cm、10.0 cm、15.0 cm、20.0 cm、25.0 cm、35.0 cm、45.0 cm，如图1(b)所示。需要指出的是，已有的研究表明，无论是高土壤水分含量或低含量条件下 [ 20 ]，甚至是冻结期间 [ 14 ]，L波段的有效反演深度不不超过2.5 cm，因此本研究选取2.5 cm深度处的土壤温度观测作为研究期的表层土壤温度的有效值。 图1. ELBARA-III L波段被动微波遥感观测实验概况 [ 18 ] 2.4. 星载微波辐射计亮温观测和土壤温度观测网 为了评估冻融反演算法的适用性，我们将利用SMAP (NASA Soil Moisture Active Passive mission)任务卫星，依据陆基微波辐射计观测标定的冻融算法的参数和阈值，开展星载微波辐射计空间尺度的冻融反演。SMAP任务卫星是太阳同步轨道卫星，轨道高度为685 km，升交点和降交点时间分别为6 PM和6 AM。SMAP卫星搭载了L波段(1.41 GHz)被动微波辐射计，它能够以40˚的入射观测角度，对~40 km像元内的双极化亮温(垂直/水平极化)进行观测。本研究直接应用Level-3亮温产品(由国家冰雪数据中心National Snow and Ice Data Center，NSIDC发布，发布网址为https://nsidc.org/data/smap/smap-data.html)。该产品基于EASE-2格点进行投影，空间分辨率为36 × 36 km，研究选取的SMAP的观测时段为2016年9月1日至2017年6月31日。 为客观的评估SMAP亮温观测反演土壤冻融的效果，星载微波辐射计同期观测的土壤温度也将被提取作为反演土壤冻融的基准值。对应星载微波辐射计观测空间尺度的土壤温度数据来源于玛曲区域尺度土壤温湿度监测网(SMST monitoring networks)。该观测网包含20个土壤温湿度廓线观测，观测深度为5，10，20，40，以及80 cm，其中有11个站点位于选定的SMAP像元内。本研究仅选取5.0 cm深度土壤温度数据为反演土壤冻融的基准数据。
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user: 3. 研究方法 3.1. 冻融反演方法 本研究所采用的冻融反演方法是基于相对冻结因子算法(relative Frost Factor， FF rel )，该方法属经验性极化指数阈值判别方法，该方法基于土壤液态水分冻结造成的土壤介电常数的明确响应为前提，利用双极化亮温的变化特征来区分土壤冻融状态 [ 21 ] (Rautiainen et al. 2012)。该方法以最优化阈值统计分析得出的阈值∆作为判据，判断 大于∆时，地表为冻结状态，而当FF rel 小于∆时，则为地表冻结， F F r e l 〈 Δ → f r e e z e a n d   F F r e l 〉 Δ → t h a w (1) 其中，FF rel 则通过2式计算获得， F F r e l = N P R ( t ) − N P R f r N P R t h − N P R f r (2) 其中，NPR(t)代表t时刻的冻融指数计算值，NPR th 和NPR fr 代表该指数条件下的冻结和融化基准值，需要指出的是，在本研究中采用的NPR th 和NPR fr 依据五月和一月升轨和降轨的NPR均值获取。 3.2. NPR指数的选取 本研究选取了四种代表性的冻融指数，选取的原则是尽可能包含双极化亮温观测中不相关的信息用以提取冻融特征。选取的指数包含双极化归一化指数NPR NPR ，垂直极化指数NPR Vpol ，标准差异冻融指数NPR STI 和垂直极化差异权重指数NPR CombV 。需要指出的是，总计有9种指数源于先前基于陆基L波段被动微波辐射计的土壤冻融观测研究试验 [ 14 ] [ 15 ] [ 21 ]，但是其它形式的指数和本研究选取的某一种指数间必定存在高的线性相关关系(相关系数大于0.97)。因此，本研究只选取上述的四种指数作为相对冻结因子算法的输入状态变量，指数的计算方法请见3-6式。 N P R N P R = T b V − T b H T b V + T b H (3) N P R V p o l = 300 − T b V (4) N P R S T I = 600 − ( T b V + T b H ) (5) N P R C o m b V = ( T b V − T b H ) ⋅ ( 300 − T b V ) (6) 3.3. 判别结果的精度统计 为了全面客观评价各指数应用在冻融方案的判别效果，本研究选取的精度(precision)方案分别为冻结判断精度，融化判别精度和总精度。其中，式7中state状态代表融化或冻结状态， N s t a t e T 代表正确的判别样本数量， N s t a t e F 代表错误判别的样本数量。 p r e c i s i o n s t a t e = N s t a t e T N s t a t e T + N s t a t e F (7)
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user: 4. 结果分析 4.1. 算法的阈值评估 应用FF rel 方法时，阈值的选取对冻融判别精度的影响非常显著，因此，有必要对算法中冻结阈值开展影响评估。本研究选取50˚为亮温观测角度，评估不同阈值条件下的融化、冻结及总精度，并选取最优阈值应用于各NPR指数地表冻融的判别。如图2所示，NPR、STI和CombV三指数随阈值的增加，冻结精度迅速下降，仅Vpol指数对阈值下降相较其他三种指数并不明显，最低判别精度也高于0.70。四种指数最优阈值范围也有明显差异，其中STI和CombV的最优阈值范围介于0.2~0.4之间，而Vpol对应的最优阈值为0.19。此外，四种指数的融化精度都随阈值的增大迅速饱和(接近1.0)，其中，NPR指数输入在阈值等于0.71时融化精度接近1.0，而此时对应的冻结精度仅为0.64，说明NPR有较强的低估冻结状态的趋向。 图2. 四种指数在50˚观测角度下，冻结、融化和总判别精度随阈值变化(0.0~1.0)的特征 4.2. 算法精度评估 采用不同指数的判别模型获得了显著的判别精度差异。其中，Vpol获得了四种指数的最高总精度0.876和最高的冻结判定精度0.860，而STI指数获得了最高的融化判定精度，达到0.915。表1表明，四种指数均能够获得较高的融化判定精度，但对冻结判定的精度均低于融化状态。其中，广泛采用的NPR指数对冻结状态的判别精度仅为0.75，这充分表明NPR指数并不适合作为青藏高原地表冻融的判别。 Table 1 System resulting data of standard experiment (Precision Index Freeze/Thaw Freeze Thaw NPR 0.780 0.750 0.850 Vpol 0.876 0.860 0.899 STI 0.867 0.837 0.915 Combv 0.836 0.797 0.905 表1. 标准试验系统结果数据(Precision) 4.3. 观测角度对阈值和判别精度的影响 不同入射角度的陆基微波辐射计观测作为地表微波遥感的重要组成部分，因此，有必要评估不同入射角度条件下的精度情况，选取最佳的冻融判别观测角度。如图3(c)所示，随着观测角度增大，不同指数的判别精度均有显著提升，特别是针对CombV指数，精度从40˚时的0.79迅速提升60˚时的0.87，另三种指数也有不同程度的明显提升。但除STI指数在65˚时还有还存在微弱的增加外，其他三种指数均在60˚时达到最高，尽管针对L波段两文观测存在明显鲁斯特角度效应，即大角度对表层土壤的冻融更加敏感，但总精度的统计结果显示，应用FF rel 方法时55˚或60˚入射角时精度已达到饱和，大于60˚的亮温观测并不能提高冻融精度的反演。 针对冻结精度的分析表明，STI和CombV指数也同样的60˚时达到最大，而NPR和Vpol指数则在55˚时已达到最高精度，且随着角度增大NPR指数的判别精度出现了明显的下降趋势，而Vpol指数并未出现明确的变化，Vpol指数的精度在大于55˚时对角度变化不敏感。而对融化状态的精度统计则表明，随着角度的增加，融化精度经历了上升–下降–再上升的过程，即45˚精度高于50˚，而55˚又大于45˚，这说明FF rel 在判定融化时存在角度陷阱效应，因此，不适于应用50˚时作为精度判断的观测角度。 图3. L波段亮温观测入射角度变化从40˚至65˚ (以5˚为间隔)对应的冻结、融化和总判别精度 4.4. 基于SMAP观测的算法验证 为了验证算法的有效性，研究利用SMAP卫星的双极化亮温观测产品，依据4.1~4.3结获取的最优冻融指数Vpol以及最优化阈值，开展了玛曲地区季节性土壤冻融过程的反演。反演结果如图4所示，基于Vpol指数的相对冻结因子算法，能够非常清晰的反映青藏高原季节性冻融过程，特别是针对降轨时刻的反演，非常明确的捕捉了5 cm深度土壤冻融的冻结，融化以及短期的反复冻结过程，并且获得了较高的精度。其中，降轨时刻的反演的精度为0.90，升轨时段的精度为0.92。但需要指出的是，尽管统计结果显示升轨时段的精度略高于降轨时刻，但考虑到土壤垂直方向冻融状态不均匀性要明显弱于升轨时刻。因此，针对星载微波辐射计观测尺度，相对冻结因子算法在降轨时刻的反演结果更加可信。 图4. 基于SMAP升轨和降轨观测的冻融反演结果(蓝色柱状标记冻结状态，黄色则表明融化状态)，以及同期的土壤观测网5 cm深处土壤温度平均值及气温
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user: 5. 结论与讨论 本研究针对青藏高原表层土壤冻融过程的复杂性，以青藏高原典型季节性冻土下垫面的冻融特征为研究切入点，以陆基L波段被动微波遥感观测和土壤温度的野外实测为研究基础，基于相对冻结因子算法，以四中代表性的极化指数作为输入变量，开展不同观测角度下的表层土壤冻融精度统计和分析并针对星载微波辐射计反演结果进行有效性验证。其中，基于对相对冻结因子算法的精度分析得出主要结论如下，(1) 明确了在青藏高原季节性冻土区，最适采用Vpol和STI作为相对冻结因子算法的冻融判别指数，该两种算法最大程度地减小了算法本身对冻融状态判断的混淆程度，而且受冻结/融化样本数量比例的影响较小；(2) 论证了相对冻结因子算法对入射观测角度的敏感性，得出55˚和60˚的入射角是L波段观测冻融的最优观测角度。 此外，本研究基于陆基微波辐射计获取的F/T参考值和最优化阈值，利用星载微波辐射计SMAP的双极化亮温观测，以区域尺度的土壤温度观测网数据为验证来源，展示了SMAP升轨/降轨亮温观测反演结果对季节性土壤冻融转换的效果，并统计了相对冻结因子算法的精度。结果表明，(1) 星载微波辐射计同样可以在陆基微波辐射计观测试验的基础上，获取明确的节性土壤冻融转换信号。(2) Vpol指数在星载微波辐射计像元尺度上，也能够获取较高的冻融反演精度。但是，需要指出的是，本研究同时具有一定的局限性，是因为青藏高原表层土壤冻融过程的复杂性远超现有认知，特别是冬季强冻结期间的表层冻融日循环和反复融化冻结过程，以及土壤冻结的垂直不均匀性对相对冻结因子算法的影响，都并未在本文中进行深入的探讨，因此，这将是我们未来工作重点关注的方向。
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user: 摘 要 本文研究了不同矿物掺合料对混凝土工作性与力学性能的影响。结果表明：粉煤灰的掺入可以节约混凝土中水泥的用量、改善其和易性，但同时也使混凝土的早期强度降低；矿粉能使混凝土的早期强度得到提高，但却极大降低了其流动性；双掺粉煤灰/矿渣混凝土中矿物掺合料的掺量存在一个最佳掺量，其原因可能是当掺量为30%时，密实填充效应达到最大，所以强度较高。 关键词 :粉煤灰，矿粉，混凝土，工作性，抗压强度 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 普通混凝土存在水泥用量较大、凝固时产生的水化热较高及后期延性较差的问题，一般可以通过外加剂及矿物掺合料来使其性能得到改善。矿物掺合料可以按照一定比例取代水泥，一方面改善了混凝土的工作性能，另一方面，由于减少了水泥的用量，从而有利于保护环境。随着人们对高性能混凝土研究的不断深入，逐渐认识到粉煤灰和矿粉的作用不仅仅是取代水泥、节约能源以及减少环境污染。目前，矿物掺合料作为混凝土改性的一种重要材料，在提升混凝土工作性能方面起着着不可或缺的作用 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。本文通过实验研究了单掺粉煤灰、单掺矿粉以及复掺粉煤灰和矿粉对混凝土流动性能、经时损失及早期强度的影响，研究结果可为实际工程提供一定的参考。
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user: 2. 实验 2.1. 实验原材料 水泥：采用P.O42.5级普通硅酸盐水泥，其物理性能指标如表1所示。 粉煤灰：采用I级粉煤灰，其性能指标如表2所示。 矿渣粉：采用S95级矿渣粉，其性能指标如表3所示。 外加剂：高效减水剂，减水率为19%。 粗骨料：采用粒径为5~31.5 mm的碎石，针片状颗粒含量6.0%，含泥量0.4%，压碎指标为7.0%。 细骨料：中砂，细度模数2.6，含泥量0.5%，Cl − 含量为0.01%。 水：自来水。 Table 1 Main physical properties of cemen 细度 (%) 初凝时间 (min) 终凝时间 (min) 安定性 标准稠度用水量(%) 3天抗压强度(Mpa) 3天抗折强度(Mpa) 28天抗压强度(Mpa) 28天抗折强度(Mpa) 1.0 136 200 合格 27.8 29.1 5.6 52.2 8.3 表1. 水泥主要物理性能指标 Table 2 Basic performance index of fly as 细度(%) 烧失量(%) 需水量(%) SO 3 含量(%) 质量等级 12 4 95 2.3 Ⅰ级 表2. 粉煤灰基本性能指标 Table 3 Basic performance index of slag powde 7天活性指数(%) 28天活性指数(%) 流动度比(%) 烧失量(%) 含水量(%) SO 3 含量(%) Cl − 含量(%) 质量等级 80 101 93 2.8 0.4 0.4 0.01 S95 表3. 矿渣粉基本性能指标 2.2. 试验配合比的选择 根据规范JGJ 55《普通混凝土配合比设计规程》进行配合比设计，确定混凝土砂率为44%，水胶比为0.54。矿物掺合料采用等量取代水泥的方法，粉煤灰、矿粉各等量取代水泥的20%、30%、40%；复掺粉煤灰和矿粉，各掺10%、15%、20%。混凝土的配合比如表4所示。 Table 4 Concrete mix proportion (kg/m3 编号 水胶比 水 水泥 粉煤灰 矿粉 砂 碎石 减水剂 F-0 0.54 188 350 0 0 814 1036 4.9 F-20 0.54 188 280 70 0 814 1036 4.9 F-30 0.54 188 245 105 0 814 1036 4.9 F-40 0.54 188 210 140 0 814 1036 4.9 S-20 0.54 188 280 0 70 814 1036 4.9 S-30 0.54 188 245 0 105 814 1036 4.9 S-40 0.54 188 210 0 140 814 1036 4.9 FS-20 0.54 188 280 35 35 814 1036 4.9 FS-30 0.54 188 245 52.5 52.5 814 1036 4.9 FS-40 0.54 188 210 70 70 814 1036 4.9 表4. 混凝土配合比(单位：kg/m 3 )
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 试验结果 根据表4中的10组混凝土配合比进行试拌，对拌合物的坍落度、坍落扩展度及坍落度经时变化进行测试，得到试验结果见表5。 3.2. 流动性 由表5与图1可知，当粉煤灰掺量为20%、30%、40%时，坍落度分别为165 mm、220 mm、160 mm。与基准组的坍落度60 mm相比，单掺粉煤灰混凝土的坍落度有较大幅度提升，且在掺量为30%时坍落度达到最大。所以，在混凝土中掺入适量的粉煤灰可以有效的提高混凝土的流动性，分析认为其原因是粉煤灰的主要颗粒为球状颗粒，其中80%以上为多孔玻璃体，其球形颗粒的形貌效应可以减少骨料与砂浆之间的摩擦，起到了对水泥粉体颗粒的分散和润滑作用，从而可以显著提高混凝土的流动性。当矿粉掺量为20%、30%、40%时，坍落度分别为110 mm、75 mm、70 mm。相比于基准混凝土，单掺矿粉混凝土的坍落度也有一定的提升，但是由于矿粉具有很强的胶凝活性，能够提高混凝土拌合物的粘聚力，故随着矿粉的掺量增加，混凝土的坍落度却随之下降。当粉煤灰的掺量为20%、30%、40%时，混凝土拌合物的坍落扩展度分别为460 mm、480 mm、500 mm，故混凝土的坍落扩展度随着粉煤灰掺量的增加而增大，而单掺矿粉的混凝土则无坍落扩展度。由此可以看出，单掺粉煤灰的混凝土比单掺矿粉的混凝土具有更好的流动性。此外，周啸尘提出了有效拌和水比的概念，即填充水的数量与固体颗粒空隙率的比值；由于粉煤灰的填充效应能改善混凝土的颗粒级配，减少混凝土的空隙率，增大有效拌和水比；且粉煤灰颗粒较细，导致比表面积较大，所需表面层水的数量会增多，这会减少填充水的数量，从而降低有效拌和水比 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。 Table 5 Test resul 编号 坍落度(mm) 坍落扩展度(mm) 坍落度1 h经时变化(mm) F-0 60 0 10 F-20 165 460 150 F-30 220 480 200 F-40 160 500 145 S-20 110 0 105 S-30 75 0 70 S-40 70 0 35 FS-20 40 0 35 FS-30 50 0 45 FS-40 65 0 55 表5. 试验结果 图1. 不同掺量矿物掺合料对混凝土坍落度的影响 3.3. 坍落度损失 从表5中可以看出，基准混凝土的坍落度损失很大，1 h后混凝土基本上已经失去了流动性。在掺入了一定量的粉煤灰后，混凝土的坍落度损失得到明显的改善，虽然随着时间的增加，其坍落度损失也在增加，但是相较于基准混凝土，单掺粉煤灰的混凝土仍能保持较高的流动性。对于单掺矿粉的混凝土，当矿粉掺量为20%和30%时，混凝土的坍落度经时损失较小，其流动性几乎不随时间变化而减小；当矿粉掺量为40%时，混凝土的坍落度经时损失较大。由此可以看出，粉煤灰和矿渣粉均有改善混凝土坍落度经时损失的效果 [ 8 ]，但是对于单掺矿粉时，需要注意控制其掺量，过大的掺量会使得其效果变差。混凝土坍落度的变化，实质上是水泥浆体流动性的变化，也就是水泥颗粒的分散与聚集的结果。在掺入粉煤灰和矿粉后，由于矿物掺合料表面较为光滑密致，在混凝土的搅拌过程中，这些粒子能够对水泥颗粒起到分散作用，且这种分散效果不随时间的增加而减弱；掺合料取代了部分水泥，降低了水泥水化热，一定程度上减少了混凝土拌合物内部温度的升高 [ 9 ]；粉煤灰具有很强的保水作用，能减少拌合物水分的外溢，而矿粉其保水性没有粉煤灰好，故其对混凝土坍落度经时损失的改善效果不如粉煤灰好。对于远距离运输的泵送的高性能混凝土，在设计配合比时会添加粉煤灰、矿粉等掺合料，不仅能降低混凝土成本，同时有利于改善混凝土的和易性及工作性 [ 8 ]。 3.4. 抗压强度 按表4所示配合比浇筑试件并进行标准养护，分别对每组试件的7 d抗压强度进行测试，比较了相同掺量下单掺粉煤灰、单掺矿粉以及复掺粉煤灰和矿粉对混凝土早期强度的影响，试验结果如图2所示。 图2. 混凝土7天强度 从图2可以看出，单掺粉煤灰混凝土7d的强度随着粉煤灰掺量的增加呈明显下降趋势，原因是粉煤灰的火山灰活性较低，在早期潜在的水硬性无法发挥，导致强度明显下降；而单掺矿渣以及双掺粉煤灰/矿渣混凝土则存在一个最佳掺量，当掺量为30%时强度最高，其原因一是与矿渣粉的火山灰活性较高有关，二是当粉煤灰-矿渣双掺且掺量为30%时，此时其密实填充效应达到最大，所以强度较高。
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user: 4. 结论 通过实验可以得到以下结论：粉煤灰的掺入极大的提高了混凝土的流动性，但由于活性较低，导致对早期强度产生了不利影响；掺矿渣微粒的混凝土比掺同等粉煤灰的混凝土早期强度高，但工作性相对较差，矿物掺合料的加入有助于降低坍落度损失；矿物掺合料双掺时存在一个最佳掺量(30%)，其原因可能是掺量为30%时密实填充效应达到最大，所以强度较高。
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user: 摘 要 针对保水剂在砒砂岩与沙复配土上的应用效果问题，以自制的聚丙烯酸/2-丙烯酰胺基-2-甲基丙磺酸/腐植酸/膨润土复合保水剂、聚丙烯酸/2-丙烯酰胺基-2-甲基丙磺酸/膨润土复合保水剂以及市售沃特保水剂为例，采用室内测定和盆栽试验相结合的方法，分别对保水剂应用性能及其对玉米生长的影响试验。结果表明：三种保水剂吸水倍率及保水能力的顺序为PAAHM1 > PAAM > 沃特，抑制土壤水分蒸发能力为PAAM > 沃特 > PAAHM1。添加保水剂对玉米株高长势作用具有较好的促进作用，不同种类添加剂、不同量的添加剂以及施用部位之间存在一定差异。在保水剂用量较小以及干旱胁迫下，PAAHM1、PAAM具有比沃特保水剂更为优异的生长促进作用。 关键词 :保水剂，吸水树脂，玉米 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，在陕北毛乌素沙地地区，作为陕西大粮仓的榆林玉米种植已经具有一定规模，虽然受供给侧结构性改革调整，但种植总面积仍然达到150万亩以上。然而由于该地干旱少雨、蒸发强烈、并且沙土渗透严重，因此干旱胁迫是该地区的作物生长发育过程中面临的一大难题。保水剂，又称高吸水聚合物和超级吸水剂，是一种新型的高分子功能材料，具有抗旱，保苗，增产增肥，改良土壤等多种功能，能够通过调节土壤中的持水量以及含水量，搭配现代农业灌溉技术，能够有效解决干旱地区供水和需求的矛盾，是国家重点发展支持的农业节水工程技术产品 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。 目前，保水剂的应用研究已有大量报道，不同种类的保水剂由于其吸水、保水性能的差异，导致其对作物生长的影响有很大差异，另外保水剂的施加方式的差异也能够对保水剂的实际应用性能造成差异 [ 4 ]。然而，保水剂在毛乌素地区砒砂岩与沙复配土上的应用研究尚未见报道。 本文在以往的研究基础上，以表面交联聚丙烯酸/2-丙烯酰胺基-2-甲基丙磺酸/腐植酸/膨润土复合保水剂(PAAHM1)，聚丙烯酸/2-丙烯酰胺基-2-甲基丙磺酸/膨润土复合保水剂(PAAM)以及市售沃特牌保水剂为例，分别对保水剂的吸水、保水性能以及其对玉米生长作用影响进行评价，研究保水剂类型、保水剂用量对玉米生长的影响，对后续保水剂的开发研究具有指导意义。
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user: 2. 实验部分 2.1. 材料与试剂 实验所涉及的试剂：环己烷、司班80、吐温80、膨润土、丙烯酸、腐植酸钾、2-丙烯酰胺基-2-甲基丙磺酸、过硫酸钾、N，N-亚甲基双丙烯酰胺等均为分析纯。 可信的吸水树脂为宜兴市可信的化工有限公司产品，沃特保水剂为东营华业新材料有限公司产品。 2.2. PAAM、PAAHM保水剂的制备 按照文献 [ 5 ] 的制备方法制备出聚丙烯酸/2-丙烯酰胺基-2-甲基丙磺酸/腐植酸/膨润土复合吸水树脂(PAAHM)，聚丙烯酸/2-丙烯酰胺基-2-甲基丙磺酸/膨润土复合吸水树脂(PAAM)。 PAAHM1的制备(PAAHM表面交联反应)：分别将3 wt%的乙二醇二缩水甘油醚、10 wt%的丙三醇、10 wt%的硫酸铝和水混合均匀，配制成表面交联液，以20 wt%d的用量比例对PAAHM进行喷洒搅拌，然后于120℃进行高温交联，反应结束后，粉碎得核壳型聚丙烯酸/2-丙烯酰胺基-2-甲基丙磺酸/腐植酸/膨润土复合高吸水树脂(PAAHM1)。 2.3. 盆栽试验布置 盆栽实验于陕西地建土地工程技术研究院富平中试基地温室进行，供试土壤为砒砂岩与沙复配比例为1:2的复配土，其中，砒砂岩、沙均采集自陕西省榆林市榆阳区井克梁土场。 实验盆栽高度为50 cm，填土高度为40 cm，重量2.4 kg，施肥尿素2.25 g，硫酸钾4.35 g，磷酸二胺3.45 g，玉米品种选为松科706，保水剂选择PAAHM1、PAAM以及市售保水剂沃特牌保水剂。保水剂添加量按照土壤总量的0.25 wt%、0.50 wt%、1.00 wt%.，并且在填土时分别将保水剂与填土高度的0~10 cm、0~20 cm、0~40的复配土进行混合装盆，每个处理3个重复。待玉米播种出苗后，观察玉米生长状况，于7周后，每隔7天测定玉米株高、叶片数。 2.4. 测定指标于方法 保水剂吸水倍率：采用茶袋法进行保水剂吸水倍率测定，将1.00 g保水剂于尼龙袋中，置于装有1000 ml纯水的烧杯中，充分吸水溶胀后，滤干水分称重。 保水剂保水能力：将1.00 g保水剂装于尼龙茶袋内，将其置于纯水中待充分吸水溶胀后，悬挂控水，每隔1 d称量重量。 土壤保水率：称取150 g过2 mm筛的砒砂岩与沙复配比例为1:2的复配土与0.15 g保水剂混合均匀后装入尼龙布袋中，将其置于装有2000 ml去离子水的烧杯吸水溶胀后取出并悬挂静置10 min，以使其不产生滴水，同时做未施加保水剂的空白实验，每间隔一段时间后称重。 玉米株高：采用卷尺测定株高。