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黑龙江省玉米低温冷害风险评估及预估 总被引:1,自引:0,他引:1
利用气候资料、地理信息数据及社会经济数据,根据自然灾害风险理论和低温冷害形成机制,采用GIS技术,分析了黑龙江省玉米低温冷害的危险性和易损性,实现了玉米低温冷害的风险评估与区划,并利用CMIP5中的MRI-CGCM3模式模拟结果对黑龙江省2015-2044年玉米低温冷害风险进行预估。结果表明:1961年以来共有24年是低温冷害年,其中12年是严重低温冷害年。松嫩平原大部、三江平原大部及黑河南部是玉米一般低温冷害的多发区,同时该区暴露性较高,如有重度灾害发生,则对全省粮食产量产生严重影响。未来30年,黑龙江省低温冷害发生的概率有所减少,松嫩平原东部和南部是一般低温冷害的高风险区,三江平原西部是严重低温冷害的高风险区。 相似文献
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雾是山区常发的天气现象,且具有偶发性和局部性的特征,雾天条件下,能见度降低,为公路行车安全带来一定隐患。该文基于云南普洱山区公路交通气象观测实验基地的观测数据,对2014年5月—2016年10月期间,实验基地所在公路的雾的等级以及时间分布规律进行了分析。通过列联表、条件频率等相关性分析方法,开展了雾天能见度与其他气象要素的相关性研究。通过对列联表的相关性假设显著性分析,降雨强度、风速等气象要素与能见度之间存在相关性;但列联关系V相关系数分析结果表明,其相关程度不高。从条件概率统计来看,在不同的气象要素区间范围内,各等级雾发生的条件概率分布遵循一定的规律。分析雾天能见度的分布规律,及其与其他气象要素之间的相关性,能为雾天条件下公路行车安全预警与控制提供数据支持。 相似文献
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北京“7.21”特大暴雨不同集合预报方案的对比试验 总被引:11,自引:0,他引:11
采用6套扰动方案(初值、多物理、3组随机物理和初值与随机物理的混合)对2012年7月21日(“7.21”)北京特大暴雨过程进行了集合降水预报试验,检验了不同方案的集合平均预报、集合区间预报和概率预报较控制预报改进的相对程度,分析了它们对该过程时空不确定性的预报能力、不同扰动方法的离散度贡献以及不同尺度扰动对预报误差的贡献等。结果表明:(1)所有集合方案特别是初值扰动、多物理和混合扰动的集合预报相对控制预报在暴雨强度和位置上都有较显著的改进,并为用户决策提供了包括预报不确定性在内的更多预报信息。(2)3组随机物理产生的集合预报离散度很相似, 都远小于初值扰动和多物理方案产生的离散度, 并且主要集中在强降水中心附近, 因此在初值扰动的基础上加入随机扰动,可以提高强降水中心的离散度, 但对强降水中心以外的地区作用甚微;尺度分析进一步表明随机物理产生的离散度贡献主要集中在较小尺度上(<320 km),在更小的尺度上(<160 km)它甚至可以与初值和多物理扰动的贡献相当,而初值扰动和多物理过程的贡献可以比随机物理过程多延伸400—500 km直到较大的尺度(如>1000 km), 其中多物理过程在较小尺度上(<100 km)可比初值扰动贡献更大, 并且能部分消除预报系统偏差。(3) 所有集合扰动方案所产生的离散度尺度谱都与实际预报误差尺度谱分布一致, 即随空间尺度增大而减小,但在幅度上都小于预报误差(离散度不够大),并且这种差异随着空间尺度的减小而加速增大,在小尺度上相差甚大。 相似文献
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北疆降雹云团按其卫星云图特征分为对流性和系统性两大类,又将对流性降雹云团按尺度大小分为雷暴云和对流云,系统性降雹云团按所处位置分为冷云核、云系云区和云系边缘。据此方法对1998-2001年4-9月期间北疆出现310个降雹云团进行归类分析。北疆降雹云团以对流性云团为主,它们尺度小、形状不规则、云顶亮温较高。主要出现在北疆西部和北疆沿天山中段。各类降雹云团在各地区的出现机率不同。 相似文献
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塔里木盆地周边地区冰雹云特征分析 总被引:3,自引:0,他引:3
对1998~2001年6~9月在塔里木盆地普查得到105个降雹云团进行分类,按尺度大小分为雷暴云、对流云、中尺度对流系统、冷云核和系统云系云区5类。塔里木盆地2000年降雹云团出现最多,半数以上出现在5月和6月。塔里木盆地降雹云团尺度小、形状不规则、云顶温度较高。 相似文献
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不同平均时间对LOPEX10资料涡动相关湍流通量计算结果影响的探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
通过处理涡动相关系统观测的近地层湍流脉动量可以获取地—气间感热和潜热通量,然而选择不同平均时间对通量计算的结果有较大影响。采用黄土高原陆面过程野外观测试验(LOPEX10)期间获得的涡动相关系统观测资料,分析了不同平均时间对湍流通量计算的影响,并采用雷诺平均和分解方法推导了平均时间引起的通量差值的数学表达式(Flux Compensation,FC)。结果表明:(1)FC公式可以说明采用不同平均时间数据之间的关系,也可以直接计算低频涡旋对湍流通量的贡献。FC公式计算的结果与直接计算的不同平均时间通量计算之差的相关系数在0.95以上,并可以确定计算湍流通量的最佳平均时间。(2)通过采用Ogive函数确定了计算LOPEX10期间通量的最佳平均时间长度为30min,印证了利用雷诺平均和分解方法计算湍流通量补偿的准确性。(3)通过进一步的数学变换,证明了平均时间对湍流通量计算的影响直接与湍流低频变化相关,FC公式可以用来确定涡动相关观测数据的最佳平均时间,并且在获得较高时间分辨率的湍流通量数据的同时,补偿因平均时间过短而遗漏的低频信息。 相似文献
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