北京大气颗粒物中有机碳和元素碳的浓度水平和季节变化

分析了北京市两个采样点十三陵站 (清洁对照点 )和天坛站 (居民生活区 )的 1 1 0个大气颗粒物样品有机碳和元素碳的测定数据 ,结果表明两站点具有明显的季节变化特征。一号站 OC质量浓度年均值为 2 2 .0 μg/ m3,EC为 3 .6μg/m3,五号站 OC质量浓度年均值为 41 .5μg/ m3,EC为 7.8μg/ m3。 OC百分含量秋季高 ,反映出活跃的大气化学反应和严峻的污染形势 ,春季低表现了风沙气候的影响。城区的 EC百分含量冬季增高则是燃煤贡献所致。对 1 998年 1月份和 9、1 0月份的数据进行了实例分析。结果表明稳定的天气条件和北京特殊的地貌容易导致空气污染事件。有机物污染是1 998年北京秋季空气污染的一个特征。

大气颗粒物样品中有机碳和元素碳的测定

采用元素分析仪测定大气颗粒物样品中有机碳、元素碳。应用商业化仪器元素分析仪 ,在燃烧炉温度为 4 50°C时 ,一步测出样品中有机碳的含量 ;再运用加酸的方法除去样品中的碳酸盐 ,然后在燃烧炉温度为 950°C时测出样品中有机碳、元素碳含量之和。通过差减计算 ,得出元素碳的值。有机碳、元素碳测量的标准偏差平均值分别为 0 2 5%、0 50 %。

基于GPU实现叠前时间偏移走时计算的并行算法

走时计算是叠前时间偏移计算中最耗时的部分,通过分析传统的串行走时算法,发现静态8点插值算法非常适合在GPU上运行。首先利用CUDA技术对静态8点插值算法进行并行化改造,设计静态8点并行插值算法,然后测试其正确性,统计其相对误差情况。实验表明此算法比工业生产上的动态插值算法更准确,最后我们利用体偏作性能测试。试验结果表明,运行在GPU上的静态8点并行插值算法内核性能是运行在CPU上的动态插值算法内核的22.76倍。这说明,静态8点并行插值算法适合进行走时计算,并且可以应用于工业生产上。

一种使用GPU加速地震叠前时间偏移的方法

应用GPU通用高性能编程技术实现一种加速地震叠前时间偏移的新方法。该技术是地震勘探处理的常规流程,其核心算法具有计算密集、数据独立性强、并行性高等特点。通过性能剖析获得其计算热点,通过CUDA技术对其进行并行化改造,并利用CUDA的流技术实现CPU到GPU的异步传输。通过集群环境下的性能测试,应用GPU并行化的PSTM程序可明显缩短运行时间。

英语教师如何开展好网上国培学习

多年来，国家在教育上投入了很多人力、物力和财力。特别是在网上培训这方面做了很多工作。连续几年来，教育部为了均衡教育发展，抽调了很多优秀的老师进行网上培训。我们目前参加的国培学习，就是其中很重要的一部分。然而，在学习过程中，很多教师并没有达到学习要求，学与没学几乎一样。这样就浪费了国家投资的钱财。作为教师，我们要珍惜国培时机，认真参加网上学习。多学习先进的教学理念和教学方法。多学习网络技术，如试卷编排、课件制作、微课的使用等很多网络知识。我根据多年来参加国培学习的经验，分享给大家，希望有所帮助。

高效积分法叠前深度偏移

鉴于积分法叠前深度偏移算法相对于其他单程波算法具有输入输出灵活、计算效率高、陡倾角成像效果好的优点,所以目前行业内主要应用积分法叠前深度偏移算法。然而,由于近几年采集技术和计算机技术的发展使该类算法面临大数据量和高性能硬件资源的挑战,本文深刻分析了该类算法的发展瓶颈,提出了一套提高计算效率的方法和策略,如动态任务分配技术、数据压缩技术、算法优化技术和"流水线"软件优化技术,并开发为GeoEast系统下的软件产品,简称为GeoEast积分法。实际应用表明该软件可以大幅度缩短生产周期、节约用户宝贵的计算机资源和人工成本。