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第1篇：氣溫變化差異的主要影響因素范文

【關鍵詞】彎沉；修正系數；溫度；結構層

0 引言

彎沉（Deflection）[1]是指柔性路面在荷載作用下會產生豎向變形，在荷載作用后變形會恢復，能夠恢復的那部分變形量。

修正系數（Modified Coefficient，Correction Coefficient，Correction Factor）是指在數據計算、公式表達等由于理想和現實、現實和調查等產生偏差時，為了使其盡可能的體現真實性能對計算公式進行處理而加的系數。

公路瀝青路面設計規范（2006版）沿用了前一版（1997版）規范的結構設計方法[2]，以路表彎沉值、瀝青面層和半剛性基層的層底拉應力作為控制路面結構總體剛度以及瀝青層和半剛性層疲勞開裂損壞的設計指標。

在應用上述設計指標對各種路面結構進行厚度設計時，都是路表容許彎沉指標起控制作用[1-3]。對于半剛性基層瀝青瀝青路面，瀝青層和半剛性層的層底拉應力指標都不起作用。對于柔性基層瀝青路面，瀝青層的層底拉應力也基本上不起控制作用。而在控制永久變形方面，除了對瀝青混合料提出穩定度的要求外，沒有其他指標。在路表彎沉成為唯一的控制指標情況下，這項指標究竟反映了路面的哪種指標性能和損壞類型？其容許彎沉又是依據哪種路面損壞標準制定的？無法明確回答這些問題。

路表彎沉值作為一項整體性、綜合性和表觀性的指標。路面是一種多層次的復合結構。對于結構層和材料類型多樣化的路面結構，采用路表彎沉值作為主要（唯一）設計控制指標，無法反映和包容路面結構和損壞類型的多樣性，也難以協調和平衡各單項設計指標。瀝青層底面或半剛性層底面的應力狀況和大小，主要隨上下層的剛度比和層間接觸條件而變，它們受路表彎沉大小的影響很小。因而，代表結構整體剛度的的路表彎沉指標無法控制面層底面或基層底面的應力狀況和大小，也不能如實反映路面可能出現的損壞類型。

迄今，我國瀝青路面絕大部分采用無機結合料穩定粒料作為基層或底基層，路表容許彎沉值指標和相關參數，主要以這類路面結構的使用經驗和試驗研究成果為基礎。對于柔性基層瀝青路面，尚缺少使用經驗和試驗研究，現行規范提出的設計指標和相關參數值有待補充和修正。

蘇聯柔性路面設計方法是較早采用彎沉作為設計指標的設計方法之一[3]，但在早期的設計指標體系中并未對彎沉進行修正，計算彎沉采用的是近似公式，且與實測值有較大不符。我國早期的柔性瀝青路面設計方法承襲了蘇聯1954年《柔性路面設計須知》的方法，在隨后經歷了多次瀝青路面設計規范修改，1978年編制了雙圓雙層體系彎沉值諾謨圖及其綜合修正系數，正式將彎沉值的修正作為柔性路面設計方法彎沉設計指標設計部分。經過多年的試驗實踐和理論發展，彎沉修正得到進一步的發展。

最新版瀝青路面設計規范中路表彎沉值ls如式（1）所示，并明確了彎沉綜合修正系數F如式（2）所示，理論彎沉系數ac如式（3）所示[1]。

ls=1000■？琢cF（1）

F=1.63■0.38■0.36（2）

？琢c=f■，■，…，■；■，■，…，■（3）

計算彎沉綜合修正系數是確定路表彎沉的重要計算過程，彎沉修正系數的確定需要根據路表彎沉ls、路基回彈模量E0才能確定，而路表計算彎沉則需要進行回代計算，才能得到路表計算彎沉值。同時影響還有其他因素，如氣溫和季節、結構層組合類型、瀝青混合料特性等都可能是路表彎沉的影響因素。本文針對上述瀝青路面設計方法中彎沉修正系數的影響因素提出自己的一些認識和看法。

1 氣溫和季節影響因素

氣溫和季節影響路表彎沉值不僅表現在對路基回彈模量E0、各結構層回彈模量Ei組成的理論彎沉系數ac，同時還應表現在影響路面的結構功能方面，反作用于路表彎沉值得大小，影響因素主要是高低溫、溫差極值、降水等條件。

雖然路表彎沉的修正系數中通過E0和Ei中考慮了溫度和季節的影響，通過現場實測最不利季節實測，或通過查表法、室內試驗法、換算法等測算路基回彈模量[1，3，6]，這幾種方法中均涉及到了不同地區對路基回彈模量的影響，從大的范圍來看是考慮到了氣溫和季節的影響，然而同一氣候區劃的氣溫和季節特點也會存在較大差異，從最不利季節來講是能夠保證路表彎沉可能出現的最大值。最不利季節是指路面材料、路基路面結構處于最不利工作狀態的季節，通常是指春融季節或土基處于飽水狀態[1]。

在不同的氣候區劃內其溫差極差和變溫速率也各有差異，這主要體現在對路面結構層的影響。指標中所采用的各結構層的回彈模量值Ei是在20℃和15℃條件下的回彈模量[1]，這與實際應用的條件有較大差異，對高溫條件和低溫條件考慮不足，也未考慮變溫速率的影響；在低溫條件下，路面結構層的彎沉較小，但產生低溫縮裂的可能性較大，而在隨后春融和降雨季節，將會給結構層整體的彎沉帶來較大影響；在高溫條件下，車轍更易發生，轍槽易積水，車輪碾壓下使結構發生破壞，進而影響彎沉值；而在溫度變化速率大或溫度變化的頻率較高時，高溫破壞和低溫破壞交替發生，彎沉值受影響的程度會更顯著；而季節性的條件與區劃因素相關，雖然在氣候區劃上對季節性因素考慮較深入，但用來反映同一區劃的季節性差異性影響的只有回彈模量一個值，雖然可以通過最不利季節來提高其可靠度值，但確定最不利季節的條件受限，且最不利季節出現的時機和測試回彈模量時機的相符程度難以通過客觀定量表述。溫差和季節條件通過間接作用影響彎沉值[6]，而在彎沉修正中僅通過單一的回彈模量修正，缺少對不同溫度條件的修正，以及季節性修正。

2 結構層組合類型

不同的路面結構層組合形式，彎沉值不同，在路表彎沉的計算公式（1）中對各結構層的組合形式進行了考慮，主要是通過路面厚度和相鄰層位回彈模量確定的理論彎沉系數來反映[4-5]。而在彎沉的修正系數F中僅對土基回彈模量進行修正，而為考慮路面結構層的影響，即路面結構層的厚度和回彈模量；另外，結構層類型、層間過渡層和粘結層的效果及其層間接觸狀態等在彎沉的修正中未充分體現。

路面結構層厚度和回彈模量的修正是因為存在“反常現象”，即隨著土基模量的增大，設計厚度也增大的現象[4]，文獻[4]通過現場試驗路的測試分析，提出了新的彎沉修正系數F計算式如式（4）所示，以反映F隨不同路面結構層厚的變化規律，適應不同層厚的路面結構。

F=11.35■0.75■0.27■0.19（4）

計算公式（4）彎沉修正系數F相比公式（1），增加了路面厚度h項，如文獻[4]中所述能夠減小實測彎沉和理論彎沉之間的差值，且該彎沉修正系數F具有良好的回歸相關系數，表明其適用性。然而從另一個角度來看，既然路面厚度能夠作為彎沉修正系數的影響變量，那么路面各結構層的回彈模量也可能是影響路面彎沉修正系數的影響因素之一。因此，就有關于模量是否也是彎沉修正系數的影響因子的討論，且關于回彈模量和結構層厚度的相關性討論，以及如何將模量和厚度二者因素對彎沉修正系數的影響區分開及各部分對彎沉修正系數的影響程度。對此，雖然關于路面厚度對彎沉修正系數的影響較多，但若不考慮回彈模量對彎沉修正系數的影響，也是造成理論彎沉與實際彎沉差異的原因。

路面結構層類型對彎沉修正系數的影響為路面基層結構類型[3]。目前，常用柔性路面的基層結構主要為半剛性基層和柔性基層兩類，其中，半剛性基層柔性路面結構在我國廣泛應用，而彎沉修正系數F的回歸系數的結果也大多來自半剛性基層結構，而柔性基層的應用相對較少。同時，由于柔性基層和半剛性基層物理力學性能之間存在較大的差異，以及兩種結構層對路面面層結構的響應也不同；半剛性基層具有較高的強度和剛度，但易受水分和溫度的影響而產生裂紋，進而導致面層產生反射裂縫、即漿、剝落等一些列病害，就目前的應用狀況是喜憂摻半；柔性基層以期良好的變形能力，對裂縫和車轍具有良好的最塑性而在國外應用較廣，而針對我國半剛性基層柔性路面結構面臨的問題[7]，柔性基層路面的研究逐漸引起眾多學者的關注。因此，現行的彎沉修正系數應針對不同類型的基層結構選取不同的彎沉修正系數體系[2]，而不僅僅只是在計算結構層拉應力時采對不同基層結構類型的抗拉強度結構系數進行區分。

層間過渡層或粘結層的效果及其層間接觸狀態也是引起理論彎沉和實際彎沉差異的重要影響因素[7]。在彎沉的理論計算公式（1）中未對層間過渡層或粘結層進行考慮，而層間結構層直接影響了相鄰結構層的接觸狀態，在多層體系中的回彈模量和厚度等效計算的關鍵因素，也是計算理論彎沉系數的主要依據之一。而在彎沉修正時卻未考慮。

3 瀝青混合料特性

此處所指的瀝青混合料的特性主要是針對瀝青混合料的類型，即面層結構是AC-13/16、SMA等瀝青混合料類型中的哪一類，不同類型瀝青混合料的力學和變形特性也各有差異，雖然在路表彎沉的理論計算公式中考慮了個結構層的模量值，但理論彎沉系數是對相鄰兩結構層回彈模量的相對值進行確定，而沒有反映特定結構層對彎沉的影響。同樣，在彎沉修正系數中也未對面層類型混合料結構的考慮，沒有對回彈模量、混合料厚度、混合料類型的考慮。而面層結構是路表彎沉計算的重要組成部分，雖然可通過雙層體系的等效換算、理論彎沉系數能夠消除不同結構層類型的差異性，但是混合料的類型不同，其力學性能會有所差異，僅通過回彈模量來表征彈粘塑復合體材料的特性存在不妥[7]，因此，有必要在以修正系數中增加不同類型混合料的類型特性表征值，減少彈性層狀體系狀態下的彈粘塑性彎沉值得大小。

4 小結

通過對路表彎沉計算公式及彎沉修正系數的探討中，敘述了從溫度和季節、結構層組合類型、瀝青混合料特性等幾方面對彎沉修正系數的影響。主要有一下結論：

（1）溫度和季節影響主要是從高低溫、變溫速率、季節特點等直接影響到土基回彈模量和結構層回彈模量，從而間接影響到路表彎沉的計算值。

（2）現行的彎沉修正系數的回歸系數中多是以半剛性基層路面的實際彎沉結果為依據，缺乏柔性路面彎沉修正的驗證；鑒于計算結果與實際狀況出現的“逆反”現象，應將結構層的厚度和模型在彎沉修正系數中考慮；層間結構層及其粘結狀態也應當進行考慮其對彎沉結果的影響。

（3）瀝青混合料類型也應作為彎沉修正系數的一部分，以減小因彈性層狀體系下計算彈粘塑性而存在本構模型的不協調性。

【參考文獻】

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第2篇：氣溫變化差異的主要影響因素范文

關鍵詞 臺站遷移；氣象要素；影響因素；安徽銅陵

中圖分類號 P412.1 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739（2016）08-0216-03

2007年以來，隨著城市化的發展，銅陵縣城關鎮北郊箬笠山站（舊站）氣象觀測環境遭到破壞，部分氣象觀測數據已不具有代表性、準確性和比較性[1-3]。2011年12月底觀測站遷至郊外農村（西湖新區）。為了解新、舊觀測站因地理位置、周圍環境不同而形成氣象觀測數據差異，選取遷站前后20年的氣溫、風向風速、相對濕度、降水量等與農業密切相關氣象要素進行對比分析，查找影響因素，為氣象資料在農業生產、災情分析評估等方面提供參考。

1 新舊測站參數及周邊環境對比

銅陵市新舊氣象觀測站參數情況見表1。從表1可以看出新舊站直線距離相距6 620.5 m，觀測場海拔高度相差26.5 m。

圖1為新舊測站的地坪圈遮蔽圖和人為障礙物仰角對比圖。由圖1（A）可見，舊站被高大的人為障礙物近距離包圍，特別是其西北方向被人為障礙物遮擋，仰角達23.0°，探測環境已不符合規范要求。由圖1（B）可見，新測站在郊外農村，遠離城市，四周空曠，最大仰角5.5°，探測環境符合標準[4-5]。

2 新、舊站氣象要素差異對比分析

選取舊站1996―2007年（以下簡稱“舊站前”）、舊站2008―2011年（以下簡稱“舊站后”）和新站2012―2015年（以下簡稱“新站”）的各月平均氣溫（含最高、最低氣溫）、相對濕度、風向風速、降水量等氣象要素，運用差值統計方法，分析、查找兩站氣象觀測數據的差異和原因[6-8]。

2.1 氣溫差異分析

氣溫是代表空氣冷熱程度的物理量，它的變化能夠反映局地環境的改變。遷站前后3段時間氣溫差異計算結果見表2，其中T1、T2、T3分別為舊站前、舊站后和新站月平均氣溫，TG1、TG2、TG3、TD1、TD2、TD3為同時段的月平均最高、最低氣溫。由表2可知，新舊站氣溫通過海拔高度差值（26.5 m）訂正（新站全年平均氣溫按照近地面層的平均遞減率0.006 5 ℃/m計算，減去0.16 ℃）后，年平均及最高、最低氣溫比遷站前4年偏低0.2～0.4 ℃，但年平均、最低氣溫比舊站前偏高0.1 ℃，年平均最高氣溫比舊站前偏低0.2 ℃。造成差異的原因是遷站前4年探測環境遭到破壞，受到周圍人為障礙物影響，空氣流通情況及地面散熱相對較差，城區人口較為密集，居民生產生活交通運輸等排放熱量日漸增多，城市“熱島效應”日漸增強，氣溫上升明顯。總體來看，氣溫呈逐年上升趨勢，而新站在郊外農村，遠離城市，不受“城市熱島效應”影響，四周空曠，空氣流通性好，氣溫更具真實性。

此外，季節按天文學劃分，即3―5月為春季，6―8月為夏季，9―11月為秋季，12月至來年2月為冬季。從表2看出，冬、春季節氣溫差值較大，夏、秋季節氣溫差值較小，說明在夏秋季節銅陵氣溫穩定性較好。

2.2 風向風速差異分析

2.2.1 風向年分布差異對比。圖2～向統計分析結果表明，新舊站主導風向均在NE到ENE之間。舊站前（圖2）年最多風向為NE，出現頻率20%，次多風向為WSW，出現頻率為12%，排在第三的是ENE，出現頻率為11.4%；舊站后（圖3）最多風向為ENE，出現頻率22.1%，次多風向為NE，出現頻率為15.8%，排在第三的是WSW，出現頻率為14.4%；新站（圖4）年最多風向為ENE，出現頻率13.9%，次

多風向為NE，出現頻率為12%，排在第三的是NNE出現頻率為9.7%。新站除最多風向和WSW風向頻率較舊站減少外，其他各方向風向頻率均有不同程度增加，原因是新站四周空曠，不受人為因素影響，反映了大氣運動的實際情況。結合新舊站觀測數據統計表明，銅陵地區秋冬季盛行東北偏東風，春夏季盛行西南偏西風，且風向均有明顯的季節性變化，風向季風氣候特點明顯。

2.2.2 風速月變化差異分析。遷站前后3段時間風速月變化情況統計結果見圖5，其中F1、F2、F3分別為舊站前、舊站后和新站的月平均風速。從圖5可以看出，1-4月新站風速均大于舊站（F3>F1>F2）；5―12月舊站前風速最大（F1>F3>F2）；新站與舊站前風速差值（F3-F1）介于-1.2～0.4 m/s之間，平均差值為-0.4 m/s，新站與舊站后風速差值（F3-F2）介于0.1～0.5 m/s之間，平均差值為0.3 m/s。舊站后與舊站前風速差值（F2-F1）介于-1.5～0.0 m/s之間，平均差值為-0.7 m/s。數據分析表明，舊站后觀測場周圍高大建筑物增多，不僅阻擋了氣流，而且在其背風面形成的湍流也削弱風速，年平均風速降低明顯；舊站海拔高于新站26.5 m，舊站前年平均風速大于新站符合風速隨高度遞增原理；新站地處農村，受周圍人為障礙物影響較小，四周空曠，氣流暢通無阻，風速貼近自然氣候的風速，更具真實性。

2.3 相對濕度差異分析

相對濕度是空氣中實際水汽壓與當時氣溫下的飽和水汽壓之比，而飽和水汽壓與氣溫成正相關。氣溫升高，飽和水汽壓增大，當實際水汽壓不變時，則相對濕度減小；反之氣溫降低，相對濕度增大。遷站前后3段時間的月平均相對濕度統計分析結果見圖6，其中U1、U2、U3分別為舊站前、舊站后和新站的月平均相對濕度。圖6分析結果表明，新舊站相對濕度在春秋冬季差異大，在夏季差異?。恍抡灸昶骄鄬穸龋║3）分別比舊站前（U1）和舊站后（U2）偏大2%和7%（U3>U1>U2）；舊站后城市熱島效應日漸增強，氣溫逐年上升，濕度（U2）減小，低于舊站前；新站的相對濕度最大。原因在于新站遠離城區，受城市熱島效應影響小，且距觀測場100 m以外東、西、北邊有人工湖（西湖）。

2.4 降水量月分布情況

遷站前后3段時間月平均降水量分布狀況見圖7，其中R1、R 2、R3分別為：舊站前、舊站后和新站的月平均降水量。圖7分析表明，新站（R3）在春季月平均降水量比舊站后（R2）偏多，與舊站前差值不大；新舊站在汛期（4―9月）各月降水差值相對較大，非汛期（10月至次年3月）各月降水差值較小；舊站前年平均降水量相對偏少，新站與舊站后基本持平。新舊站各月降水量年內分布極為不均，呈現單峰型特點；年總降水量主要集中在夏季，秋冬季降水最小，舊站前與舊站后月平均最大降水量均出現在6月，新站則出現在7月。

3 結語

舊站受探測環境破壞、城市熱島效應逐年加重因素影響，氣溫呈逐年上升趨勢；考慮海拔高度差因素后，新站年平均氣溫比舊站偏低0.2～0.4 ℃；新站相對濕度大于舊站7個百分點。

新舊站主導風向未發生改變，均以NE到ENE為主導風向；新站除最多風向ENE和WSW頻率較舊站減少外，其余各個方位的風向頻率均有所增加，新站風向更能反映大氣的運動狀況；新站年平均風速比舊站偏大0.3 m/s。

新舊站年平均降水量基本持平，年總降水量主要集中在夏季，秋冬季降水較小，總體分布呈現“單峰型”特點。新舊站在汛期各月降水量差值相對較大，非汛期各月降水量差值較小。

綜上所述，銅陵站遷址前后與農業密切相關的氣象要素存在一定差異，主要與探測環境遭到破壞、周圍環境、站點海拔高度及城市熱島效應有關，在應用兩站氣象資料指導農業科學生產、災害分析評估等方面應結合氣象要素差異情況綜合研判。

4 參考文獻

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第3篇：氣溫變化差異的主要影響因素范文

在上市公司的年報審計中，對銷售收入科目的查驗至關重要。而隨業績壓力的不同，上市公司管理層分別具有遞延和激進確認收入的傾向。因此，在審計過程中，由于銷售收入科目的重要性和復雜性，審計人員必須通過恰當的分析性復核程序，找準審計重點，從而在審計過程中做到有的放矢，提高審計質量和效率。而分析性復核程序將在很大程度上決定整個銷售收入實質性測試的成敗。

但傳統的分析性復核程序以不同公司間數據的橫比和同一公司不同時期數據的環比為基本方法，存在較大的局限性。首先，傳統的分析性復核程序只能簡單地分析數據間的波動性和識別明顯異常的個別現象，不能從收入動因的高度來判斷其變化的合理性。如此，審計人員往往以“無重大波動即為正?！边@樣明顯與現實不相符合的假設作為專業判斷的基礎，極大地提高了“誤受”風險的概率。其次，傳統的分析性復核程序容易為被審計單位所熟悉，從而調整年度間或各月間的數據，或者制造與同行業其他公司發展趨勢相符的假象，從而極大地降低審計人員的警惕性和干擾審計人員的職業判斷。因此，以代數方法為基礎的傳統分析性復核技術已經越來越不適應現代審計的要求，日益復雜的審計環境要求在銷售收入等主要報表科目的審計過程中，引入以現代統計技術為基礎的回歸方法作為分析性復核的主要手段。簡單的說，回歸分析就是通過研究被解釋變量與解釋變量之間的依賴關系，從而估計或預測被解釋變量均值的一種方法。在銷售收入的分析性復核時，審計人員通過公司銷售收入的歷史資料，可以確定若干與銷售收入相關聯的解釋變量，建立揭示銷售收入與各解釋變量之間依賴關系的回歸模型，從而對公司被審計年度的銷售收入做出合理的預測。與傳統的分析性復核程序相比，回歸方法具有以下兩大優點：第一，從收入動因的高度來判斷收入變化的合理性，徹底拋棄了前述“無重大波動即為正?！钡牟缓侠砑僭O。并且，回歸分析不再只是簡單的數據比較，而是以一整套科學的統計方法為基礎。第二，運用回歸方法對銷售收入進行分析性復核，可以考慮更多的影響因素作為解釋變量，即使被審計單位熟悉了這種方法，其粉飾和操縱財務報表的成本也十分高昂。

二、運用回歸分析測算銷售收入：基本步驟和一個實例

運用回歸分析測算銷售收入，應遵循以下五個基本步驟。第一，確定影響公司銷售收入的主要因素。由于以預測為主要目的，因而相關的變量應盡可能的多，不必考慮變量間相關性所引起的共線性問題。第二，以上一步驟確定的影響因素為回歸元，收集待預測年度之前年度各回歸元的數據資料。第三，建立回歸模型，利用統計分析軟件估算模型中的參數。第四，將待預測年度的回歸元的實際數據代入經估算的回歸模型中，得到預測的銷售收入，并比較預測和實際的銷售收入之間的差異。第五，分析差異產生的原因，并根據預先設定的重要性水平，結合審計過程中得到的其他相關信息，判斷差異的可接受程度，制定下一步審計測試的重點領域。

以重慶啤酒股份有限公司2005年下半年度銷售收入的測算為例，對回歸分析方法的現實運用說明如下。

第一，確定影響公司銷售收入的主要因素。由于啤酒銷售和天氣具有強烈的正相關性，天氣越熱，喝啤酒的人就越多。啤酒的銷售量也就越大。同時，啤酒的銷售還與啤酒市場的發展程度、上市公司銷售人員的銷售努力程度、廣告策略等具有相關性。因此?？蓪⑵骄鶜鉁?、啤酒市場發展程度以及銷售費用變化程度這幾個因素確定為影響公司銷售收入的主要因素。

第二，收集數據資料，相關數據見表1：

第三，建立回歸模型并估計模型中的參數。承前述，回歸模型應為：銷售收入=A0+A1×平均氣溫+A2×啤酒市場發展程度+A3×銷售費用變化程度+μ。根據公司的歷史資料，利用Eviews經濟計量分析軟件，可求得回歸方程為：銷售收入=-5236001+370.7747×平均氣溫+0.757616×啤酒市場發展程度+2.348723×銷售費用變化程度。

第4篇：氣溫變化差異的主要影響因素范文

關鍵詞：成品油裝車 計量 差量 影響因素

一、引言

“靜態計量”和“動態計量”是成品油裝車過程中用到的兩種主要計量方式。其中靜態計量方式由來已久，主要是依靠人工操作完成計量，雖然這種操作方法應用廣、計量參數直觀、準確度高、操作簡單，但是計量成本過高，高壓、有害的氣體環境會給操作人員造成很大傷害同時計量操作時的油氣不可做回收利用。因此隨著自動化儀表技術的提高，越來越多的人們愿意使用質量流量計配合大鶴管集中裝車。相較于靜態計量，這種計量工作場地相對集中、裝車速度快、占地面積小、更容易控制，且計量操作時油氣可回收，影響計量準確性的因素也相對較少。由于兩者之間的多重差異，使用靜態還是動態計量引起的糾紛案件不斷發生。為了解決這一問題，本文先對影響靜態、動態計量準確度的影響因素進行了簡單介紹并在此基礎上探討了兩種計量之間的誤差，以及應如何減少這種誤差。

二、影響科氏力質量流量計計量準確性的因素分析

從1995年我國頒布了JJG897-1995《質量流量計》檢定規程之后，科氏力質量流量計已經成為國內檢測儀表的主流儀表。目前科氏力質量流量計主要被用于長距離管輸計量交接及水運裝船計量等方面的計量工作。在成品油鐵路裝車過程中，流量計在工作時主要是一個從零流量到正常流量再到零流量的循環過程，雖然這個過程僅有6、7分鐘，但是因為過程中影響因素多，所以利用該流程進行流量計量和人工計量之間的數據還是存在很大差異，有時這種差異甚至高達500kg。利用科氏力質量流量計進行成品油鐵路裝車流量計量時主要受以下三個方面的因素影響，介質流體特性、儀表操作條件及安裝條件。具體而言主要包括以下幾項細節：（1）儀表出現誤差，裝車中用于液烴交接計量根據等級可以分為0.15級和0.2級兩種，雖然正常情況下兩種儀表的使用都符合在線實液檢定的要求，但是從實際應用來看，0.15級儀表的使用性能明顯高于0.2級；（2）發油流程中因缺少必須或推薦的附屬裝備而造成了儀表的使用誤差；（3）儀表安裝不合理造成使用誤差，科氏力質量流量計在安裝時首先儀表應處于無應力狀態，其次需保證流量計和管線在同一軸線上，最后質量流量計的傳感器必須有支撐和卡子進行固定，且左右支撐必須能夠和傳感器保持相同的間距。若安裝時沒有按照以上步驟進行，則很可能出現因儀表安裝不合格而造成誤差。

三、影響靜態計量計量準確性的因素分析

雖然靜態計量進行流量計量時具有數據直觀、可靠、可信度高等一系列優點，但是利用這種計量方式進行流量計量相較于動態計量誤差更大，影響因素也更多。下面筆者就造成靜態計量誤差的主要一個影響因素進行簡單概述。

1.人工操作行為不規范

靜態計量主要是以人工操作為主，但是很多工作場所的上崗人員在具體工作前沒有經過嚴格的上崗資格培訓，對工作缺乏責任心，尤其是在裝卸車這種緊張氣氛下更會出現工作誤差甚至錯誤。例如這種沒有經過系統培訓的工作人員由于工作中需要主要的細節無法注意通常會做出以下不規范行為：沒有在已作出規定的檢尺位置上進行計量；油樣標本采集不合格；成品油密度測量不精確；不會估讀計量尾數或者估讀不準確。這些不規范行為很容易造成計量的誤差甚至出現大的錯誤。

2.使用計量器具不夠規范

當計量器具不符合技術規范時也會造成計量誤差。出現計量器具誤差主要包括兩個方面：（1）計量器具檢定出現問題，例如一些工作場地使用的器具很多都是檢定證書超期或沒有經過檢定的器具，這種器具一旦投入使用，肯定會造成使用誤差；（2）計量器具使用不符合技術規范，由于使用時間較長，很多使用器具都出現磨損，例如量油尺尺帶被扭折，尺砣和掛鉤連接不再緊密、計量處數字或刻度線不清楚，出現這種狀況后很容易造成計量失誤。

3.裝車時容量計表號出現錯誤

通常油罐車返廠進行罐車容量檢定時，長修單位會根據檢定書上的容量計表號涂打在罐體上，且每一輛罐車的容量計表號都包含這特定的信息和數據。但是有些時候會出現罐車上涂打的容量計表號和實際出現差異的問題，一旦出現這種情況，在罐裝車實際使用時，也會造成計量誤差。

四、減少動態、靜態計量誤差的對策探討

造成動態、靜態計量的計量誤差的影響因素很多，有些是無法避免的客觀原因，有些卻是可以避免的主觀原因，只要在實際操作中加強管理就可以降低計量誤差。筆者以為可以從以下幾個方面減少兩者計量之間的差量：（1）強化員工的服務意識和責任意識，盡量減少計量中的人工誤差；（2）改進計量管理水平。據實地考察發現，很多油庫管理者只注重經營而不注重油庫安全及油品的計量質量。管理思想上的不足導致油品計量在購置、檢定、管理等多個方面都有欠缺，從而造成很大糾紛，因此改進計量管理水平至關重要；（3）把好裝車關，盡量降低主觀原因所造成的油品損耗。在油品裝車過程中，罐車附件好壞、路途中環境、氣溫的顯著變化、路途時間、油品是否含有蠟晶體等都會造成一定的油品損耗。因此在油品裝車時一定要考慮多方面因素，通過多方面把關，在上路之前，對罐車附件進行檢查、對罐體是否破損、罐車是否出現嚴重變形等情況進行嚴格把關，一旦出現不合格，就不允許裝車。即使裝車后，還要進行認真封車才允許最終上路。

參考文獻

[1]段善斌，于慶河，魏德軍.動態質量法在汽柴油鐵路罐車交接計量中的應用.《計量技術》.2007年2期 .

[2]袁中舟.用SCADA實現成品油鐵路裝車的自動化控制.《裝備制造技術》.2010年7期 .

第5篇：氣溫變化差異的主要影響因素范文

一、漓江樣點的選擇和測試方法

眾所周知，漓江是一條地表河流，發源于我國南嶺中越城嶺的貓兒山，匯入珠江的支流西江。漓江全長164km，流經地區屬亞熱帶季風氣候區，年平均氣溫18～19℃，年降水量1 686.5～2 182.5mm，年蒸發量為1 263～1 566mm。漓江流域氣候濕熱，雨量充沛。上游流經花崗巖地區，中下游流經石灰巖地區，是我國典型的巖溶地貌分布區。2014年6月，以桂林為首的中國南方喀斯特第二期項目申遺成功，桂林山水亦榮登世界自然遺產名錄。

2016年暑假，在領略峰叢峰林、孤峰平原的漓江風光和桂林山水時，選擇漓江上游的新寨村（距離桂林市30km）和中游的桂林市作為研究地點。在每個地點上，沿著漓江水流方向各選擇4個樣點，現場觀測漓江水化學的變化情況。實時測量使用儀器包括：便攜式Multiline3430多參數自動監測儀，分辨率分別為0.1℃、0.01pH單位和1μs/cm，用來監測水溫、pH值和電導率三個變量；堿度計，用來測量HCO3-和Ca2+含量變量。

二、結果與討論

漓江在新寨村流經花崗巖地區，而在桂林市流經石灰巖地區?；◢弾r主要是由石英（SiO2）、長石和云母等硅酸鹽類礦物質組成，而石灰巖主要是由方解石（CaCO3）礦物質組成。因此，漓江流經這兩個地區的天然水化學性質表現出很大差異（如表1）。

從表1測量的數據中，可清楚地看出所測量五個變量的變化情況。

第一，水溫。漓江水溫從上游向下游方向有逐漸增大的趨勢。這與漓江自北向南所流經地區的氣溫和土溫等有很大關系，自然會影響其余參數的動態變化。

第二，pH值。pH值是表示溶液酸性或堿性程度的數值，也是水化學性質的基本參數。在大多數天然水中（pH=6～10），酸度主要由二氧化碳與水形成的碳酸構成。新寨地區（樣點XZ1～XZ4）pH處于6.1～6.5，偏酸性。表明水中含有較多的游離二氧化碳，隨著二氧化碳的水解，水質偏酸性。桂林地區（樣點GL1～GL4）pH基本都大于7，普遍偏堿性，這是典型巖溶水pH的特點。表明巖溶地區由于碳酸鹽巖（主要包括石灰巖和白云巖）的強堿弱酸性使天然河水的pH多呈弱堿性。另外，水解的二氧化碳溶解易溶的石灰巖礦物方解石（CaCO3）使水質趨向于飽和，消耗二氧化碳，使pH動態上升。

第三，電導率。電導率是測定水中鹽類含量的相對指標，能夠反映天然水中離解成分的總濃度。實驗數據表明：漓江在流經花崗巖地區時，電導率偏低一些，處于55～83μs/cm。流經石灰巖地區時，電導率急劇增高，達到109～163μs/cm。這反映水中可溶性鹽類含量的逐漸累積過程和流經不同巖性區含量顯著變化的差異。與漓江中下游石灰廣布巖且與它的易溶巖性有很大關系。

第四，HCO3-。HCO3-是天然水中所含的一種主要陰離子，由碳酸巖礦物與含有CO2的水作用而形成。從表1可看出，新寨花崗巖地區的漓江水HCO3-大多小于1mmol/L，桂林石灰巖地區HCO3-普遍大于1mmol/L。這說明石灰巖比花崗巖更易受水化學風化的影響。漓江中下游流域純石灰巖分布廣泛，石灰巖在CO2和 H2O 的參與下非常容易發生巖溶作用，造成HCO3-成為河流中最主要的陰離子。研究得到如下推：在流經巖溶地區，漓江水中HCO3-含量在陰離子中最高，占陰離子的總量高達90%；而在流經新寨地區的只有40%。

第五，Ca2+。Ca2+是天然水中所含的一種主要陽離子。漓江流經桂林地區時，水中的Ca2+含量較高，在19.66～22.29 mg/L之間。新寨地區則要低很多，在2.31～9.56mg/L之間。這一結果有助于證實如下推論：漓江巖溶地區陽離子中Ca2+含量最高，可占陽離子總量的85 %以上；而在新寨區可能只有60%。桂林地區由于石灰巖分布厚度大，質地純，是我國典型的巖溶地區。因此，流經該地區的地表水和地下水普遍偏堿、含Ca2+高等特點。水的化學成分主要來源于碳酸鹽礦物的溶解，其它鹽類成分很少，成為典型的巖溶水，主要屬于HCO3-―Ca2+型水。新寨地區由于花崗巖分布（花崗巖主要由石英、長石和云母等硅酸鹽類礦物組成）。因此，水中SiO2含量相對較高。這是二者巖性不同使得流經此區的漓江從上游至中下游，水中主要離子含量表現出顯著差異的原因。

三、結論

巖石的礦物組分是影響天然水化學性質的主要物質來源。漓江在新寨村流經花崗巖地區，在桂林市流經石灰巖地區。因此，它們的水化學表現出顯著的差異。新寨地區水化學主要體現為偏酸性、HCO3-和電導率較低、SiO2含量較高等特點。桂林地區水化學主要體現為偏堿性、HCO3-和電導率較高、Ca2+含量較高等特點，屬于典型的HCO3-―Ca2+巖溶水。結合已有資料可知，天然水在流經碳酸鹽巖分布地區的天然河流時，其陰陽離子通常以HCO3-和Ca2+為主導。

通過實驗，明確了漓江能夠在流經桂林地區時形成 “山青、水秀、石美、洞奇”的典型巖溶（喀斯特）地形地貌的主要原因：這里分布的石灰巖是一種非常易溶且殘留物很少的巖石，流經該地區的漓江水能夠把巖石溶解并帶走。因此，水中含有的主要離子來源于石灰巖的HCO3-和Ca2+，由此也形成了桂林地區地上地下都存在喀斯特侵蝕和沉積景觀?；◢弾r的組成礦物石英和長石等抗風化能力都非常強，其結構和構造致密。因此，它們往往保持高大而奇峰獨立的特點。我國很多高大的名山，例如，黃山、泰山、華山等，大多由花崗巖形成。

第6篇：氣溫變化差異的主要影響因素范文

天然地基的基槽開挖后，均應經過驗槽（程序）方能進行基礎施工，以防基下隱藏于勘察報告不相符合的異常地質情況，給建筑物造成破壞留下隱患。

（1）核對建筑體落地位置及基槽位置，平面尺寸和槽底標高是否與勘察時的情況吻合。

（2）檢驗勘察報告中所提各項地質條件及結論建議是否正確，是否與基槽開挖后的地質情況相符合。

（3）檢驗基槽中出現異常點的分布，分析了解異常的原因，解決驗槽中出現的和勘察報告中未能解決的遺留問題。

（4）按建筑單元檢查（驗）槽底土質是否與勘察報告中建議的持力層相符。在城市別注意，基底有無雜填土分布。

（5）在驗槽中直觀不能確定的地基條件，應采用輔助儀器查明。如：基底下是否有古井、坑穴、古墓、菜窖等存在。

（6）根據驗槽結果和勘察報告內容，確認在建筑施工中及竣工后提出采取相關措施和預防水文地質、工程地質、環境地質問題等建議。

驗槽的準備工作

當確定驗槽工作后，應根據項目委托的實際工作內容和建設場地的實際情況，做出以下的相關準備工作。

（1）確定現場驗槽負責人（應是熟悉場地概況，對勘察成果有所了解的人）。

（2）準備本項目形成的勘察文件和必備的現場實測儀器。

（3）準備分項驗槽記錄文表或全項目驗槽記錄文表。

（4）熟悉勘察采用的相對高程或城市坐標網點的水準點位與高程。

驗槽工作應注意的問題

（1）根據勘察形成報告的周期，分析驗槽時形成的自然差異，注意水位變化，氣溫變化和環境條件變化。若出現勘察成果與基槽檢驗間的差異，應正確評價自然地基條件和反映的常規項定性指標。

（2）剛開挖的基槽土應仔細觀察，鑒定是否結構未被破壞的原狀土，堅決杜絕在擾動、水侵、風填、凍融等基槽上直接進行基礎施工。

（3）對已形成冰脹、凍融、人為覆蓋層、自然殘留層的基槽，應堅持清除。并清除已受到影響持力層上部的浮土。對于與勘察成果資料有顯著差異的地基，要認真找出內在的原因和影響因素。

（4）基槽檢驗中動用試驗儀器，應尊重場地的實際情況，防止人為因素造成場地冒水、涌砂或破壞局部地基。

驗槽的程序及工作要求

（1）大型工程的驗槽，多數皆為分步進行，全項驗槽時間可達幾天至十幾天甚至幾個月或跨年度。一定要清楚先后順序，勘察期間的平面位置在哪，那一次驗的才是最終的基槽。

（2）驗槽文件的形成既不能脫離原始勘察的自然條件和基礎資料，更不能把委托方超限的驗槽內容涵蓋進去。

（3）分步和分項進行的驗槽工作，應按序排列，以使形成的文件按序記錄，如實反應當時的工作過程。

（4）提供給建設單位的文件應與存查的文件是同一個模式的文本。

（5）相關負責人應根據勘察過程中提供的成果認可驗槽中驗證記錄的內容，并形成會簽手續。

驗槽資料歸檔問題

當驗槽成果形成后相關部門可留查和使用，一是勘察單位留查，二是建設單位資料匯總留存和審批部門匯總成果留查?？辈靻挝恍纬傻模ǔ醪诫A段、詳查階段、施工階段）勘察文件在歸檔問題上差異很大，各單位由于規模、重視程度、文件（資料）采集側重點上的偏差而導致歸檔成果（文件、資料）存在人為的不同，致使后期的查閱及再利用（樓房接層、鄰基超深、舊樓改造）等出現困難，主要反映以下幾方面。

（1）勘察期間給出的基準（BM）點設置的隨意，使資料復核時立據不準，導致資料出現人為誤差。

（2）當勘察場地出現幾個技術人員進行外業巖芯編錄時，由于個人的業務水平、認識能力上的偏差，導致外業資料出現離散性，歸檔前應對野外資料進行整理與修正，避免資料再次利用時出現問題。

（3）許多建設場的勘察和驗槽不是在一個年度，個別場地有3年以上才形成，由于各勘察單位成果資料文件歸檔都限定在一個年度（1～12個月）內完成，許多后期形成的驗槽結論只有參與的人最清楚（指會簽的），這就出現了兩個問題：一是參加會簽的驗槽人，回到單位后應補充一個驗槽文件。二是驗槽人沒有把應歸檔的驗槽文件補充到原始形成的勘察匯總文件中，致使后期的資料再利用出現不足。

（4）個別的建設場地在勘察工作完成后，由于整體設計的調整和修改，會出現建筑體落地位置移動、建筑體落地面積增加或減少的情況，許多設計部門并不因此再對勘察成果要求補充，只在驗槽時要求勘察單位協助補充一下會簽手續，這種情況一般在歸檔的文件中是找不到相關說明的。

結論

第7篇：氣溫變化差異的主要影響因素范文

關鍵字：安全監測；因素；敏感度

中圖分類號：TV文獻標識碼： A

一、 工程概況

天福廟水庫是宜昌市黃柏河東支梯級開發工程的第二個梯級,位于遠安縣荷花鎮黃柏河東支上游，東經111.4°，北緯31.2°，距河口（葛洲壩水利樞紐三江船閘上游引航道）91km。水庫以灌溉為主，結合防洪、發電和城鎮供水等綜合利用的中型水庫，由砌石雙曲拱壩、左岸溢流重力壩、壩頂溢洪道、左岸溢洪道、灌溉兼放空底孔、發電引水管和電站廠房組成。

大壩為單心雙曲拱壩，壩頂高程410.3m，防浪墻頂高程411.3m，建基面高程347.0m，最大壩高63.3m。壩頂中心角91.5o，右岸50 o，左岸41.5o，平均半徑105.50m，壩頂平均弦長150.76m，平均弧長168.49m，壩底寬20m，頂寬4.2m。壩體為細石混凝土漿砌塊石，上、下游為厚約0.5m條石鑲面，并于上游條石鑲面后現澆厚1m的150#素混凝土防滲墻。壩頂溢洪道4孔8×7.4m泄洪閘，堰頂高程402.4m；左岸溢洪道設置2孔13×11.5m泄洪閘，堰頂高程398m。

二、觀測設施布置

本工程主要觀測內容為：壩頂水平位移觀測、垂直位移觀測、正倒垂線觀測、斷層觀測、裂縫觀測、揚壓力觀測、滲漏觀測等。觀測布置見外部變形觀測平面布置圖。

2.1壩頂水平位移觀測

采用視準線觀測壩體和壩肩的水平位移值。壩區共設8條視準線，13個測點，以觀測拱冠、左右拱環、拱端及右壩肩巖體和左岸溢流重力壩閘墩等部位的水平位移。使用瑞士威爾特T3經緯儀和武漢光學儀器廠生產的活動覘標，1982年開始觀測。

2.2壩頂沉降觀測

用精密水準測量測定壩體垂直位移。始測于1982年，使用蔡司004水準儀和配套的銦鋼水準尺，執行國家一、二等水準測量規范。壩頂共設置35個測點，其中3個點為固定點。

2.3正（倒）垂線觀測

在大壩右拱圈35°和左拱圈30°位置各設1條倒垂線，拱冠設1條正垂線測定壩體撓度和壩體相對基礎的位移即拱冠撓度。倒垂觀測采用武漢地震研究所生產的CG—2A型光學垂線儀，始測于1987年；正垂觀測使用靖江儀器廠生產的垂線坐標儀，始測于1982年，1996年失效停止觀測，2002年7月恢復觀測。

2.4斷層觀測

在大壩右岸下游存在兩條斷層F1、F3，采用精度0.02mm，量程0-300mm的游標卡尺觀測裂縫對向、錯向、垂直三相位移，始測于1982年8月。

2.5裂縫觀測

壩體共有四條裂縫測點，分別為大壩右岸為貫穿性裂縫設置上游組和下游組兩個測點，左岸溢洪道右側導墻、中間溢洪道左右邊墩。采用精度0.02mm，量程0-300mm的游標卡尺觀測，始測于1982年8月。

2.6揚壓力觀測

在大壩廊道內設有測壓管，在管口裝有壓力表，通過壓力表讀數觀測。

2.7滲漏觀測

在廊道出口及左、右壩肩排水洞出口均設有量水堰，測定兩岸壩基和繞壩滲漏量。始測于1984年。

三、監測資料分析

3.1 水平位移

壩頂水平位移觀測是天福廟水庫大壩外部變形監測中的主要項目，對掌握大壩的水平變位及其變化規律有著決定性的作用。自1982年開始觀測，根據歷年的觀測資料分析，壩頂5個位移測點中，除右環Ⅰ的位移與溫度、庫水位相關關系不密切之外，其余4個測點相關關系較好，變位具有明顯的規律性，其變化規律為：庫水位愈低、氣溫愈高，壩體向上游位移量就愈大；水位高、氣溫高，壩體同樣向上游位移；水位高、氣溫低，壩體向下游位移量就愈大，且呈年周期性近似正弦曲線變化，即：4～10月，壩體向上游位移，11～3月壩體向下游位移。多年最大位移年變幅為28.55mm，尚屬彈性變形。由此說明庫水位對大壩變位的影響不及溫度影響明顯，從位移過程線可以看出，上下游方向位移受溫度變化影響為主，水位變化影響次之。但值得注意的是，高溫加低水位是拱壩最不利的運行狀態。分析見圖1。

觀測成果表明：左右拱環變位不對稱，左環變位比右環大，同時左環Ⅱ的變位大于冠中，反映了建筑物構造和壩基地質構造差異的影響，因左拱端設有溢洪道，下部是體積不大的填筑砌體，削弱了對拱的支承；同時，左壩肩和壩基斷層發育，基巖彈模較右岸低。

3.2 壩頂垂直位移

水庫加固前，根據歷年的觀測成果分析，大壩垂直位移呈年周期性變化，即：夏季呈上升趨勢，冬季呈下沉趨勢，溫度與垂直位移變化密切相關，水位變化對其影響不明顯。分析見圖2-1、圖2-2.

3.3 拱冠撓度

拱冠處撓度變化趨勢與壩頂水平位移變化規律基本一致，即溫度升高向上游，溫度降低向下游；水位降低向上游，水位上漲向下游，并呈年周期性回歸。水庫在2009年10月放空前的觀測資料見表三。分析表明，左壩段T1倒垂線測得最大位移值為-12.1mm（向上游），發生時間2002年8月9日，觀測時壩前水位401.78m。當月平均氣溫30℃。

右壩肩T2倒垂線觀測最大位移值為-4.14mm（向上游），發生時間1991年9月3日，觀測時壩前水位405.56m，當月平均氣溫21℃；

3.4斷層觀測

以溫度變化影響最為明顯，即高溫季節裂縫寬度減小，低溫裂縫寬度增大，符合熱脹冷縮規律。分析見圖四。

3.5大壩裂縫

大壩裂縫主要有溫度和庫水位兩個影響因素，其中溫度影響是主要因素，庫水位的影響較小。溫度的影響同斷層觀測結論。分析見圖五。

3.6揚壓力觀測

在右壩肩共設4排滲流觀測孔，1排在帷幕前，以測試帷幕前滲壓情況，其余3排設在帷幕下游，以確定壩肩可能滑移面上的揚壓力。根據1982年6月至1984年6月的觀測成果，湖北省水利科學研究所于1984年9月提出《天福廟拱壩右壩肩滲透壓力試驗及觀測資料分析》報告，認為右壩肩山體中由于t7-9的存在，地下水分成了上、下兩層不同類型的滲流場，上層為無壓滲流，下層近似有壓滲流；表層地下水滲壓以t7-9（393.60m）為底面向上計算8m水頭，深層地下水滲透壓力按所給的等勢線圖確定。

根據壩基揚壓力觀測資料整編分析，揚壓力折減系數α介于0.12～0.22之間，小于原設計采用值0.5，滲透壓力大小和庫水位變化趨勢吻合，無異常情況。

3.7滲漏觀測

滲漏量觀測對大壩來說也是一項較為重要的觀測項目。觀測資料表明：壩前水位上升，滲漏量增大，水位降低，滲漏量減小，滲漏量大小正比于庫水位，滲漏水質清澈，變化有規律。

第8篇：氣溫變化差異的主要影響因素范文

[關鍵詞]城鎮；電力負荷特性；預測技術；分析

中圖分類號：TM223 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2017）12-0079-01

引言：對電力負荷特性進行研究最主要的目的在于，對相關城鎮地區的負荷特性與狀況進行準確了解，掌握負荷特性的發展方向與規律，保證針對電力負荷所開展一系列調控工作的科學性。隨著社會的發展，電力工業對經濟進步具有的意義開始為人們所熟知，對電力負荷進行預測的重要性逐漸顯示了出來，可以說預測結果是否準確，與電力投資所獲取效益之間具有非常緊密的聯系。

1 電力負荷特性的分析

1.1 概念

1.1.1 內容

電力系統負荷主要指的是在對電力系統進行連接的過程中，需要應用到的用電設備所對應功率總和，作為典型的時變系統，電力系統需要保證供電、發電和用電三者始終處于動態平衡的狀態下，不然極易導致系統故障的發生，進而對日常生活與生產產生不利影響。因此，針對電力負荷特性開展相關研究是非常有必要的。以電力負荷特性為核心內容所進行的一系列分析工作，其實質就是對行業信息、負荷電量、經濟狀況、氣象條件等多種相關信息數據進行比對與分析的工作。

1.1.2 組成

我國幅員遼闊，不同地區所對應氣候條件和經濟狀況均有所不同，因此，不同地區所對應電力負荷的組成也必然存在著較為明顯的差別，這就在一定程度上決定了，τ諳嗤影響因素而言，對于不同地區電力負荷所產生的影響通常會具有細微的不同[1]。即使是在相同的地區，相同影響因素對于處于不同時期的該地區電力負荷產生的影響也不盡相同，這種現象就是通常所說的電力負荷組成所具有的差異性。

常見的電力負荷組成所具有的差異性通常表現在以下兩個方面：一方面是負荷比重，另一方面是負荷種類。正是由于組成不同的電力負荷在上述兩個方面均存在一定的差異性，因此，所對應負荷特性帶來的影響程度也會隨之更改。由此可以看出，負荷組成對于電力負荷所具有的特性而言，具有非常重要的意義。

1.2 影響因素

1.2.1 氣候條件

研究表明，能夠對電力負荷產生影響的因素，不僅局限在經濟狀況和產業結構兩個方面，同時還包括所在地區的氣候條件。導致不同地區所對應電力負荷在特性方面具有較大差異的主要原因之一，就是地區氣候條件的差異，例如，南方地區夏季所對應降溫負荷通常情況下大于北方地區，另外，南方地區冬季所對應取暖負荷也要遠遠大于北方地區。一般來說，對月負荷產生較為明顯影響的因素為氣候的變化，夏季平均氣溫與同期相比略高的月份，所對應月負荷率就會隨之降低[2]。除此之外，氣候條件對電力負荷產生的影響還體現在農業的灌溉方面，這主要是因為在對農業進行灌溉時，對應用電量和同時期的降水量間具有非常緊密的聯系，如果某月降水較多，那么該月所對應灌溉用電量就會隨之減少，負荷率的水平與同期相比就會明顯提高。

1.2.2 經濟水平

其一，經濟發達的地區，人們生活水平普遍提高，電氣化的程度也會隨之上升，負荷率與經濟不發達地區相比呈現出較為明顯的下降趨勢；其二，經濟發達地區，占據比重較大的通常為第三產業，因而，該類地區普遍具有負荷率水平相對較低的特征；其三，隨著社會經濟的持續發展，第三產業和人們日常生活用電所對應負荷與之前相比有了較為明顯的提升，這也從側面說明一個問題，如果相關人員沒有及時采取有效手段對其加以調節，那么，相應的負荷率水平便會持續下降。

2 電力負荷特性的預測技術

2.1 概述

2.1.1 原理

2.1.1.1 系統性原理

預測作為典型的連續過程，想要保證最終預測結果的準確性，相關人員必須對需要預測事件過去以及現在的情況，具有非常清晰、準確的認識。

2.1.1.2 可能性原理

正是由于事物在發展的過程中會遇到許多無法預知的因素，而不同因素對事物發展產生的影響也是有所不同的，因此，相關人員只能夠針對某一事物，對其可能呈現出的發展結果加以預測。

2.1.1.3 可控性原理

預測的主要目的在于對事物發展的方向加以控制，也就是說，以預測結果作為基礎，對下一階段所開展的活動，或是所做出的行為進行相應調整。

2.1.2 分類

以預測指標為立足點對電力負荷預測內容進行分類，可將其分為以網供電量、社會電量為代表的電量預測，以及以負荷曲線、負荷率為代表的電力預測。作為與社會經濟發展息息相關的工作，電力負荷預測通常包括以下幾種形式：超短期、短期、中期以及長期預測[3]。

2.2 常用預測技術

2.2.1 回歸模型技術

針對電力負荷預測所才去的回歸模型技術，主要以歷史數據作為立足點，相關人員通過對電力負荷所對應歷史數據進行分析的方式，建立數學模型，以此完成電力負荷的預測工作。簡單來說就是將回歸分析與電力負荷預測相結合，通過分析和統計的方式獲得不同變量所對應的關系，完成預測工作。

常見的回歸預測有非線性以及線性回歸兩種。線性回歸相對而言較為簡單，但是通過實踐發現，應變量和自變量所對應的關系通常屬于非線性關系，因此，在對這部分關系進行處理前，相關人員首先應當確定非線性關系是否可以向線性關系進行轉化，這樣做主要是因為處理非線性情況往往較線性情況更為復雜。

2.2.2 趨勢外推技術

電力負荷較易受到以天氣狀況為代表的多種隨機因素的影響，這些因素的出現，對相關預測工作的開展帶來了一定的阻礙。除此之外，電力負荷在不同時期呈現出的變化趨勢也極為明顯，以農業為例，農業在夏季的日用電量與冬季相比極小，且電量穩定。雖然通常來說對某一階段所對應用電量進行研究可以發現，其常見表現形式為線性，但也無法排除非線性存在的可能。因此，在對電力負荷進行預測的過程中，相關人員通常選擇散點圖作為確定變化趨勢的主要方法，在保證所確定變化趨勢準確性的前提下，相關人員便可以開展下一階段的預測工作。這就是通常意義上所說的趨勢外推[4]。通過對不同事物所對應發展規律進行掌握的方式，能夠在很大程度上提升對該事物發展趨勢進行推斷的結果的準確性。

結論

綜上所述，正是因為電力體制的改革進程與過去相比有了非常明顯的進步，因此，以電力市場為立足點所開展的分析工作，對電力企業所具有的重要意義開始被人們所熟知。上文的敘述重心主要落在電力負荷特性的分析以及預測方面，通過對電力負荷的組成、影響因素以及常見預測技術進行敘述的方式，為相關工作的開展提供了科學、可靠的參考依據，希望能夠在一定程度上推動社會經濟的可持續發展。

參考文獻

[1] 杜明建.大數據技術在負荷預測與負荷特性分析中的應用[D].東南大學，2015.

[2] 吳海波.基于負荷特性分析的中長期負荷預測研究[D].湖南大學，2014.

第9篇：氣溫變化差異的主要影響因素范文

【關鍵詞】 臭氧 季節分布 氣象因子 人為因子 大氣邊界層

1 引言

臭氧雖是大氣中的微量成分，但是卻時影響城市大氣環境的重要成分。90%以上的臭氧集中在平流層10-30km處，平流層中的O3起到保護人類與環境的重要作用，僅有10%左右的O3分布在對流層中，但在大氣化學、氣候變化和空氣質量等方面具有重要的意義。O3在地球大氣化學中扮演著重要角色，近地面的臭氧含量不高，主要是由人類活動所排放的NO、NMHC（非甲烷烴）等污染物在大氣中經光化學過程形成，但是對環境污染具有重要貢獻。若對流層中臭氧濃度上升，則會引起不良影響，對人類健康，環境污染和動植物生長生活產生影響，造成一系列污染現象，如光化學污染等等。臭氧可對眼睛和呼吸道產生很強的刺激性，并可損害人體肺功能，甚至可能導致癌癥等嚴重疾病，因此研究邊界層的臭氧濃度變化具有重要意義。

邊界層對流層臭氧的特征：前體物來源于局地排放源，同時受周圍污染物傳傳輸作用的影響。

對流層臭氧的生成涉及到十分復雜的化學反應，絕大部分的氮氧化物是以NO形式排放的。大約70%～90%的氮氧化物是由人為源排放的。NO在大氣中極容易被氧化變成NO2，而NO2又可以吸收紫外光后進行光化學反應而生成臭氧。

而NO同時可以和臭氧之外的其他物種進行反應。研究者越來越普遍認為對流層中發生的光化學反應是造成臭氧濃度升高的主要原因。由于空氣中排放的O3生成前體物，如NOx、可揮發性有機物（VOC）和CO濃度的增加，對流層中臭氧污染日益嚴重。臭氧生成的原因很復雜，不僅與前體物（特別是NOx）有關，與氣象因素也有密切的關系。因此，近幾年的研究主要集中在氣象因子、生成前體物與臭氧的關系上。本文根據相關數據分析了廣州市臭氧污染的特征，并通過相關性分析研究了相關污染物因子及氣象條件對臭氧濃度的影響，試圖對控制臭氧濃度、研究和防治城市光化學污染提供一定的借鑒意義。

2.2 資料與方法

根據香港，北京，廣州近10年臭氧月平均濃度觀測資料，選取典型月臭氧濃度值分析臭氧濃度的時間變化特征，同時選擇相關污染物CO，NOx（NO，NO2），SO2和PM10的月平均濃度以及氣象資料月平均值數據分析其之間的相關性。

分析方法采用統計分析軟件SPSS和Excel研究臭氧濃度的時間變化特征，以及與各污染物與氣象條件的相關性。臭氧探空儀可同時探測溫度，為是高度，風向和風俗以及臭氧分壓強。資料處理時，臭氧分壓轉換成臭氧濃度或體積混合比。原始數據經現行內插轉化成等間距，即十米。討論邊界層臭氧濃度變化時，假定各個站點不同季節邊界層頂平均高度為1500米。

3.3 站點附近邊界層臭氧濃度變化特征及相關因子分析

本文將主要討論香港、北京和廣州三個站點附近邊界層內臭氧濃度的時空變化特征，并據此推測分析造成這些變化的可能影響因子，分析它們的相關性。

3.1 邊界層臭氧時間變化特征

本文應用香港、北京和廣州三個站點2000到2010年10年的臭氧探空數據進行處理分析。

文中折線圖給出了月濃度平均值，從圖中可以看出，不同緯度不同站點邊界層內臭氧的的季節分布存在較大差異。春季，三個地區均出現臭氧濃度的極大值。分析造成這種變化的原因可能是氣象條件和其他人為影響造成的。夏季，受東亞季風環流的影響，北京和廣州均觀測到一年中最低值。秋季和冬季受西伯利亞冷高壓影響以及太陽輻射等因素影響，三個站點邊界層內臭氧濃度的年平均和年較差均不相同。造成各地年較差不同的原因包括人為污染源和氣象條件，其中以東亞季風和大氣環流的影響為主。

3.2 氣象條件對臭氧變化的影響

氣象條件對于臭氧濃度的變化時主要的，且從各個氣象要素上來說都有一定影響。這些氣象要素包括：氣溫、氣壓、相對濕度、總云量、低云量和風向風速。通過研究這些可觀測氣象要素值與臭氧月平均濃度的相關性，可以發現它們之間的影響作用規律。分析結果見表2。

從圖表2中可知，三個站點的臭氧月平均濃度均與溫度成正相關，且相關性很強，其中處于副熱帶中部的廣州站溫度與臭氧濃度相關性最強。氣壓對三個站點的影響也為正相關，但影響很有限。相對濕度是較為顯著的負相關影響因子，尤其對緯度較低的廣州站、香港站影響更為顯著。總云量、低云量與臭氧濃度均呈負相關。此外，臭氧濃度與天氣過程有關，一般高壓系統控制下，天氣比較晴朗，容易形成臭氧高濃度；而鋒面附近和低氣壓中，往往形成云雨，臭氧濃度較低?？梢?，在氣溫較高，濕度較低的晴朗少云天氣時，易造成東亞地區臭氧高濃度。

3.3 其他條件（人為）對臭氧變化的影響

主要討論氣候變化和人為污染源的增加對邊界層內臭氧濃度的影響。CO、NO、NOx以及SOx、PM10等污染物的排放都對O3濃度有很大影響。相關系數分析結果如表2所示：

由圖表3可知，O3與各種污染物濃度的相關程度差別可能和各種污染物的來源產生和物理化學轉化有關。陽光充足，O3濃度較高，NO迅速轉化為NO2，在此條件下，也有利于NOx在空氣中轉化，產生臭氧及PM10等污染物質。在污染源和氣象條件的綜合作用下，出現O3與CO、NO、NOx濃度呈負相關，而與PM10正相關。環境中SO2主要來源于污染源的一次污染，與O3的關聯性較低。香港和北京站O3濃度與NO2呈正相關，分析其原因可能是城區NOx濃度較高，光解后的NO2被大氣中新產生的NO2補給，產生濃度大于光解速度，從而導致O3濃度與NO2呈正相關；而廣州站NOx濃度相對較低，其排放源少，光解速度大于產生速度，從而O3濃度與NO2呈負相關。

4 結語

利用香港、北京和廣州三個站點10年的探空資料，結合衛星和相關的氣象觀測資料，討論了2000-2010年期間不同緯度邊界層內臭氧濃度的季節分布和變化趨勢，系統地討論了相關氣象因子和人為排放源對它們的影響。

（1）邊界層內臭氧濃度的分布具有季節時間上的變化。三個站點春季均觀測到季節平均的極大值。受東亞季風和大氣環流的影響最為嚴重。

（2）通過分析臭氧濃度與氣象條件和人為排放污染源的相關性，得出相關系數表格，刻畫折線圖，分析得出溫度和相對濕度以及臭氧的前體化學物質對臭氧濃度的影響都較大。

參考文獻：

[1]楊建，呂達仁.東亞地區平流層、對流層交換對臭氧分布影響的模擬研究[J].大氣科學，2004，28（4）：579-588.

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[3]徐家騮，朱毓秀.氣象因子對近地面臭氧污染影響的研究[J].大氣科學，1994，18（6）：751-757.

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[5]安俊琳，王躍思，李聽，等北京大氣中NO、NO2和O3濃度變化的相關性分析[J].環境科學，2007，25（4）：706一710.