DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 变压器铁芯接地电流理论分析 对比分析一点接地和多点接地故障时的电流特征，有助于提高铁芯接地故障诊断能力。首先需了解变压器铁芯基本结构、故障原因、接地电流产生机理。 2.1. 变压器铁芯结构 铁芯是变压器的基本部件，由铁芯叠片、绝缘件、结构件等构成。 铁芯叠片是由磁导率很高的磁性钢带叠积或卷绕而成，高磁导率材料制造的铁芯可使得全部磁通在铁芯内和两个绕组交链，进而使不同绕组能感应出和匝数成正比的电压。 铁芯结构件由夹件、垫脚、撑板、拉带、拉螺杆、压钉等部件组成；结构件可使得铁芯叠片充分压紧，形成完整牢固的结构[ 6 ] 。目前，大多数电力变压器铁芯为心式结构，其典型结构如图1所示。 如图1所示，上夹件的几片之间通过夹紧螺杆4连接，下夹件亦如此；上夹件5和下夹件7通过拉 图1. 三相三柱心式变压器铁芯结构 螺杆6连接；下夹件和垫脚连接。在上铁轭中插入接地片(铜带)，即可使接地片与上夹件连接，进而通过拉螺杆、下夹件、垫脚接地。 对于容量更大的大型变压器，通常将铁芯接地片通过套管从变压器油箱盖引出，在外部接地。这种结构的好处是在检修试验时，可将外部接地线打开，通过测量绝缘电阻检测铁芯的绝缘状态[ 6 ] [ 7 ] 。 变压器正常运行时，铁芯必须有一点接地，否则悬浮电位产生间歇性击穿放电会损伤铁芯绝缘[ 6 ] [ 8 ] 。但铁芯出现两点以上接地时，不均匀电位会在接地点回路中形成环流，造成铁芯局部过热，严重时局部温升增加出现烧熔，进一步形成铁芯叠片之间的短路故障，使铁损变大，严重影响变压器性能和正常工作[ 9 ] 。因此，铁芯不允许存在多点接地情况。 2.2. 铁芯接地故障原因 统计资料和运行经验表明，可能造成铁芯接地故障的因素有以下几点： (1) 变压器内部杂质影响。制造过程中内部残留的导电性悬浮物、油路中因轴承磨损引入的金属粉末、加工时残留的金属焊渣，这些导电悬浮物在油流作用下，往往被堆积到仪器，使铁芯与箱壁之间短接，造成多点接地[ 10 ] 。 (2) 结构件与铁芯非正常接触，如上夹件碰油箱、夹件小托板碰铁芯、穿心螺杆刚座套碰铁芯、钢垫脚与铁芯之间的绝缘破损或受潮等。 (3) 工艺不良，导致的结构变形。如铁芯本体易位变形、外部压紧件变形翘曲等因素均可能导致多点接地故障。 2.3. 铁芯接地电流理论分析 变压器铁芯一点接地时，电流主要为电容电流。运行时，由于绕组上存在运行电压、铁芯接地，两 者之间的绝缘介质中会流过一定电流。此电流为铁芯接地电流的主要来源。由于最靠近铁芯的一般是低压绕组，其电压对铁芯接地电流贡献最大，因此可根据低压绕组的运行电压和低压绕组对地电容来初步估算单相变压器的铁芯接地电流大小。 但对于三相一体的变压器而言，由于三相运行电压互成角度，矢量和接近于零。此时，铁芯接地电流主要来源于三相电压不对称分量和三相电压中存在的谐波。由于三相电压不对称分量通常较小，此时电压谐波对接地电流的贡献凸显出来。分析可知，在三相一体变压器结构的铁芯接地回路中，大多数三相基波电压叠加归零，其归零程度取决于基波电压激励下三相绕组与铁芯间等效电容的对称程度；三相谐波电压叠加被放大，将导致铁芯接地电流中含有丰富的谐波分量。基波下和3次谐波下铁芯接地电流等效电路分析模型如图2所示。高次谐波也可类似分析。 变压器铁芯存在多点接地时，两个接地点之间构成了闭合回路。接地点发生在不同部位时，闭合回路中或多或少会交链部分主磁通或漏磁通，在回路中产生感应环流。此时的接地电流主要为电磁感应产生的电势在铁芯硅钢片薄膜电阻和金属导体电阻上产生的电流。与单点接地类似，若变压器为三相一体结构，则此时接地电流中基波分量大多数仍被叠加归零、3次谐波仍被放大；若变压器为单相结构，则接地电流中仍将以基波分量为主。
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user: 3. 典型案例分析 为进一步分析铁芯接地电流特征，选取一些变电站进行实测分析。 变压器正常运行时，铁芯接地扁钢不能断开，只能利用穿芯式的电流传感器进行测量。铁芯接地电流一般为容性电流，正常情况下幅值较小，一般的穿芯传感器很难准确测量。此外，变电站母线和其他大电流导线的交变电流及高压导体的电晕、放电等会通过电磁场在信号系统中感应出干扰电流和干扰电压，严重影响测量精度。为了准确测量现场变压器铁芯接地电流，本文使用多铁芯自补偿钳型传感器，能够有效地解决了小电流情况下传感器测量结果误差大的问题，同时，采用双层铜屏蔽技术有效地解决了现场干扰对测量结果的影响。本文利用横河WT3000功率分析仪作为采集设备，有效的分析了铁芯接地电流谐波含量。 在湖北省境内合理的选取了各电压等级的典型变电站，并对其运行中的变压器铁芯接地电流进行测量。湖北省某110 kV变压器(图3)、220 kV变压器(图4)和500 kV变压器(图5)铁芯接地电流波形如图3至图5所示。 图2. 三相一体变压器的铁芯接地电流等效电路分析模型 图3. 某110 kV变压器铁芯接地电流波形 图4. 某220 kV变压器铁芯接地电流波形 图5. 某500 kV变压器铁芯接地电流 由图3至图5可以看出，110 kV和220 kV变压器铁芯接地电流幅值较小，但其谐波含量较大，而500 kV变压器铁芯接地电流幅值较大，主要以基波为主，几乎不含高次谐波。对不同电压等级变压器铁芯接地电流进行谐波分析，如表1所示。 由表1可以看出，500 kV变压器铁芯接地电流以基波为主，220 kV变压器铁芯接地电流谐波含量以3次谐波为主，而110 kV变压器铁芯接地电流谐波含量频率丰富，含3次、5次和7次谐波。变压器铁芯接地电流谐波含量与变压器结构有关，500 kV变压器是单相分体的变压器，而110 kV和220 kV变压器为三相一体的变压器。 当变压器铁芯接地正常时，其接地电流较小，一般不大于100 mA。当变压器铁芯存在多点接地时，铁芯内部由于各点电势不完全相同，若接地回路中交链了部分主磁通，会形成较大环流。以湖北省某220 kV变压器为例，该变压器为三相一体结构，其铁芯存在稳定的多点接地故障，变压器运行时，其铁芯接地电流波形如图6所示。 故障时变压器铁芯接地电流幅值为5.50 A，对其进行谐波分析，该波形基波频率为149.85 Hz，含量为99.36%。因此，当变压器铁芯存在多点接地时，电流幅值增大，且主要是3次谐波电流。 为了减小铁芯接地电流，某变电站对变压器铁芯接地装置进行改造，加装限流电阻，如图7所示。 加装铁芯接地限流电阻后，对运行中的变压器铁芯接地电流进行测量，其电流幅值明显减小，约为45.62 mA，电流波形如图所示。对该电流进行谐波分析，其基波电流频率为150.01 Hz，基波含量为99.75%。因此，对变压器铁芯接地装置加装限流电阻(图8)，只能降低铁芯接地电流的幅值，而对铁芯接地电流中谐波含量没有影响。 Table 1 Typical characteristics of core grounding curren 电压等级(kV) 电流幅值(mA) 基波含量(%) 3次谐波含量(%) 5次谐波含量(%) 7次谐波含量(%) 110 9.45 96.14 14.22 14.34 16.72 220 1.45 97.49 15.77 3.17 3.69 500 33.50 99.99 0.43 0.78 0.84 表1. 铁芯接地电流典型特征 图6. 变压器铁芯多点接地故障时的接地电流波形 图7. 铁芯接地限流电阻 图8. 加装限流电阻后的铁芯接地电流
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user: 4. 结论 本文对变压器铁芯接地电流进行了理论分析，阐述了铁芯多点接地时，铁芯接地电流增大的原因。在湖北省境内开展了不同电压等级变电站铁芯接地电流测量的普测工作，发现某变电站铁芯接地电流较大，并对其进行改造，加装铁芯接地限流电阻，得到以下结论： (1) 变压器铁芯接地电流谐波含量客观存在，其大小与变压器本体结构有关； (2) 对变压器铁芯接地装置加装限流电阻，能明显降低铁芯接地电流幅值，但不会改变铁芯接地电流中的谐波含量。
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user: 摘 要 随着大规模风场的接入，在电力系统计算的过程中，必须要考虑风场的接入对电力系统的影响。本文首先分析了单个风机模型，分析了Crowbar电阻是否接入、风场实际运行的风机数量，得出单个风机的大小方式两种正负序阻抗；然后根据现场接线方式，考虑箱变接入的影响，将风机和箱变串联等效成一个风机箱变组；最后通过实际参数计算出风场的等效阻抗，并通过故障计算中验证结果的正确性。 关键词 :继电保护，风力发电，风电场等效阻抗
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user: 1. 引言 继电保护是电网安全稳定运行的第一道防线，能够在故障发生时快速可靠地识别并有效地隔离故障，对遏制系统运行状况的进一步恶化，保障电能高效稳定的传输和利用都具有重要的意义。近年来，随着能源危机和环境问题的日益突出，新能源与分布式发电技术越来越受到社会的关注，如风电、光伏等可再生能源，微电网和电铁等，其大规模应用，必然带来集中接入、远距离传输以及风电场内部集电线路网络化等问题，从而改变电力系统的运行特征。 新疆电力公司将规模化风电、光伏接入到地区电网中，电网潮流将发生变化，系统发生短路故障时各线路或者母线的短路电流也会发生改变，继电保护出现了很多新问题[ 1 ] -[ 3 ] ，传统简单保护整定软件已经不能满足要求。因此，结合实际情况，在继电保护省地一体化平台中建立风电场故障计算模型，进行故障分析，分析故障计算结果，从而保证电力系统的安全稳定运行[ 4 ] 。
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user: 2. 单个风机模型 随着风力发电规模和风电机组单机容量的不断增大，针对并网型风电机组的运行也要求日益严格，目前很多标准都要求风电机组具有一定的低电压穿越能力。低电压穿越(LVRT)，指在风力发电机并网点电压跌落的时候，风机能够保持并网，甚至向电网提供一定的无功功率，支持电网恢复，直到电网恢复正常，从而“穿越”这个低电压时间(区域)。LVRT是对并网风机在电网出现电压跌落时仍保持并网的一种特定的运行功能要求。双馈风力发电机是目前应用最广泛的风力发电技术，其具有功率因数可调、效率高、变频装置容量小、节省投资等优点而受到广泛的应用[ 5 ] 。 在双馈风电机组中，发电机通常采用绕线式异步电机。其中发电机定子直接与电网相连，转子侧通过交直交变换器与电网相连。当电网电压突然跌落时，会在定子绕组中造成很大的冲击电流。由于发电机定子转子之间的电磁耦合关系，电网电压跌落同样会导致转子侧过流。 目前，双馈感应发电机(DFIG)的LVRT主要通过2种方法来实现，一种是改进变流器的控制策略，另一种是增加硬件控制电路。前者适用于电压小幅跌落的情况，当电网发生严重故障时，改进变流器控制策略的LVRT效果较差，此时多采用Crowbar保护电路，而Crowbar阻值和退出时间对LVRT效果有很大影响。本文基于MATLAB仿真平台，进行仿真验证同时考虑在发生故障后达到稳定情况。 Crowbar插入后转子短接并且机侧换流器闭锁，此时双馈电机与鼠笼电机相似，短路电流特征也基本相同(图1)。 当电网发生不严重故障时，模型没有考虑低压穿越、转子侧换流器旁路等行为，认为Crowbar没有插入(Crowbar电阻为0)。可得，正负零等效阻抗为(图2、图3)： (1) 根据异步机的正负序等值模型及表达式，绘制阻抗幅值和角度随转差率(s)变化的波形，正负序阻抗存在很大差异，不可以采用正负序采用同一模型计算。 将各参数取基本参数后，可以绘制正负序阻抗和转差率s的关系如图4所示，其中：电机参数(标幺)：定子电阻 、定子漏抗 、励磁电抗 、转子漏抗 、转子电阻 。 在发生严重故障时，Crowbar保护电路接入，因为Crowbar电阻大概为定子电阻的30~40倍，考虑Crowbar电阻的影响，取Crowbar电阻 可绘制下图(图5)。 由图6可以看出，是否考虑Crowbar保护电路对正负阻抗的影响很大，所以在故障发生后，随着故障程度不同，不能采用一个模型对一个风机进行等效。 图1. Crowbar原理图 图2. 正序等效电路 图3. 负序等效电路 图4. 正负序幅值和角度图 图5. 正序对比图 图6. 负序对比图 所以在实际计算过程中根据故障类型的不同，先计算一次没有投入Crowbar电路的情况，计算是否满足Crowbar电路投入条件，如果满足，再算一次Crowbar电路投入的情况，从而保证计算的准确性。 异步发电机和异步电动机不同，当系统发生对称或不对称故障，机械转矩大于电磁转矩，发电机反冲后都是加速运行，考虑极端情况转速达到同步速的两倍，因此考虑极端情况正序阻抗可以按式(2)取 计算。那么当发生故障后的正负阻抗为： (2)
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user: 3. 风场模型 在对风场进行研究时，因为一个风场内有多个风机，通过对风机的研究可以发现，风场的接线方式为：每个风机和箱变串联作为一个风机箱变组，多个风机箱变组之间是并联的。如图7所示。 同时在模型(图8)的等效的时候发现，风机实际投入数量不是固定不变的，本文采用根据风场得出实际运行的最大风机数和最少风机数，作为风场模型的最大最小方式。
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user: 4. 算例分析 以新疆电网为例，按实际情况录入一个风场参数，其中基准容量为100 MVA (见表1、表2、表3、表4)。 以新疆萨尔木风电为例，在风机的出口发生三相相间短路，风机提供电流为1943 A (图9)。 通过对算例的仿真分析，可以看出，根据系统发生故障的程度不同，风场采用不同的等效阻抗计算公式。采用风电场等效阻抗计算模型，可以在系统发生故障时不切除风电场，同时计算风电场向系统注入的故障电流及其他影响继电保护定值整定的电气量。进而对系统发生故障且风电场保留的故障分析，分析故障计算结果，进而保证电力系统的安全稳定运行。 图7. 风场实际模型 图8. 等效后模型 Table 1 The parameters of individual transforme 参数(单位) 数值 额定电压(kV) 10 短路损耗百分比(%) 10.5 表1. 单个变压器参数 Table 2 The parameters of individual wind turbin 参数(单位) 数值 风机的最大投入数(台) 24 风机的最小投入数(台) 10 额定视在功率(KVA) 1579 额定功率因数 −0.9~0.9 额定电压(V) 690 单机Crowbar电阻(标幺值) 0.1 单机定子阻抗(标幺值) j0.1 + 0.01 单机转子阻抗(标幺值) j0.1 + 0.01 励磁阻抗(标幺值) j3.5 表2. 单个风机参数 Table 3 The parameters of power system going not serious failur 参数(单位) 数值 大方式正序阻抗(标幺值) 3.0056 + j8.0589 大方式负序阻抗(标幺值) 3.0056 + j8.0589 小方式正序阻抗(标幺值) 7.2134 + j19.3414 小方式负序阻抗(标幺值) 7.2134 + j19.3414 表3. 系统发生不严重故障参数 Table 4 The parameters of power system going serious failur 参数(单位) 数值 大方式正序阻抗(标幺值) 1.9791 + j8.0299 大方式负序阻抗(标幺值) 1.3458 + j7.9877 小方式正序阻抗(标幺值) 4.7498 + 19.2717 小方式负序阻抗(标幺值) 3.2299 + 19.1704 表4. 系统发生严重故障参数 图9. 风机提供的故障电流
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user: 5. 结论 自20世纪90年代以来，人们已经对并网风电机组和风电场的建模进行了大量的研究工作，并且已经取得了初步成果。但是，由于缺少合适的风场等值模型。因此，妨碍了大型风电系统接人电网的仿真研究，难以正确评价大型风力发电场对电力系统稳定性的影响。本文通过对双馈风电机组的风电场的等值方面做了探索，得出风场的等效模型，考虑风场接入对故障计算的影响。对维护电力系统稳定性，定值计算的准确性，具有重要的意义。
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user: 摘 要 本文引入不确定线性互补问题鲁棒解的概念。而且，我们证明：如果不确定二次规划问题的robust Counterpart，这一鲁棒优化问题的存在最优解 ，并且最优值为0，那么 就是不确定线性互补问题的鲁棒解。我们讨论当不确定集为随机对称分布时，线性互补问题的求解。借助于概率论知识，给出 为almost reliable鲁棒解的充要条件。 关键词 :不确定线性互补问题，鲁棒解，随机对称不确定集
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user: 1. 引言 20世纪下半页以来，优化技术在自然科学、工程技术、经济管理、交通规划、网络设计等各个领域得到了广泛的应用。数学规划的经典范例是在输入数据准确知道并且等于某些额定值的假设条件下建立模型，并利用已有的数学规划方法求解模型得出最优解。然而，这种方法并没有考虑数据不确定性对模型的质量和可行性的影响[ 1 ] -[ 3 ] 。事实上，数据的不确定性是无处不在的。数据的不确定性会对优化问题的最优解和最优值造成一定的影响，那么这种影响是否会导致传统模型的解失去意义呢？Ben-Tal等人在中给了一个生产药品的线性优化问题实例，在该实例中，2%的数据扰动会使得最优值下降超过10%，这也说明在固定参数值后得到的最优解在这数据扰动下远远脱离可行性。类似地，Ben-Tal和Nemirovski曾对NETLIB线性规划问题库中的90个问题进行了数值实验，结果表明，0.01%数据扰动会使这90个问题当中的13个问题的最优解可行性遭到严重的破坏: 经过0.01%的数据变动后，最初的最优解不能满足某些约束，并且会超出这些约束的边界值50%甚至更多。这些实例说明，有些时候即使很小的数据扰动也会对优化问题带来较大的影响[ 4 ] -[ 7 ] 。本文以不确定线性互补问题为研究对象，借助于概率论知识，给出 为almost reliable鲁棒解的充要条件。
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user: 2. 不确定线性互补问题 本文采用鲁棒优化技术研究不确定线性互补问题。首先，对于不确定线性互补问题： (1) 给出鲁棒解的定义。 定义2.1令 是一个 实矩阵， 是一个 维向量， 是一个不确定集，寻求 ，满足： (2) 称上述问题的解为不确定线性互补问题的解。即若问题(2)的解存在， ，则对任一 ，式子 均成立。 显然，不确定线性互补问题已转化为对一系列，无数个线性互补问题的求解。对于这样的模型，像投影法、内点法、非光滑牛顿法以及光滑牛顿法等，这些常用的方法将不再适用。因此，我们的首要任务就是将这样一种未知的带有不确定集的线性互补问题转化为已知的拥有高效处理技术的最优化问题，甚至是互补问题来求解。 我们知道，对于线性互补问题 的求解可以借助于二次规划问题： (QP): (3) 其中 。 如果二次规划问题有解 ，并且最优值为0，即 ，那么最优解 就是线性互补问题 的解。 当 为不确定输入数据元素，只知道它们属于某一不确定集合 时，我们可得不确定二次规划问题： (4) 根据鲁棒优化理论，定义问题(2)的robust counterpart (RC)。 定义2.2 确定一个不确定元素集合 ，我们称问题： (RC) (5) 其中 为不确定二次规划问题的robust counterpart.称该问题的最优解 为不确定二次规划问题的鲁棒最优解。 定理2.1 如果上述鲁棒优化问题(RC)的最优解存在 并且最优值为0，则 是不确定线性互补问题的鲁棒解。
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user: 3. 随机对称不确定集下的线性互补问题 定义3.1 不确定集 的随机对称是指：不确定元素的真实值 是由其额定值 的随机对称扰动而获得的。 可以表示成： . 其中， 是 上对称分布的相互独立的随机变量。 是 上对称分布的相互独立的随机变量， 为不确定水平。 如果问题含有随机变量，对于不确定线性互补问题解的理解，从以往对不等式确定性的满足转变为概率意义下的满足是十分必要的。特别是条件： 对于任一 事件 和 即 (6) 的概率至多是 ， 为给定的可靠水平。 定义 3.2：我们称满足条件(3)的解为不确定线性互补问题的almost reliable解。 令 ， (7) ， 当 时， 。 其中， 是 上的相互独立的对称分布的随机变量。其中， 的第 列就是向量 ， ， 就是由 转化而来。 那么，对于随机对称分布不确定集 ，问题(RC)就转化为： (8) 其中 ， 。 下面，我们将以问题(8)为模型，研究带有随机对称不确定集的线性互补问题。首先，给出如下著名结论。 引理3.1：设 为给定的实数， 为 上对称分布的独立的随机变量。那么对于任意 ，有 (9) 利用上述引理，我们可得，当不确定集为随机对称分布时，线性互补问题的almost reliable鲁棒解的充要条件。 定理3.1：如果 可以扩展为以下不等式组的解 ， (10) 其中 为一正系数。 那么， 是不确定线性互补问题的almost reliable解，可靠水平 。 证明 首先证明：如果 可以扩展为以下优化问题的可行解 ， (11) 其中 为一正系数。 那么对于问题(8)， 违反约束条件的概率至多为 。 设 为(2.29)的可行解，首先考虑 违反约束条件 的概率： 有引理3.1可知 同理，可得约束条件 的违反概率。 由于 ，不妨设事件A： 事件B： 由 所以， 综上所述，对于问题(8)，由(10)得到的 ，违反约束条件的概率至多为 。 由定理2.1和定义3.2可推得，如果存在 可以扩展为下述不等式组的解 ， (12) 则 是不确定线性互补问题的almost reliable解，可靠水平为 。 假设 满足(12)条件②~⑥，则可推得 从而条件①为 ，也就是 ，并且 。 ，由 ，以及 ， ，可得 。 若 ，当然有 。 若 ，由 可得 ，即 。 所以， 可推得 。再由(12)，就等价于 特别是，当 ，(10)就转化为 (13)
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user: 摘 要 马尔文激光粒度分布仪始于本世纪初应用于河流泥沙粒度分析，虽然与传统的沉降法分析原理有着本质的区别，但其仪器所具备的操作简便、分析数据稳定和处理自动化程度高、成果获取快等优点，深受使用者的青睐，目前已在河流泥沙颗粒分析中得到了应用和普及[ 1 ] 。然而，用户在仪器使用中会遇到一些具体问题：如基础参数设定和检查不方便、测试数据的好坏无法自动检测和提示处理，测试的颗粒级配数据特征值及极值挑选比较麻烦、分析报告格式不统一、数据读取和输出处理繁琐等。为解决这些问题，并统一各泥沙监测站的激光仪操作方法和要求，在充分利用激光仪现有功能的基础上，开发研制出了一套“马尔文激光粒度仪泥沙数据处理模板”，该模板能自动配置基础参数、对分析数据进行质量检查并提示，按测站编码打印标准格式报告单、形成批量分析数据的文本输出文件等，可直接提供给南方片的整汇编软件进行整理、整编等。经过近几年的运行取得良好效果，提高了工作效率，减少了出错机率，保障了成果质量。 关键词 :激光粒度仪，泥沙分析，数据处理，模板研究
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user: 1. 引言 自2002年以来，长江委水文局所属各勘测局陆续配置了Mastersizer 2000激光粒度分布仪，用于河流泥沙粒度分析。自2010年开始正式投产，并直接使用仪器数据进行资料整编。在此过程中进行过大量试验和研究，总结出了许多仪器操作的宝贵经验和实践数据，同时还结合行业规范就仪器应用问题，组织各勘测局颗粒分析人员合力攻关，解决了生产中一系列问题，使其功能得到进一步扩展，成果质量得到保证。本文涉及对Mastersizer 2000中“自定义计算”模块(或“宏”)方面的探索成果，以及功能扩展方面的研究，希望能对Mastersizer 3000的使用提供一些帮助。 1.1. 主要问题 1) Mastersizer仪器的几个重要的参数(折射率，吸收率等)对样品分析结果的影响很大，还有在测量中背景的激光强度与光能值(即激光强度应稳定在70%以上，光能值不大于400)也是检测仪器是否正常的依据。为了保证分析质量，需要增加对这些参数和指标的自动检查功能，以减少出现机率。 2) Mastersizer 2000泥沙分析中，如果样品不经过适当分散，分析结果会出现“细化”现象，即越分析越细，只有经过适当分散后，分析结果才会趋于稳定。为了保证精度，要求样品适当分散后至少分析三次，并计算平均值，单次结果与平均结果偏差不得超过2% [ 2 ] ，这就要求在操作界面上既能直接显示检查结果，又能在测试数据超限时予以提示，以方便操作人员及时发现问题和处理。 3) 激光粒度仪测试结果，实际是模型反演计算的结果 [ 3 ] ，当计算结果与检测结果比较后进行修正，使其残差最小(通常要求小于2%)时则为最终结果。这实际给最大颗粒的检测结果带来较大的随机性误差，不可直接取用，就需要按照“行业规范”要求，采用逼近的方法提取(通常取D 99.95 为最大粒径)。 4) 数据输出格式，按现行规范，级配百分数取位为一位小数，而Mastersizer仪器的分析报告中显示两位小数，输出的文本数据为三位小数，需要统一。 5) 打印报告模式各站需统一，其中勘测局名和站名应根据测站编码自动填写，分析样品性质应由特定样品名称判断和填写等。 6) 数据输出后，为了能导入南方片软件进行整编，有些辅助信息，如施测号数、分析号、测量水温等，需要在仪器操作界面中输入，并随数据一起输出，以方便信息处理，减少出错几率。 1.2. 参数的配置和选项 马尔文MS 2000仪器的测量参数配置 [ 4 ] ，无论是手动还是SOP方式(操作介面见图1)，对于河流泥沙粒度分析，想得到高质量的分析结果，有几个重要基础参数或指标值得关注。现将部分试验结论分享如下： 1) 分散时间：对悬浮颗粒在超声波或搅拌环境下的分散时间，过长可能会产生颗粒细化现象；泵速和搅拌速度：其选择与样品颗粒大小有关，以既不产生气泡又能让所有颗粒循环进入样品检测窗口为最佳。 2) 遮光度：反应了样品颗粒在检测窗口里的浓度和大小，过低会使测试结果产生较大误差、过高又会出现多重散射现象。 3) 样品的测量时间和快照次数：测量时间在3~12 s之间时，其测量结果稳定 ；测量快照在6000次/s以上的能适合大部分泥沙样品(背景即是如此)。 4) 在指定仪器光学特性中，分散介质水的折射率：可采用1.33为确定值；泥沙颗粒的吸收率一般可在0.8~1.4之间选取，折射率可在1.52~1.62之间选取。主要基础参数配置经验值见表1。 图1. 参数的配置和选项介面 Table 1 Configuration of fundamental parameters for sediment particle grade analysi 超声波强度 (端位移) 分散时间(min) 泵速 (转/min) 搅拌速度 (转/min) 遮光度 测量快照 (次/s) 水的折射率 颗粒吸收率 颗粒折射率 7~20 1~3 1200~3500 700~1000 5~20 6000 1.33 1.2 1.56 表1. 泥沙颗粒级配分析基础参数配置表 5) 在指定仪器结果计算中，对泥沙样品，计算模型应选择“通用型”，其中的计算灵敏度选择“常规”、颗粒形状选“不规则”。
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user: 2. 数据处理模板的建立 2.1. 模板的组成 按照功能划分，模板主要由以下几部份组成： 1) 支撑文件部份：测站信息文件(存放勘测局名、站名、测站编码等)、粒度分级文件(.siz存放分析粒径组)、SOP文件(存放设置的分析参数)、Calculations.clc文件(存放自定义计算编辑结果)、测量文件(存放原始数据)、模板文件(打印模板.pag和输出模板.edf分别存放编辑的分析报告内容和数据输出内容)、报告打印文件(存放分析报告)、文本输出文件(.txt存放整理后的测量数据)等。 2) 配置选项部份：主要是布置相关文件、替换参数输入介面加入辅助项目和配置分析参数、进行分析成果批量导入南方片软件数据库等，由一个小程序(MS2000助手2.06.exe)的工具组来完成。 3) 打印模板部份：主要是按特定要求编辑的“页面布局”和“屏幕布局”模板，内容主要包括打印页面布置、文字编辑、函数和自定义计算编辑结果调用、数字有效位数转换、测站和粒度分级信息写入、对测量结果检查和提示等。 4) 输出模板部份：主要是对测量文件的分析数据成果的提取，包括函数和自定义计算编辑结果调用、导入测站信息、粒度分级和测量结果(平均级配、平均粒径、中数粒径、最大粒径)等。 2.2. 相关文件命名规则及管理 为配合模板的数据调用，对相关保存文件的命名作了统一规定： 1) “新建测量文件”的命名，按同一个站、同一年的同一个分析项目建一个文件，如“2010年汉口站悬沙.mea”。 2) “测量样品名称”的命名，按“测站编码_分析号_起点距或起点距范围_相对水深或相对水深范围”命名，其中“起点距”和“相对水深”可以是区间号，也可能是连续号，之间用“－”或空格区分。对悬沙颗粒的命名必须只含有3个下划线，例如“60000000_5_780-1700_0.2-0.8”；对床沙 [ 5 ] 颗粒的命名必须只含有2个下划线，例如“60000000_5_780”；对平均结果的重新命名不应再增加下划线。 3) 自定义测站信息文本文件，如“C:\MS2000数据输出\配置文件.txt”。格式为：“测站编码、站名、勘测局名”，如“60101300石鼓长江上游”。如果粒径分级已经确定，可以将粒径分级也存放在测站信息文本里面，方便模板调用。 2.3. 报告模板的建立 报告模板的建立主要借助于MS2000软件中的“报告设计器”功能 [ 4 ] ，制成的模板见图2。 1) 表头部分：该部分主要是勘测局名、站名和年份。我们预先创建的配置文件已将站码与站名、局名进行了匹配，模板会根据样品名称中的站码自动查找信息。模板可以根据参数“分析时间”，获得年份信息。根据样品名称中所含有的“_”数量，判断样品是属于“悬移质”还是“床沙”。 2) 参数部分：这部分陈列了需要查验的各个参数。其中大部分可以直接调用。施测号数，垂线号数的获得是通过修改操作界面，借用其他参数实现。例如下图：在左图“来源名称”右侧的输入框中输入的内容是赋值给参数“来源名称”的，我们借用这个输入框输入了垂线号数(“1”)。在输出数据时，只要调用参数“来源名称”，即可获得我们输入的内容。操作界面上标签的修改可以使用软件SDL Passolo 或Exescope等软件来实现。例如图3中“来源名称”(左图)已经被修改成“垂线号数”(右图)。 图2. 分析报告单结构形式 图3. 操作界面的替换 3) 曲线部分：直接调用程序自带控件中的图表。 4) 级配数据：这里显示的两行数据是通过编写“自定义计算”来实现的，下列代码为获得分析样品级配百分数的核心代码： Format(Round(Stats.ResultBelow(Val(mysizes(i)))，1)0.0) mysizes(i)是个存放粒径分级的字符串数组，调用函数Stats.ResultBelow后获得小于某粒径的百分数，调用round函数修约到小数一位，最后用Format函数规范输出数据的格式。 5) 检查部分：如果所查验的各个参数没有超限，则不会显示任何内容；如有红字出现，则需要对比规范检查相应参数，及时重新分析。该功能是通过获取需要查验的各个参数数值，经过与规范对比做出结论的。 2.4. 数据输出模板 Mastersizer 2000提供数据输出模板，可以自定义粒径分级用于输出，但用此方法输出的级配百分数是三位小数。我们的目的是报告模板的数据需要与输出的数据完全一致，以便于后续的整编复查。因此我们运用自定义计算编辑器编写了一个名为“Data output”的“自定义计算”，用上述同样的代码，获得级配的百分数。“Data output”可以作为一个参数，在编辑数据输出模板时被调用， 这样输出的数据就能符合要求了(如图4)。当然，在“Data output”中，我们可以加入代码，进行数据合理性检查，确保数据合理可信。
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user: 3. “自定义计算”模块的运用 上述报告模板的建立和数据的输出，都涉及编辑“自定义计算”模块的运用，因此掌握好该模块功能的使用十分重要。 3.1. 掌握“自定义计算”模块的途径 通过对Mastersizer 2000的帮助文件和示例，可以掌握编写自定义计算的方法。如下图“ActiveX Automation Members”窗口中罗列了所有可用的库函数及其支持的属性和方法。我们只需调用模块中的参数(Param)和统计数据(Stats)并编辑，即可解决我们的问题。 3.2. “自定义计算”模块的编辑 1) 如何调用参数(Param)，操作介面见图5。 我们分析时使用的光学参数(如颗粒折射率等)以及输入的样品名称，分析日期等，都被作为“参数”保存在每个分析成果里。及时调用这些“参数”的值，对比规范做出判断，可以实现对参数设置的实时监控。 2) 如何调用统计数据，见图6示例。通过帮助文件中的示例，可以掌握如何调用各种统计数值(如：结果小于，结果大于等等)。获取了级配数据，我们才可以对其进行合理性检查。 图4. 自定义计算调用 3) 如何实现不同自定义计算中的变量传递。在编写“自定义计算”过程中，我们需要把一些内容存放到一个“变量”中，以供不同的“自定义计算”调用，甚至让Mastersizer 2000程序调用。例如：我们监控到有参数超限，如何显示出来让操作人员得到提示？见图7。 如前所述，参数(Param)的属性与字段选择器的选项是一一对应的。实践中发现有些参数是不常用的，如测量前说明、测量后说明默认都是空值。可以把这些参数当作全局变量使用。目前我们在编写“自定义计算”时，把所有的监控结果都赋值给“测量后说明”，让其在操作界面上显示出来，从而实现了操作界面的监控 图5. 调用参数界面 图6. 调用各种统计数值示例 图7. 自定义计算中的变量传递 显示。在报告模板中，底部的检查部分其实也就是调用了“Param. post Measurement Instruction”(测量后说明)来实现的。 4) 自定义计算如何运行，Mastersizer 2000有两处可以编写自定义计算：第一处是利用“自定义计算编辑器”，在此处最多可以编写20个计算。编写完成后，对于今后的样品分析，这些“自定义计算”会被直接运行，而对于以前的分析成果是不自动改算的，必须点击“重新编辑”才会改算。第二处是在报告编辑器中，在这里编写好了“自定义计算”，只是在打开报告时被运行。
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user: 4. 扩展功能的实例 4.1. 单次检查功能 样品经过了适当的分散，分析结果趋于稳定时得到的结果是我们所需要的。为此我们开发了单次检查功能。通过对样品的各单次结果与其平均结果的比较，控制分析偏差。 Mastersizer 2000程序的安装目录中有些开源模块，可用VB或记事本打开。单次检查功能通过改写模块“CreateAverage.BAS”(即创建平均结果)实现。运行后的结果：不合格(单次结果与平均结果超过绝对值2)的在“测量后说明”中标注出来，合格的没有任何标注(见表2)。 原理：“CreateAverage.BAS”模块在计算出平均结果前，会对拟平均的各单次结果中的重要光据进行累加，在此过程中我们可以插入代码，把各单次结果相应的级配百分数提取出来，存放到一个数组里，该数组是个二维数组，第一维存放单次的次数，第二维存放相应的级配百分数。“CreateAverage.BAS”模块创建平均结果后，再把平均结果的级配百分数提取出来存放到另一个数组里。然后把各单次结果与平均结果的相应级配百分数进行比较，发现大于2的即退出检查，把相应信息赋值到“测量后说明”中，可在操作界面中显示，合格的则没有内容写入。每次运行“创建平均结果”，所有中间数据都被保存下来，调用结束后，这些数据存放“X:\MS2000数据输出\单次检查数据.txt”中，以备检查。 4.2. 新增代码实例 当然，实现过程还需要考虑很多问题，我们只是提供了一种思路。 Table 2 Checklist of three average error 记录 粒径 小于某粒径沙量百分数(μm) 测量后说明 2 4 8 16 31 62 125 250 350 500 700 1000 2000 321 0.2 0.6 0.8 4.5 9.8 21.9 42.4 63.6 80.3 89.9 95.2 97.2 99.2 100 100 100 321 0.2 0.6 0.8 4.1 9.1 20.2 37.8 53.9 70 87.3 96.3 98.4 99.7 100 100 100 321 0.2 0.6 0.8 4.2 9.2 20.3 37.9 53.8 69.4 88.4 97.9 98.8 99.5 100 100 100 321 0.2 0.6 0.8-平均 4.2 9.4 20.8 39.4 57.1 73.2 88.5 96.5 98.1 99.5 100 100 100 单次检查不合格 记录 粒径 小于某粒径沙量百分数(μm) 测量后说明 2 4 8 16 31 62 125 250 350 500 700 1000 2000 321 0.2 0.6 0.8 4.4 8.9 18.8 38.2 63.9 86.5 96.5 98.4 98.8 99.5 100 100 100 321 0.2 0.6 0.8 4.5 9.1 19.2 38.8 64.3 86.4 96.4 98.4 98.8 99.6 100 100 100 321 0.2 0.6 0.8 4.6 9.3 19.6 39.4 64.7 86.6 96.1 98.2 98.7 99.5 100 100 100 321 0.2 0.6 0.8-平均 4.5 9.1 19.2 38.8 64.3 86.5 96.3 98.3 98.8 99.5 100 100 100 表2. 三次平均误差检查对照表
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user: 5. 结语与展望 1) Mastersizer 2000激光粒度仪主要为工业粉体粒度测试而研发的，能应用于宽粒度的天然河流泥沙颗粒分析，对于广大泥沙颗分工作者无凝是一种劳动力的解放。为使这种高科技产品更好的普及，我们把长期实践中积累的一些经验和开发出的实用功能奉献给同行们，以利于生产中参考使用和经验交流。 2) “马尔文激光粒度仪泥沙数据处理模板”，经过近几年的运行取得良好效果，从自动配置基础参数、对分析数据进行质量检查并提示、按测站编码打印标准格式报告单、形成批量分析数据的文本输出文件等，到可直接提供给南方片整汇编软件进行整理、整编等流程，大提高了工作效率，减少了人工出错机率，保障了成果质量。 3) 新一代产品仪器Mastersizer 3000已经问世，通过对Mastersizer 2000中“自定义计算”(或Mastersizer 3000 中称“宏”)方面的探索，以及功能扩展方面的研究，并将其成果扩展到Mastersizer 3000的应用中，以期进一步发挥Mastersizer在颗粒分析中的作用，提高泥沙粒度分析的技术水平。
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user: 摘 要 根据长江流域134个气象站1961-2010年逐日气象资料，基于Penman-Monteith法计算参照蒸发量，选取NECP再分析数据，采用SDSM (the Statistical Down-Scaling Model)方法，进行长江流域未来参照蒸发量的降尺度研究。研究表明：1) SDSM方法对参照蒸发量能较准确的模拟，检验期的确定性系数可达93%以上；2) 1961~2010年长江流域的蒸发蒸腾量呈下降趋势，显著下降的站点集中在长江中下游区域、长江流域北部的区域；3) Rcp45与Rcp85气候情景下，长江流域未来2011~2099年的参照蒸发量呈上升趋势，且Rcp85情景下的参照蒸发量增加的幅度大于Rcp45。 关键词 :气候变化，长江流域，统计降尺度，参照蒸发蒸腾量
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user: 1. 引言 气候变化及其水循环的影响，特别是对区域水文系统的影响是21世纪各国可持续发展中面临的重大课题[ 1 ] [ 2 ] 。蒸散发作为水循环中的重要组成部分，其变化影响着全球的水文循环。参照蒸发量是确定集水区水量损失的关键水文要素，用来计算实际蒸发蒸腾量，制定灌溉制度以及作为水文模型的输入数据[ 3 ] -[ 7 ] 。大气中CO 2 的增加会改变全球的能量平衡，导致全球气候变暖，伴随着气候变暖，全球水循环被改变，反过来又影响到生态、社会、经济等和人类相关的各个方面[ 8 ] [ 9 ] 。 本文基于实测气象数据和Penman-Monteith (P-M)方法计算长江流域近50年各站点的逐日参照蒸发量(ET 0 )，分析了长江流域近50年来ET 0 的变化趋势及空间分布，分析评估SDSM模型对模拟长江流域参照蒸发量的适用性，重点分析日参照蒸发量的降尺度效果，揭示长江流域未来在不同气候情景下ET 0 的变化趋势，为开展气候变化对长江流域水资源的影响研究提供基础和支撑。
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user: 2. 数据和方法 2.1. 研究区域概况 长江流域位于24˚27~35˚54'N，90˚33~122˚19'E之间，流域面积180 × 10 4 km 2 ，全国总面积的18.8%，流域地势变化幅度大，西高东低并呈现三大阶梯状，海拔从5000 m以上到500 m以下。长江流域的地貌类型复杂多样，高原、山地和丘陵盆地占绝大部分，平原面积较小。由于地域辽阔，地形复杂，季风气候十分典型，长江流域分带性明显。长江流域是我国人口稠密、经济高度发达的地区，在我国国民经济发展中具有举足轻重的作用和地位。 长江流域多年平均年降水量为1126.7 mm，属于我国降水丰沛的地区。受局地环流和地形的影响，年降水量的空间分布非常不均匀，自东南向西北呈减少趋势。中下游地区除汉江水系和干流区下游外，年降水量均多于1100 mm。长江流域多年平均陆面蒸发量为541 mm，其地区分布趋势是中下游大于上游，平原和盆地大于山区，南岸大于北岸。按水系，鄱阳湖、太湖、洞庭湖流域及中、下游干流区陆面蒸发量较大；乌江、嘉陵江、岷江和汉江上游陆面蒸发量较小；金沙江陆面蒸发量最小。从年陆面蒸发量等值线分布趋势看，以500 mm等值线贯穿地区最广，此线的西部和北部，多处在300~400 mm之间，在长江江源北部不足200 mm，为全流域最低值区；此线以东、以南，大多为600~700 mm，个别地区达800余mm；四川盆地、金沙江下游、乌江及长江中游部分地区，大都在500~600 mm之间；在洞庭湖区至江汉平原，达700~800 mm，并有一个800 mm的闭合圈；在鄱阳湖区，也有一个大于800 mm的高值区，其中赣江流域的吉安，陆面蒸发量超过1000 mm，是长江流域最大值；长江中下游干流区间陆面蒸发量也达700~800 mm。长江流域各地陆面蒸发有随高程增加而递减的趋势，即高程越高，陆面蒸发量越小；高程越低，陆面蒸发量越大。 2.2. 数据来源 本研究主要用到了三种数据类型，包括气象站的实测气象数据，NCEP (National Center for Environment Prediction)再分析数据和GCM输出数据。实测气象数据为长江流域134个气象站1961~2010年包括气温、风速、日照和相对湿度等逐日气象资料，流域内气象站点的分布情况如图1所示。NCEP数据中，选取了7个大气因子，包括海平面气压、海平面处温度、500 hPa处纬向风速、500 hPa的位势高度、850 hPa处比湿、850 hPa处相对湿度、850 hPa处温度。综合考虑GCM模式在中国地区的适应性、模式的分辨率和数据资料的连续性，GCM数据采用Postdam气候影响研究所的数据在Rcp45和Rcp85的情景下输出2011~2099年的ET 0 序列。 2.3. 参照蒸发量估算方法 在ET 0 的计算方面采用世界粮农组织(FAO)推荐的参照蒸发量的标准计算方法Penman-Monteith (P-M)公式，如下： (1) 式中，ET 0 为参照蒸发量，mm/d；为净辐射；G为土壤热通量，MJ/m 2 ∙d；T为平均温度，℃；u 2 为2 m处的风速，m/s；为平均饱和水汽压，kPa；为实际水汽压，kPa；饱和水汽压曲线斜率，kPa/℃；为干湿常数，kPa/℃。 2.4. 趋势分析方法 [ 10 ] - [ 12 ] 本研究采用Mann-Kendall检验进行趋势分析。在时间序列趋势分析中，Mann-Kendall检验是世界气象组织推荐并已被广泛使用的非参数检验方法，最初由Mann和Kendall提出，现已被很多学者用来分析降雨、气温、 图1. 长江流域位置和气象站点分布 径流和水质等要素时间序列的趋势变化。Mann-Kendall检验不需要样本遵从一定的分布，也不受少数异常值的干扰，适用于水文、气象等非正态分布的数据，计算简便。 在Mann-Kendall检验中，原假设H 0 为时间序列数据( )，是n个独立的、随机变量同分布的样本；备择假设H 1 是双边检验，对于所有的 ，且 ，x k 和x j 的分布是不相同的，检验的统计变量S计算如下式： (2) 其中 (3) S为正态分布，其均值为0，方差Var(S)按下式计算： (4) 当n > 10时，标准的正态统计变量通过下式计算： (5) 这样，在双边的趋势检验中，在给定的 置信水平上，如果 ，则原假设是不可接受的，即在 置信水平上，时间序列数据存在明显的上升或下降趋势。而对于统计变量Z，若大于0，则时间序列呈上升趋势；若小于0，则时间序列是下降趋势。 2.5. 统计降尺度模型 本文对长江流域应用降尺度模型SDSM [ 13 ] -[ 15 ] ，选择ET 0 为预报量，遵循预报因子的选择原则，通过SDSM中的“筛选变量程序”进行相关分析，优选出与ET 0 相关性较高的5个大气因子，分别为海平面气压、海平面处温度、500 hPa处纬向风速、850 hPa处比湿、850 hPa处温度。基于1961~1990年长江流域各站点的ET 0 数据与所选择的NECP预报因子建立多元回归统计关系，计算SDSM天气发生器的模型参数，构建SDSM模型。同时利用1991~2010年的NCEP逐日数据对SDSM模型进行验证。将Rcp45与Rcp85输出到2011~2099年逐日数据出入到SDSM模型，模拟得到Rcp45和Rcp85情景下各站点ET序列。 为较系统地评价降尺度效果，本文采用效率系数，相关系数分别衡量模型对ET 0 的变化趋势的捕捉能力，利用平均偏差评价模型的系统偏差。 (6) (7) (8)
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user: 3. 结果和讨论 3.1. 过去50年长江流域参照蒸发量的变化 根据P-M方程，计算长江流域1961~2010年逐日ET 0 ，并由此计算长江流域历年参照蒸发量，如图2所示。长江流域的平均年ET 0 为957.8 mm，由图2可知，长江流域1961~2010年参照蒸发量年值呈混合的上下波动，1961~1981年有下降趋势，1991~2010年有上升的趋势。根据M-K检验结果Z = 2.54，1961~2010年间长江流域年ET 0 整体呈显著下降的趋势。 图3为长江流域1961~2010年各站点年ET 0 变化趋势的空间分布图。由图3中可以得到，1961~2010年间，有97个站点的年ET 0 序列呈下降趋势(占站点总数的72%)，其中48个站点(占站点总数的36%)下降趋势显著(通过M-K检验95%置信水平，图中显著性通过实心三角形体现)，集中在长江中下游区域、长江流域北部的区域；有38个站点的年ET 0 序列呈上升趋势，其中13个站点上升趋势显著。上升和下降趋势显著站点的平均标准正态统计量分别为2.71和−2.81。 3.2. 统计降尺度模型模拟效果评价 本研究对长江流域134个站点的模拟结果的平均值进行评价，并采用1961~1990年为率定期，1991~2010年为验证期。表1给出了SDSM模型在率定期与验证期对逐日ET 0 的模拟效果，其中率定期与检验期的相对误差Re均为9.25%，效率系数高达0.93，相关系数也都在0.93以上，证明SDSM模型在模拟长江流域的参照蒸散发效果较好。另外图4给出了检验期(1991~2010年) P-M法计算的月ET 0 和SDSM模型模拟的月ET 0 的结果比较。可以得出，基于NECP模拟的ET 0 及其变化规律与P-M法的计算值较为一致。总的来说，SDSM模型模拟的效果较好，可以用于GCM输出ET 0 结果的降尺度应用。 3.3. 未来气候变化情景下长江流域ET 0 的变化预测 经MK趋势分析可得，长江流域ET 0 在Rcp45情景下有显著的上升趋势，在Rcp85情景下亦有显著的上升趋势。由图5可知，在Rcp45及Rcp85的情景下，长江流域的年ET 0 均呈稳步上升的趋势，且变化趋势在Rcp85情景下较Rcp45情景下明显。长江流域的年ET 0 Rcp85情景较Rcp45情景变化幅度大，上升趋势更加明显。 图2. 1961~2010年长江流域年ET 0 变化趋势 图3. 1961~2010年ET 0 变化趋势及显著性的空间分布 图4. 检验期基于SDSM的NECP情景下月ET 0 模拟值与历史计算值的比较 图5. Rcp45与Rcp85情景下2011-2099年长江流域年ET 0 的模拟 由表2可得，Rcp45的情景下，2011~2099年长江流域有131个站点(占站点总数的98%)呈上升趋势，其中显著上升的站点有115个(占站点总数的86%)；Rcp85的情景下，2011~2099年长江流域有134个站点(占站点总数的100%)全部呈显著上升趋势。Rcp45与Rcp85情景下的显著上升站点的平均标准正态统计量分别为4.23 Table 1 Performance assessment for SDSM predictands during calibration and validation period 时期 Re (%) Ens R2 率定期(1961~1990) 9.25 0.9302 0.9330 检验期(1991~2010) 9.25 0.9323 0.9428 表1. 统计降尺度模型率定期和验证期的模拟效果评价 Table 2 Trends of the annual mean ET0 simulations from Rcp45 and Rcp85 scenario in Yangtze River Basin from 2011 to 209 情景 趋势 显著上升 不显著上升 显著下降 不显著下降 Rcp45 站点数 115 16 0 3 百分比 85.82% 11.94% 0.00 2.24% Rcp85 站点数 134 0 0 0 百分比 100.00% 0.00% 0.00% 0.00% 表2. Rcp45和Rcp85条件下2011~2099年长江流域各站点年ET 0 变化趋势统计 和7.69综上所述，长江流域的ET在21世纪会持续上升。
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user: 4. 结论 基于历史气象资料和Rcp45及Rcp85d统计降尺度输出，结合FAO P-M公式和统计降尺度SDSM法，计算了过去50年和模拟未来89年Rcp45和Rcp85情景下长江流域ET 0 ，使用Mann-Kendall方法对ET 0 进行趋势分析，得到以下认识： 1) 基于SDSM的ET 0 模拟值和PM公式计算值在率定期和检验期均比较一致，证实了SDSM模型对ET 0 的模拟效果较好，可以用来预测未来情景下的ET 0 。 2) 1961~2010年长江流域的平均ET 0 年值呈下降趋势，下降趋势显著的站点主要分布在长江中下游，流域的北部及东部。 3) 2011~2099年在Rcp45和Rcp85两种气候情景下，长江流域的ET 0 年值呈增加趋势，在Rcp85情景下增加趋势较Rcp45的情景下更加明显。
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user: 摘 要 本研究以嘉陵江支流清水溪为研究对象，取清水溪磁器口段原水进行流速、紊流实验。结果表明，当Chla达到峰值时(14天)硅藻为显著优势藻种，其次为蓝藻、绿藻。当水流速度为0.00~0.12 m/s、紊流耗散率为0.00~0.62 m 2 /s 3 × 10 −4 时对水体中藻类的增长有促进作用，Chla峰值分别为0.124 mg/l、0.158 mg/l，随着流速、紊流耗散率的继续增加藻类生长呈下降趋势，且流速、紊流耗散率越大抑制越明显。当以单一硅藻为研究对象时均得到相似的结果。因此，库区次级支流水动力条件的改变是引起库区次级支流水华爆发的原因。 关键词 :水动力条件，三峡库区，次级支流，优势藻种
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user: 1. 引言 自三峡库区建成蓄水以后，原有天然河道变为河道型水库，库区干流断面平均流速变为0.13~0.24 m/s，远低于蓄水前天然河道断面平均流速2 m/s。库区支流断面平均流速由天然河道断面的1~3 m/s降至0.08 m/s [ 1 ] 。通过三峡库区蓄水前后水文环境的变化可知，高浓度的氮磷等营养盐是库区干流、支流发生富营养化的主要原因，而诱发三峡库区干支流水体富营养化的主要原因则可能是水体流速等水文条件的改变[ 2 ] 。三峡库区主要支流嘉陵江与长江合流断面水体流速平均值为0~0.2 m/s [ 2 ] 。本研究以嘉陵江支流清水溪为研究对象，设计能近似模拟三峡库区次级支流水动力条件的水槽，研究水动力条件对库区次级支流藻的生长情况及优势藻种生长趋势的影响，为库区次级支流藻类水华控制提供理论依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 藻种及培养基 实验用硅藻(梅尼小环藻)购买自武汉水生所，培养基使用小环藻培养基，详见表1。 2.2. 实验装置 2.2.1. 流速模拟装置 根据实验目的设计装置如图1所示，该装置为双环形水槽[ 3 ] ，水槽高400 mm、内置无极调速电机直径200 mm、内(外)环直径200 mm、桨板尺寸为450 mm × 190 mm (长 × 宽)。装置浆板与壁间距极小，近似认为水槽中水流流态为层流。 2.2.2. 紊流模拟装置 经查阅文献[ 4 ] [ 5 ] 设计紊流实验装置如图2所示，有机玻璃箱体尺寸为310 mm × 310 mm × 450 mm (长 × 宽 × 高)，格栅尺寸为290 mm × 290 mm (长 × 宽)，相邻2个栅孔中心的距离M = 6.00 cm。 2.3. 测试方法及参数设定 叶绿素a (Chla)浓度的测定采用丙酮提取分光光度法，藻种类采用浮游生物测定法测定。根据库区水文条件 Table 1 Cyclotella sp. Mediu 成分 浓度(g/l) 成分 浓度(g/l) 成分 浓度(g/l) NaNO 3 0.12 Na 2 SiO 3 ∙9H 2 O 0.1 A 5 solution 1 ml K 2 HPO 4 ∙3H 2 O 0.04 NaCl 0.01 A 5 -H 3 BO 3 286 mg MgSO 4 ∙7H 2 O 0.07 MnSO 4 ∙4H 2 O (0.2%) 0.1 ml A 5 -MnCl 2 ∙4H 2 O 181 mg KH 2 PO 4 0.08 Ferric citrate 0.005 A 5 -CuSO 4 ∙5H 2 O 22 mg CaCl 2 ∙2H 2 O 0.02 Soil extract 20 ml A 5 -(NH 4 ) 6 Mo 7 O 24 ∙H 2 O 3.9 mg 表1. 小环藻培养基 图1. 流速模拟试验装置示意图 图2. 紊流耗散率模拟试验装置示意图 设置水动力条件，详见表2、表3。为研究三峡库区次级支流在不同水动力条件下优势藻种的生长情况，本研究从嘉陵江清水溪支流磁器口段取水，以原水为研究对象，在实验室中模拟在实验室条件下模拟不同的流速、紊流耗散率对优势藻种的影响。根据藻类的生长周期，本研究中实验周期设置为18天，每两天取样一次并对相应指标进行测试。