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本文以 1996年 12月 31日和 1981年 5月 1日为例 ,对冬、春季节发生在江苏的较大范围的切变类冰雹天气过程作了对比分析。结果指出 ,无论冬季或春季当高原东部有深槽东移 ,冷暖空气在江淮地区交汇 ,地面抬升系统为暖切 ,并有大气层结不稳定 (Δθse( 50 0 - 850 ) <0℃ =中心和较强的风向和风速垂直切变、85 0hPa西南急流轴、85 0hPa最大水汽通量轴线、5 0 0和 85 0hPa正涡度中心等相配置时 ,就可能导致江苏地区较大范围强对流天气的发生。 相似文献
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鄱阳湖流域径流模型 总被引:4,自引:4,他引:4
流域径流是鄱阳湖主要来水,建立鄱阳湖流域径流模型对揭示湖泊水量平衡及其受流域自然和人类活动的影响具有重要意义.针对鄱阳湖-流域系统的特点:流域面积大(16.22×104km2)、多条入湖河流、湖滨区坡面入湖径流等,研究了相应的模拟方法,建立了考虑流域土壤属性和土地利用空间变化的鄱阳湖流域分布式径流模型.采用6个水文站1991-2001年的实测河道径流对模型进行了率定和验证.结果显示,模型整体模拟精度较高.其中,赣江、信江和饶河均取得了较好的模拟结果,月效率系数为0.82-0.95;抚河和修水模拟精度略低,为0.65-0.78.模型揭示了研究时段内年平均入湖径流总量为1623×108m3,其中,赣江最多,占47%,其次为信江和抚河,分别占13%和12%,湖滨区坡面入湖径流约占4%,其余24%来自饶河、修水以及其它入湖支流.模型将用于评估流域下垫面或气候变化引起的入湖水量变化,为湖泊水量平衡计算提供依据. 相似文献
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水资源承载力是衡量区域内人水关系协调发展的重要评判指标。定量评价水资源承载力,可为有效调控水资源、维持经济社会可持续发展提供重要依据。基于大敦煌地区各市县统计数据,以分县为基本单元,定量分析了2010–2017年不同来水条件和不同政策约束下大敦煌地区水资源承载力和承载状态。结果表明:(1)2010–2017年大敦煌地区水资源承载力逐年增加,平水年、枯水年和特枯年条件下的承载力分别从34.37万人、31.59万人和29.11万人增加到45.87万人、41.54万人和37.56万人。(2)不同政策约束下,2010–2017年大敦煌地区水资源承载力逐年增加,从2010年的30.94万人增加到2017年的41.24万人;预估2020年和2030年分别可承载人口32.66万人和34.12万人。(3)2010–2017年大敦煌地区水资源承载指数持续减小,平水年、枯水年和特枯年条件下承载指数分别从1.05、1.14和1.24降到0.80、0.88和0.97,人水关系均从临界超载转变为平衡有余。大敦煌地区水资源承载力显著提升,承载状态显著改善,但整体承载上限并不高,应着力提高水资源利用效率,以维持大敦... 相似文献
158.
以钛酸四丁酯为前驱体,天然凹凸棒石为载体,采用溶胶凝胶法制备了TiO_2/凹凸棒石复合光催化剂,并用XRD、TEM对其进行表征.以亚甲基蓝染料为模拟污染物,采用300 W汞灯为紫外光源,以光催化实验来评价该催化剂的活性,并研究了H_2O_2的引入对光催化活性的影响.实验结果表明,H_2O_2能显著提高染料的脱色效率:亚甲基蓝的初始浓度为50 mg/L,催化体系为2 mmol/L H_2O_2+0.5 g/L TiO_2/凹凸棒石+UV(紫外线),光催化10 min后其脱色率为95%,相对于单独的0.5 g/L TiO_2/凹凸棒石+UV催化体系,其脱色率提高了约50%.全波段扫描显示,加入H_2O_2后,亚甲基蓝在290 nm对应的苯环吸收蜂急剧下降,665 nm对应的最大吸收峰则近乎消失,且没有新的吸收峰产生. 相似文献
159.
A CLOUD-RESOLVING MODELING STUDY OF SURFACE RAINFALL PROCESSES ASSOCIATED WITH LANDFALLING TYPHOON KAEMI(2006) 总被引:5,自引:0,他引:5
The detailed surface rainfall processes associated with landfalling typhoon Kaemi(2006) are investigated based on hourly data from
a two-dimensional cloud-resolving model simulation. The model is integrated for 6 days with imposed large-scale vertical velocity, zonal
wind, horizontal temperature and vapor advection from National Center for Environmental Prediction (NCEP) / Global Data Assimilation System
(GDAS) data. The simulation data are validated with observations in terms of surface rain rate. The Root-Mean-Squared (RMS) difference in
surface rain rate between the simulation and the gauge observations is 0.660 mm h-1, which is smaller than the standard
deviations of both the simulated rain rate (0.753 mm h-1) and the observed rain rate (0.833 mm h-1). The simulation
data are then used to study the physical causes associated with the detailed surface rainfall processes during the landfall. The results
show that time averaged and model domain-mean Ps mainly comes from large-scale convergence (QWVF) and local vapor loss
(positive QWVT). Large underestimation (about 15%) of Ps will occur if QWVT and QCM (cloud
source/sink) are not considered as contributors to Ps. QWVF accounts for the variation of Ps during most
of the integration time, while it is not always a contributor to Ps. Sometimes surface rainfall could occur when divergence is
dominant with local vapor loss to be a contributor to Ps. Surface rainfall is a result of multi-timescale interactions.
QWVE possesses the longest time scale and the lowest frequency of variation with time and may exert impact on Ps in
longer time scales. QWVF possesses the second longest time scale and lowest frequency and can explain most of the variation of
Ps. QWVT and QCM possess shorter time scales and higher frequencies, which can explain more detailed
variations in Ps. Partitioning analysis shows that stratiform rainfall is dominant from the morning of 26 July till the late night of 27 July. After that, convective rainfall dominates till about 1000 LST 28 July. Before 28 July, the variations of in rainfall-free regions contribute less to that of the domain-mean QWVT while after that they contribute much, which is consistent to the corresponding variations in their fractional coverage. The variations of QWVF in rainfall regions are the main contributors to that of the domain-mean QWVF, then the main contributors to the surface rain rate before the afternoon of 28 July. 相似文献
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利用2007年4月17日-2008年4月16日兰州大学半干旱气候与环境观测站边界层气象塔的风速、 风向、 温度、 气压、 湿度等观测资料, 采用经典的廓线法和风速、 风向标准差法, 分别计算了中性大气层结下观测站下垫面粗糙度长度, 并得到了具有黄土高原地理特征的地表粗糙度及其时空变化特征。计算结果表明, 季节变化对粗糙度的影响幅度可达0.159 m, 空间非均一性对粗糙度的影响幅度可达0.155 m。测站附近粗糙度春季为0.017 m, 夏季为0.062 m, 秋季为0.065 m, 冬季为0.018 m。测站西北方向上游粗糙度春季为0.17 m, 夏季为0.22 m, 秋季为0.34 m, 冬季为0.05 m。测站东南方向上游粗糙度春季为0.11 m, 夏季为0.17 m, 秋季为0.19 m, 冬季为0.05 m。该站下垫面粗糙度计算宜选用风速为6±1.5 m·s-1, 风向变化30°范围内的数据。 相似文献