垂直分布

垂直分布（精选九篇）

垂直分布 篇1

毛竹(Phyllostachys edulis)是我国特有的最重要的经济树种之一，主要分布于秦岭、汉水流域至长江流域的广大地区，是栽培历史较长、栽培面积最大的竹种[5]。毛竹体型高大且单位面积的生物量巨大，碳固定总量远高于其它竹种。目前的竹林植被碳储量研究在不同研究地点得到的差异较大，主要原因是竹种的区别和竹类生物量差异[6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17]。竹秆占毛竹林生物量的50%左右，且碳密度较高，深入研究毛竹竹秆的碳密度特征对准确估算毛竹林碳储量有重要的意义[18,19]。而毛竹竹秆不同部位碳密度的变化情况尚未见报道，本文旨在通过研究各年龄毛竹竹秆的碳密度，了解单株毛竹竹秆碳密度特征，为估算毛竹林碳储量提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 实验材料

毛竹材料于2008年3月采自中国林业科学研究院大岗山生态实验站和江西农业大学毛竹林实验基地，分别选取1、3、7年生正常生长毛竹竹秆，分别代表幼年、中年、老年的毛竹竹秆，代表样株的基本情况(见表1)。

1.2 实验方法

将毛竹代表样株伐倒后去除竹枝、竹叶，竹秆全部留样带回。鲜样于70℃烘4 h，再于105℃烘干至恒重。为提高实验精度，竹秆以节为单位，对节和节间分别取样分析。取样时用电钻在节和节间的不同方向钻取样品，混合研细并密封保存。

碳的测定采用重铬酸钾外加热氧化法(中国土壤学会，1999)，并参考GB 9834-88。

2 结果与分析

2.1 毛竹竹秆的碳密度分布

不同年龄竹秆节间的碳密度(g/g)介于0.4522～0.4769,1年生、3年生和7年生平均碳密度分别为：0.4638、0.4667、0.4674。不同年龄竹秆节的碳密度(g/g)介于0.4506～0.4757,1、3和7年生平均碳密度分别为：0.4641、0.4648、0.4627。由图2可知，各年龄毛竹竹秆节和节间的碳密度都随相对高度的增加而增加，但不同竹龄间的碳密度的变化趋势有所差异。1年生毛竹竹秆的碳密度在基部上升较慢，中上部上升快，3年生竹秆碳密度在中下部位置上升较快，上部位置碳密度上升慢，7年生竹秆碳密度变化趋势与3年生碳密度变化趋势相近，但碳密度随高度的增加更加平缓。

不同竹龄的节和节间碳密度的比较发现，1年生毛竹竹秆中下部位置节的碳密度略高于节间碳密度，而上部位置节间的碳密度略高于节的碳密度。1年生节和节间的碳密度在30节附近高度上相等。3年生毛竹竹秆节间的碳密度均略高于节碳密度，下部上部位置节和节间的碳密度差别稍大，而中部(第25节高度附近位置)节和节间的碳密度很接近。7年生毛竹竹秆节间的碳密度高于节的碳密度，随位置的升高节和节间的碳密度差异逐渐增大。

2.2 毛竹竹秆相对位置的碳密度变化

节间在竹秆的比例大，以节间的碳密度作为竹秆碳密度。为探讨节间的长度变化对竹秆垂直分布格局的影响，笔者采用相对高度和相对节数的概念对碳密度变化趋势进行比较。相对高度是指该节实际高度与毛竹竹秆总高的比值，相对节数是指该节实际节序数与竹秆总节数的比值。由图2可知，不同年龄间的竹秆碳密度在相对位置(相对节数和相对高度)的变化介于0～0.01(g/g)。基部和中部(相对节数0～0.81，相对高度0～0.83)碳密度都随竹龄的增加而升高，1年生竹秆梢部碳密度高于3、7年生竹秆碳密度。3、7年生竹秆碳密度较接近，梢部碳密度比基部碳密度变化趋势接近程度高。相对高度的碳密度变化比相对节数的碳密度变化趋势接近程度高。碳密度随年龄的增加在竹秆中下部上升明显，而梢部有所降低。且1年生到3年生竹秆碳密度在相对位置的变化较大，而从3年生到7年生竹秆碳密度相对位置的变化较小。

2.3 不同分段方式的碳密度分布变化

由图3可知，尽管各趋势线发生部分的重叠，但不同分段精度可影响毛竹竹秆碳密度在不同位置的变化趋势。以节数分段时，1年生竹秆在第10～30节范围内，不同分段数的碳密度变化趋势线相一致，随分段数的减少在基部和梢部的碳密度有所升高。3年生竹秆在分段数减少时，基部和梢部的碳密度降低，而中部(第20～30节)的碳密度升高。7年生竹秆碳密度随分段数减少，中下部(第1～25节)碳密度升高，而中上部(第25～53节)碳密度的趋势相一致。1.3 m处在1年生、3年生和7年生竹秆的相对节数分别是0.22、0.21和0.19，若以该处作为竹秆的碳密度测量点，各年龄竹秆的碳密度值都有所降低，且1年生竹秆的碳密度降低最大，而3年生和7年生的碳密度值降低较小。

将竹秆按节分段，按高度分为10、5、3段可知，在相对高度上，1年生竹秆碳密度随分段数的减少，碳密度在中部(相对高度0.2～0.6范围)最接近，而在基部有所升高，梢部升高最大。3年生竹秆碳密度随分段数的减少，在中部(相对高度0.4～0.8范围)相一致，而在基部和梢部碳密度降低的程度较一致。7年生竹秆碳密度在中上部(相对高度0.3～0.9范围)相一致，梢部略降低，基部降低较明显。不同的分段精度对7年生竹秆相对高度碳密度的影响最小。1.3 m处在1年生、3年生和7年生竹秆的相对高度分别是0.16、0.11和0.11，若以该处作为竹秆的碳密度测量点，各年龄竹秆的碳密度值与相对节数的碳密度值相近。

比较不同分段精度下相对节数和相对高度的碳密度变化可发现，按相对节数的分段方法将竹秆分成5段能得到较精确的碳密度变化趋势。用相对高度的方法对1年生毛竹竹秆进行分段，得到的碳密度变化趋势最差。

3 结果与讨论

为最大的提高实验精度，本研究采用分节取样，采用相对高度来统一单株毛竹间的高度差异，本研究发现，竹节和节间碳密度都随竹秆高度升高而增加。1年生竹秆基部碳密度增加较慢，梢部碳密度上升较快。3年生和7年生竹秆碳密度基部和中部上升较快，梢部上升慢。1年生竹秆梢部节间的碳密度高于节的碳密度，基部节碳密度低于节间碳密度。3年生竹秆节间的碳密度均略高于节碳密度，7年生毛竹竹秆中部和梢部节间碳密度明显高于节碳密度。竹秆基部和中部碳密度都随竹龄的增加而升高。按相对节数的分段方法将竹秆分成5段能得到较精确的碳密度变化趋势。

竹秆细胞壁随竹龄和相对位置的增大而增厚。同一竹秆自基部至梢部，竹材纤维素的横切面积逐渐缩小，密度逐渐增大，但纤维长度则是中部大于基部大于梢部[20,21]。对毛竹竹材细胞壁厚度和结晶区比例变化的研究进一步表明，毛竹的生长大都集中在生长初期，毛竹在第2年初期处于幼年竹到中年竹的转变时期，厚壁细胞结晶比例减少;毛竹进入中龄期后，纤维素比例降低，开始木质化，此时结晶比例有所减少;毛竹生长后期，木质化逐渐降低，结晶比例的变化趋于稳定[22,23]，毛竹竹秆碳密度与竹材的组成密切相关，毛竹竹材组织结构和本研究得到的竹秆碳密度随年龄的变化有较好的吻合关系。

本研究测定的不同年龄竹秆节间碳密度介于0.4522～0.4769(g/g)，1年生、3年生和7年生竹秆平均碳密度分别为：0.4638、0.4667、0.4674，竹秆碳密度平均值为0.4660(g/g)，低于周国模[14,15]等、魏文俊等[16]、王兵等[17]的测定值，与肖复明等[13]的测定结果相近，笔者推测是测定样品的差异引起的。本研究仅涉及到1年生、3年生和7年生的毛竹，需要在以后的研究中采取更短的年龄间隔，另外，由于缺乏相关的研究，毛竹竹秆碳密度的变化趋势还不能完全从竹材结构和化学成分的变化得到验证，需做进一步的探索。

摘要：采用“逐节取样”法,对1、3和7年生毛竹秆竹节和节间的碳密度进行了测定。结果发现:1)竹秆竹节和节间的碳密度(g/g)分别介于0.45060.4757、0.45220.4769,竹节和节间碳密度都随竹秆高度升高而增加。1年生竹秆基部碳密度增加较慢,梢部碳密度上升较快。3年生和7年生竹秆碳密度基部和中部上升较快,梢部上升慢。1年生竹秆梢部节间的碳密度高于节的碳密度,基部节碳密度低于节间碳密度。3年生竹秆节间的碳密度均略高于节碳密度,7年生毛竹竹秆中部和梢部节间碳密度明显高于节碳密度。2)竹秆基部和中部碳密度都随竹龄的增加而升高,竹秆碳密度从1年生到3年生阶段的变化较大,而从3年生到7年生阶段的变化较小。3)按相对节数的分段方法将竹秆分成5段能得到较精确的碳密度变化趋势。

垂直分布 篇2

以黄土丘陵沟壑区燕沟流域为研究对象,对流域内不同类型土壤水分垂直变化进行了分析.结果表明,在实验设计条件下,不同层次的土壤水分变幅较大,坝地、梯田和坡地各层土壤含水量变化与降雨量的`季节性变化呈现出较一致的趋势,而苹果地除0-100 cm外,100-200 cm随着降雨量的季节性变化出现较大波动;不同类型土地的土壤含水量变化程度不同,同一类型土地的土壤含水量变化幅度也有差异,10 cm处土壤含水量变异系数最大,随着土层深度的增加变异系数逐渐递减.根据土壤含水量变异系数分析,将不同类型土壤含水量垂直变化划分为速变层、活跃层、次活跃层和相对稳定层4个层次;并建立了不同类型土地各层土壤含水量变异系数回归方程.

作 者：岳宏昌 王玉 李缠云 王伟 王栓全 YUE Hong-chang WANG Yu LI Chan-yun WANG Wei WANG Shuan-quan 作者单位：岳宏昌,王伟,王栓全,YUE Hong-chang,WANG Wei,WANG Shuan-quan(西北农林科技大学农学院,陕西,杨凌,712100)

王玉,WANG Yu(延安市宝塔区项目办,陕西延安,716000)

李缠云,LI Chan-yun(宜川县农业技术推广中心,陕西宜川,716200)

略论我省森林资源的垂直分布特征 篇3

关键词：吉林省；长白山；森林植被；垂直分布；分布特征

中图分类号：F205 文献标识码：A 文章编号：1674-0432（2011）-07-0205-1

吉林省的森林分布主要分布在東部长白山周围及张广才岭一带。而长白山是东北最高山，其主峰海拔2691m。2100m以上的火山锥体为高山冻原带，森林植被主要在海拔2100m以下，随着海拔下降、雨量减少、气温升高，形成明显的森林垂直分布带，通常可分为：高山冻原带：海拔在2100m以上；亚高山冻岳桦林带：海拔在1800-2100m之间；山地针叶林带：海拔在1100-1800m之间；低山针阔叶混交林带：海拔500-1100m之间；低叶阔叶林带：分布在海拔500m以下。

这些分布的界限，随山势的变化而高低起伏。尽管每一带都有与土壤、气候等生态环境相适应的显域性森林植被，但各垂直带之间都不是截然分开，而是互相掺杂有一定的交错过渡带或生产带外现象。此外尚有夹杂在各带范围内处于从属地位的隐域性森林植被，常受局部条件的制约，分布窄狭。长白山五个垂直带谱以耐寒的针叶林和红松阔叶混交林占优势，山顶出现高山冻原带是其特征。这是欧亚大陆东岸温带季风条件下特有的垂直分布带结构。各垂直带的分布特征如下：

1 高山冻原带

长白山高山冻原带在海拔2100m以上，占据火山锥体的上部，环绕在天池周围。由于山高风大，气候寒冷，降水量大，植物生长期短，山顶积雪长达8个月之久。严峻的生态气候条件，阻碍了森林的生长，形成了以灌木、苔藓、地衣为主的典型冻原植被类型。植被群落异常矮小，多年生灌木高度通常不超过10-20cm。结构层次简单，植物匍匐生长，根系浅而发达，形成网状以扩大其营养范围，维持正常生活。高山冻原带的严酷生境，不仅对森林植被的分布有所限制，形成了独具一格的高山冻原植被分布特色，而且对一般动物的生存与活动，也缺乏必要的栖息、繁衍环境，因此动物种类极其贫乏。除高山鼠兔常年出没外，仅可见到为数不多的几种夏候鸟，于酷热季节来此“避暑”。

2 亚高山岳桦林带

分布在长白山海拔1800-2100m之间为亚高山岳桦林带。由于山高风大的恶劣条件不适宜乔木生长，而岳桦林有耐高山恶劣气候条件和瘠薄土壤的能力，且具有萌芽及种子飞散能力强的特点，遂使岳桦形成优势，但林相比较单纯。然而由于小地形的变化，岳桦林的分布也有一定的局限性，常与苔藓植物呈镶嵌分布。岳桦林生长情况也很不一致，在其下部岳桦生长较好、较密，树干直且高；海拔越高分布越稀疏，树高趋矮，常形成一株多干呈半丛状或呈蛇状弯曲。这种特点是受高山带强风侵袭和大雪严寒所造成的。岳桦林由于干形弯曲，分布面积不大，木材蓄积量不多，经济价值不大。但保护好现有岳桦林对高山水土保持，具有十分重要的防护作用。

3 山地针叶林带

分布在长白山海拔1100-1800m之间为山地寒地温性针叶。由于林下阴暗而湿润，故常有暗针叶林之称。云杉、冷杉占优势，形成密度较大的复层异龄林。主要树种有鱼鳞云杉、红皮云杉、臭冷杉、红松、长白落叶松等。林带中树种因海拔高度和地形的差异而变化。高海拔地段（1500m以上），形成鱼鳞云杉、臭冷杉林带，其上限常混有少量岳桦；而低海拔地段（1500m以下），则形成鱼鳞云杉、臭冷杉红松林带，红松比重趋于增大。长白落叶松在本带内常随着地形的变化而增减，在平坦低湿地多形成片状纯林，林下鱼鳞云杉、臭冷杉、红松幼树更新较好，而它本身的幼树很少。在长白林区，此带是保存最好的森林地段。这里林木生长旺盛，单位面积蓄积量高（可高达500立方米左右）。保护好此森林对保持森林生态系统，维持珍贵植物的繁衍，保持水土和科研环保等方面都具有重大意义。现在其绝大部分已经或正在进行采伐利用，另一部分则划归长白山自然保护区。

4 针阔叶混交林带

分布在长白山海拔500-1100m之间，为以红松为主与多种阔叶树混交林带，或称红松阔叶林带。此带是长白山地区地带性森林植被。由于这里气候温和、地势平缓、排水良好、土壤肥沃，适合各种树种生长，因而林内树种丰富。林下、草本植物也极为繁茂。森林群落结构复杂，层次较多，异龄林大，多为混交复层异龄林。特别是红松作为本地区的特征树种，寿命长，幼年时期具有一定的耐阴性，因而，很少出现单纯的红松纯林。红松阔叶混交林带在长白山地区，分布广，林分蓄积量大，是吉林省主要的木材生产基地。目前原生林相对已保存不多，大部分为经过多次采伐破坏后形成的过伐林、次生林以及在采伐迹地上更新起来的人工林。经营利用好该带的森林，促使其永续高产、达到永续利用具有重要意义。

5 落叶阔叶林带

分布在海拔500m以下低山丘陵地区。由于人类活动频繁，原生红松阔叶林被多次采伐或火烧等连续破坏所形成的以蒙古栎、山杨、白桦以及榆属等树种组成的次生阔叶混交林，是典型的夏绿林景观。面积大，分布广，普遍处于幼、中龄阶段，构成现今吉林省后备森林资源的主要部分。但这些林分生产力低，林木品质较差。如何采取科学的营林措施，使其尽快恢复为优质高产的针阔混交林，是国民经济的发展对木材不断增大的要求，也是保持水土、保护环境的迫切要求。

风速对大气颗粒物垂直分布观测研究 篇4

环境空气质量监测已成为环保部门为经济社会发展、公众健康、环境保护及科学研究服务的日常工作。在城市内建设大气梯度监测站可将不同近地层的污染物浓度进行时时监测, 对于了解大气扩散和污染物的分布规律具有重要意义, 本文就风速和污染物垂直扩散的关系展开讨论。

1 风速与大气污染物扩散

刘天奇等主编的《环境保护概论》中指出, 风和湍流对污染物大气中的扩散和稀释起着决定性作用。风速对污染物的扩散影响是非常重要的一个条件, 本文以颗粒物为研究对象, 以石家庄市位于电视塔上20米, 86米, 116米, 200米的梯度监测测站为背景, 选取2014年1月份至7月份的连续监测数据, 观察讨论风速对颗粒物在垂直方向的分布规律。

2 分组研究讨论

2.1 风速小于1.5米/秒时颗粒物垂直分布特点

2014年1月14日至1月16日, 连续三天小时平均风速均小于1.5米/秒, 基本处于静风天气, 大气层结稳定, 污染物不易扩散, 空气中颗粒物浓度较高。以这个监测时间段为例, 来讨论颗粒物的垂直分布特点和规律。

2.1.1 静风时PM10垂直分布特点

做1月14日至16日3个自然日的24小时平均值的变化曲线, 如图1, 从图中可以看很出, 在静风的气象条件下, 各个层级的PM10污染物浓度86米最高, 并且4各层级日变化幅度均不大, 具体变化如表1所示。

分析表1发现, 在1月份200米层级处在静风的气象条件下染物的累积比例最大, 其次为20米, 116米, 86米累积比例最小;在静风气象条件下, 3天的污染物浓度的小时均值, 24小时内的变化率可以看出, 20米层级处污染物浓度日变化最大, 其次为200米, 86米, 116米层级处日变化最小。

2.1.2 静风时PM2.5垂直分布特点

做1月14日至16日3个自然日的24小时平均值的变化曲线, 如图2, 从图中可以看很出, 在静风的气象条件下, 各个层级的PM2.5污染物浓度86米和200米最高, 且均值相同。其次为20米, 116米, , 并且除去200米层级外, 其余3个层级日变化幅度均不大, 具体变化如表2所示。

分析表2发现, 在1月份200米层级处在静风的气象条件下PM2.5浓度的累积比例最大, 其次为86米, 20米, , 116米累积比例最小, 这个排名和PM10的变化稍有差别;;在静风气象条件下, 3天的污染物浓度的小时均值, 24小时内的变化率可以看出, 200米层级处污染物浓度日变化最大, 其次为20米, 116米, 86米层级处日变化最小, 和PM10的变化顺序也有所差异。

2.2 瞬时风力大于7米/秒时颗粒物垂直分布特点

2014年3月23日11:00, 小时平均风力为7.5米/秒, , 出现瞬时大风, 3月23日平均风力3.2米/秒, 天气晴朗, , 能见度8.5, 以3月23日0:00-24:00时间段为例, 来讨论颗粒物的垂直分布特点和规律

2.2.1 瞬时大风时PM10垂直分布特点

选取2014年3月23日00:00至3月23日23:00这一时间段的小时均值得出PM10各层级的变化曲线 (图3) 。

分析图3可知, 当基本处于静风状态时, 各层级浓度水平污染物浓度水平一直在不断上升累积, 直到6:00到达峰值, 随着6:00以后风速的快速上升, 扩散条件有利, 4个层级的污染物浓度也快速下降, 从图中可以看出, 116米层级浓度下降的最快, 且幅度最大, 其次为200米, 86米和20米。瞬时大风对116米这个层级的PM10影响最大。

2.2.2 瞬时大风时PM2.5垂直分布特点

选取2014年3月23日00:00至3月23日23:00这一时间段的小时均值得出PM2.5各层级的变化曲线 (图4) 。

分析图4可知, 当基本处于静风状态时, 各层级浓度水平污染物浓度水平一直在不断上升累积, 直到6:00左右到达峰值, 随着6:00以后风速的快速上升, 扩散条件有利, 4个层级的污染物浓度也快速下降, 从图中可以看出, 116米层级浓度下降的最快, 且幅度最大, 其次为20米, 86米和200米。瞬时大风对116米这个层级的PM2.5的影响最大。对200米的PM2.5影响最小。

3 结论

3.1在1月份采暖期, 风速小于1.5米/秒, 气象条件接近静风状态时, 各层级PM10和PM2.5的浓度均高于本月平均浓度值, 三天平均浓度PM10和PM2.5顺序相同, 86米最高, 其次200米, 20米, 116米, 浓度和高度无线性关系, 其中200米层级处PM10和PM2.5两项累计浓度比例最大。静风天气污染物浓度累计明显, 近地面的细粒子浓度累计尤为明显, 主要本地排放源的贡献, 建议静稳天气, 防控以及减排为主, 建议在市区分时段控制机动车上路, 对钢铁、水泥、电力、玻璃四个行业实行企业排污总量控制, 对重点企业的燃煤锅炉、工业窑炉实施除尘、脱硫、脱硝改造等具体措施。

3.2在春季三月份瞬时大风气象条件下, 瞬时大风对116米这个层级的PM10影响最大, 其次为200米, 86米和20米。瞬时大风对116米这个层级的PM2.5的影响最大, 对200米的PM2.5影响最小, 可见细粒子的浓度在较高层级较为稳定, 建议在大风的天气, 一定要注意对扬尘的控制, 注意加快路面的洒水频率, 以减少扬尘对颗粒物浓度的贡献。从结果看, 100米上下高度是一条污染带, 颗粒物浓度较高, 建议控制高架源的排放。

参考文献

[1]刘天齐编著.环境保护概论[M].高等教育出版社, 1984:97.

[2]董志根.大气污染状况与风向风速研究[D].南京市环境保护科学研究所.

[3]毛睿, 龚道溢, 范一大.春季天气变率对华北沙尘暴频次的影响[J].地理学, 2005, 60 (1) :12-20.

[4]王晓云, 潘莉卿, 吕伟林, 等.北京城区冬季空气污染物垂直分布与气象状况的观测分析[C].城市气象服务科学讨论会学术论文集.中国气象学会, 2001:69-73.

垂直分布 篇5

对柘林湾代表性水区柱状样沉积物中不同形态氮、磷的含量进行了分析,研究了其垂直分布规律及其历史演变趋势.研究结果显示,除湾西北三百门(S2站)和湾中央大规模网箱渔排养殖区中心(S6站)外,其余各测站柱状沉积物中的有机氮(TOM)、凯氏氮(TKN)及各形态磷含量基本呈现“沉降-降解-堆积”三阶段的分布特征,反映了成岩作用的结果.S2、S6测站柱状沉积物中的多项氮磷指标,在表层10 cm以深不降反升与这两测站的高污染压力和弱水体交换能力导致的污染物快速堆积有关.底栖动物对沉积物垂直方向的扰动可能是各氮磷指标在沉降和降解阶段产生波动变化的重要原因之一,但生物扰动对NH+4的垂直变化影响最大.自生磷(Au-P)与有机磷(OP)在表层以下随深度呈一定的镜像关系,与Au-P和OP在成岩过程中的相互转化有关.Au-P随深度的变化幅度比OP的大,表明磷在Au-P和OP之间的转移并不是磷再分配的.唯一途径,其它形态的磷也可能参与磷的再分配,而两者在表层不呈镜像关系主要与微生物对两者的降解有关.

作 者：杜虹 李金 黄长江 董巧香 DU Hong LI Jin HUANG Chang-jiang DONG Qiao-xiang 作者单位：杜虹,李金,DU Hong,LI Jin(汕头大学生物系,广东,汕头,515063)

黄长江,董巧香,HUANG Chang-jiang,DONG Qiao-xiang(温州医学院,浙江,温州,325035)

浅析沈阳市秋季颗粒物垂直分布特征 篇6

1 材料与方法

1.1 采样点环境状况

选择沈阳市幸福岛小区位于北二东路南侧和兴工北街东侧交汇处一座高27层约81 m高层住宅楼, 华泰新都小区位于华山路南侧和淮河街东侧交汇处一座高24层约72 m高层住宅楼。研究区颗粒物来源主要为汽车排放和大气扩散。

1.2 采样点设置

(1) 采样点设置:幸福岛小区共选取5个采样点, 分别在1楼 (3m) 、10楼 (30 m) , 15楼 (45 m) , 20楼 (60 m) , 27楼 (81 m) 的楼梯间的窗口处。华泰新都小区共选取5个采样点, 分别在1楼 (3 m) 、5楼 (15 m) , 10楼 (30 m) , 17楼 (51 m) , 24楼 (72m) 的楼梯间的窗口处。

1.3 指标和频率

⑴监测指标:PM10、PM2.5。⑵监测频次:选择秋季进行监测, 每个点位测量4次, 取平均值进行分析。

1.4 仪器

颗粒物监测仪器为北京绿林创新数码科技有限公司生产的微电脑激光粉尘仪LD-5C (B) , 灵敏度0.001mg/m3。

2 结果与分析

2.1 PM2.5随高度变化分析

对两栋楼10个监测点位统计, PM2.5结果如图1所示。秋季幸福岛小区PM2.5随高度增加, 呈下降趋势, 在3~30 m之间, PM2.5随高度增加显著下降, 而超过30 m后, PM2.5随高度变化不明显, 略呈下降趋势, 当高度为81 m时, 其质量浓度达到最低值。这种变化趋势可能与监测当天空气湿度和风速关系极为密切, 监测当天空气湿度较大风速较小, 当空气湿度接近饱和时, 水蒸气凝结部分细颗粒, 重力作用细颗粒下沉, 且风速低大气较稳定, 湍流交换极弱, 不利于细颗粒扩散, 远距离输送贡献率甚低, 使得3m处PM2.5质量浓度最低。秋季天气晴朗风速较小时, 华泰新都小区在高度3~72 m之间, PM2.5质量浓度在0.078~0.089mg/m3之间, PM2.5随高度增加变化趋势不明显。这种现象可能与监测当天风速较小, 大气湍流较弱, 对流甚小, 大气层处于稳定状态, 大气的湍流交换和垂直扩散能力极弱, 不利于颗粒物的扩散和迁移。

2.2 PM10随高度变化分析

对两栋楼10个监测点位统计, PM10结果如图1所示。秋季幸福岛小区PM10随高度增加, 呈下降趋势, 在3~30m之间, PM10随高度变化较明显, 而超过30 m后, PM10降低趋缓, 当高度为81 m时, 其质量浓度达到最低值。秋季华泰新都小区PM10随高度增加, 总体呈下降趋势, 在3~15m之间, PM10质量浓度随高度增加变化不明显, 略呈下降趋势, 而超过15m后, PM10随高度增加明显下降, 当高度为72 m时, 其质量浓度达到最低值。以上变化趋势可能与监测时空气湿度关系极为密切, 当空气湿度接近饱和时, 水蒸气凝结部分颗粒物, 重力作用颗粒物下沉, 粗颗粒粒径较大, PM10在大气沉降中作用相对明显, 导致低空浓度大于高空浓度, 使得3m处PM10质量浓度最高, 总体呈下降趋势。刘昌伟等[2]指出在0~56 m之间时, PM10大致随高度增加而减小, 这种现象与大气的垂直扩散分布能力和颗粒物的性质有关, 也与气象要素 (风速、湿度、气压) 关系密切, 尤其垂直高度上的风速变化是导致PM10垂直差异的重要因素。李沐珂等认为[3]随风速的提高, 在一定高度内PM10浓度逐渐降低。此次垂直高度监测仅限于81m以内, 81 m以上空气中的PM10质量浓度变化规律尚不清楚, 需要进一步研究。图1秋季PM2.5与PM10随高度变化规律。

3 结论

3.1 秋季空气湿度较大风速较小时, 空气中可吸入颗粒物PM10和PM2.5质量浓度随高度增加总体呈下降趋势。空气湿度大, 水蒸气凝结部分颗粒物, 重力作用颗粒物下沉, 且风速低大气较稳定, 湍流交换极弱, 不利于细颗粒扩散, 远距离输送贡献率甚低, 使得低处PM10和PM2.5质量浓度最低。

3.2 天气晴朗风速较小时, PM2.5质量浓度随高度增加变化趋势不明显。风速较小, 大气湍流较弱, 对流甚小, 大气层处于稳定状态, 大气的湍流交换和垂直扩散能力极弱, 不利于颗粒物的扩散和迁移。

本研究仅对沈阳市秋季两个地点进行监测分析, 不足以全面衡量沈阳市高层建筑垂直分布特征, 为了更加充分反映区域内颗粒物的污染特征, 今后需要增加监测点位和监测时间以。

参考文献

[1]周学华, 王哲, 郝明途.济南市春季大气颗粒物污染研究[J].环境科学学报, 2008, 28 (4) :755-763.

[2]刘昌伟, 赵勇, 苗蕾, 等.城市高层建筑大气颗粒物污染和噪声垂直分布特征[J].生态环境学报, 2009, 18 (5) :1793-1797.

垂直分布 篇7

传统的关联规则挖掘是将数据收集在单一节点，运用单机挖掘算法进行挖掘，随着互联网的快速发展，由于商业利益、隐私安全或网络传输负载等的考虑，越来越多的数据都分布在网络的不同站点，如何对不同站点数据进行联合利用越来越受到人们的重视[1]。

数据在网络中的分布有三种情况[2]:1)水平分布类型，即各个站点的数据拥有相同的属性;2)垂直分布类型，即各个站点的数据拥有不同的属性;3)混合分布类型，即数据的分布既有水平类型又有垂直类型。目前对这方面的研究集中于数据水平分布类型下的关联规则挖掘，这类算法主要有CD算法[3]和FDM算法[4]等，由于数据分布情况的不同，这些算法对垂直分布类型的数据无能为力。文献[5]和文献[6]提出使用点积协议和代数的方法来挖掘两方垂直分布类型数据中的关联规则，使用点积协议来计算支持度计数，在挖掘过程中两方站点每一次数据传送最大量是n个数，网络负载低，并且通过产生随机数对要传输的向量进行扰乱，而且算法在一定程度上保护了隐私，但是该类算法只支持两方垂直分布的布尔类型的维内关联规则的挖掘，不适用两方垂直分布多维数据的多维关联规则的挖掘。在现实中多维关联规则的挖掘应用范围更广，更具有现实意义。为了能够在两方垂直分布的多维数据进行挖掘，得到多维关联规则，提出一种两方垂直分布类型数据的多维关联规则挖掘算法TDDM，该算法结合数据立方体，在全局传递局部频繁谓词集和相应的连接键键值子集，其中连接键键值子集作为另一方的挖掘约束条件，缩小挖掘范围，在局部本地基于Apriori[7]和数据立方体[8]处理多维数据集，并在多维数据集上挖掘局部频繁谓词集，最后连接两方局部频繁谓词集，得出全局频繁谓词集，计算得出多维关联规则。

1 垂直分布类型数据的多维关联规则挖掘

1.1 数据两方垂直分布

记两个站点为A和B，站点A存放DB1数据库，存放的属性包括两部分(Tid,D_inf1)，其中，D_inf1包括n个属性即{D1，…，Dn};站点B存放DB2数据库，存放的属性也包括两部分(Tid,D_inf2)，其中，D_inf2包括m个属性即{D1，…，Dm};Tid是事务的唯一标识，选取Tid作为站点A和站点B的连接键，使两方数据的每一条记录一一对应。

为了形象说明垂直分布类型的数据，将一个完整的数据数据集进行人为划分(在实际中两方的数据都是自动产生，两方含有不同的属性，即当两方对应的数据联合起来才能完整表达一个记录)。

所选多维数据集mushroom来自网站[9]，并为数据集添加了连接键Tid，在数据集中选取了13个属性显示数据的分布完整的数据集如表1所示。

将数据集垂直划分模拟分布于站点A和站点B的数据。

站点A处数据库DB1存放的数据如表2所示。

站点B处数据库DB2存放的数据如表3所示。

站点A和站点B的数据通过连接键Tid一一对应。

1.2 多维关联规则挖掘

关联规则的挖掘分为单维关联规则挖掘和多维关联规则挖掘，单维关联规则只涉及数据的一个维，是处理单个属性之内不同实例之间的关系;而多维关联规则涉及到多个属性之间的关系，在数据库中是涉及多个字段之间的关联[10]。在挖掘单维关联规则中搜索的是频繁项集，而多维关联规则寻找的是频繁谓词集。寻找到频繁谓词集后计算得出多维关联规则。本文旨在给出一种多维关联规则挖掘算法，对两方垂直分布类型的数据进行数据挖掘得出强关联规则。

2 TDDM算法

2.1 相关定义和定理

定义1对任意维(属性)Di,Di=vik，表示维(属性)Di的取值，其中，1≤k≤mi,mi为维(属性)Di的最大取值个数。对DB的每一个维(属性)Di对应一个词pi,pi(X,vim)既包含了维(属性)信息，又包含了在这一维(属性)的取值信息，称pi(X,vim)为谓词。

定义2对数据库全集有效的支持度称为全集支持度。

定义3只对数据库某一数据子集有效的支持度称为子集支持度。

定义4对于一条事务t，如果X=t.Tid时，Di=vik，则称事务t使得谓词pi(X,vik)为真;则有多维关联规则的形式:

其中，{pi1,pi2，…，pih+l}{pi|1≤i≤n}，且h+l≤n,n为多维的维数;support=s%和confidence=c%分别表示多维关联规则的支持度和置信度。

定理1若谓词集X是局部数据库DBi的频繁谓词集，则X的所有非空子集也是DBi的频繁谓词集。

定理2在数据垂直分布的情况下，若谓词集X是跨多个局部数据库DBi的全局频繁谓词集，则X的属于某一局部数据库的子集一定是相应局部数据库DBi的频繁谓词集。

2.2 TDDM算法过程描述

站点A和站点B利用由连接键Tid一一对应的本地数据库DB1和DB2分别建立数据立方体Cube_A和Cube_B;

第一步B向A提出数据挖掘的申请，同时B将全集支持度minsup_all传递给A方;

第二步A在Cube_A中，利用本地算法Apriori_CubeA计算出频繁谓词集的集合，同时记录每个频繁谓词集及相对应的Tid集合和支持度计数，其结构为(F_items,Tid_S,Sup_num_A)，其中，F_items表示A方局部频繁谓词集;Tid_S表示包含F_items的记录的Tid集合;Sup_num_A表示F_items的计数。形成集合:

其中，k表示在Cube_A中找到的所有频繁谓词集的数目。

然后，A将集合S发送给B;

第三步B按照A发送的集合S，分别对集合S的每一个成员，如S[k]=(F_itemsk,Tid_Sk,Sup_num_Ak)，进行处理，在Cube_B中以Tid的集合S[k].Tid_Sk所代表的记录为挖掘范围，同时将全集支持度minsup_all变换为子集支持度minsup_sub，利用算法Apriori_CubeB挖掘得出所有频繁谓词集，形成集合:

其中，F_items'为B方局部频繁谓词集;Sup_num_B为F_items'在完整Cube_B中出现的总计数;Sup_num'为F_items'在S[k].Tid_Sk所代表的记录中的支持度计数。

S[k]表示集合S的第k个成员，S[k]'表示站点B利用S[k]成员的Tid集合Tid_Sk信息，使用算法Apriori_CubeB计算出的频繁谓词集和对应的支持度计数的集合，其中u表示得出的频繁谓词的数目。

第四步对S[k]和对应的S[k]'进行并操作得到包含全局多维频繁谓词集的集合，即:

精简化数据得到集合:

对S中所有成员执行上述操作得到最终带有支持度计数的全局频繁谓词集的集合:

其中，k表示在Cube_A中找到的所有频繁谓词集的数目。

第五步利用带支持度计数的全局频繁谓词集的集合I，计算得出全部的多维关联规则集合Rules。

2.3 TDDM算法的局部挖掘

TDDM是一种两方垂直分布数据的多维关联规则挖掘算法，该算法需要在局部进行数据挖掘寻找多维数据集的局部频繁谓词集，为了能够挖掘多维关联规则，TDDM算法在局部本地利用数据立方体组织存放多维数据，并结合类Apriori算法来寻找局部频繁谓词集。

数据立方体是多维数据的一种组织形式，由维和事实定义，存储的是多维数据集[11]，数据立方体技术支持对数据进行事先的全部或部分物化存储[12]，从而为挖掘频繁谓词集计算支持度计数节省了大量时间。Apriori是经典的频繁项集挖掘算法，但是Apriori需要多次扫描数据库，耗费大量的时间。为了能够处理多维数据集并且减少Apriori算法扫描数据库所耗费的时间，高学东等人基于数据立方体技术和Apriori算法提出Apriori_Cube搜索频繁谓词集算法[13]。TDDM在局部本地实现了Apriori_Cube算法，并使之与全局算法融合，该局部算法利用MDX查询语句在数据立方体中查询多维谓词集的支持度计数，由于数据立方体的物化的特性使得某些支持度计数已经被提前被计算，这样既处理了多维数据集又减少了数据库多次扫描所耗费的时间。

2.4 TDDM算法伪代码

站点A处:

站点B处:

3 实验与分析

3.1 TDDM算法实验

采用两台PC作为站点A和站点B,PC的配置均为Pentium4，主频2.4 G，内存1 G,Windows XP操作系统，测试环境为100 M局域网。

实验数据集采用1.1节中提到的mushroom数据集，该数据集是有8 124条记录的多维数据集，为易于分析与验证TDDM算法的正确性，抛弃包含较少属性值的属性，选取了13个属性，确定每一属性都有4～12个不等的不同取值。数据库系统采用的是SQLServer2008，将数据集人为垂直划分为两部分，用来模拟两方垂直分布类型的数据，并分别导入站点A数据库DB1和站点B数据库DB2中，DB1中存放有7个属性，DB2中存放有6个属性，并在DB1和DB2中附加连接键Tid，然后再分别利用Visual Studio2008将数据库中的数据作为数据源创建数据立方体Cube_A和Cube_B，并部署到站点A和站点B的Analysis Services服务器中。算法开发环境为Visual Studio2008，使用C#语言实现。

算法实例:站点B向站点A提出数据挖掘申请，并传递全集最小支持度minsup_all=0.3，站点A得出集合S如表4所示。

注:[Cap-shape].&[f]的全名(UniqueName)为[Cap-shape].[Cap-shape].&[f]，表中为了简洁而省略为[Cap-shape].&[f]，以下同样省略。

站点A将集合S返回给站点B。站点B对集合S进行处理。

以集合S的一个成员S[7]=({[Stalk-surface-above-ring].&[s]}，{1,2，…，8 123,8 124}，5 176)为例，站点B利用Aprior_Cube算法，以Tid_S={1,2，…，8 123,8 124}为约束条件，缩小挖掘范围，并且计算子集最小支持度:

站点B挖掘频繁谓词集得出结果集合S[7]'如表5所示。

则I6=S[7]∪S[7]'精简化后结果如表6所示。

如上，对S中成员做相同处理，可得到最终带有支持度计数的全局频繁谓词集的集合I=I0∪I1∪…∪I8，从集合I的每一个成员可以计算置信度，得出一条或者多条关联规则，以集合I的一个元素:

为例，计算关联规则:

对于包含三个或者三个以上谓词的频繁谓词集，计算多维关联规则置信度所需要的任意频繁谓词组合的支持度计数都会出现在集合I中，计算置信度时只需要搜索集合I即可得到相应频繁谓词组合的支持度计数。

3.2 结果验证与分析

为了验证算法的正确性，能够正确挖掘多维关联规则，将TDDM算法的挖掘结果与单机算法Apriori在相同数据集上进行挖掘的挖掘结果进行比较。

数据集都同样选择mushroom的13个属性。TDDM算法是在数据集产生的数据立方体中进行挖掘，而单机算法是直接在原数据集上进行挖掘。

单机算法采用现有开源软件Weka中Associate挖掘类型的Apriori算法，设置参数lower Bound MinSupport=0.3,metric Type=confidence,min Metirc=0.8,output Item Set S=true，进行挖掘，得出结果如表7所示;算法TDDM同样设置最小支持度为0.3，置信度设置为0.8，得出结果如表8所示。

对比表7和表8发现多维关联规则挖掘算法TDDM在得出的结果与Apriori单机关联规则挖掘得出的结果完全相同，表明TDDM算法能够有效地处理两方垂直分布类型的数据并得出正确的挖掘结果。

4 结语

垂直分布 篇8

本文通过对乌梁素海沉积物柱芯中无机磷的赋存形态及含量分布研究, 结合沉积物定年技术, 探讨不同区域无机磷形态的历史变化及环境意义, 以期揭示乌梁素海营养状态演替过程。

1 材料与方法

1.1 研究区简介

乌梁素海位于内蒙古自治区巴彦淖尔市乌拉特前旗境内, 是河套灌区农田退水和工业、生活污废水的唯一承泄场所, 是由100多年前黄河改道而成的河迹湖。河套地区每年有5亿m3左右的农业灌溉退水和所属五个旗县多达3 300万t的工业废水及生活污水排入乌梁素海, 水体中总磷、总氮严重超标。

1.2 样品采集与分析

(1) 样品采集。采用自制重力式柱状采泥器于2013年2月19日在乌梁素海中部区 (M14) 、南部区 (U4) 2个点位 (见图1) 采集沉积物柱芯, 取上部20cm柱芯, 现场2cm间隔切割分样, 然后将样品装入聚乙烯袋中放入保温箱, 运回实验室后低温冷冻保存。

(2) 样品处理与分析。样品经超低温冷冻干燥后研磨过100目筛, 密封冷藏保存待分析用。湖泊沉积物中磷的赋存形态一般分为无机磷IP和有机磷OP, 而无机磷形态划分存在较大差异, 纵观国内外沉积物中无机磷的赋存形态分类[9,10,11], 归纳起来主要为:弱吸附态磷 (Ex-P) 、铁结合态磷 (Fe-P) 、铝结合态磷 (Al-P) 、钙结合态磷 (Ca-P) 、闭蓄态磷 (Oc-P) 或残渣磷 (Res-P) 5种形态存在。本文采用胡凯、Ruttenberg[12]提出的5步连续提取法对沉积物中无机磷形态进行提取, 用钼锑抗分光光度法进行测定。

1.3 数据处理

数据的处理主要采用统计学方法, 运用SPSS 1 9.0、Excel 2007程序进行因子的变化规律分析和制图。

2 结果与分析

2.1 沉积物柱芯年代序列

本文的M14、U4点位基本与张经国[13]研究中的WLSH-1、WLSH-4点位相吻合, 所以利用210Pb测年技术得到的WLSH-1、WLSH-4点位处的沉积物平均沉积速率0.49、0.79cm/a可作为M14、U4点位处沉积物平均沉积速率, 以此可以大致推算出沉积物柱芯不同深度对应的年份序列, 见表1。

2.2 沉积物中无机磷形态的垂直分布

(1) 不同区域无机磷形态含量与分布特征比较。乌梁素海2个沉积物柱芯中各形态磷含量及垂向分布特征如图2所示。由图2可见, 中部区和南部区沉积物柱芯中Ex-P含量的变化范围分别为0.08~0.48、0.08~0.24mg/kg, 均值分别为0.19、0.13mg/kg;Fe-P含量为22.61~41.66、6.74~21.42mg/kg, 均值33.01、11.46mg/kg;Al-P含量为17.46~871.82、5.55~777.77mg/kg, 均值340.91、248.72 mg/kg;Ca-P含量的变化范围为248.41~274.60、251.98~281.74mg/kg, 均值265.35、263.03mg/kg;Res-P含量的变化范围为129.76~341.66、165.47~330.15mg/kg, 均值247.46、231.83mg/kg。

中部区和南部区沉积物柱芯中的Ex-P、Ca-P、Res-P平均含量相近, 而Fe-P含量、Al-P含量相差较大。垂向变化规律上, 中部区Fe-P含量垂向上整体高于南部区, 但中部区Fe-P含量随深度增大呈增加趋势, 南部区则相反;以8cm深度为界, 其中8cm以上中部区Al-P含量随深度增大变化幅度较小、南部区Al-P含量随深度增大规律性不显著, 而8cm以下中部区Al-P含量随深度增大而增加且含量明显高于8cm以上, 但在18cm深度处含量较低, 8cm以下南部区Al-P含量随深度增大变化幅度较小且含量明显低于8cm以上, 但在16cm深度处含量较高;以6cm深度为界, 其中6cm以上中部区CaP含量随深度增大而减小, 南部区Ca-P含量随深度增大规律性不显著, 而6cm以下中部区和南部区Ca-P含量都随深度增大而增加且含量总体上差异较小;中部区Res-P含量随深度增大而增加, 但10和12cm处含量稍高, 南部区Res-P含量随深度增大规律性不显著;中部区和南部区Ex-P含量随深度增大规律性均不显著, 但在16cm深度处中部区Ex-P含量较高。

(2) 无机磷形态百分含量比较。图3给出了M14、U4柱芯中各种无机磷形态含量百分比的条形分布图。各形态磷含量所占无机磷总量的比例在垂向变化上不相同, 无论中部区还是南部区, 沉积物柱芯相同深度上含量最多的无机磷形态为CaP、Res-P, 含量最少的是Ex-P, Al-P在不同沉积深度上百分含量差别较大, 如中部区沉积物8cm以下Al-P百分含量较高, 也是无机磷主要形态。中部区Ca-P的百分比为18.35%~57.73%、平均为36.83%, Res-P为18.74%~47.94%、平均为30.64%, Ex-P为0.01%~0.06%、平均为0.02%;南部区CaP的百分比为18.86%~55.12%、平均为42.45%, Res-P为20.86%~47.55%、平均为34.78%, Ex-P为0.01%~0.03%、平均为0.02%。

2.3 无机磷形态的环境意义

Ex-P、Fe-P、Al-P是最易于被生物直接利用的形态磷[14]。沉积物中生物可利用磷的含量越大, 其潜在释放量就越大[15], 因此乌梁素海中部区8cm以上沉积物磷释放潜能低、释放风险不大, 但南部区8cm以上沉积物由于Al-P含量较高, 磷释放风险相对较大。

Ex-P主要是指沉积物中活性的Fe/Mn氧化物、氢氧化物以及黏土矿物等颗粒表面吸附或共沉淀的磷[16], 水体环境改变时, 这部分磷极易进入上覆水维持水体磷酸盐平衡。虽然Ex-P在乌梁素海两个沉积物柱芯中含量很小, 但Ex-P含量的垂向分布特征表明乌梁素海中部区在1972-2013年和南部区在1988-2013年期间水环境动态变化较剧烈。

Fe-P被认为是沉积物中最易解析的部分, 它随氧化还原环境的变化而变化, 当氧化还原点位升高时, Fe2+被氧化为Fe3+而沉淀, Fe-P也随之沉淀, 当氧化还原电位降低时, Fe3+被还原并被溶解, Fe-P被释放出来, 进入间隙水[9]。乌梁素海中部区沉积物中Fe-P含量高于南部区, 说明在沉积历史中, 中部区的湖水的氧化性高于南部区, 中部区沉积物中Fe-P释放风险低于南部区。中部区沉积物Fe-P含量随深度增大而增加也说明1972-2013年中部区湖水氧化性在减弱, 沉积物磷释放风险在增大, 而1988-2013年期间南部区湖水氧化性在加强, 沉积物磷释放风险在减小。Fe-P分布在一定程度上与人类干扰相关[17], M14附近芦苇密集, 人类活动影响较大, U4靠近退水口, 人类活动影响小, 也可以为中部区沉积物中Fe-P含量高于南部区作佐证。

Al-P在沉积物中的含量与分布受许多因素影响, 这也解释了为什么乌梁素海沉积物柱芯中Al-P含量波动较大, Al-P百分含量的垂向变化较大也说明乌梁素海不同历史时期水环境要素波动较大。

Ca-P主要以钙的磷酸盐形式存在, 主要指与自生磷灰石、湖泊沉积碳酸钙以及生物骨骼等的含磷矿物有关的沉积磷存在形态, 主要来自陆源输入的变质岩或者火成岩碎屑态磷灰石。Ca-P作为一种难溶性的物质, 以磷酸盐的形式存在于底泥中, 因此对磷从底泥向水体释放的促进作用较小[18,19], 也很难被生物利用[20]。Ca-P作为乌梁素海中部区和南部区沉积物中无机磷的主要形态, 表明这两个区域内源磷释放风险较小, 同时也表明沉积物中无机磷以陆源输入为主。由于乌梁素海东靠乌拉山西麓, 南邻乌拉山山后洪积阶地, 所以以山洪为主的地表径流会将大量碎屑态磷灰石带入这两个区域。中部区和南部区沉积物6cm深度上下Ca-P含量分布特征不同, 说明中部区和南部区分别从2001和2006年开始陆源输入的碎屑态磷灰石逐年增加。Ca-P虽然一般不易释放, 但对pH值比较敏感, 在pH值低, 酸度增加时可转化为可溶性磷酸盐磷。Ca-P作为乌梁素海沉积物中无机磷的主要形态, 为防止其释放, 应保持乌梁素海上浮水和间隙水呈碱性。

Res-P主要是一层Fe2O3胶膜包裹的磷盐, 一般不易释放, 也不易被藻类和浮游植物吸收。Res-P作为乌梁素海中部区和南部区沉积物中无机磷的另一种主要形态, 再次表明这两个区域内源磷释放风险较小。

3 结语

(1) 乌梁素海中部区和南部区沉积物柱芯中无机磷形态以为Ca-P、Res-P为主, 平均百分含量为36.83%、30.64%, Ex-P含量最低, 平均为0.02%, Al-P在不同沉积深度上也可能是无机磷主要形态。

(2) 中部区和南部区沉积物柱芯中无机磷形态含量及分布规律上存在一定差异, 中部区Fe-P含量整体高于南部区且随深度增大呈增加趋势;以8cm深度为界, 两区域Al-P无论是含量上还是分布规律上均具有相反的表现, 8cm以上中部区Al-P含量低于南部区且随深度增大变化幅度较小, 8cm以下中部区Al-P含量明显高于8cm以上且随深度增大而增加;6cm以下中部区和南部区Ca-P含量随深度增大而增加且含量总体上差异较小;两区域其他无机磷形态含量在垂向变化特征上规律性不显著。

(3) 两个区域无机磷形态百分含量说明乌梁素海内源磷释放风险小, 就不同区域而言, 中部区8cm以上沉积物磷释放风险低, 而南部区磷释放风险相对较大, Fe-P、Al-P是南部区潜在的磷释放形态。中部区沉积物在沉积历史时期磷释放风险在增大, 而南部区沉积物磷释放风险在减小。

(4) 为防止沉积物中Ca-P释放, 应注意监测乌梁素海上浮水和间隙水的pH并维持呈碱性。

摘要：为阐明乌梁素海营养状态的演替过程及人类活动对其影响, 研究了沉积物中无机磷形态和沉积历史, 采用连续提取法对代表不同污染程度的中部区和南部区沉积物柱芯中无机磷形态的含量和垂向变化特征进行分析。研究结果表明, 乌梁素海沉积物磷释放风险整体较小, 中部区沉积物8cm以上磷释放风险低于南部区。应注意监测乌梁素海上浮水和间隙水的pH并维持碱性环境以防止沉积物中Ca-P释放。

垂直分布 篇9

在垂直轴风力发电系统领域,国内外学者分别进行了探索,提出了一种采用控制叶片数目和叶片不同弯曲度的控制来提高风能的利用率[8],并采用导叶或挡风板的结构实现引流,从而消除“负阻力”;设计了由负温度系数电阻组成的电子制动装置[9],有效地保护了风力发电系统的过压过流状态;Catalin Harabagiu把Savonius风机的风轮加入270°导流罩,使风机输出功率增加了2.5倍;为了改变发电机输出电压不定的问题[10],采用PIC16F887单片机生成PWM来改变IGBT的占空比,使电压保持某一特定值不变[8,9,10,11]。

本文在已有分析技术的基础上,首先使用Fluent软件对风机模型进行分析计算,得出风机的机械转矩,然后把转矩输入到Simulink搭建的发电机模块中,发电机采用矢量控制,最后通过定子电流、电机运行参数来分析系统的发电特性。

1 CFD三维模拟计算

1.1 风机模型

本文风机模型为Senegal式风机,其风轮为2层,每层由3个扇叶构成,扇叶由1个半圆柱面和1个长方形平板构成,结构如图1所示。为了减少能量耗散,便于风力发电,发电机与风轮转轴直接相连。图2为风机流体分析模型,发电机部分采用圆柱体代替,对模型部分结构进行合理简化,以便于计算。

1.2 设计参数及求解设置

本文设定风轮高度为4 m,内径1.7 m,外径1.9 m;使用Fluent软件进行计算,设定流体为等温,不可压缩的空气,模拟风机非定场流动且风速较低的情况,采用有限元体积法,计算使用k—ε湍流模型。

湍动能k方程和耗散率ε方程如下所示:

图3为风机的网格剖分图,在静止域和旋转域之间使用滑移网格。入口设定为速度入口,出口设定为压力出口,压力计算值为0,仿真精度设定为10-3,仿真时间设定为4 s。

2 风力发电机数学模型

2.1 风力机模型

尖速比是用来表述风机特性的一个十分重要的参数。风轮叶片端线速度与风速之比称为叶尖速比;叶片越长,或者叶片转速越快,同风速下的叶尖速比就越大。其表达式如下:

式中:R为风轮半径;ω为风机的角速度;v为来流风速。

风能利用系数用Cp表示,表示了风力发电机将风能转化成电能的转换效率,其大小与叶尖速比有关系,表达式如下:

式中:PT为风机的机械功率;ρ为空气的密度;A为风轮扫掠面积[12]。

根据式(3)、式(4)在Simulink中搭建风机模块,将来流风速v、风机转速ω作为输入量,通过调节其与来流风速之间的比例关系而得到。将风机的输出转矩Tm作为输出量。构建的风机数学模型如图4所示。

根据风能转换效率公式,以Fluent测出的转矩作为数据,使用转矩拟合,作出垂直轴风机的风能利用率曲线如图5所示。由图5可知,风能利用系数随着尖速比的增加先增后减,并在0.5附近达到最大值。

2.2 发电机数学模型

本文发电机使用永磁同步电机,当在静坐标系下加入运动和转矩方程后,电机电流向量和磁链矩阵表述相对复杂,因此以旋转坐标系参考,不计转子铁心与定子铁心的涡流损耗和磁滞损耗,忽略电机参数变化,则

定子电压方程为

定子磁链方程为

电磁转矩方程为

电机运动平衡方程为

式中:p为微分算子;ω为转子旋转电角速度;R1为定子绕组的电阻;Ld,Lq分别为d轴和q轴的电感;id,iq分别为d轴和q轴的电流;np为极对数;Ψf为转子永磁磁链;J为系统折算到轴端的转动惯量;B为阻力系数。

2.3 模型搭建

为了分析风机的发电特性,在Simulink中搭建仿真模型,如图6所示,主要包括风机转矩拟合和发电2个核心模块,在发电模块中,为了得到较为准确的数据,本文对永磁同步电机采用矢量控制[13];在风机模块中,使用瞬态分析,计算出风机在风速为6.705 6 m/s,转速为2.767 8 r/s时的转矩,将其数据输入到发电机模块,得到各物理量的特性曲线。S1为发电机三相电流,S2为发电机定子电流、转速、电磁转矩、转矩角。

在矢量控制中,本文采用转速电流双闭环PI控制方案,主要包括电流PI控制模块、速度PI控制模块、SVPWM模块和PMSM电机模块。定子电枢电流的直轴分量id和交轴分量iq由发电机输出,id对转子磁极磁场起到增磁或去磁的作用;iq和转子磁极磁场相互作用产生旋转电磁力矩。当id=0时,转矩Te和iq呈线性关系,只要对iq进行控制就能够达到控制转矩的目的。其控制过程为:根据检测到的电机实际转速和输入的基准转速相比较,利用转矩和转速的关系,通过速度PI控制器计算取得了定子电流转矩分量iq的参考量,同时给定定子电流励磁分量id,经过坐标变换将id,iq转换为两相静止坐标系下的电流信号iα,iβ将其送入SVPWM中产生控制脉冲,通过控制脉冲用于控制三相逆变器的各种开关状态,从而得到定子三相绕组的实际电流。根据本文设计具体情况,采用id=0的控制策略,因此id的参考值为0。

3 结果分析

当风速变化时,风机的输出转矩也随之变化,本文在设定风速为6.7 m/s下进行仿真,仿真时间为1 s,得出风机的发电特性如图7所示。

为了更清楚分析图形结果,图8是发电机运行参数的局部放大图。图9是风机的转速,维持在33.3 r/min,由图9可知,转速能迅速达到收敛,这是矢量控制的结果。图10为发电机的三相电流,可以看出输出电流为平滑的三相交流电,计算结果理想,符合预期效果。

4 结论

利用Matlab/Simulink建立了垂直轴风力发电系统的仿真模型,在风机模块中仿真得出此类型风机的风能利用系数曲线;根据发电机的数学模型和所设计的矢量控制系统模型,通过合理的参数,保证发电机在启动过程中达到预期的效果,最后对整体模型仿真,得出平滑三相交流电波形,此结果表明,该风力发电系统仿真结果正确合理,为后续垂直轴风力发电系统的设计提供参考。

摘要：由于分布式发电系统中垂直轴风机具有低转速、大转矩、运行稳定、控制简单等优点,使得垂直轴风力发电系统蓬勃兴起,但由于流场不定导致其发电特性不易掌握。以Senegal式风机为例,采用CFD流体分析风轮旋转,计算出风机的机械转矩,利用Matlab/Simulink建立以风机、发电机、矢量控制为主要模块的风力发电系统模型,计算出风机的性能曲线,对其发电特性进行分析,为垂直轴风力发电系统的设计提供借鉴和参考。