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31.
江西省鄱阳湖地区地下水环境背景的形成 总被引:8,自引:0,他引:8
本文以丰富的实际资料,论证了鄱阳湖地区地下水的Mg,Ca、Na、K、SiO_2、Fe、Mu、Cr、V、Co、Ni、Ti、Be、Li、Sn、Mo、Cu、Pb、Zu、A_5、Hg、Cd、Sr、F、Cl、Br、I等27项化学成分背景的形成。 相似文献
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该文介绍了一种利用紫外分光仪进行辐照度观测获取生物有效UV辐射、臭氧总量和云的光学厚度的方法。这些量是观测的辐照度与辐射传输计算相结合后测定的。该方法被用于具有 4个中心波长为 30 5、32 0、340和 380nm ,宽度为 10nm的 4波段分光仪。将这种仪器与高精度分光光度计在美国圣迭戈不同天气条件下进行了为期 1周的对比观测。当太阳天顶角 (SZA) <80°时 ,CIE 权重UV辐射剂量率的相对误差为 1.4± 3.2 %。晴天条件下 ,当SZA <80°时 ,相对误差为 0 .6± 1.5%。该仪器观测的辐照度推算的臭氧总量对云并不敏感。这种仪器还与Dobson和Brewer仪器在挪威奥斯陆进行了一年多的对比观测。整个观测期间 (包括有云的情况 )获得的臭氧总量相对误差为 0 .3± 2 .9%。当晴天和SZA <6 0°时 ,标准差减小到 1.9%。将仪器观测中所获得的臭氧总量和云的光学厚度输入到辐射传输模式 ,可以计算从 2 90~ 4 0 0nm分辨率为 1nm的整个光谱。这样计算的光谱与同时用高精度分光光度计观测的光谱在晴天及有云的条件下非常一致 ,所以 ,这种光谱可以用于测定任何作用光谱的辐射剂量率。而计算这种光谱只需要一个UV B通道和一个UV A通道 相似文献
33.
NOAA RFE 2.0在西藏高原的验证 总被引:1,自引:0,他引:1
随着卫星探测技术的不断提高和资料处理方法的不断改进,出现了许多卫星遥感降水估算产品。每种产品都有优点及不足,且卫星间接式降水估算方法的精度也有限,但对地形复杂常规气象站台站稀少且分布极不均匀的大面积地区如西藏高原来说,卫星遥感不失为估算区域降水的有效方法之一。鉴于卫星遥感降水估算精度的局限性,每种产品需要利用地面观测数据来定量化降水估算误差,分析和评价这些资料的可用性。利用NOAA气候预测中心(CPC)研发的RFE 2.0降水估算产品,从西藏高原东南部到西北部不同气候区选取11个典型气象站2005—2006年6—9月的日降水量观测资料,验证了RFE 2.0降水估算产品在西藏高原的应用效果。结果表明,西藏高原的主要气候区RFE 2.0估算值与地面观测值之间的相关系数在0.45~0.86,平均为0.74;RFE 2.0估算的正确率POD (Probability Of Detection)一般大于73%,而空报率FAR(False Alarm Rate)为2%~12%;仅在喜马拉雅南麓地区估算精度相对较差。 相似文献
34.
西藏高原典型草地地上生物量遥感估算 总被引:3,自引:0,他引:3
准确估算草地地上生物量对合理规划区域畜牧业、评估草地植被的生态效益有重要意义.利用每月两次的野外调查资料和对应的MODIS植被指数,以GIS空间数据处理技术和多元统计分析方法等为手段,建立了西藏高寒草甸、高寒草原和温性草原3个典型草地类型的地上生物量遥感估算模型和方法.结果表明:MODIS植被指数更适合于高寒草甸和高寒草原的地上生物量估算,对于高寒草甸,最佳估算模型是基于归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)的三次多项式,其相关系数为0.82;对高寒草原,则是基于增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)的三次多项式,相关系数达0.83;由于温性草原存在很强的空间异质性,估算效果较其他2个草地类型差.MODIS植被指数对草地生长期鲜草生物量的估算和模拟效果要优于总地上生物量.在生长期,高寒草甸和高寒草原的鲜草生物量与植被指数之间的相关系数都大于0.8,最高达0.92;对温性草原,两者的相关系数也均大于0.67,其中,NDVI是高寒草甸和温性草原鲜草生物量估算的最佳植被指数,对高寒草原则是EVI.对同一草地类型,由于地上生物量差异较小,使得相比其他模型,线性或多项式回归模型更适合于西藏高原草地地上生物量的估算. 相似文献
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为满足应急气象服务需求,2013 2014年在西藏自治区强降雪和雪灾易发及重点积雪区域气象站安装了4套SR-50A超声波雪深观测系统,首次实现了西藏高原雪深自动观测和数据实时传输。利用12:30加密和08:00(北京时)常规人工雪深观测数据对4个站SR-50A雪深观测数据进行了评估和对比分析。结果表明:(1)SR-50A与人工观测的平均雪深偏差范围在±2 cm之内。雪深越大,平均均方根误差越小,观测精度越高。SR-50A传感器更为适合雪深较大地区的积雪监测。(2)SR-50A对西藏高原的雪深具有较好的监测能力,与人工观测雪深具有较好的一致性,4个观测点的线性相关系数在0.81~0.97,呈现极为显著的线性关系。(3)大风、局地太阳光照条件、气温和地表特征等因素通过风吹雪和融雪引起观测场内积雪分布不均匀,加之仪器是固定点观测,人工观测是观测场内3个点的雪深平均值,这些是SR-50A与人工观测雪深差异较大的主要原因。 相似文献
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为满足应急气象服务需求,2013 2014年在西藏自治区强降雪和雪灾易发及重点积雪区域气象站安装了4套SR-50A超声波雪深观测系统,首次实现了西藏高原雪深自动观测和数据实时传输。利用12:30加密和08:00(北京时)常规人工雪深观测数据对4个站SR-50A雪深观测数据进行了评估和对比分析。结果表明:(1)SR-50A与人工观测的平均雪深偏差范围在±2 cm之内。雪深越大,平均均方根误差越小,观测精度越高。SR-50A传感器更为适合雪深较大地区的积雪监测。(2)SR-50A对西藏高原的雪深具有较好的监测能力,与人工观测雪深具有较好的一致性,4个观测点的线性相关系数在0.81~0.97,呈现极为显著的线性关系。(3)大风、局地太阳光照条件、气温和地表特征等因素通过风吹雪和融雪引起观测场内积雪分布不均匀,加之仪器是固定点观测,人工观测是观测场内3个点的雪深平均值,这些是SR-50A与人工观测雪深差异较大的主要原因。 相似文献
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在-2℃至35℃的整个海洋温度范围和0至42‰S盐度范围内测量准确已知盐度的海水样品电导率和同温度下标准海水电导率的比值R_(s.t.o)。盐度S<35‰的海水样品是由蒸馏水准确重量稀释标准海水制备的,快速蒸发标准海水制备高盐度海水样品继而重量稀释到已经确定的<35‰S范围。推导出了非常准确地表示1~42‰S和全部温度范围内的S与R_(s.t.o)关系式,即 S=f_1(R_(s.t.o)) f_2(R_(s.o,t.)t)=sum from n=0 to 5 a_1R~(a/2) △t/(1 k△t)sum from n=0 to 5 b_nR~(n/2)式中△t=t-15℃,R=R_(s.t.o),只有第一项f_1要求15℃。也确定了温度对标准海水电导率的影响,用t的四次方程非常准确地表示温度t时的电导率的比值的r_(tt)(C_(35.t.o)/C_(35.15.o)),即:(?)_t=sum from n=0 to 4 C_nt~n 这两个方程足以满足常压下所有盐度测量。 相似文献
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