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华南大陆记录和保存了自太古代至今大陆生长层完整的历史过程.以杨子克拉通为核心,地壳不断向东南生长,古扬子块前寒武系以灰色片麻岩、古元古代科马提岩绿岩、新元古代蛇绿岩、绿岩为特征,为相对稳定高速高阻冷的残存地幔“残烃柱”;而沿海一带火成岩以中、新生代壳-幔混合源火山-侵入杂岩、碱性花岗岩和正长岩带以及不同类型的玄武岩类为特征,为相对活动低速高导热的超地幔柱.巨型裂解构造是物质热传输的主要形式,地幔柱迁移是华南大陆构造演化的原动力. 相似文献
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一次冬季江淮气旋逗点云区的雷达回波和气流结构分析 总被引:2,自引:0,他引:2
2016年2月12—13日,受冷空气和江淮气旋暖锋锋生影响,山东出现一次极端暴雨雪天气过程,全省有42个站的降水突破同期历史记录。采用多种观测以及WRF模式模拟的热力学变量,基于拉格朗日方法的气流轨迹模式(HYSPLIT v4.9),分析了气旋逗点云区云系的演变特征、降水不同阶段气旋逗点云区气流结构和轨迹特征。结果表明:(1)江淮气旋逗点云区由4条带状回波合并发展形成,气旋形成后降水回波呈气旋式旋转、拉长,形成多条中尺度强降水带。(2)降雨阶段气旋逗点头从下到上主要由来自东海、黄海、日本海或内陆的边界层气团,来自中国南海和中南半岛的暖湿气团以及来自西亚和东欧的干冷气团组成。气旋逗点头内有3个降水区:北部和南部暖湿气团浅薄、层结稳定,为层状云降水区;中部暖湿气团深厚,中高层有条件性不稳定发展,为深厚的对流云降水区。气旋逗点头中南部的干冷空气来自高层的西亚气团,而剖面北部有来自中层(即青藏高原东部气团)的干冷空气,气团明显变性,对降水贡献大。(3)降雪阶段气旋逗点头从下到上主要由西伯利亚气团、东海气团、南海气团和孟加拉湾气团叠置而成。气旋逗点头西部层状降水区分两部分:北部为降雪区,南部为降雨区。降雪与降雨阶段的明显差别是冷湿的东海气团下面是否有西伯利亚冷气团。降雪区西伯利亚气团上空东海气团深厚,南海气团浅薄;降雨区南海气团深厚,东海气团浅薄。 相似文献
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采用常规观测、地面自动观测、风廓线雷达及多普勒雷达资料,结合NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料对2013年6月30日川渝特大暴雨过程中MCS的演变特征进行了分析,结果表明:(1)强降水及MCS均呈现增强—减弱—再次增强的演变特征,在MCS的增强阶段有中气旋和强降水超级单体的活动。(2)MCS生成并维持于西南涡前部次级环流的上升支内,西南涡缓慢东移并持续增强,为MCS的长时间维持提供了有利的背景动力条件。(3)MCS的波动性演变特征与西南涡的持续增强特征并不一致,其波动性演变与中低层西南风或南风急流的变化、低空及地面暖湿入流的变化有关。中低层西南风或南风急流的增强、低空及地面暖湿入流的增强均有利于MCS的增强。 相似文献
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梅雨锋暴雨中尺度对流系统触发和组织化的观测分析 总被引:5,自引:0,他引:5
利用观测和NCEP再分析资料,对2015年6月26-28日江淮流域梅雨锋暴雨天气对流的触发和中尺度对流系统(MCS)的组织方式进行了分析。结果表明:梅雨锋附近发展的2个线状中尺度对流系统是暴雨的直接制造者。MCS2的发展有2种组织方式,26日夜间到27日凌晨,东西向雨带的不断后部建立和随后对流单体的列车效应是其发展的主要方式。27日凌晨到白天,初期新单体不断在线状MCS2的南缘触发,形成多个近乎平行的东北-西南向短雨带,后期梅雨锋锋面雨带从西部不断东移,经过强降水区;对流元有2种尺度的组织方式:新生对流单体沿着单个雨带向东北方向的列车效应以及东北-西南向雨带沿线状中尺度对流系统向东平移的"列车带"效应;持续的后部建立型和沿着同一路径不断的"列车带"效应使MCS2发展和维持。梅雨锋前不稳定空气的地形抬升和边界层辐合上升是初始对流的主要触发机制;26日夜间对流产生的冷池对对流的触发和MCS2的组织化及维持起重要作用,中尺度对流系统的组织特征和发生、发展受近地面环境场制约。 相似文献
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针对南海油气田勘探开发溢油污染防治需求,开发了国内首套深水区水下溢油三维可视化模拟系统,由三维海流预报模型、深水溢油模型、三维可视化仿真系统和数据库组成。海流预报模型基于ROMS模式,通过考虑波致混合影响,并利用最优插值技术同化卫星测高资料和嵌套技术,保障了预报结果的准确性。深水溢油模型由羽流模型和对流扩散模型组成,考虑了卷吸、油气分离、溶解、水合物生成、漂移、扩散等复杂过程。系统能够预测深水区水下油气泄漏后行为和归宿过程,提供油、气、天然气水合物粒子的大小、分布、移动速度和漂移轨迹、扩散面积、水体溢油残存量、水面溢油量等三维可视化动态模拟结果。目前系统已经在油气田勘探开发中得到应用,为南海深水溢油应急提供了重要支撑。 相似文献
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针对现有方法从微博中识别时空信息精度较低且相对粗略的问题,该文提出基于双向长短期记忆网络和条件随机场(BiLSTM-CRF)与分类分层标注的微博中突发事件时空信息精细识别方法(MFISIE).首先,设计一套适用于微博中突发事件的分类分层时空信息标注体系(CHSIAS),构建微博语料库;然后,结合BiLSTM-CRF构建微博时空信息识别模型,并利用117567条标注的微博语料进行实验.结果表明:与人民日报语料标注体系相比,CHSIAS与CRF、BiLSTM、BiLSTM-CRF 3种方法结合进行时空信息识别,F值均较高,且可获得多层级、精细化的突发事件时空信息,其中,基于BiLSTM-CRF的MFISIE方法的F值(91.2%)最高.使用CHSIAS时,BiL-STM-CRF对时间信息的识别效果最好,其对兴趣点、建筑物和相对位置描述识别结果的F值比BiLSTM方法分别提升了8.8%、6.3%和12.3%,比CRF方法分别提升了7.1%、7.7%和8.9%.MFISIE可更精确地提取微博中突发事件的时空信息,为突发事件应急信息的快速感知与精准应用提供技术支撑. 相似文献
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