夏季值周总结范文1
【关键词】食品处理和加工；重叠感染；对比研究；学生保健服务
【中图分类号】R155.65 R179 G478.5 【文献标识码】A 【文章编号】1000-9817(2011)09-1094-02
食品微生物污染是引起学生食源性疾病的主要原因，广受社会关注。据统计，贵州省2003-2005年学校食物中毒事件中，微生物性食物中毒占48.72％，位居第一。因此，学校及其周边市售凉拌食品的微生物监测对维护学生健康有着重要意义。为了解贵阳市学校周边市售凉拌食品的卫生状况，为食源性疾病的控制及卫生监督提供参考数据，笔者于2009年6月-2010年6月按季节在贵阳市部分学校的周边区域随机采集了200份凉拌食品进行微生物污染状况检测。
1 材料与方法
1.1样品来源
在贵阳市云岩区、南明区的部分大、中、小学校周边餐饮店和摊点，按不同季节随机采集凉粉和凉面样品200份，其中冬季(1-3月)各采集20份，春季(4-6月)各采集30份，夏季(7-9月)各采集30份，秋季(10-12月)各采集20份。所有样品采集后均在4h内送达实验室及时检验。1.2检验方法菌落总数，大肠菌群、粪大肠菌群、沙门菌、志贺菌、金黄色葡萄球菌、蜡样芽胞杆菌、酵母菌和霉菌检测均按现行中华人民共和国国家标准《食品卫生微生物学检验》(GB／T4789)进行。
1.3统计方法检测数据按采集的季节分类整理后，细菌总数、酵母菌、霉菌的平均带菌量用几何均数表示。对细菌总数、酵母菌的带菌量进行对数转换后，采用SPSS 11.5软件进行统计学分析。当样品霉菌计数
2 结果
2.1凉拌食品微生物检测结果200份凉拌食品的微生物检出率为100.0％，其中菌落总数检出率为100.0％，大肠菌群检出率为97.5％，粪大肠菌群检出率为93.5％，酵母菌检出率为97.0％，霉菌检出率为17.5％。采自夏秋季的3份凉粉中检出沙门菌(2份鼠伤寒沙门菌和l份德尔比沙门菌)，2份凉粉中检出金黄色葡萄球菌。200份样品均未检出志贺菌，蜡样芽胞杆菌。3份凉粉中检出普通变形杆菌，2份凉面中分别检出普通变形杆菌和奇异变形杆菌。见表1。
2.2贵阳市学校周边市售凉拌食品污染水平100份凉粉样品菌落总数检出范围5.8x102～3.0x108cfu／g，污染量高于105的占79.0％；酵母菌检出范围5.0x102-7.2x106cfu／g，污染量高于105占47.0％；霉菌检出范围1100 MPN／g的占86.0％；粪大肠菌群污染量>1100的占76.0％。100份凉面样品菌落总数检出范围7.0x102-2.6x108cfu／g，污染量高于105的占71.0％；酵母菌检出范围1100 MPN／g的占68.0％。
2.3不同季节贵阳市学校周边市售凉拌食品微生物污染水平比较凉粉和凉面的菌落总数污染量以及酵母菌污染量差异均无统计学意义(￡值分别为0.49，1.95，P值均>0.05)。
不同季度凉粉的菌落总数污染量差异有统计学意义，春、夏季污染量明显高于冬季和秋季；不同季度凉粉的酵母菌总数污染量差异有统计学意义，春、夏季污染量明显高于冬季和秋季。
不同季节凉面的菌落总数污染量差异有统计学意义，春、夏季菌落总数污染量明显高于冬季和秋季；不同季度凉面的酵母菌总数污染量差异有统计学意义，春、夏季污染量明显高于冬季和秋季。见表2。
3 讨论
调查显示，贵阳市学校周边200份凉拌食品的菌落总数检出率为100.0％，酵母菌的检出率为97.0％，大肠菌群和粪大肠菌群的检出率分别高达97.5％和93.5％。说明贵阳市学校周边市售凉粉和凉面微生物污染普遍，在加工制作至销售过程中可能受到了人和温血动物近期的粪便污染。由于学校周边制作销售凉粉和凉面的多为小餐饮店，甚至部分为流动摊点，卫生设施较差。凉粉和凉面一旦被微生物污染就容易大量繁殖，加工存放后食用安全风险更大。
检测结果表明，凉粉和凉面样品的菌落总数和酵母菌的污染量较高，菌落总数污染量在105以上的占75.0％，酵母菌污染量在105以上的占41.0％，大肠菌群的污染量>110 MPN／g的占83.0％。由于大肠菌群中的致泻大肠埃希菌、弗氏柠檬酸杆菌、肺炎克雷伯菌和阴沟肠杆菌均可以导致急慢性感染性腹泻。因此，大量大肠菌群的检出提示贵阳市学校周边市售凉拌食品有导致腹泻的风险存在。且夏、秋季的凉粉和凉面样品菌落总数、酵母菌污染状况明显高于冬、春季。夏、秋季是食物中毒的高发季节，由于入夏以后，气温升高，湿度增大，适宜微生物生长繁殖；且初夏季节是贵阳的雨季，如果消毒处理不善和防护不严，容易引起水源性污染，进而会导致食品加工制作的污染。
夏季值周总结范文2
沉积物是湖泊物理和化学诸多过程的综合结果，是氮、磷等生源要素的重要储藏库。碱性磷酸酶是一种专一性的磷酸酯水解酶，可以催化所有的磷酸酯的水解反应和磷酸基团的转移反应，因此，该酶在水生生态系统的磷循环，尤其是以微生物为主体的沉积物生态系统中应具有重要的功能[1]和关键作用。目前，国外学者对湖泊沉积物氮、磷的形态、分布、季节变化等均有相关报道[2-4]，我国学者对太湖、东湖、滇池等湖泊沉积物中氮磷形态和含量及碱性磷酸酶已做过一些研究，如金相灿等[5]研究了太湖东北部沉积物可溶性氮磷的季节性变化，周易勇等[6-7]研究了武汉东湖和严西湖沉积物中碱性磷酸酶的动力学参数，孟春红等[8]研究了东湖沉积物中氮磷形态分布，陈永川等[9-10]分别研究了滇池沉积物中氮、磷的时空变化特征。但是，对骆马湖这个典型的浅水湖泊沉积物中氮磷含量及碱性磷酸酶的性质，却少见报道。本文研究了骆马湖沉积物中氮磷含量和碱性磷酸酶活性在不同深度的分布变化，分析了其季节变化特征，及酶活性与磷含量的相关性。研究底泥中氮磷含量和碱性磷酸酶活性的季节变化规律，对于控制内源污染，防治水体富营养化具有重要的意义。研究结果可初步揭示骆马湖沉积物中氮、磷和碱性磷酸酶的分布状况、变化规律，为骆马湖的治理与管理提供科学依据，为南水北调过水湖泊的水质安全问题提供参考。
1材料与方法
1.1样品的采集与处理骆马湖（N：34°00′~34°11′，E：118°06′~118°18′）是江苏省四大淡水湖泊之一，位于江苏省北部，京杭大运河中段，上接山东省南四湖，下接江苏省洪泽湖，水域面积达35100hm2（丰水面积78500hm2，枯水面积20100hm2），湖底高程18~21m，当蓄水位23.0m时（古黄河基地），平均水深3.32m，最深等深线东南部水深5.5m，年水位涨幅在1.90~5.73m，年换水次数在10次左右，是典型过水性湖泊。本研究采样点位于骆马湖东侧区域，距离骆马湖湖滨浴场4~6km。共设10个采样点，布设情况如图1所示。3次采样时间分别为：2008年6月29日（夏季）、2008年10月24日（秋季）、2009年4月18日（春季）。冬季由于风浪较大，没有采样。对骆马湖沉积物的研究，采用柱状采样器（直径为8cm）采集沉积物，自上而下（厚度分别为3、3、5cm）分层，将采集的沉积物放入塑料袋中带到实验室，在40℃烘箱中烘干、研磨、过100目筛后放入塑料袋中待用。采样同时测定各采样点水体表层的pH值（PHS-3C型便携pH计）、水温（温度计）、透明度（塞氏盘）、氧化还原电位（HANNAHI8242氧化还原电位仪）、溶解氧（YSIDO200型溶解氧测量仪）等数据。
1.2分析方法沉积物需在40℃烘箱中烘干，经碾钵碾磨，将磨细沉积物过100目筛待用，沉积物中总氮、总磷的测定分别为微量凯氏定氮法和H2SO4-HClO4消解钼锑抗比色法。碱性磷酸酶的测定参考文献[11]，以PNPP为底物，和Tris反应，NaOH中止反应，420nm测定吸光度，碱性磷酸酶活性以每克沉积物干样生成的对硝基酚（P-NP）的量表示，单位mg•kg-1•h-1。
1.3数据分析方法采用SPSS13.0软件对数据进行相关性分析和单因素方差分析及显著性检验，其中显著性差异P<0.05。
2结果与分析
2.1采样点上覆水基本理化指标采样期间各点的透明度、氧化还原电位、水温、pH值、DO等指标的变化见表1。可以看出，骆马湖上覆水6月底水温在25℃左右，10月下旬19℃左右，4月中旬16℃左右。春、夏季的透明度高于秋季，除6月底的5点和8点以外，春、夏季的透明度均在1m以上，而10月下旬的透明度均在1m以下。氧化还原电位变幅在87.7~196.4mV之间，平均150.4mV。pH值在7.5~9.13之间变化，溶解氧含量较高，在5.13~9.32mg•L-1之间变化。
2.2沉积物中氮元素含量季节变化特征骆马湖沉积物中各点位的总氮含量变化见图2。可以看出，骆马湖各个季节不同采样点不同深度的沉积物中，总氮含量最高为2.91mg•g-1，最低为0.127mg•g-1，平均（0.86±0.50）mg•g-1。不同季节沉积物中总氮含量不同，春季含量最高，秋季次之，夏季含量最低。在夏季，表层总氮含量最高，次表层次之，略高于第三层，沉积物总氮含量最低值出现在1号点的第三层，最高值出现在10号点的表层；在秋季，垂向变化不明显，次表层略高于表层，高于第3层，最低值出现在3号点的表层和5号点的第三层，均为0.48mg•g-1，最高值为8号点的表层；在春季，表层＞第三层＞次表层，最低值出现在3号和4号点的次表层，均为0.35mg•g-1，最高值出现在7号点的表层。经方差分析可知，夏、秋、春季沉积物的氮含量变化差异不显著（P≈0.05）。10个采样点位季节平均，表层总氮含量最高，次表层次之，略高于第三层。据美国EPA[12]中沉积物TN污染的评价标准（<1mg•g-1时，为清洁；1～2mg•g-1时为轻污染；>2mg•g-1时为重污染），骆马湖大部分点位为清洁和轻污染状态。在太湖东北部，不同采样点不同季节沉积物的总氮含量年均值在1.31~2.27mg•g-1之间变化[5]，滇池沉积物（0~20cm）总氮平均含量为4.91mg•g-1[9]，可见，骆马湖东侧沉积物中氮元素含量与太湖相当，低于滇池。
2.3沉积物中磷元素含量季节变化特征骆马湖沉积物中各点位的总磷含量变化见图3。可以看出，骆马湖各个季节不同采样点不同深度的沉积物中，总磷含量最高为0.41mg•g-1，最低为0.03mg•g-1，平均（0.19±0.10）mg•g-1。与总氮不同，沉积物中总磷变化为春季＞夏季＞秋季，各个季节均为表层＞次表层＞第三层。夏季，最低值出现在6号点的次表层，最高值出现在2号点的表层；秋季，最低值为2号点的第三层和9号点的次表层，最高值为1号点的表层；春季，最低值为6号点的第三层，最高值为10号点的表层。经方差分析，夏、秋、春季3层沉积物的磷含量变化差异显著（P<0.05），可能与植物生长和微生物活动的季节周期变化有关。表层总磷含量变幅在0.05~0.41mg•g-1之间，最低值和最高值分别为秋季的2号点和春季的10号点位；次表层在0.03~0.39mg•g-1之间，最低值和最高值分别为秋季的2号点和春季的8号点；第三层在0.03~0.33mg•g-1之间，最低值和最高值分别为秋季的2号点和春季的2号点。在太湖东北部，不同采样点不同季节沉积物的总磷含量年均值在0.37~0.79mg•g-1之间变化[5]，滇池沉积物（0~20cm）总磷平均含量为2.17mg•g-1[10]，骆马湖东侧沉积物中磷元素含量低于太湖和滇池。
2.4沉积物中碱性磷酸酶活性季节变化特征骆马湖沉积物中各点位的碱性磷酸酶活性变化见图4。可以看出，骆马湖各个季节不同采样点不同深度的沉积物中，碱性磷酸酶活性最高为592.39mg•kg-1•h-1，最低为44.59mg•kg-1•h-1，平均（233.83±132.70）mg•kg-1•h-1。与总磷变化相同，碱性磷酸酶活性变化为春季＞夏季＞秋季，除春季次表层稍高以外，各个季节基本均为表层＞次表层＞第三层。夏季，碱性磷酸酶活性变幅为126.14~236.54mg•kg-1•h-1，最小值和最大值分别为1号点的第三层和9号点的表层；秋季，变幅为44.59~233.72mg•kg-1•h-1，最小值和最大值分别为6号点的次表层和8号点的次表层；春季，碱性磷酸酶活性变幅为231.51~592.39mg•kg-1•h-1，最小值和最大值分别为2号点的第三层和8号点的次表层。同样经方差分析，夏、秋、春季3层沉积物碱性磷酸酶的活性差异显著（P<0.05）。表层碱性磷酸酶活性变幅在59.40~410.24mg•kg-1•h-1之间，最低值和最高值分别为秋季的7号点和春季的10号点；次表层在44.59~592.39mg•kg-1•h-1之间，最低值和最高值分别为秋季的6号点和春季的8号点；第三层在55.31~411.30mg•kg-1•h-1之间，最低值和最高值分别为秋季的4号点和春季的10号点。
3讨论
为了探讨沉积物中氮磷含量及碱性磷酸酶活性的分布规律及其影响因素，将各个季节各采样点对应的水体DO、pH值和氧化还原电位与表层沉积物的TN、TP含量和碱性磷酸酶活性进行了皮尔逊相关分析，相关系数见表2。可以看出，除pH值与沉积物TP含量相关性较大以外，其他相关性较小，这主要是因为骆马湖是典型的过水型湖泊，上覆水的DO、pH值和氧化还原电位等与沉积物中氮磷含量相关性小。TP与碱性磷酸酶活性呈显著正相关（P=0.05），进一步分析沉积物中碱性磷酸酶活性与总磷含量的关系，如表3所示。可以看出，沉积物碱性磷酸酶活性与TP含量均呈正相关，且在春夏季表现出明显的正相关性。张宇等[16]对长江中下游的一些湖泊的研究也发现沉积物碱性磷酸酶活性与总磷含量高度一致，两者极显著正相关。总磷含量的多少与沉积物营养水平有关，也与沉积物中生物数量有关，而沉积物中碱性磷酸酶活力既然主要来自微生物的贡献，则必然与二者密切相关[1]。骆马湖沉积物中碱性磷酸酶活性各个季节基本均为表层＞次表层＞第三层，说明沉积物表层是由磷酸酶介导的磷循环最活跃区域，与已有的报道一致[13-14]。沉积物的表层由于氧气供给充足，营养物质丰富，加上水位周期变化可能出现的干湿交替，这一层非常有利于微生物生长；而随着深度增加，各种营养物质含量不断减少，含氧量也逐渐减小，使得各种生物降解活动减少，碱性磷酸酶的活性也逐渐降低。从表3还可以看出，春夏季碱性磷酸酶活性与总磷的相关性明显高于秋季，碱性磷酸酶活性季节变化2301801308030取样点号APA/mg•kg-1•h-112345678910（B）也较明显，分析原因可能是由于大型水生植物的干扰作用。已有研究表明：五里湖表层沉积物APA活性表现出明显的季节变化趋势，2004年4、6、9月该湖沉积物APA活性逐渐升高[15]。证明大型水生植物对沉积物碱性磷酸酶活性的影响不容忽视。
夏季值周总结范文3
1概述
地源热泵是一项高效节能型、环保型并能实现可持续发展的新技术，它既不会污染地下水，又不会影响地面沉降。因此，目前在国内空调行业引起了人们广泛的关注，希望尽快应用这项新技术。现在尚未见到有关地源热泵技术设计手册供设计人员使用，但又不能等待设计手册出版后才使用地源热泵技术。笔者从实践角度对中小型地源热泵空调工程设计程序进行深讨，供同行讨论。
地源热泵技术的关键是地下换热器的设计。本文将着重探讨有关地下换热器的问题。
2地源热泵地下换热器的形式
众所周知，热泵机组的热源有空气源、水源、土壤源等。
土壤源热泵空调也叫地源热泵空调，就是在地下埋设管道作为换热器，管道与热泵机组连接形成闭式环路，管道中有液体流动通过循环将热泵机组的凝结热通过管道散入地下（供冷工况），或从大地吸取热量供给热泵机组向建筑物供热（供热工况）。
土壤源热泵换热器有多种形式，如水平埋管、竖直埋管等。这两种埋管型式各有自身的特点和应用环境。在中国采用竖直埋管更显示出其优越性：节约用地面积，换热性能好，可安装在建筑物基础、道路、绿地、广场、操场等下面而不影响上部的使用功能，甚至可在建筑物桩基中设置埋管，见缝插针充分利用可利用的土地面积。
3竖直埋管换热器型式
最常用的竖直埋管换热器就是由垂直埋入地下的U型管连接组成。
3.1竖直埋管深度
竖直埋管可深可浅，须根据当地地质条件而定，如20m、30m……直到200m以下。确定深度应综合考虑占地面积、钻孔设备、钻孔成本和工程规模。例如天津地区地表土壤层很厚，钻孔费用相对便宜，宜采用较深的竖直埋管，因深埋管的成本低、换热性能好、并可节约用地。
3.2竖直埋管材料
埋管材料最好采用塑料管，因与金属管相比，塑料管具有耐腐蚀、易加工、传热性能可满足换热要求、价格便宜等优点。可供选用的管材有高密度聚乙烯管（PE管），铝塑管等。竖直埋管的管径也可有不同选择，如DN20、DN25、DN32等。
3.3竖直埋管换热器钻孔孔径及回填材料
竖直埋管换热器的形成是从地面向下钻孔达到预计深度，将制作好的U型管下入孔中，然后在孔中回填不同材料。在接近地表层处用水平集水管、分水管将所有U型管并联构成地下换热器。
根据地质结构不同，钻孔孔径可以是Ф100、Ф150、Ф200或Ф300，天津地区地表土壤层很厚，为了钻孔、下管方便多采用Ф300孔径。
回填材料可以选用浇铸混凝土、回填沙石散料或回填土壤等。材料选择要兼顾工程造价、传热性能、施工方便等因素。从实际测试比较浇铸混凝土换热性能最好，但造价高、施工难度大，但可结合建筑物桩基一起施工。回填沙石或碎石换热效果比较好，而且施工容易、造价低，可广泛采用。
4竖直埋管换热器中循环水温度的设定
竖直埋管换热器中流动的循环水的温度是不断变化的。夏季供冷工况进行时，由于蓄热地温提高，机组运行时水温不断上升，停机时水温又有所下降，当建筑物得热达到最大时水温升至最高点。冬季供热工况运行时则相反，由于取热地温下降，当建筑物失热最多时，换热器中水温达到最低点。
设计时，首先应设定换热器埋管中循环水最高温度和最低温度，因为这个设定和整个空调系统有关。如夏季温度设定较低，对热泵压缩机制冷工况有利，机组耗能少，但埋管换热器换热面积要加大，即钻孔数要增加，埋管长度要加长。反之温度设定较高，钻孔数和埋管长度均可减少，可节省投资，但热泵机组的制冷系数cop值下降，能耗增加。设定值应通过经济比较选择最佳状态点。笔者认为埋管水温应如下设定：
4.1热泵机组夏季向末端系统供冷水，设计供回水温度为7—12℃，与普通冷水机组相同。地埋管中循环水进入U管的最高温度应<37℃，与冷却塔进水温度相同。
4.2热泵机组冬季向末端系统供水温度与常规空调不同，在满足供热条件下，应尽量减低供热水温度，这样可改善热泵机组运行工况、减小压缩比、提高cop值，并降低能耗。
我们知道风机盘管供热能力大于供冷能力，而一般建筑物的夏季冷负荷大于冬季热负荷，所以风机盘管的选型是以夏季冷负荷选型、冬季热负荷校核。采用地源热泵空调冬季供热时，可根据冬季热负荷实际情况，让风机盘管冬季也满负荷运行而反算出供热水温度，此温度要小于常规空调60℃的供水温度（大约供水为40℃左右）。将此温度定为热泵机组冬季供水温度。供回水温差取7～10℃。
地埋管中循环水冬季进水温度，以水不冻结并留安全余地为好，可取3—4℃。当然为了使地埋管换热器获得更多热量，可加大循环水与大地间温差传热，然而大地的温度是不变的，因此只有将循环水温降至0℃以下，为此循环水必须使用防冻液，如乙二醇溶液或食盐水。但这样会提高工程造价、增加对设备的腐蚀。在严寒地区不得不这样做，而在华北地区的工程中用水就可满足要求，不一定要加防冻液。
5换热面积与综合传热系数
5.1换热面积
一般换热器换热面积计算公式为：
……………………⑴
式中：
Q—换热器换热量w；
K—传热系数w/m·℃；
ΔT—对数温差℃。
5.2综合传热系数
地埋管换热器用以上公式计算很不方便，因为很难确定其换热面积。
竖直埋管换热器可以假设为“线热源”模型。引入综合传热系数进行计算，则较为简单、方便。
这里，将以某一流经地埋管换热器内的流体介质与大地初始温度每相差1℃，通过单位长度换热管，单位时间所传递的热量定义为综合传热系数K。
……………………⑵
式中：
K—综合传热系数w/m℃；
Q—换热器单位时间换热量，Q=Cm(t进-t出)W；
L—换热管有效长度m；
TP—流体介质平均温度，℃；
T进—U型管换热器进水温度℃；
T出—U型管换热器出水温度℃；
C—水比热4.180KJ/Kg·k；
m—水的质量流量kg/s；
Td—地温℃。
地温是恒定值，可通过测井实测。有关资料介绍某地地下约100米的地温是当地年平均气温加4℃左右。天津市年平均气温是12.2℃，实测天津市地下约100米的地温约为16℃，基本符合以上规律。
影响竖直埋管综合传热系数的因素有：地理位置、地质构造、埋管深度、埋管材料及管径、钻孔直径及回填材料、管中水的流速、热泵运行方式（连续运转还是间断运转）。
综合传热系数k可通过测井测得。由公式⑵可以看出，做一个地面钻孔与预计工程应用完全相同的U型竖直埋管，人为制作冷、热源，通入冷、热水，测出各个参数带入公式⑵即可计算出综合传热系数。
测井也可测出U型竖埋管出水温度T出。
综合传热系数K在系统运行初期波动值较大，系统运行一段时间后其值趋于一稳定值。我们通过实测K值波动在一个较小的范围内，在目前数据资料较少情况下可取波动平均值作为计算数据误差不会太大。
6竖直埋管地源热泵空调的设计
6.1确定设计参数与热泵机组
6.1.1计算建筑物空调夏季冷负荷及冬季热负荷。
6.1.2确定夏季冷水的供回水温度及地埋管进出水温度，进而确定机组中工质的夏季蒸发温度及冷凝温
度。
6.1.3计算冬季风机盘管的供水温度，取回水温度比供水温度低7～12℃。设定地埋管进水温度，根据测井测出的进出水温差推算出地埋管出水温度，进而确定热泵机组中工质冬季的蒸发温度和冷凝温度。
6.1.4由建筑物空调夏季冷负荷、机组蒸发温度和冷凝温度,以及冬季热负荷和冬季机组蒸发温度和冷凝
温度，就可以进行热泵机组的选型设计，或将参数提供给生产厂家，由厂家制造热泵机组。
6.1.5确定热泵机组型式（活塞机、螺杆机、蜗旋压缩机等），查出或计算出
该机组在夏季埋管水温最高时和冬季埋管水温最低时工况下的COP值。
6.2计算夏季总放热量和冬季总吸热量
6.2.1夏季竖直埋管换热器总放热量等于建筑总冷负荷加上埋管最高水温时机组消耗功率（机组消耗功率等于夏季冷负荷除以埋管最高水温时的COP值）。
6.2.2冬季竖直埋管换热器总吸热量等于建筑物总热负荷减去埋管最低水温
时机组所消耗的功率（机组消耗功率等于冬季热负荷除以埋管最低水温时COP值）。
6.3计算竖直埋管总长度
6.3.1夏季竖直埋管总长度计算
①夏季换热温差DTx8C
DTx=Tx-Td……………………⑶
式中：
Txü夏季竖直埋管内最高设计平均水温8C；
Tdü地温8C。
②夏季每米竖直埋管散热量qxW/m
qx=Kx·DTx……………………⑷
式中：
Kxü夏季综合传热系数W/m8C。
③夏季竖直埋管换热器埋管总长度Lxm
……………………⑸
式中：
Q夏—建筑物夏季总冷负荷W；
A—安全系数，取1.1-1.2。
6.3.2冬季竖直埋管总长度计算
①冬季换热温差DTD8C
DTD=Td-TD……………………⑹
式中:
TDü冬季竖直埋管内最低设计平均水温8C。
②冬季每米竖直埋管散热量qDW/m
qD=KD·DTD……………………⑺
式中：
KDü冬季综合传热系数W/m8C。
③冬季竖直埋管换热器埋管总长度LDm
……………………⑻
式中：
Q冬—建筑物冬季总热负荷W；
A—安全系数取1.1-1.2。
6.3.3确定竖直埋管换热器埋管总长度
以上计算取LX、LD二者中较大数值为本工程埋管总长度Lm。
6.4计算竖直埋管数量并确定布置形式
6.4.1竖直埋管数量计算
……………………⑼
式中:
n—U型竖直埋管个数；
H—竖直埋管设计有效深度m；
L—埋管总长度m。
6.4.2竖直埋管布置形式
结合工程场地可一字型布置、L型布置或矩阵型布置均可，根据测试结果分析,U型竖直埋管间距以5—6m为宜。
6.5确定竖直埋管水流速度与水泵选型
6.5.1确定水流速
试验显示，竖直埋管中如提高水流速度则换热量可适当增加，但增加量不与流速提高量成比例。竖直埋管中水流应为紊流状态，流速太快会增加循环水泵能量消耗，流速取1m/s左右为宜。
6.5.2确定水泵型号
流速确定后计算循环水流量及压力损失即可选择循环水泵的型号。
7结论
7.1地源热泵空调是节能、环保、对地下水无污染，并不影响地面沉降的好形式。特别是竖直埋管地源热泵更具有诸多优点，应予推广。
7.2采用土壤钻孔的综合传热系数法，可简化地源热泵的传热计算。
7.3竖直埋管地源热泵空调的设计步骤，为设计人员提供了一种设计方法，有利于提高设计速度，并减少设计失误。
参考文献
1、曾淼等，地源热泵地下U型管换热器实验研究，全国暖通空调制冷1998年学术年会《论文集》，P371；
夏季值周总结范文4
关键词：长江中下游地区；夏季；极端降水量；时间演变；空间分布
中图分类号：S166 文献标识码：A DOI：10.11974/nyyjs.20170631064
1 长江中下游地区夏季极端降水与夏季降水量的关系
下图给出长江中下游地区1961―2010年夏季极端降水量的时间序列和对应50a夏季降水量的时间序列。由图1可以看出极端降水量与当年夏季降水量具有极相似的变化趋势，极端降水高值年对应降水总量大的年份，粗略地可以说明：极端降水的高低在一定程度上影响着夏季降水的丰沛程度。分别计算6个空间型代表台站的极端降水与夏季降水量的比值（表略），统计可得：长江中下游各个主要空间型的夏季极端降水在总降水中占有很大的比重，且略有地区差异。其中，两湖平原型比值达40%以上的多达19a，南部型达16a，运河流域型和沿海型达12a，入海型为11a，北方型仅5a；比值达50%除了北方型为1a，沿海型为8a、入海型为9a之外，其它3站均达12a。总体而言，在长江中下游地区夏季降水总量增加的情况下，极端降水的献率很大。造成各分区比率不同的原因可能与地理位置和地形有关，北方型居于内陆，周围大湖大河系统较之其它空间型小，来自东南海上的水汽在向陆地行进中逐渐减少；入海型和沿海型靠海，地势平坦，降水基数较大且年际间变化幅度不会过大，异常年份多是受台风等强天气系统影响。
2 长江中下游地区夏季极端降水年际变化分析
下面给出长江中下游地区夏季极端降水量标准化距平序列与Mann-Kendall统计量曲线。由图2（a）可以看出，长江中下游地区夏季极端降水在80年代中期之前持续波动，整体以负距平为主；自80年代中期到20世纪末，极端降水距平呈持续上升走势，于1997年到达峰点值，进入20世纪90年代后极端降水正距平值明显大于负距平绝对值。另外，以±0.3的距平值为界限，易得出极端降水相对多年：1969、1980、1991、1995、1996、1998、1999、2002年共8年；极端降水相对少年：1963、1966、1967、1971、1978、1985年共6a。
图2（b）中UF曲线显示，长江中下游地区自20世纪80年代以来，夏季极端降水量呈增长趋势，并且从1995年开始上升趋势明显，曲线超过了α=0.05临界线，甚至于1998年持续超过0.001显著性水平（相应临界线值为|±2.56|）[19]，这表明长江中下游地区夏季极端降水量增加趋势是十分显著的。UF曲线与UB曲线相交于1988年且交点位于临界线之间，说明长江中下游地区夏季极端降水量20世纪90年代初的增多是一次突变现象，具体是1988年开始。
为了进一步了解长江中下游地区夏季极端降水量50a的趋势变化情况，采用线性倾向估计法，给出气候趋势系数[20]空间分布图来说明极端降水随时间的变化，和气候倾向率[21]的空间分布图来说明变化趋势上升下降的速率。由图3（a）相关系数可知，长江中下游地区夏季极端降水量除了湘北部、江西北部以及长江中下游东北部这3块极小区域表现为减小趋势之外，其余绝大部分区域均表现为增加趋势，其中江浙两省交界处的小部分区域增加相对而言显著（阴影区通过了0.05信度检验）。由图3（b）倾向率可以看出，长江中下游地区大部分区域50a来的夏季极端降水量的增加率大于10 mm /10a，其中浙江平湖的增加最为显著，为37.3 mm /10a。因此可知，1961―2010年长江中下游地区夏季极端降水量的6个主要空间型年际变化特征并不完全一致，除了湘北、赣北、长江中下游东北部的极小块区域极端降水量表现为减少外，其余区域均表现为增加趋势。
3 结论
长江中下游区域6个主要空间型的夏季极端降水量年际变化特征并不完全一致，但从长期变化趋势来看，除了湘北、赣北、长江中下游地区东北部，这3块小区域的极端降水表现为减少外，其余区域均表现为增加趋势。
夏季值周总结范文5
关键词：曲线;切线斜率;海洋温度;研究;应用
【中图分类号】 G633.6 【文献标识码】 B 【文章编号】 1671-8437（2015）02-0054-03
1 引言
今天的人们恐怕没有多少人不知道“厄尔尼诺”的含义，最简单的了解便是它与某些异常天气、气候有关，如暴雨、洪水、高温干旱等[1，2]。这些自然灾害常常使受灾国家蒙难惨重。最典型的例子，如2008年发生在我国南方罕见的雨雪冰冻灾害，以及2010年发生在我国西南五省百年一遇的特大干旱等极端气候事件，还有气象人通常谈论的我国“南涝北旱”现象，都对我国人民的生命财产造成了严重影响，而这些极端事件的发生都与厄尔尼诺的发生有千丝万缕的联系，因而引起了人们对“厄尔尼诺”的恐惧，从而加大了各国政府和民众的广泛关注。近年来，关于对厄尔尼诺的预测与推断，或肯定或否定的消息较为频繁地见诸于报端，也就是说，厄尔尼诺的发生与否并不只是科学家们关注的事情，同时也成为了广大民众希望知道的信息。那么，“狼”到底来不来？科学家们预测有多大把握？常常让人们无所适从[3]。
“厄尔尼诺”的科学定义是指赤道太平洋东部和中部海表温度大范围持续异常增暖和变冷的现象[1，2]（见图1）。当“厄尔尼诺”发生时，整个赤道中、东太平洋的大气状况都被改变，这种大范围的变化，必然会打乱正常的秩序，影响到热带其它地区，并通过大气环流的作用，影响到中高纬度地区，甚至给全球气候带来异常，造成全球众多地区发生严重的自然灾害[2]。“厄尔尼诺”这个名称最早起源于十九世纪末秘鲁沿岸的渔民中间，
指季节性的向南流动的暖洋流入侵，取代了往常他们捕鱼时向北流动的冷洋流，这种现象一般发生在圣诞节前后，因此被称为厄尔尼诺，西班牙语为“圣婴”（上帝之子）的意思。自1950年以来，世界上发生了很多次厄尔尼诺现象，尤其自1970年以来，较强的厄尔尼诺事件变得更加频繁，尤以1997年发生的厄尔尼诺事件最为严重。主要表现在：从北半球到南半球，从非洲到拉美，气候变得古怪而不可思议，该凉爽的地方骄阳似火，温暖如春的季节突然下起来大雪，雨季到来却迟迟滴雨不下，正值旱季却洪水泛滥[2]。科学家们认为，极端厄尔尼诺现象的发生与人类自然环境的日益恶化有关，是地球温室效应增加的直接结果，与人类向大自然过多索取而不注意环境保护有关。
厄尔尼诺对我国天气和气候有重要影响[3]。一般来说，厄尔尼诺发生年的冬季，我国往往出现暖冬，夏季则表现为在黄河以南地区，长江中下游地区多雨以致发生洪涝，而黄河及华北一带少雨并形成干旱;另外，厄尔尼诺发生年，我国东北夏季气温异常偏低，形成低温冷害，造成粮食减产，而在热带西太平洋
上的热带风暴和台风的数量则一般会减少。既然厄尔尼诺的发生是指赤道东太平洋海表温度的异常变暖，那么我国天气和气候变化的季节性必然和赤道东太平洋海温的季节变化有必然联系。那么，在厄尔尼诺期间，赤道东太平洋海表温度的季节变化具有什么样的典型特征呢？该特征对该区域海表温度以及我国天气和气候的预报具有什么启示？
本文将用美国国家环境预报中心（NCEP）的海表温度观测数据，通过函数拟合，用函数曲线切线斜率的变化分析厄尔尼诺期间赤道东太平洋海表温度季节演变的特征，并讨论该特征对赤道东太平洋海表温度预报的影响，从而为海温演变特征提供数学解释。
2 海温数据
本文使用的观测数据是美国NCEP的1980-2013年赤道东太平洋月平均海表温度距平（见表1; 参考链接：http：//cpc.ncep.noaa.gov/data/indices/ersst3b.nino.mth.81-10.ascii）. 上述海表温度距平是通过将观测的月平均海表温度减去连续30年逐月海温的平均得到的，气象上称为“海表温度距平”。月平均海表温度距平为正时，表示该月的海表温度相比通常状况异常升高;相反，海表温度距平为负时，表示该月的海表温度相比通常状况异常降低。
3 海表温度数据的函数拟合以及关于时间的导数求解
用Matlab软件，将表1中数据描绘于海温-时间的坐标系中，得到海温随时间变化的散点图（图2）。由散点图可以看出，赤道东太平洋海表温度距平随时间的演变呈现不规则性振荡。该不规则性不仅表现在海表温度距平振幅的不规则变化，而且表现在振荡周期的不规则变化。尤其，我们可以看到，赤道东太平洋海表温度距平随时间变化在有些年份呈现异常升高的状态，且在年底达到峰值，随后衰减。实际上，这种海表温度异常升高的现象就是厄尔尼诺现象，而对应的年份称为厄尔尼诺年。在1980-2013年期间，共有8次较强的厄尔尼诺年，分别为1982、1987、1992、1994、1997、2003、2006，和2013年（如图2所示）。那么，在这些厄尔尼诺事件期间，赤道东太平洋海温的季节变化具有什么样的典型特征呢？
为回答这个问题，我们用Matlab软件，通过函数拟合方法拟合图2中的散点图。从图2可以看出，海表温度距平随时间的变化呈现类似正弦和余弦函数的拟周期变化状态。因此，在函数拟合中，我们考虑用傅里叶级数拟合赤道东太平洋海表温度距平随时间的变化，即要给出T=F（t）在坐标系（T，t）中的图像，其中T代表赤道东太平洋海表温度距平，t表示时间。所谓傅里叶级数，即是指任何周期函数都可以用正弦函数和余弦函数构成的无穷级数来表示，具体数学表达式为：
给定一个周期为N的函数x（t），x（t）=kk e其中，i为虚数单位，k按下式计算：k=x（t）edt
利用上述傅里叶级数，构造函数使得该函数在每个时间的取值与图2所示散点图的取值最接近，该函数即为拟合函数。为此，我们用Matlab软件构造该拟合函数。图2中上图的光滑曲线即是拟合函数的图像，该拟合函数的解析表达式为：
T（t）=0+（1coswt+b1sinwt）+…+（8cos8wt+b8sin8wt）
其中拟合函数的系数为（统计达到95%信度检验）：
0=-0.0518， 1=0.08092， 2=-0.03469， 3=-0.3864，
4=0.4447， 5=0.2507， 6=0.2658， 7=-0.2138， 8=-0.142;
b1=-0.08885， b2=0.126， b3=-0.154， b4=-0.2499，
b5=0.06984， b6=0.1698， b7=-0.09921， b8=0.03501;
w=0.03526.
从函数拟合可以看出，该函数的图像较好地再现了1980-2013年期间赤道东太平洋海温随时间变化的不规则性振荡特征，尤其重现了发生在此期间的8次厄尔尼诺年（尽管在厄尔尼诺的强度上有所差别;见图2）。
为了考察厄尔尼诺期间赤道东太平洋海表温度随时间演变的季节变化特征，我们用Matlab软件计算了海表温度距平函数T（t）关于时间t的导数：
T′=dF（t）/dt=
并将T′描绘于图2中。
从图2容易看出，T′也呈现不规则性振荡。将T′与T=F（t）的图像对比，我们发现，当T为一个厄尔尼诺年时，海表温度距平在其生长期T′>0，且其峰值总是滞后T的峰值6-8个月。我们知道，厄尔尼诺年的海温峰值一般发生在年底[2]，由此推理可知，导数T′的峰值总是发生在厄尔尼诺年的4-6月份，即厄尔尼诺年的春季和夏初。T′表示海温关于时间t演变的变化率，T′>0意味着海表温度距平随时间增长，而且T′的值越大，表明海表温度距平增长越快。因此，上述关于T′的峰值发生在春季和夏初，意味着海表温度距平在春季和夏初增长最快。所以，我们的研究结果表明，厄尔尼诺期间，赤道东太平海表温度在春季和夏初增长最快。
3 函数曲线切线斜率的季节变化特征对厄尔尼诺发生和预报的启示
气象学家们已经研究表明，厄尔尼诺事件通常在春季和夏初发生，也就是说，厄尔尼诺发生时，赤道东太平海表温度距平常常在春季和夏初从负变为正。而此处的海温随时间变化的拟合函数的切线斜率（导数）表明，赤道东太平洋海表温度在春季和夏初增长最快。该结果意味着厄尔尼诺事件之所以常常在春季和夏初发生，可能是由于赤道东太平洋海表温度在春季和夏初增长最快，从而导致海表温度距平更可能在这个季节由负变正，发生厄尔尼诺事件。因此，本文通过函数曲线切线的斜率揭示的赤道东太平洋海温在春季和夏初增长最快可能为厄尔尼诺在春季的发生提供了一种数学解释。
厄尔尼诺期间，赤道东太平洋海表温度距平在春季和夏初增长最快还说明：海表温度在这个季节变化最不稳定，这隐含着海表温度距平对过去时刻的海表温度距平的依赖性最弱;也就是说，这个季节前后时刻海表温度变化的因果关系不强，对彼此的记忆最弱。因此，如果在跨春季和夏初预报厄尔尼诺事件的海表温度距平时，成功预报海表温度距平可能会比较困难。事实上，气象学家们在预报赤道东太平洋海表温度距平时，常常发生跨春季预报海表温度距平不成功的现象，他们称之为“春季预报障碍”现象。那么，本文通过赤道东太平洋海表温度距平随时间变化的拟合函数揭示的春季海表温度增长最快的现象，可能也隐含了厄尔尼诺事件发生“春季预报障碍”现象的原因，也就是说厄尔尼诺期间，赤道东太平洋海温之所以发生“春季预报障碍”现象，其可能原因之一即是海表温度距平在春季和夏初增长最快，而这种现象可能是厄尔尼诺物理上固有的一种现象。因此，在预报厄尔尼诺时，我们应尽量避免跨春季预报厄尔尼诺事件。
4 总结和讨论
厄尔尼诺的发生常常引起我国及全球众多地区发生严重的自然灾害，因此受到各国政府以及广大民众的关注。厄尔尼诺对我国天气和气候的影响具有季节性特征，为了探讨这种天气、气候异常的季节性可能与厄尔尼诺期间海温变化有密切关系，本文针对赤道东太平洋海表温度距平的变化，分析了海表温度距平变化的季节性特征。用傅里叶级数方法，通过解析函数拟合赤道东太平洋海表温度距平的变化，用该函数关于时间的导数，从曲线切线斜率的变化分析了海表温度距平的季节变化特征。结果表明，在厄尔尼诺期间，赤道东太平洋海表温度关于时间变化的函数的导数总是在春季最大，这意味着厄尔尼诺期间，赤道东太平洋海表温度距平在春季的增长率最大，也就是说，赤道东太平洋海表温度距平在春季增长最快，这可能是厄尔尼诺通常在春季发生的原因之一。另外，厄尔尼诺时期赤道东太平洋海表温度距平在春季的快速增长，也意味着海表温度距平的发展在春季最不稳定，因而使得跨春季成功预报厄尔尼诺最困难，这就是气象学家们常常讨论的“春季预报障碍”现象，而该文的结果为厄尔尼诺预报的春季预报障碍现象提供了一种数学解释。
参考文献：
[1]张力欣，厄尔尼诺，科学普及出版社，2004：365.
[2]翟盘茂，李晓燕，任福明，厄尔尼诺，气象出版社，2009：180.
夏季值周总结范文6
关键词 日照；变化规律；山东莒县；1960—2009年
中图分类号 P422.11 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2013）15-0271-01
随着人类活动的加剧，越来越多的学者密切关注其对天气气候变化的影响[1-2]。莒县气象站为国家基准气候站，也是鲁东南地区唯一的国家基准气候站，其位于暖温带亚湿润气候区，探测环境保护较好，资料序列时间长，对研究该地区的气候变化具有很好的代表性。为了给莒县当地农业生产的健康发展提供气象科技支持，研究1960—2009年莒县日照时数变化规律，揭示莒县气候变化特征，探讨其对农作物生长情况的影响。现将研究结果总结如下。
1 资料来源及研究方法
研究所用的资料为1960年1月至2009年12月莒县国家基准气候站各月的日照时数等数据。利用日照数据分析其各个季节的变化规律特征[3-5]，其中季节划分如下：冬季（12月至翌年2月）、春季（3—5月）、夏季（6—8月）、秋季（9—11月）。采用线性倾向的最小二乘法对日照时数的季节变化和年变化进行趋势倾向模拟。由于世界气象组织将日照时数定义为在一定时间太阳直接辐照度达到或超过120 W/m2的那段时间的总和[6]。本文依据莒县太阳总辐射资料，分析了该地区太阳总辐射、各季度总辐射的变化趋势。
2 结果与分析
2.1 日照时数变化特征
2.1.1 年日照时数变化。采用最小二乘法对年日照时数的气候变化趋势进行估算，并建立如下线性倾向方程：
f（t）=at+b（1）
式（1）中， f（t）为日照时数逐年变化值；a为年日照时数的线性趋势（a0表示年日照时数呈上升趋势）；t为变化年数。
将各月日照时数数据进行计算，模拟年日照时数的变化趋势，求得其气候倾向方程如下：
f（t）=-13.9t+2 726.5（t=0，1，2，3，…，49）（2）
计算结果表明：近50年来，莒县的年日照时数呈明显下降趋势，该时间段内年平均日照时数达2 385.9 h，年平均递减13.9 h，降幅近0.6%。1998年以来年日照时数在明显的波动中呈下降趋势，1960年的日照时数为近50年最多年份（2 827.8 h），较平均值偏多441.9 h，而2008年的日照时数为近50年最少年份（1 864.3 h），较平均值偏少521.6 h。从5年日照时数滑动曲线（图1）可以看出，1960—1985年莒县年日照时数均高于50年平均值，而1986—2009年的年日照时数均低于50年平均值。
近年来，日照时数的减少不但受天气变化的影响，还受到大气垂直能见度降低的影响。尤其是生产中大量排放工业粉尘污染物，增加了大气浑浊度，直接影响光照强度的变化。日照时数的骤减必定影响到农作物的生长发育，导致农作物贪青现象的发生，甚至影响到农业种植结构的调整。
2.1.2 各季度日照时数变化。通过各月日照时数求得各季度日照，再用线性倾向的最小二乘法模拟各季度日照时数的变化趋势，分别求得各季度日照时数气候倾向方程如下：
f（t春）=-2.31t+738.9（3）
f（t夏）=-5.02t+739.9（4）
f（t秋）=-2.95t+644.9（5）
f（t冬）=-3.28t+585.9（6）
式（3）～（6）中，f（t春）、f（t夏）、f（t秋）、f（t冬）分别表示春、夏、秋、冬日照时数季节变化值，t=0，1，2，3，…，49。比较各季度日照的变化可知：日照季节线性倾向变率在春、夏、秋、冬季4个季节均为负值，即春、夏、秋、冬季4个季节的平均日照时数均呈连续递减规律变化。其中夏季日照年变化率最大为-5.02 h，春季日照年变化率最小为-2.31 h，这说明春、夏、秋、冬季4个季度日照时数都有不同程度的减少趋势，尤其夏季年日照时数减少最明显。从莒县近50年各月平均日照时数的变化（图2）中可以看出，春季日照时数明显多于其他季节，夏季7月的日照明显少于其他2个月，这主要与春季降水少、7月是当地主汛期有关。
2.2 太阳辐射变化分析
在水平面上，天空2π立体角范围内接收到的太阳直接辐射和散射辐射之和称为太阳总辐射。近年来莒县的年平均曝辐量达到5 051.92 MJ/m2，太阳总辐射线性变率为 -19.74 MJ/m2（年平均递减19.74 MJ/m2，降幅达到近0.4%）；从各季度辐射量的变化来看，夏季呈明显的下滑趋势，年变化率最大为-16.26 MJ/m2，这与年日照时数的变化趋势相同，同时也排除了人为因素的影响，如日照纸质量对日照迹线的影响。
3 结论与讨论
分析结果表明，1960—2009年近50年来，莒县年日照时数呈现明显下降趋势，尤其是20年代80年代中、后期以来，年日照时数在明显的波动中呈下降趋势，年平均递减13.9 h，降幅近0.6%。从日照时数的季节性变化来看，春、夏、秋、冬4个季节的日照时数均呈连续递减规律变化，尤其夏季年日照时数的递减最明显。日照时数的骤变必然会影响农作物的生长，导致部分农作物“贪青”现象的发生，甚至影响到农业生产种植结构的调整。总辐射年变化趋势与日照时数的变化趋势相同，也呈明显的下降趋势。
4 参考文献
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