排序方式: 共有19条查询结果,搜索用时 875 毫秒
11.
通过对安徽省内23个代表台站1961—2006年平均气压序列均一性检验的研究,提出了一种基于Γ分布气压序列非均一性检验方法——Γ检验法。以桐城市数据为例,给出了检验和分析的具体过程,最后将该方法检验结果与常见的基于正态分布的SNHT法检验结果进行了对比分析,结果表明:该方法具有更广泛的使用范围和较高的准确性,可以检验大部分年平均气压的非均一性。检验结果表明:气压计高度的调整、台站迁址是安徽省内气压序列非均一性的主要原因。 相似文献
12.
基于GIS的水库防洪决策支持系统 总被引:6,自引:0,他引:6
以安徽省基础地理信息、气象、水文等大量空间和非空间数据为基础,利用世界著名的GIS软件ARC/INFO和ArcView,结合数据库管理技术和其他高级语言进行二次开发,实现数据管理、图形显示、查询检索、统计量算、空间分析、图表输出等功能,为汛期水库科学调度提供决策支持。 相似文献
13.
14.
为了解华东区域气象中心业务化运行的基于WRF-Chem的"华东区域大气环境数值预报业务系统"对于安徽省PM_(2.5)浓度的预报性能,结合2015年6月至2016年5月观测资料,对其预报效果进行了评估。结果表明:模式预报值与观测值的总体相关性较好,不同时效的预报效果均能达到"优秀"的范围;预报偏差的空间分布整体呈现出北部偏小,南部偏大的特点;2015年夏、秋季24h预报平均偏差呈现东北部偏小,其他地区偏大,2015年冬季、2016年春季东北部分地区和沿江江南部分地区预报值偏小,参与评估的14个城市不同季节平均偏差均在±30μg·m~(-3)以内;该模式产品对于安徽省大部分城市中度及以上污染天气PM_(2.5)浓度漏报率多于空报率。 相似文献
15.
基于AOD数据的秸秆焚烧监测 总被引:1,自引:0,他引:1
秸秆焚烧会增加可吸入颗粒物(particulate matter with particle size less than or equal to 10 microns,PM10)的浓度。首先,分别从秸秆焚烧火点、10 m风场、气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)3个方面对发生在安徽及周边省市的2009年6月1—9日PM10污染事件进行机理分析;其次,利用拉格朗日混合单粒子轨迹(hybrid single particle lagrangian integrated trajectory,HYSPLIT)模式对2009年6月5日阜阳市出现的PM10污染事件进行后向轨迹分析;最后,对火点密度与AOD值进行相关分析。结果表明:秸秆焚烧火点、10 m风场及AOD之间存在一致性,这表明使用AOD数据对秸秆焚烧进行监测是可行的;2009年6月5日阜阳市出现的PM10污染事件中有外来污染物的输入,污染物来自阜阳西部、河南中部、东南部和湖北北部、东部,因此很有必要加强区域秸秆焚烧的联防联控;火点密度与AOD值之间有正相关性,这表明秸秆焚烧可显著提高区域的AOD值。 相似文献
16.
2013年1月安徽持续性霾天气成因分析 总被引:10,自引:3,他引:7
2013年1月安徽霾天气具有范围广、持续时间长、能见度低等特点。利用合肥、安庆、阜阳2009~2013年1月地面常规资料、高分辨率探空资料,结合轨迹分析和聚类分析,讨论了2013年1月安徽霾天气频发的原因。结果表明:低风速、高湿度不能解释2013年1月霾天气增多、增强的现象。大气层结稳定、接地逆温偏多、偏厚,可部分解释这次霾天气增多现象。边界层中上部输送条件的变化也不能解释2013年1月霾天气增多现象,但近地层输送条件的变化能较好地解释2013年1月霾天气增多现象,如偏东北来向的轨迹组对应着最低的能见度,且2013年1月各地最低能见度对应的轨迹组所占比例(或与次低能见度的轨迹组所占比例之和)在历年中最高。因此,大气层结稳定、近地层偏东北来向气团较多是2013年1月安徽各地能见度偏低、霾天气偏多的主要原因。 相似文献
17.
许多大型能源项目的前期可行性论证工作都必须计算干湿球温度的设计参数,但从2001年开始,按照中国气象局的要求,安徽省各台站陆续将干湿球温度表更换为湿敏电容传感器,至2007年,所有台站的自动观测设备安装完毕.新的自动观测仪器对湿球温度不再进行观测.为了解决缺少资料的问题,设计了一种计算湿球温度的循环迭代算法,并把结果数据与查表计算的结果相比较,误差小于0.1℃的占92.52%,小于0.2℃的占99.49%,结果可靠,与传统查表方法相比,具有方便快捷的特点,适合作为补充历史湿球温度序列的方法,满足了气候应用服务的需要,可以在电站设计标准计算上得到广泛的应用,也可以作为地面历史资料审核程序的有益补充. 相似文献
18.
19.