简介:为了探讨细粒子(PM2.5)在灰霾天气下水溶性离子的组分特征,2007年秋季在广州万顷沙连续一个月采集了大气PM2.5样品,分析了SO42-,NO3-,NH4+,Cl-,Na+,K+,Ca2+,C2O42-,F-,NO2-和HCOO-11种水溶性离子含量.结果显示,正常天气和灰霾天气PM2.5总水性离子质量浓度分别为38.99和52.74μg/m3,灰霾和正常天气SO42-,NO3-和NH4+均为PM2.5的主要成分,灰霾天气时SO42-,NO3-和C2O42-占总水溶性离子的百分比显著提高,显示二次吸湿性组分在灰霾形成过程中的重要作用.正常天气和灰霾天气NO3-与SO42-的质量之比平均分别0.29(0.11~0.54)和0.39(0.28~0.62),表明燃煤对它们贡献较大,但灰霾NO3-升高幅度比SO42-相对较高.灰霾天气和正常天气PM2.5均为酸性,灰霾天气酸性更强.
简介:目的:基于支持向量机回归(SVR)模型在非线时间序列的预测能力及经验模态分解(EMD)方法在处理非线性非平稳性的优势,提出一种复合自回归经验模态分解支持向量机回归(AR-EMDSVR)模型,提高非线性非平稳船舶运动极短期预报精度。创新点:1.研究非线性非平稳船舶运动的极短期预报问题,提出一种复合的预报方法;2.基于不同层次的预报模型和模型试验数据,分析非线性非平稳性对极短期预报精度的影响。方法:1.在SVR模型中引入基于自回归(AR)预报端点延拓的EMD方法,形成复合的AR-EMDSVR预报模型;2.基于集装箱船模水池试验运动数据将AR-EMD-SVR模型与AR、SVR和EMD-AR三种模型进行比较,分析非线性非平稳性对极短期预报的影响以及不同模型的预报性能。结论:1.AR-EMD方法能够有效的克服非平稳对极短期预报模型(AR和SVR)在精度上所带来的不良影响;2.基于船模试验数据的预报结果表明:相较于AR、SVR和EMD-AR三种预报模型,基于AR-EMD-SVR模型的非线性非平稳船舶运动极短期预报结果具有更高的精度。
简介:素质,是指个体在先天禀赋的基础上,通过环境和教育的影响所形成和发展起来的相对稳定的身心组织要素,结构及质量水平.既指人的个体素质,又指群体素质,具有内在性,稳定性,发展性,潜在性,整体效益性.全民的素质教育,着重于提高全民群体素质,注重于其整体效益性.一个人的数学素质,是指在先天的基础上,主要通过后天的学习所获得的数学观念、知识、能力的总称是一种稳定的心态.数学素质教育是指在数学教育中,充分尊重学生的主体性,注意挖掘其才能,培养学生具有上述数学素质,形成一个良好的数学头脑,学生学习主要在课堂,课堂引进素质教育是全面推进素质教育的关键.课堂进行数学素质教学必须具有以下两个特征:一是保障学生的主体
简介:从“启发———创新”的文化背景为切入点,指出了“启发———创新”的理论依据发展认识论。该模式的建构“启发———创新”课件支撑,注重形象直观、构思新颖,强化创新意识;方法适当,引导巧妙,促进创新新思维