烘干称重法测定土壤水分取样误差分析

利用2007年河南省30个农业气象基本观测站每旬的土壤水分测定记录,对不同地段、不同土壤层次的取样误差进行了初步分析,结果表明:固定地段土壤水分样本的年平均相对误差为5.32%,比作物地段高0.38%;固定地段和作物地段满足相对误差<50%的取样比例分别为61.50%和66.20%;不同地段0-50 cm相对误差随土壤深度增加均呈先减小后增大的趋势,郑州和南阳两个测站50-100 cm水分测定值较为稳定,误差随深度波动不大。

微波谐振腔测量蒸汽湿度非等动能取样误差分析

为了准确计算微波谐振腔的取样误差,分析了非等动能取样原理,针对2种不同的取样端,采用拉格朗日方法计算水滴运动轨迹,得到了不同工况和水滴尺寸下由于取样偏差导致的湿度测量误差.结果表明:当马赫数较小时,取样误差受水滴尺寸影响较小;而马赫数较大时,取样误差不仅与水滴尺寸密切相关,而且明显受工况的影响;通过优化谐振腔的取样端结构,可以有效减小由于取样产生的测量误差;由于电厂汽轮机排汽马赫数较小,通过取样修正,微波谐振腔可以达到较高的取样精度.

关联规则挖掘的取样误差量化模型和快速估计算法

在关联规则挖掘过程中,现有的取样误差量化方法和快速估计算法存在着不足,对此提出了一种新的取样误差量化三元组模型,并在实验观察和理论分析的基础上给出了一种取样误差的快速估计算法———主误差区间估计法.理论分析和实验结果均表明,此方法不但可以精确、有效地度量出样本集与原始数据集包含的频繁模式信息间的差异,而且,主误差区间估计法还可以精确、快速地估计出取样误差,并能灵活地嵌入到关联规则挖掘的各种取样方法之中;其核心思想还可以用于改进分布、并行关联规则挖掘方法的效率.

分层性物质的组合取样误差与份样数目之间的关系及其Monte Carlo模拟

本文从理论上研究了分层性物质的组合取样误差与份样数目之间的定量关系，表明份样数目与组合取样相对标准偏差的平方之积为一常数，称为组合取样常数，它与Ｉｎｇａｍ ｅｌｌｓ 和Ｓｗ ｉｔｚｅｒ 提出的取样常数是相似的，表示６８％ 置信度下组合取样的相对标准偏差达到１％ 时的份样数目。应用Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ 模拟技术对该理论进行了验证，结果令人满意。

农业环境中土壤取样误差研究

对自然条件下８种土壤类型、３９个取样地块的２５个土壤理化参数的取样误差进行了综合研究．结果表明，不同地块间，按累计取样误差大小排序为：池塘＞地块边缘＞自留地＞林地＞商品菜地＞旱地＞水田＞滩地．在所有地块测定项目中，取样误差最大的是Ｃｌ－，平均高达７０％以上，其次是土壤有效磷，除滩地外取样误差基本上都超过３０％；有效钾和全硫的取样误差也多在２０％以上；取样误差最小的理化参数与成土母质有关，其中包括各种重金属和全量Ｐ、Ｋ、Ｍｇ以及ｐＨ和砂粒等，除极个别外，误差都在１０％以下；２种粒度的土壤水分、碳酸钙、粉砂、粘粒、有机碳、全量Ｎ、Ｎａ、Ｃａ、Ｂ和Ａｓ等１１项理化参数的取样误差居中，误差变动于１０％～２０％之间．聚类分析可以将不同测定项目大致分为３类，客观反映了人类活动对土壤理化参数分布均匀性的影响．

探讨二元颗粒混合物取样误差的新的数学模型

采用新的数学模型研究二元颗粒混合物的取样误差，首次提出了取样的逻辑质量单元的理论，探讨了逻辑质量单元的物理意义，建立了按质量取样的标准偏差的计算公式．应用颗粒药品二元混合物的取样实验。

浅谈如何降低散装原料取样误差

通过对桃冲大山合格矿的取样测试，分析了取样误差的原因，提出了降低散装原料取样误差的措施。

在测定水管流动水中^(222)Rn比活度时取样误差及其减少方法探讨

目的 为今后制定或修改相关技术标准提供参考。方法 按GB 85 38.5 8水中氡的监测方法进行。结果 同一泉水不同取样点A、B、C、D点水样中2 2 2 Rn比活度分别为 39.7± 2 .3,78.9± 1.4,99.7± 2 .0和 10 5 .4± 4.1Bq/L。结论 同一泉水 ,除C、D点间外 ,其他不同取样点间2 2 2 Rn比活度差异均有显著性 (P <0 .0 1) ,其结果从 37.2Bq/L至 111.4Bq/L ,取样误差可高达 2 99%。

废水COD分析的取样误差和最小重复测定次数的确定

废水ＣＯＤ分析的取样误差和最小重复测定次数的确定谢美云（福建三明市环境监测站，３６５０００）在日常监测中，发现水中悬浮物对ＣＯＤ值有一定的影响，特别是测定锅炉除尘废水，由于废水中含有大量的未燃烧完的粉煤灰，直接影响着ＯＣＤ值，当粉煤灰含量高时，ＣＯＤ...

取样探针流动参数对燃气组分误差影响的数值仿真

燃气组分精准取样是航空发动机燃烧室性能试验分析的关键因素。为了研究燃气取样探针在取样时带来的组分误差及其影响,在取样气体化学反应冻结的基础上,采用组分输运模型结合流固耦合传热的数值仿真方法,构建了3维探针多组分燃气流流动特性求解模型,分析了在不同余气系数下,由取样探针内部流动参数变化引起的燃气组分体积分数误差及其带来的燃烧效率误差影响。结果表明:探针流动参数变化会引起2%以上的相对取样误差。当余气系数为1.14时,CO_(2)相对取样误差为2.35%,CO相对取样误差为2.34%;当余气系数为2.06时,CO_(2)相对取样误差为2.04%。在低余气系数环境下取样时,燃气组分取样精度降低,取样误差对燃烧效率误差的影响超过0.1%;随着余气系数的提高,燃气组分取样精度提高,不完全燃烧产物减少,此时取样误差对燃烧效率误差影响可以忽略。

二元颗粒混合物按质量取样的误差研究

二元颗粒混合物的随机取样方式有两种：一是按颗粒数目取样，二是按质量取样。本文对二元颗粒混合物按质量取样的误差进行了深入研究，详细分析了混合物的各种参数对被测组分含量取样误差的影响，应用MonteCarlo技术对取样进行了模拟。以颗粒药品的二元混合物为例对按颗粒数目取样和按质量取样的误差进行了比较。此项研究对于分析取样理论和应用具有重要价值。

散装浮选铜精矿取样系统误差校核试验方法研究

本文介绍散装浮选铜精矿,以铁路货车交货时,如何利用动态取样法校核货车取样法是否存在取样系统误差及校核方法.

原油贸易交接计量系统误差浅析

原油贸易交接直接影响交接双方的经济效益。从影响系统误差的各个因素分析了计量过程中误差产生的原因,阐述了控制计量误差的方法。

土壤养分分析的取样技术

在土壤营养诊断中，土壤养分分析的误差来源，一般有取样误差、分样误差和分析误差。在正规实验室和有熟练分析人员的情况下，分样和分析引起的误差是很小的，而误差的最大来源来自取样。现实中，在进行土壤营养诊断工作时，往往对化学分析技术有严格要求，而对取样技术比较忽视，

流动湿蒸汽湿度测量微波谐振腔结构分析

在建立汽液两相流数值模型基础上,对微波谐振腔进行了气动和两相流取样分析,设计了一种带楔形取样前段具有圆环网栅端面的圆柱形谐振腔。通过结果分析,定量计算了取样误差,给出了测量结果的修正公式。另外还计算了典型工况下谐振腔的干扰长度,这对腔体在现场的安装运行具有一定的指导意义。最后对谐振腔进行了电磁分析,腔体结构满足电磁特性。表明该谐振腔具有流动湿蒸汽湿度测量的合适结构。

模拟示波器波形的存储与处理系统

本文介绍了一种自适应的波形采集与存储装置。该装置可以将模拟示波器观测到的波形存储下来,并送到PC机做进一步的处理,实现类似于数字存储示波器(DSO)的功能,并对数字化过程引入的误差进行了较详细的分析。

两种不同方式经皮肝穿刺活组织检查的优缺点分析

目的探讨一秒钟负压抽吸法和Bard Magnum切割针自动切割法经皮穿刺肝活检的优缺点。方法在3322例次住院肝病患者肝活检中,分别采用抽吸法3059例次和切割法263例次。对抽吸法获取的标本长度小于1.5cm或为碎片组织的病例行2次或3次肝穿刺;切割法为经皮肤上同一针孔、肝内不同部位连续2次以上肝穿刺,即"一孔多点切割法"。结果抽吸法和切割法肝活检第一针穿刺标本平均长度分别为2.06±0.62cm和1.29±0.50cm(t=17.089,P=0.000);在221例抽吸法获得碎片组织的慢性乙型肝炎患者中,病理学诊断为肝硬化者184例(83.26%),对不能诊断为肝硬化的37例患者再行"一孔多点切割法"肝活检,结果35例(94.6%)为肝硬化。结论抽吸法较切割法获取的肝组织多,应作为肝活检的首选方式,肝组织呈碎片标本的慢性乙型肝炎患者大多是肝硬化,"一孔多点切割法"几乎能检出所有的肝硬化患者。

肝纤维化血清标志物的诊断价值

肝纤维化是肝脏对于各种急慢性刺激损伤的修复反应,几乎所有的慢性肝病都或多或少与纤维化相关,大多数慢性肝病的最后结局是发生肝纤维化和肝硬化。当前认为,肝纤维化是可以逆转的,但一旦进展至肝硬化则很难逆转。所以,准确诊断和评估肝纤维化的严重程度具有重要意义。血清学评估具有许多优点:取样容易,代表整体,取样误差小;可以在日常实验室环境中进行,减少主观差异,并可重复检测。

原始分数正态化及其在教育管理中的应用

心理与教育的测量表明,在一个大总体或一个充分大的样本内,学生的智力分布一般遵从,正态分布或近似地遵从正态分布.只是由于所编造测量工具的偏差或取样误差,而造成考试分数不呈正态分布.此时,我们可以“还其本来验面目”——对考试分数作正态化处理.为了说明对原始分数(指直接从卷面上得到的分数)作正态化处理的方法,我们假定表一这个小班的学生智力分布是基本服从正态分布的,而其数学考试分数则不呈正态分布[见表一中第1、2列.图示见图一(a)].该表中第3列是来经正态化处理的标准分数,它由下面公式计得Z=(X-(?))/S式中X为原始分数,(?)为考试集体的平均数、S为标准差;在同分布条件下,标准分数具有良好的可加性和可比性.从第3列可见,未经正态化处理前的标准分数,最大值为1.48、最小值为-3.57,是不是正态分布的;第7列是经过正态化处理的标准分数Z’,最大值为2.12、最小值为-2.12,基本呈两边对称、中间隆起的正态分布了[见图—(b)].