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综合物探调查评价深圳市地下水资源 总被引:1,自引:1,他引:1
在深圳市地下水资源调查评价工作中,综合物探技术所起的作用和取得的成果. 相似文献
232.
论德尔尼黄铁矿型铜钴矿床的地质特征及其与塞浦路斯铜矿的区别 总被引:2,自引:0,他引:2
通过对德尔尼铜钴矿床与塞浦路斯铜矿的对比,进一步明确了德尔尼铜钴矿床为与印支期黑云花岗岩有成因联系的岩浆热液矿床。矿区的超基性岩或超基性火山角砾岩都是不含矿的,与矿床无成因联系;底辟上升侵位也不存在。将德尔尼铜钴矿床作为火山岩块状硫化物矿床系列中的最基性端员缺乏依据。 相似文献
233.
利用Doppler雷达、地面自动站、Profile垂直风廓线及GPS水汽分布等多种新型探测资料, 对2006年7月9日夜间发生在北京西郊香山附近的局地大暴雨天气的影响系统和γ-中尺度强降雨落区形成的动力机理进行了精细分析。对雷达等本地多种探测资料的精细研究表明:地形辐合回波带是造成这次过程的主要影响系统。地形辐合回波带上中气旋回波块的滚动更迭是大暴雨落区形成的直接原因; 近地面辐合对大暴雨落区强降雨的发生具有重要作用。大暴雨落区形成阶段近地面3种辐合同时存在:平原东南风与山区偏北风风向切变辐合、平原东南风在山脉阻挡作用下的抬升辐合、大暴雨落区中心的γ-中尺度气旋性辐合。研究还表明:山前近地面地形辐合扰动, 向上传播, 引发边界层扰动的动力过程是香山大暴雨落区形成的主要动力源, 而来自东南方向近地面层的暖湿平流为大暴雨提供了有效的水汽和能量。 相似文献
234.
为探讨模式产品预报不一致性问题,利用2015年11月—2016年10月业务中常用的GQEC,GQJP及T639模式的12 h降水、2 m温度网格产品,采用跳跃指数定量计算方法,研究了产品在不同区域内跳跃指数变化与预报不一致性问题。结果表明:产品多日平均跳跃指数随预报时效延长而增大;长时效预报比短时效预报跳跃频率大、预报不一致性也大;对比两种要素可知,降水的跳跃指数比温度大,跳跃频率高,预报不一致性大;对比不同模式发现,GQEC不仅跳跃指数值小,且跳跃频率低,预报不一致性小,GQJP虽然跳跃指数值小于T639,但其跳跃频率更高,预报一致性较T639低;产品跳跃频率存在季节差异,夏季降水和温度预报跳跃频率最高而冬季最低,夏季预报不一致性最大。研究还发现:基于跳跃指数的预报不一致性特征与选取的区域大小密切相关,区域越大,跳跃指数和预报不一致性越小;区域内跳跃指数分布特征与地理位置和地形等有关。 相似文献
235.
236.
气候舒适的程度及持续时间的长短,是影响旅游发展和人类居住环境适应性的重要因素。基于1981 2010年普洱市10个县区气象站的日平均气温、相对湿度及风速等常规气象观测资料,对季节划分、气温极值和平均气温空间分布进行了分析,计算舒适度指数(包括温湿指数、风寒指数、人体舒适度指数),研究了普洱市的宜居气候舒适性。结果表明:普洱市夏季90%的区域平均气温为20~24℃,仅有东部和中部少数河谷地带超过24℃;冬季90%的区域平均气温均在10℃以上。冬半年全市最低气温低于0℃的年平均日数不足1天,夏半年全市最高气温高于35.0℃的年平均日数不足4天。因此普洱市"冬无严寒、夏无酷暑",全年有6~9个月的春秋宜人气候,是典型的全年"人体感觉舒适"的宜居气候区,尤以夏半年最为舒适。近10年普洱市快速增长的旅游总人数和完成的GDP进一步说明普洱市的宜居和旅游的气候适宜性。 相似文献
237.
低纬度地区的城市电力消费对气候变化有较为敏感的响应。该文引入了气候变化对农业产量和能源影响的研究方法, 分别建立了气候变化对电力消费影响强度的动态评估模型和降温度日模型, 对广州市城市电力消费对气候变化的响应作了深入分析。结果表明:广州市城市电力消费量主要受到气温、湿度、风速等气象因子的影响, 其中气温为关键性因子; 综合考虑各气候因子和气候变化的稳定性, 1956—2005年的近50年, 广州市气候变化对城市电力消费影响强度是持续稳定增加的, 正强度出现的概率呈现出增大趋势, 以10%/10a的速度增长; 通过对广州市降温度日的分析可知, 5—10月为主要的降温时期, 其气温的升高对降温度日强度变化影响很大, 达到46.6%/ ℃, 同时, 广州市的降温期长度变率也呈递增趋势, 因此, 气温的升高引发的降温度日的增加对广州市城市电力消费有深刻影响; 在未来气候变暖情景下, 夏季平均最高气温每升高1 ℃, 广州市全年单位工业产值耗电将增加2.02%, 5—10月的平均气温每升高1 ℃, 居民生活用电量的百分比将增加1.25%。在未来, 气候变暖将使城市用电压力有继续增大的趋势。 相似文献
238.
239.
利用2017年1月—2019年12月太原地区逐时气象资料,分析了能见度及其主要影响因子的变化特征,并对两次低能见度过程进行深入分析,构建了能见度预报模型并进行检验,结果表明:(1)从空间分布看,太原北部能见度明显高于南部地区。从时间分布看,太原地区平均能见度最大值出现在5月,最小值出现在1月;日间最低值出现在06:00(北京时,下同),冬季略向后推移,最高值出现在15:00前后。(2)2017—2019年太原地区低能见度分别出现93、84、79 d;低能见度发生时,干霾、湿霾发生频率分别为59.27%、40.73%;湿霾发生时,能见度降低更加明显。(3)所选个例中,能见度均随各影响因子有所起伏,干霾、湿霾过程中能见度分别与颗粒物浓度、相对湿度变化一致。(4)采用神经网络方法构建太原地区能见度预报模型,预报模型相关系数为0.81,均方根为4.43 km,平均绝对误差为17.39%,轻微级能见度的TS评分为87%。神经网络方法对太原地区能见度预报具有较高的参考价值。 相似文献
240.