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81.
黄河泥沙未来变化趋势关系到新时期治黄策略制定,科学认知入黄沙量变化特征,特别是一些典型或极端情况下的沙量变化原因,对于科学研判黄河泥沙未来情势具有重要指导意义。本文在分析百年黄河沙量演变特征基础上,重点解析了2013年和2018年典型"大沙"年份以及2017年典型"极端降雨"年份潼关沙量波动变化原因。结果表明:1919—2018年百年尺度上黄河潼关站输沙量呈"台阶式"减少特征且减少趋势极显著(P<0.001),尤其2000年以后年均输沙量降至2.44亿t左右;随着黄土高原下垫面土壤侵蚀环境大幅改善,黄河上游相似来水年头道拐—潼关区间流域输沙量减少82%,相似极端降雨情景下流域次洪输沙量平均减少50%~85%,2017极端降雨年并未导致大沙年出现,水土保持生态建设成果在减少入黄泥沙方面发挥了关键作用;2013年和2018年典型"大沙"年潼关站泥沙来源解析表明,河道淤积泥沙冲刷和水库排沙成为新时期黄河潼关站沙量波动变化的主要影响因素。 相似文献
82.
选取在台湾岛附近发生异常北折的台风“洛坦”和异常西折的台风“奥玛”, 对其环流形势进行对比分析, 之后将全风场分解为气候场和瞬时扰动风场, 应用扩展的β-平流模型对“洛坦”和“奥玛”的异常偏折路径进行预报尝试。结果表明: 1)两个台风的500hPa全风场分析表明, 副高及槽前西南气流为“奥玛”异常北折的主要影响系统; 而“洛坦”北侧的大陆高压与副高合并加强有利于其西折。2)扰动风场的分布表明, 北折“洛坦”南侧的西南风逐渐增大, 东侧的东南风逐渐转变为南风, 在异常偏折时刻形成一条向北的“输送带”利于其北折; 西折“奥玛”在其异常偏折过程中其北侧一直维持着一个反气旋性环流, 向西输送分量逐渐增加, 利于其西折。3)利用扩展的β-平流模型对两个台风路径进行预报, 发现在综合考虑气候态和扰动场时, “洛坦”的路径预报效果最好, 而考虑瞬时扰动场时“奥玛”的西折预报效果最好。 相似文献
83.
对川口油田长 6油层岩心显裂缝作了统计、分析 ,并制作薄片进行了微裂缝观察。在延河剖面长 6油层作了野外裂缝测量。结果表明 :川口油田长 6油层存在天然显裂缝与微裂缝。裂缝方向以近 EW向为主 ,同时发育近 SN向裂缝。显裂缝频率平均为 0 .4条 / m,切深变化范围不大 ,以高角度缝为主 ,只有 11.1%的裂缝被少量钙质充填 ,在地下多为闭合形式 ;微裂缝开度主要区间为 5~ 15μm,孔隙度极低 ,内蕴渗透率相对较低 ,从 0~ 10 0 μm2不等 ,面密度小 ,仅为 0 .0 0 2 6 / mm,延伸长度为 0~ 2 mm,仅 12 %以下被矿物充填 ,与大裂缝夹角主要为 0~ 10°,主要发育在显裂缝周围。同时 ,通过真实砂岩微观模型实验和注水井与生产井之间的注采分析 ,研究了裂缝对注水开发的影响。 相似文献
84.
85.
利用WRF-Chem模拟了2012年7月20日一次四川盆地暴雨降水过程,并基于控制试验设置填充四川盆地地形的敏感性试验。利用大气动力-热力学和云降水物理学对两试验差异进行诊断分析,与敏感性试验相比,控制试验虽然延迟强降水出现时间,却增强了降水强度。研究表明:偏南气流自南向北经过盆地时,在四川盆地南部形成正涡度扰动中心,延迟水汽、能量到达盆地北部的时间,使强降水出现时间偏晚;地形高度及动力差异使控制试验近地面累积大量水汽、能量,低层能量到达盆地北部迎风坡后受地形抬升与正涡度扰动共同作用激发了强烈的对流;控制试验中,盆地北部大气强烈对流运动及其携带盆地内大量水汽有利于云系的垂直发展,雨滴、雪晶、霰粒子质量浓度明显增大,使降水强度增强至大暴雨量级。 相似文献
86.
为探索绿洲生态环境保护方法,解决绿洲生态环境与社会经济发展的矛盾,本文选取7项生态敏感性评价因子,结合层次分析法和均方差决策法确定各因子权重,对伊犁河谷生态敏感性进行评价分析;选取4项社会经济指标,利用莫兰指数进行空间自相关性分析,研究伊犁河谷生态敏感性与社会经济的相关性。结果表明:(1)海拔因子和植被因子对伊犁河谷生态敏感性影响最强烈。(2)伊犁河谷生态敏感性总体适中,主要受垂直地带性影响,敏感性与海拔、坡度呈正相关关系;受自然环境影响,敏感性与水体和植被呈负相关关系。(3)伊犁河谷生态敏感性与社会经济呈负空间相关性。研究生态敏感性与社会经济的相关性,为未来伊犁河谷生态保护、国土空间规划、社会经济发展等提供了一定的理论指导和参考。 相似文献
87.
红树林是最典型的滨海生态系统之一,红树林种间类型的精确识别对于红树林生态系统保护、修复及碳储量评估具有重要意义。遥感是开展红树林种间类型识别的有效手段,但传统的遥感红树林分类方法多是基于像元开展的,分类结果“椒盐”现象严重且精度还有很大提升空间。因此,本研究以东寨港红树林保护区为例,基于Sentinel-2 MSI影像,在传统遥感分类方法的基础上引入图像分割技术,分别构建了面向对象的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和随机森林(Random Forest,RF)分类法,并在此基础上对各模型的分类精度和适用性进行了分析。模型对比结果表明:(1)图像分割技术的引入能有效改善分类结果的“椒盐”现象,提升红树林种间类型的识别精度,基于像元使用SVM和RF分类算法总体分类精度分别可达78.82%(Kappa=0.75)和82.94%(Kappa=0.82),面向对象的SVM和RF模型分类总体精度分别可达81.5%(Kappa=0.78)和92.67%(Kappa=0.88),相较于以像元为分类对象的模型而言,后者精度分别提高了2.68%和7.43%;(2)从4个模... 相似文献