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71.
2015年秋季我国气候异常及暖湿成因分析 总被引:5,自引:4,他引:1
2015年秋季,全国平均气温较常年同期偏高,降水量偏多明显,为1951年以来同期第三高值,我国总体呈现“暖湿”的特征,但南北方降水特征有明显差异。受水汽条件不同的影响,华南地区为持续性降水,而华北表现为阵性降水。诊断分析表明,华南的持续性降水偏多与超强厄尔尼诺和赤道印度洋偏暖的共同作用有关。赤道东太平洋和赤道印度洋地区海温偏高,加强了西太平洋地区低层的反气旋环流异常,造成西太平洋副热带高压偏强偏西。受副热带高压西侧异常南风的引导,来自南海和西太平洋的异常水汽向华南输送,造成了秋季华南持续降水偏多。而受中高纬度环流经向度偏大的影响,冷空气在华北活跃,配合东路和南路水汽的阶段性输送,则造成了华北的降水偏多。 相似文献
72.
利用西藏地区1980-2013年夏季降水量资料、NCEP再分析资料等,分析了西藏地区夏季降水主模态季节内变化特征,尤其是盛夏7和8月降水异常对应的大尺度环流特征和影响系统。结果表明:西藏夏季降水存在明显的季节内变化,6和7月降水主模态的时间系数变化具有较好的持续性,而7和8月降水主模态的时间系数的相关关系明显减弱。西藏地区7和8月降水偏多年,西藏地区上游低层纬向风场均呈西风异常,但是水汽来源有差异;同时欧亚中高纬地区对流层中高层环流存在显著差异。西藏7月降水与南亚高压强度存在显著负相关关系,南亚高压偏强/弱时,降水偏少/多。西藏8月降水与南亚高压的位置关系更密切,南亚高压偏南/北,降水偏多/少。 相似文献
73.
利用NCEP/NCAR再分析资料、雷达资料、FY2E卫星资料等,对2014年7月30日至31日发生在我国东部的一次强飑线天气过程进行综合分析,并着重分析了干侵入对此次飑线过程的作用。结果表明:中层阶梯槽引导高层干冷空气向下入侵后叠加在低层暖湿气流之上,增强了大气不稳定,不稳定能量累积;低空切变线促使不稳定能量释放,是此次飑线的重要触发机制。对干侵入的分析结果表明:此次飑线过程中,干侵入来源于高空槽后下沉气流,干侵入底部风场调整使得飑线在移动过程中发生了转向。在飑线发展过程中,干侵入范围扩大、强度增强;干侵入使飑线发生区域上空空气变冷、变干,增强了大气不稳定。干侵入底部的低相当位温空气与飑线内部高相当位温空气混合是飑线长时间维持的重要原因。 相似文献
74.
基于ECMWF、JMA、T639、WRF四个数值模式2012年6月1日—9月30日地面气温3—60 h预报资料和郑州加密自动站资料,利用多模式集合平均(EMN)、消除偏差集合平均(BREM)、加权消除偏差集合(WBREM)及多模式超级集合(SUP)4种方法,对2012年8月29日—9月27日郑州城区11个站点地面逐3 h气温进行多模式集成预报试验,采用绝对误差对预报结果进行检验评估,结果表明:在30天的预报期内,BREM、WBREM及SUP对于大多数站气温预报效果有明显改善,而EMN方案对11个站预报效果改善则不太明显;4种方案中,BREM和WBREM预报效果相对较好且稳定,各个站上3—60 h预报的绝对误差均在2℃附近或以下;SUP方案虽然对个别站预报误差较低,但是其预报效果并不稳定,一些站点的个别预报时效误差大于2℃。对于郑州观测站的气温预报而言,4种集成方案20时起报的气温误差明显小于08时起报的误差,并且20时起报的SUP集成方案绝对误差明显小于其他方案的绝对误差。总体而言,BREM、WBREM及SUP三种集成方案能够给郑州精细化预报业务提供较好的参考。 相似文献
75.
76.
77.
腐殖酸对U(Ⅵ)的吸附性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
砂岩型铀矿的形成与腐殖酸存在密切联系,在铀成矿过程中的化学作用受多方面因素的制约。通过静态吸附试验,探讨了影响腐殖酸吸附U(Ⅵ)的因素,考查了pH值、吸附时间、加入量等的影响。结果表明:pH值对腐殖酸的吸附影响较大,当pH值为6时,吸附率达到最大;少量的腐殖酸就能使U(Ⅵ)吸附率达到98.79%,随着腐殖酸加入量的增加吸附率随之增加,最后趋于平衡;吸附在较短的时间内基本达到平衡。在腐殖酸-粘土、腐殖酸-砂岩二元系统中,混合后吸附效果增加,并且随着腐殖酸加入量的增加吸附率也随之增大,在腐殖酸-粘土-砂岩三元系统中,也得到了相似的吸附趋势。 相似文献
78.
顾行发 余涛 高军 田国良 王春梅 郑逢杰 李娟 董文 米晓飞 胡新礼 谢勇 孟庆岩 刘其悦 杨健 卫征 张周威 方莉 林英豪 高海亮 赵利民 郑利娟 刘苗 李玲玲 孙源 程洋 张雅洲 黄祥志 臧文乾 徐辉 吴俣 柳鹏 刘东晖 邓安健 《遥感学报》2016,20(5):807-826
为适应中国民用航天遥感从科学试验向业务服务模式转变,更好地探索、了解与解决应用需求与航天遥感系统对接等方面遇到的技术问题,促进航天遥感统筹协调可持续发展,中国适时于2004年成立了国家航天局航天遥感论证中心。10余年来,论证中心以航天遥感系统为研究对象,系统开展了面向应用的航天遥感科学论证概念、理论方法、技术工程与应用研究。本文是论证中心团队长期从事航天遥感科学论证研究与实践的系统总结,介绍了遥感论证初步认知、遥感论证关注问题、遥感论证理论体系与模型方法集、遥感论证能力建设及遥感论证实践等方面内容,给出了遥感论证定义并详细分析了研究范围和内容,提出了由知识维、进程维和逻辑维所组成的遥感论证作用域3维空间结构,指出社会发展加快和信息化水平提高,带动整个航天遥感数据信息链向更大规模、更短响应时间周期、更综合数据集成、更高数据质量、更加智能化方向发展,航天遥感系统将进入新的"智慧遥感"发展阶段。得益于十余年来中国民用航天快速发展,我们经历了风云三号新型载荷校飞、多角度多光谱偏振遥感器论证、环境星应用工程论证等实践,取得了多方面理论方法的突破,并应用到2030民用航天发展规划、高分辨率对地观测系统、国家自然灾害空间信息基础设施、国家民用空间基础设施中长期发展、2030中国综合地球观测系统规划等论证当中。经过不断实践,快速迭代,形成了遥感论证理论体系及相应的十大模型方法,包括遥感信息流模型、遥感信息特征模型、遥感信息应用模型、遥感信息量分析模型、遥感数据工程模型、航天遥感系统结构模型、航天遥感系统状态描述模型、航天遥感系统质量模型、航天遥感系统发展动力模型及能力体系模型。这些模型方法全面反映了航天遥感系统特征、结构、状态、发展动力、条件等,可广泛用于对航天遥感系统进行顶层设计、规划、考察、分析、评价、预测,并开展实践探索。 相似文献
79.
80.
A Survey of the Spatio-Temporal Data Model 总被引:1,自引:0,他引:1
Traditional GIS(Geographic Information System)mostly can only describe the transient state data and does not have the ability to deal with the temporal dynamic data. When the data changes, new data will take the place of the old data, namely the transient state change into another, and the old data will disappear. Therefore, it is unable to make an analysis of the updating changes of the data and predict the development trend of the future. In this case, TGIS (Temporal Geographic Information System) emerges and expands the time dimension on the basis of traditional GIS. Spatio-temporal data model is the key to TGIS. Spatio-temporal data modeling is not only related to dynamic expression of spatio-temporal objects, but also gives an important support for spatio-temporal analysis and reasoning. This paper summarized the theories and applications status at home and abroad of spatio-temporal data model in detail, illustrated family tree of spatio-temporal data model for the nearly fifty years, discussed improvement and application status of Base State with Amendments Model, Event-based Spatio-temporal Data Model, Object-oriented Data Model and other spatio-temporal data models, and raised the existing problems of spatio-temporal data model. The current existing problems mainly includes: ①There are a lot of spatio-temporal data models put forward, but some of them only focus on semantic design and neglect the verified; ②Most of existing spatio-temporal data model are for vector data, only the Event-based Spatio-temporal Data Model is raster data structure; ③At present, the expression the time-space information of geographic entity is relative separated with spatio-temporal data model; ④Spatio-temporal data model is mainly used in cadastral management, land use and forestry data updating, less application in other fields. In the end, the future development direction was put forward of spatio-temporal data model. In the time of big data and “Internet plus”, it is necessary to explore the big data spatio-temporal data model that supports multiple data formats. 相似文献