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依据2013春、2016夏、2016秋三季在东印度洋中部开展的水体综合调查资料,研究东印度洋中部缺氧区(ρ_(DO)2mg/L)的季节变化。结果表明:垂向分布上,缺氧区上边界一般位于水深100~150 m,厚度春季最厚、秋季次之、夏季最薄。平面分布上,春季缺氧区范围最大,主要位于89°00′E以东海区,其南端越过赤道向南扩展至1°12′S;夏季缺氧区的南端退缩至赤道以北海域,且分布面积最小;秋季缺氧区东西向的位置与春季相反,主要位于赤道91°00′E以西海域,其南向扩展范围可达赤道附近。从氧跃层强度来看,赤道附近氧跃层强度最强,由此向南、向北氧跃层强度逐渐减弱,与温跃层变化一致。研究表明,东印度洋中部缺氧区源于孟加拉湾缺氧区的南扩,季风性环流变化是缺氧区扩展范围季节变化的主要控制因素,有机碎屑的分解耗氧和高强度的水柱层化是缺氧区得以形成和维持的重要保障。 相似文献
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基于Argo浮标的热带印度洋混合层深度季节变化研究 总被引:2,自引:0,他引:2
根据2004-2005年热带印度洋(30°S以北)的Argo浮标(自持式海洋剖面观测浮标)温度-盐度剖面观测资料,采用位势密度判据(Δσθ=0.03 kg/m3),针对每个Argo浮标的温度-盐度观测剖面确定了海洋混合层的深度,然后采用Krig插值方法构建了3°×3°空间分辨率的月平均网格化混合层深度产品。通过与已有气候平均混合层深度资料的比较表明了该产品的合理性,在此基础上进一步对热带印度洋海盆尺度的混合层深度空间特征和季节变化规律进行了讨论。研究结果表明,Argo浮标资料可用于热带印度洋混合层变化的研究,为进一步研究热带印度洋海-气相互作用提供了基础资料。 相似文献
93.
三层BP网隐层节点数确定方法的研究 总被引:27,自引:0,他引:27
对确定三层BP网络隐层节点数的理论依据和现有做法进行了研究,提出了一种三层BP网络隐层节点数的双向确定法。 相似文献
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96.
天山北坡人类活动强度与地表温度的时空关联性 总被引:1,自引:0,他引:1
人类活动强度与地表温度的时空关联研究对于充分认识气候变化的成因和机制、积极适应气候变化、合理开发及保护生态环境等均具有重大意义。本文以地处西北干旱区且对气候变化极为敏感的天山北坡为研究区,基于MODIS数据反演地表温度,以夜间灯光数据、人口分布数据及土地利用数据等共同表征人类活动强度,分析2000—2018年人类活动强度与地表温度的演变特征,并进一步探究二者的时空关联性。研究结果显示:① 2000年以来天山北坡平均人类活动强度(0.11)较低,整体呈阶梯式缓慢上升趋势(0.0024 a-1),其中人类活动强度较建设用地和人口规模增加滞后1~2 a。② 天山北坡年均地温为7.18 ℃且呈显著升温态势,变化率(0.02 ℃·a-1)约为全球的2.33倍,春季显著增温(0.068 ℃·a-1)对整体升温的贡献最大;受高程和植被覆盖度等下垫面性状的显著影响,研究区地温空间上呈南低北高特征。③ 天山北坡人类活动区人类活动强度与地表温度显著正相关,呈东强西弱分布特征,其空间分异与相关性的表达受到人类活动范围、表现形式及土地利用变化等因素的综合影响,农林种植、城市绿化和植树造林等与植被相关的人为干预能够有效减弱人类活动造成的地表增温。本文不仅为人类活动强度的精细刻画提出了新思路,更可为区域人地协调和统筹发展等提供科学参考。 相似文献
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利用2011年北京加密自动观测站降水资料、北京站(54511)24 h降水量多年历史资料及NCEP再分析资料,对北京2011年6月1日—8月11日(下称北京汛期)城市暴雨过程、暴雨灾害特点、极端降水特征以及城市化进程对暴雨灾害的影响和成因进行了初步分析。结果表明:(1) 2011年6月和7月北京降水量分布不均,呈现从城区向郊县递减的特点,最大降水量中心位于北京城区;汛期共发生8次较强降水天气过程,其中3次造成的气象灾害较大。(2) 2011年汛期北京降水量比常年同期偏多54.8 mm,降水量距平自1999年连续12年呈负距平后首次转为正距平。(3) 2011年北京极端降水频次、强度分别达到3次和80.7 mm,极端降水量占总降水量的61.4%,较前10年显著提高。(4) 2011年北京降水频次变化不大,但暴雨频次显著上升,比前10年同期多2~3次,暴雨量占总降水量比例达60%以上。(5) 2011年汛期北京多暴雨是由大气环流和城市化特征共同影响所致。 相似文献
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城市勘测电子档案管理信息系统的实现 总被引:1,自引:0,他引:1
针对城市勘测行业电子档案的特点,结合"3S"技术和网络应用技术的发展和实际应用,从勘测生产的实际出发,开展"城市勘测电子档案管理信息系统"研发和建设,以科学的手段管理城市勘测电子档案的各个工作环节,实现电子档案的高效建库和集成管理,提供电子档案的网络化应用服务。 相似文献
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武汉作为中部地区高湿度代表城市,大气污染严重,霾天气多发,但有关该地区大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度(RH)的定量关系尚不明确。利用2014年9月—2015年3月武汉地区逐时能见度、相对湿度及颗粒物质量浓度观测数据,研究分析了武汉大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度的关系,并进行能见度非线性预报初探,得到以下结论:武汉霾时数发生比例高,霾的发生和加重是能见度降低的主要原因;能见度降低伴随大量细粒子产生和累积,这是武汉大气能见度恶化的重要诱因。细颗粒物浓度与相对湿度共同影响和制约大气能见度变化,高湿高浓度时能见度显著下降,湿情景下(RH≥40%),能见度恶化主要是由湿度增高诱使细颗粒物粒径吸湿增长导致其散射效率增大造成的。当RH >90%时,能见度随湿度升高成线性递减,相对湿度每升高1%,武汉平均能见度降低0.568 km。而干情景下(RH<40%),能见度迅速降低的关键因素是PM2.5质量浓度升高。在城市大气细粒子污染背景下,能见度与相对湿度成非线性关系,这主要与PM2.5对能见度的影响及吸湿性颗粒物的散射效率变化有关。PM2.5浓度与能见度成幂函数非线性关系,80%≤RH<90%湿度区段下相关性最强。PM2.5浓度对能见度的影响敏感阈值是随着湿度升高而减小的,干情景下能见度10 km对应的PM2.5浓度阈值为70 μg/m3,湿情景下该阈值为18—55 μg/m3。当PM2.5质量浓度低于约40 μg/m3时,继续降低PM2.5可显著提高武汉大气能见度。预报试验表明,基于神经网络方法建立大气能见度非线性预报模型是可行的,预报能见度相关系数为0.86,均方根误差为1.9 km,能见度≤10 km的TS评分为0.92。网络模型具有较高预报性能,对霾的判别有较高准确性,为衔接区域环境气象数值预报模式,建立大气能见度精细化动力统计模型提供参考依据。 相似文献
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