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101.
2019/2020年冬季,我国大部分地区气温显著偏高,降水异常偏多,气候总体表现为“暖湿”的异常特征。异常成因分析表明:2019/2020年东亚冬季风强度较常年同期偏弱,西伯利亚高压异常偏弱,季节内冬季风强度阶段性变化特征显著;北极极涡收缩于极地,强度偏强,AO为异常偏强的正位相,乌拉尔山阻塞高压活动偏弱,东亚槽偏弱,欧亚中高纬以纬向环流为主;西太平洋副热带高压强度偏强、位置偏西偏北,印缅槽阶段性活跃,二者有利于太平洋和印度洋水汽向我国输送。受北半球环流异常的影响,我国冬季出现了“暖湿”的异常特征。进一步对东亚冬季风偏弱的可能原因分析表明:2019年秋冬季赤道中太平洋暖海温发展,2019年10月至2020年1月Ni〖AKn~D〗o3.4指数均大于0.5℃,这种类中部型El Ni〖AKn~D〗o海温异常有利于激发偏强、偏北的西北太平洋反气旋,进而抑制了东亚冬季风的发展和南下;此外,冬季北半球极涡收缩于极地,强度偏强,AO持续异常偏强的正位相,均不利于乌拉尔山阻塞高压的发展,且东亚大槽明显偏弱,共同导致了欧亚中高纬地区以纬向环流为主,东亚冬季风偏弱。 相似文献
102.
103.
104.
基于激光跟踪仪的三维控制网测量精度分析 总被引:5,自引:3,他引:2
介绍三维控制网的优点及激光跟踪仪测量系统的特点,讨论了光束法平差原理及不同观测值的权比问题,并以100MeV电子直线加速器安装测量控制网的模拟计算和实测结果,论证了利用激光跟踪仪进行三维控制网的精度。 相似文献
105.
为了解西沙群岛珊瑚礁海域浮游动物的群落特征, 于2015年5月末至7月初在西沙群岛8个岛礁(七连屿、永兴岛和东岛3个岛屿以及浪花礁、盘石屿、玉琢礁、华光礁和北礁5个环礁)进行了浮游动物采样, 分析了浮游动物的多样性、丰度和群落结构特征, 并比较了5个环礁潟湖内和向海礁坡区浮游动物群落组成的差异。调查海域共鉴定浮游动物180种(包括浮游幼虫13个类群), 其中桡足类最多, 达83种, 其次是水母类(38种)、浮游软体类(14种)、毛颚类(11种)和浮游被囊类(7种); 浮游动物平均丰度为256.4±117.8个·m-3, 桡足类占总丰度的51.08%, 其次是浮游幼虫(16.30%)、浮游被囊类(13.22%)和毛颚类(7.70%)。浮游动物种数、多样性和均匀度指数、丰度在岛屿和环礁之间以及环礁的潟湖区和向海礁坡区均存在差异; 浮游动物多样性和丰度在东岛、玉琢礁和华光礁较高, 而在七连屿和北礁较低; 5个环礁向海礁坡区的浮游动物多样性和丰度皆高于潟湖区的。多元统计分析结果表明调查岛礁的浮游动物可划分两个聚群(相似水平85%); 岛屿近岸及环礁的潟湖群落(Ⅰ)和岛屿远岸及环礁的向海礁坡群落(Ⅱ); 两个聚群浮游动物组成差异较显著(r=0.832, p<0.001); 前者的种数、多样性指数、总丰度和主要浮游动物类群如桡足类、毛颚类和浮游幼虫的丰度显著低于后者。环礁潟湖区和向海礁坡区的空间异质性和生态环境差异可能是导致浮游动物群落结构呈现不同特征的主要因素。 相似文献
106.
针对遥感影像数据,提出了一种基于影像重定位和遍历检测的盲水印算法。实验结果表明,该方法可以有效抵抗压缩、滤波等常见的图像处理攻击,还能有效抵抗裁剪攻击。 相似文献
107.
108.
109.
最优子集回归方法在季节气候预测中的应用 总被引:7,自引:1,他引:6
利用DEMETER计划多个模式的模拟资料研究1959~2001年多模式集合预报的季节降水在中国区域的表现, 并结合最优子集回归(OSR)方法对中国区域的季节降水进行降尺度预报, 比较其与多模式集合预报的技巧。研究表明: 多个单模式在中国区域对季节降水的模拟性能普遍较差, 多元线性回归(MLR)集合的预报技巧不如集合平均(EM)。利用OSR方法进行降尺度预报可以极大改善中国区域季节降水的预报技巧。夏季, 降水距平相关系数(ACC)在长江以南、西藏以及内蒙古中部等地区提高很显著, ACC在中国区域的平均达到0.29, 明显高于多模式集合平均与多元线性回归集合。冬季, OSR方法可以改善多模式集合在中国北方地区较低的预报技巧。概率Brier技巧评分(BSS)也表明了OSR方法对季节降水预报的改善。需要说明的是, 虽然OSR方法在中国区域能明显提高季节降水的预报技巧, 但是其选取的预报因子与中国区域季节降水的物理机制问题仍有待于进一步的研究。 相似文献
110.
北京夏季日最大电力负荷预报模型建立方法探讨 总被引:2,自引:1,他引:1
为了探索夏季(6~8月)日气象负荷的最佳分离方式和引起日最大电力负荷波动的主要因子,以及建立预报模型最佳个数,基于北京市2005~2010年逐日最大电力负荷和同期的气象资料,分析了北京地区日最大电力负荷的变化规律,采用不同方法将气象负荷从夏季日最大电力负荷中分离出来,分析北京夏季气象负荷与气温、相对湿度、降水及炎热指数、高温持续日数、炎热日数持续时间、前一日气象负荷等因子之间的关系,并基于2005~2009年夏季逐日气象负荷和其主要影响因子采用逐步回归方法建立日最大电力负荷的预报模型,将2010年夏季北京日最大电力负荷作为预报效果的独立样本检验。结果显示:2005~2010年,北京逐日最大电力负荷具有明显的线性增长趋势,夏季日最大电力负荷具有显著的星期效应;与去掉逐年夏季日最大电力负荷趋势和夏季平均日最大电力负荷趋势相比,去掉全年逐日最大电力负荷变化趋势的夏季日气象负荷预报模型的拟合能力更优;北京夏季日气象负荷与当日气温的相关系数最高,与前一日气象负荷也关系密切;利用前一日相对气象负荷和当日气象要素一周逐日分别建立预报模型的拟合和预测效果较好。 相似文献