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对2004年、2005年绥德、定边、洛川、西安、汉中、爱康6个配有E-601B蒸发器及蒸发传感器的台站作蒸发量对比分析,通过逐站逐月(共92个月)分析蒸发误差率发现:有3个月误差率等于0,67个月自动站的蒸发量大于人工站观测的蒸发量,占总数的73%,其中误差率最大是安康站2004年11月为49%。结冰是导致陕南地区冬季蒸发误差率较高的主要原因,而降水是造成自动站蒸发量偏大或缺测的另一因素,仪器故障引起蒸发失真各个台站都会出现。2005年蒸发误差率普遍低于2004年。 相似文献
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利用陕西自动与人工平行观测第2年数据—4次定时观测的2min风速、逐时观测的10min风速及风向、日最大风速,分析人工与自动观测的风速差异及风向相符率,并对风速进行显著性t检验。结果表明:自动观测的2min、10min风速大于人工观测值。日最大风速则相反。月平均对比差值及其标准差,2min风速,分别为0.2m/s及0.71m/s;10min风速,分别为0.15m/s及0.39m/s,即两者之间10min风速较为接近。自动与人工观测10min风向相符率平均为42.8%,风向相符率频率以45%为中心,基本呈正态分布特征,且无明显的地域特征,相符率夏半年明显低于冬半年。显著性检验表明,α为0.05时,6.5%的月平均值、20.2%的年平均值由于仪器换型引起了2min风速的显著性差异。 相似文献
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利用2016年和2017年共5次降水过程数据,对天气雷达-自动站联合估测降水和自动站降水、雷达OHP产品进行对比分析,并给出联合估测降水拟合的Z-R关系。结果表明:自动站1h降水量≤1mm时,联合估测降水的平均相对误差大,但均方根误差在可接受范围内,且联合估测降水量非常接近自动站降水量;自动站1h降水量1mm时,联合估测降水的效果较好,其中20mm时联合估测降水的精度最好,平均相对误差低于8%;自动站1h降水量1mm时,联合估测降水量优于雷达OHP(1h累积降水量)产品;同一次降水过程,不同时次的Z-R关系不同,无明显变化规律。 相似文献
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为了减少均一性检测结果的不确定性,提高均一性检测结论的可信度,基于可靠证据探讨影响气温序列均一性的可能原因,用3种均一性检测方法对陕西77个台站月平均气温序列进行检测,同时引入台站元数据及卫星遥感影像数据对其结果进行判别,并分析影响气温序列均一性的原因。结果表明:2种及其以上方法检测出的非均一断点36个(占78%)有台站元数据支持,台站站址迁移、观测仪器变更和日平均计算方法改变造成气温序列非均一断点的百分率分别为66.7%、22.2%和11.1%。利用以气象站为中心的缓冲区内土地利用/覆盖变化(LUCC)的卫星遥感影像和台站元数据中的图像文件综合分析认为,台站探测环境的变化是影响潼关站气温序列均一性的重要原因。建议将卫星遥感影像作为台站元数据的补充,以便更加直观、客观地定量描述台站探测环境。 相似文献
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根据1961—2012年陕西省均一化气温数据分析了秦岭南北两侧平均气温、最高气温、最低气温的年、季节变化特征,结果表明:秦岭南北两侧年平均气温、最高气温和最低气温均呈增加趋势,增加幅度南北分布不均,北麓温度增幅较南麓显著;气温季节变化存在一定差异,平均气温在春季和冬季增温显著,最高气温在春季增温显著,最低气温在冬季增温显著,秦岭南北两侧春季、秋季气温日较差变大,冬季和夏季气温日较差变小。为了进一步明确气温变化的原因,结合DMSP (defense mete-orological satellite program)/OLS (operational lines-can system) 数据将秦岭南北两侧分为5个区域,分别计算每个区域内城市化对气温变化的影响以及城市化影响的贡献率表明:秦岭北麓城市化过程较秦岭南麓快,城市化发展的差异,导致了城市化对秦岭南北两侧温度影响的不均匀性,秦岭北麓气温变化受城市化影响程度明显高于秦岭南麓,影响主要以平均气温和最低气温为主,城市化发展的差异加剧了秦岭南北两侧气温变化的非均匀性。 相似文献
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2017年“五一”假期30多位“驴友”(户外旅游爱好者)在穿越“熬太线”(指纵贯鳌山—太白山这段秦岭主脉的穿越线路)时遭遇暴雪降温天气,导致3人遇难,2人受伤。利用太白山区域内13个自动气象站2017年5月1—7日气温、降水、湿度、风、气压等监测数据和太白、眉县气象站高山积雪观测记录,分析事件前后太白山的天气条件,探讨造成“驴友”伤亡事件的主要原因,为旅游管理部门和游客了解太白山独特的天气气候特点,正确评估“鳌太线”穿越等太白山高山区旅游的风险,最大可能地减少旅游意外伤亡事故提供参考。 相似文献
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