基于探空数据分析低云对大气折射率结构常数的影响

本文基于实测的热力湍流探空数据,使用WR95方法识别低云的垂直结构,对比分析了低云与晴空天气下大气折射率结构参数C_n~2、气象条件和大气稳定度的平均统计结果.结果表明,低层薄云对C_n~2起伏变化的影响微乎甚微,仅仅表现出轻微增大的趋势,云底C_n~2相对于晴空天气平均增大1.6倍,云顶之上最大程度增大2.5倍.低层中厚云在云顶处C_n~2相对于晴空天气增大了3.80—6.61倍,且云顶区域C_n~2增大的幅度大于云底区域.云底区域大气湍流特性受到地面热力驱动与低云冷却的联合作用,沉降气流与地面向上气流发生了耦合,增强了风切变,C_n~2在这一高度附近也出现了增强.综合对比晴空和有云天气C_n~2大小可知,云对C_n~2的增强效应大致在10–16量级.一方面,风切变在云顶处或者云顶之上达到最大值;另一方面,因为云顶短波辐射增温和长波辐射冷却的共同作用,云顶之上会形成不同厚度的逆温层,致使云顶处位温变化率急剧增大,Brunt-V...     

超声共振法测定圆柱体材料弹性常数的影响因素分析

为明确超声共振频谱分析法(RUS)测定圆柱体试样弹性常数的影响因素, 由此针对各向同性圆柱体开展实验, 观察圆柱体试样测量结果的分散性和稳定性, 且主要研究横纵比和有效模态数量对测量结果的影响, 并与拉伸试验的结果进行比较. 以测量结果标准差、变异系数和95%置信度下均值的区间估计3个指标来衡量结果的稳定性和分散性, 且从模态简并角度对实验结果进行分析. 最终结果表明, 当超声共振频谱分析法的有效模态数量在17左右、试样横纵比接近1时, 测量结果的稳定性和分散性较小.     

两种7-羟基香豆素衍生物的合成和NMR分析

以7-羟基香豆素为原料,通过吡啶催化乙酸酐反应或碳酸铯促进2-溴乙基甲基醚反应,分别合成两种7-羟基香豆素的衍生物。结合分子结构中不同基团或原子的电子效应影响因素,利用NMR对目标化合物进行分析,通过A环上邻位氢、W型间位氢的耦合常数~3J=8.4 Hz、~4J=2.5 Hz(4J=2.4 Hz)以及B环上顺式双键耦合常数~3J=9.6 Hz,利用~1H-NMR、~(13)C-NMR、135°DEPT、~1H-~1H COSY、HMQC和HMBC谱对氢原子、碳原子的准确化学位移进行归属和验证。     

基于三维荧光光谱法和PARAFAC对多环芳烃定性定量分析

三维荧光光谱法在研究多环芳烃(PAHs)类物质的荧光信息时起到了重要作用。多环芳烃类物质具有致癌性,难降解性,多由尾气排放,垃圾焚烧产生,危害着人类健康及环境,因此人们不断探索对多环芳烃检测的方法。实验选取多环芳烃中的苊和萘作为检测物质,利用FLS920荧光光谱仪,为避免荧光光谱仪本身产生的瑞利散射影响,设置起始的发射波长滞后激发波长40 nm,设置扫描的激发波长(λex)范围为:200~370 nm,发射波长(λem)范围为:240~390 nm,对多环芳烃进行荧光扫描获取荧光数据,采用三维荧光光谱技术结合平行因子算法对混合溶液中的苊和萘进行定性定量分析。实验选用的苊和萘均购于阿拉丁试剂官网,配制浓度为10 mg·L-1的一级储备液,再将一级储备液稀释,得到苊和萘浓度为0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4和4.5 mg·L-1的二级储备液,并将苊和萘进行混合。在进行光谱分析前需要对苊和萘的光谱进行预处理,采用空白扣除法扣除拉曼散射的影响,并采用集合经验模态分解(EEMD)消除干扰噪声。实验测得苊存在两个波峰,位于λex=298 nm,λem=324/338 nm处,萘存在一个波峰,位于λex=280 nm,λem=322 nm处。选用的PARAFAC算法对组分数的的选择很敏感,因此采用核一致诊断法预估组分数,估计值2和3的核一致值都在60%以上,分别对混合样品进行了2因子和3因子的PARAFAC分解,将分解后得到的激发发射光谱数据和各组分浓度数据进行归一化处理,并绘制光谱图,与归一化处理后的真实的激发发射光谱图和各组分浓度图进行对比。同时将PARAFAC得到的混合样本的预测浓度,通过计算回收率(R)和均方根误差(RMSEP)来判定定量分析的准确度。选择2因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.7%和96.7%,平均回收率分别为101.8%和98.9%,均方根误差分别为0.0187和0.0316;选择3因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.3%和95.8%,平均回收率分别为97%和102.5%,均方根误差分别为0.033和0.116,由三项指标可得选用2因子进行定性定量分析的效果明显好于选用3因子。分析实验结果表明,基于三维荧光光谱法和PARAFAC算法对混合样品进行定性定量分析,能够有效的判定混合样品的类别,同时能够成功的预测出混合样品的浓度。     

对《关于〈一维圆环上双原子链的马德隆常数〉的解析解》的讨论

本文绘制了一维等距离子晶体的累加法、埃夫琴法和平均值法的各级马德隆常数的曲线.本文推导了二聚化直线离子晶体马德隆常数的求和式,比较了两种解析式的优劣.本文详细地推导了圆环上等距和二聚化离子晶体的马德隆常数的解析式,使读者更易于理解.本文修正了《关于〈一维圆环上双原子链的马德隆常数〉的解析解》的两个笔误,还建议修正二聚化马德隆常数的定义式,使其物理意义更明显.     

为什么要引入溶剂的渗透因子

阐明了引入溶剂渗透因子的必要性,较详细地介绍了两种渗透因子及它们间的关系。     

高压下β-InSe弹性常数、电子结构的第一性原理研究

基于密度泛函理论的第一性原理计算方法,本文研究了高压对β-InSe弹性常数、机械性能和电子结构的影响.在0～20 GPa范围内,随着压力的增大,β-InSe的晶格常数、晶胞体积逐渐减小,结构参数a/a_0、c/c_0、V/V_0单调减小.在0～12 GPa范围内,弹性模量G、E、B和泊松比v随着压力增大而增大,在16 GPa时大幅减小,G、E、B分别减小了34.9%、53.3%、82.9%.随着压力增大,Se-In和In-In原子之间的电荷密度增大,Se-In原子之间的共价键增强,层间距减小.而且,β-InSe在20 GPa时带隙消失,发生了半导体向半金属的相变.     

水质评价涉及的因子权重与定权方法

水质评价涉及属性权与熵权两种权重.熵权表征因子的分类能力,由因子的隶属度向量通过计算信息熵确定.属性权表征因子重要性程度的差异,用途是使不同因子的隶属度具有"可比性",但定权方法众说不一.指出,因子重要性程度差异源于因子属性与因子取值无关,并且表征这种差异等同于对因子接重要性排序.AHP的比例标度判断矩阵为因子排序提供了合理的数据条件,但基于"一致性检验"的特征根排序法受到质疑;FAHP也因没有彻底摆脱"一致性",所以建立的排序方法有局限性.为此,通过标度变换将比例标度转化为评分标度,利用评分标度的可加性把判断矩阵中由评分标度确定的因子的序关系转化为因子排序.由此建立不受"一致性"干扰的定权方法.