简介:【摘要】主机排气温度高是螺杆式压缩机最为常见的故障之一,本文通过对英格索兰MXU250/350-2S型螺杆压缩机排气温度高的现象进行分析,讨论该机排气温度高的原因及影响因素。
简介:根据国内12个大中城市的12个气象站实际测量的2008年5月份31天的天气最低温度和最高温度共744个数据,结合曲线图对其特征进行对比研究,表明:①南宁市和广州市的低温,北京市和济南市的高温、低温,该月最低值都出现在5月12日汶川地震当天;②其他城市该月低温最低值出现的时间为:哈尔滨市9日,西宁市10日,西安市、郑州市、武汉市和呼和浩特市13日,都江堰市和绵阳市15日;③秦岭山—祁连山—昆仑山中央造山带地区的西宁市、西安市、郑州市和武汉市,华北地台构造区的北京市、济南市和呼和浩特市从5月6日到16日为温度负异常峰值区间;④温度降低幅度,按地理位置向北、向东减小。据此特征,结合现今青藏高原的应力场,讨论了青藏高原与汶川地震、地球物理场与大气物理场的关系,建议在研究强烈地震发生机制时应加强多学科的有机结合。
简介:基于1958/1959~2009/2010年冬季全球海表温度(HadISST)和中国160站地面月平均温度等资料,利用广义平衡反馈分析方法(GEFA),分析了中国地区2009/2010年冬季气温异常型态与SST异常的关系。结果表明,热带中东太平洋ElNio型和热带大西洋"三极型"对2009/2010年冬季中国地区西南暖东北冷的异常型态(简称LN型)影响显著。为了验证统计结果的可靠性,利用MPI(MaxPlanckInstituteforMeteorology)全球大气环流模式ECHAM5进行气温异常型态对关键海盆SST变化响应的敏感性试验,结果表明西南地区气温异常对热带太平洋ElNio模态强迫的增暖响应在0.5°C左右;对热带大西洋"三极型"强迫的增暖响应在0.6°C左右,增暖中心的云贵高原一带最大增温幅度达到1°C。对ElNio模态、热带大西洋"三极型"的强迫,东北绝大部分地区表现出冷的响应,气温异常下降分别在0.6°C和0.45°C左右,中国东部地区气温异常型态是热带大西洋"三极型"海温异常和热带太平洋ElNio模共同强迫的结果。这两种海温异常型态使中高纬度地区西风加强,阻挡了来至高纬度地区的冷空气向南方输送,导致西南地区较常年偏暖,而东北偏冷。同时,西太平洋地区出现的海平面气压反气旋式环流异常可能削弱了东亚冬季风。
简介:利用锡林郭勒草原8个气象站1960—2014年5—9月气温和0~40cm地温逐旬观测资料,采用线性倾向估计、5a滑动平均、线性回归等统计方法,分析锡林郭勒草原生长季地—气温度的变化特征及相关关系。结果表明:近55a来,锡林郭勒草原生长季地—气温度都呈显著上升趋势,“前冷后暖”特点十分明显,且0~20cm地温的增幅远高于气温,40cm地温增幅则低于气温。生长季地—气温度月变化呈“低—高—低”抛物线形状,最高值出现在7月。5—8月地温随土层深度增加而下降,而9月地温随深度变化不明显。各层地温与气温呈显著正相关,且随深度增加相关性逐渐减小;地—气温度线性关系模型在各层拟合效果较好,用于预测和估算各层地温,基本可以满足该地区牧业生产实践的需要。
简介:利用全球大气环流模式CAM3.1,对近百年温室气体浓度、全球海表面温度、太阳常数的变化以及火山活动对我国地表气温所产生的影响进行了研究.全球海表面温度的升高及温室气体浓度的增加是导致中国年平均地表气温升高的部分因素.近百年我国年平均地表气温主要经历了两次年代际振荡并逐渐增温.第一次振荡的冷期为1910年代,随后变暖,1940年代达暖峰期.第二次振荡冷期发生于1950~1960年代,随后变暖,暖峰期发生在1990年代.太阳常数和全球海表面温度的两次振荡是造成这两次振荡主要因素,气温、太阳常数和全球海表面温度均发生了准60年周期的年代际振荡,气温振荡的位相落后于太阳常数和全球海表面温度的位相.20世纪20年代以前及60年代以后火山活动的活跃是导致1910年代和1960~1980年代出现冷期的原因之一.
简介:利用2006~2010年陕西10地市逐小时的气温和逐日的最高气温、最低气温、平均总云量、降水量资料,通过线性回归方法建立了一种基于日最高气温和最低气温预报以及临近气温实况资料的逐时气温预报模型,并对2011年每天的逐时气温预报进行检验。结果表明:该方法在晴天、多云和阴雨天的预报能力依次减弱,其中晴天和多云天02~18时的预报效果好于19时至次日01时的,而阴雨天01~10时的预报效果好于其它预报时段的;当日最高气温和最低气温预报较为准确时,西安站各预报时刻的准确率均在60%以上,其中14~17时的准确率较高,晴天的达到100%,多云天的在96%~99%之间,阴雨天的准确率偏低一些,特别是11~17时较晴天和多云天偏低了12%~27%;该方法可以将24h日最高(低)气温预报细化到逐时气温预报,同时考虑了气温日变化的地域差异、季节特征、以及在晴天、多云和阴雨天的不同表现,具有一定的业务应用和推广价值。