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利用天津城区2009-2014年春节期间大气气溶胶观测资料和相关气象资料,重点分析2013和2014年春节期间气溶胶污染特征,探求燃放烟花爆竹以及气象条件对春节期间大气气溶胶的影响。结果表明,受燃放烟花爆竹影响,春节期间PM_(2.5)质量浓度最高值均发生在除夕夜间;持续雾霾天气条件下燃放烟花爆竹,造成2013年除夕夜间PM_(2.5)质量浓度峰值达到1240μg·m~(-3),是近年来最严重的一次;2014年春节期间烟花爆竹燃放量有所减少,加之空气扩散条件较为有利,PM_(2.5)质量浓度显著低于2013年;不同天气条件下,气溶胶数浓度谱分布特征存在明显差异,燃放烟花爆竹期间气溶胶数浓度水平与严重雾-霾天气相当。 相似文献
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2015年汛期气候预测先兆信号的综合分析 总被引:2,自引:2,他引:0
文章全面回顾了发布2015年汛期预测时考虑的先兆信号及其应用情况。2015年春夏季厄尔尼诺事件进一步发展,并由中部型向东部型转变,热带印度洋为一致偏暖模态发展;冬、春季北大西洋三极子为正位相;冬、春季北极海冰较常年略偏少,南极海冰偏多;冬季欧亚积雪增量略少,青藏高原积雪略多但气温偏高。通过诊断分析,认为2015年汛期预测的主导外强迫信号是太平洋厄尔尼诺事件和印度洋海温一致偏暖模态。同时参考动力气候模式的预测,在4月初的预报中,重点考虑了厄尔尼诺事件的强度和空间型变化对东亚夏季风环流的影响,有利于东亚夏季风偏弱,西太平洋副热带高压偏强偏西,季风季节内进程偏晚,我国降水呈南多北少型。在5月底的订正预报中,进一步考虑热带印度洋偏暖模态对副热带高压偏强偏西偏南的影响,以及南半球越赤道气流强度偏弱特征及对夏季风季节进程和强度的影响。经过综合分析,准确地预测了2015年东亚夏季风偏弱、我国夏季降水南多北少的布局,以及季节内主要气候事件的演变。最后对汛期气候预测存在的不足进行了初步分析和讨论。 相似文献
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利用欧洲数值预报中心(ECMWF)发布的第一代全球分辨率ERA-Interim再分析数据,分析了1979~2014年天山山区水汽含量和云水含量的空间分布特征。结果显示:(1)水汽含量的高值中心出现在伊犁河谷地区,中心值域在10—11kg m-2之间,低值区位于天山中部的巴音布鲁克附近,中心值域在5—6kg m-2之间;夏季水汽含量最丰富,在8—11kg m-2之间。(2)云液水含量的高值区出现在博格达山北坡,而云冰水含量的高值区在西天山海拔较高的托木尔峰地区,低值区均在伊犁河谷等海拔低的地区;夏季云液水含量、云冰水含量均呈减少趋势,云冰水含量较云液水减少的更为明显,下降速率为0.28kg kg-1/10a;(3)垂直分布上,云液水含量在600hpa左右的高空出现高值区,中心最大值为10kg kg-1;云冰水含量的高值区则出现在500hpa左右的高空,为11kg kg-1;在对流层大气中云冰水含量值远大于云液水,且云冰水发展的高度较云液水更高。 相似文献
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全球,尤其是特提斯域二叠—三叠纪之交(PTB)剖面中普遍发育火山成因的粘土岩,对理解晚二叠世末生物大灭绝(LPME)的触发机制及相关基础地质问题具有重要意义。本文报道了在华南下扬子区新发现两条深水PTB剖面(皖南牛山和蔡村)的粘土岩工作,包括岩石学、矿物学和全岩地球化学等,填补了区域研究空白。研究结果发现,粘土岩主要由伊利石等粘土矿物,以及石英、岩浆锆石、长石等斑晶矿物组成。在地球化学上具有高K_2O、低Na_2O、相对富集大离子亲石元素(LILE)、相对亏损高场强元素(HFSE)等特征。据此,认为这些粘土岩为火山成因的钾质斑脱岩,其原岩可能为中酸性流纹英安岩,具有弧岩浆作用的源区背景。对比华南其他地区已发现的PTB界线粘土岩,发现它们成因类似,可能来源于古特提斯洋周缘陆陆碰撞,抑或是泛大洋俯冲潘吉亚大陆东缘(包括华南板块)所导致的长英质火山岩浆喷发,且具有多期多源性特点。PTB时期全球活跃的火山岩浆活动(包括镁铁质火山作用和华南地区火山灰所指征的长英质火山作用)可能是导致LPME的主要原因。 相似文献
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自适应联邦滤波器在GPS-INS-Odometer组合导航的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多传感器观测信息较多、计算效率较低、对动力学模型误差稳键性不佳的问题,提出了一种自适应联邦滤波器并应用于GPS-INS-Odometer组合导航。首先介绍GPS-INS-Odometer组合导航的动力学模型和观测模型,比较分析了信息分配因子和自适应因子的共同特性,论证了联邦滤波器和自适应滤波器的等价性及其等价成立条件,提出了自适应联邦滤波器的信息分配因子构造方法。最后利用实测数据验证了算法的有效性。结果表明,相比于基于GPS和Odometer(里程计)初始方差构造信息分配因子的联邦滤波器,本文提出的自适应联邦滤波器兼容了联邦滤波器高效计算效率,且具有较好的抵抗动力学模型误差效果,能够有效削弱多传感器动力学模型误差对于导航解算的影响,对直接可测参数和间接可测参数的精度提高均起到了积极的作用。 相似文献
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青藏高原积雪对全球气候变化十分重要,针对已有积雪遥感判识方法中普遍采用的可见光与红外光谱数据易受复杂地形与高海拔影响,导致青藏高原地区积雪判识精度较低的问题,提出了一种基于多光谱遥感与地理信息数据特征级融合的积雪遥感判识方法:以风云三号卫星可见光与红外多光谱遥感资料与多要素地理信息作为数据源,由地面实测雪深数据与现有积雪产品交叉筛选出样本标签,构建并训练基于层叠去噪自编码器(SDAE)的特征融合与分类网络,从而有效辨识青藏高原遥感图像中的云、积雪以及无雪地表。经地面实测雪深数据验证,该方法分类精度显著高于使用相同数据源的FY-3A/MULSS积雪产品,略高于国际主流积雪产品MOD10A1与MYD10A1,并且年均云覆盖率最低。试验结果表明该方法可有效地减少云层对积雪判识的干扰,提升分类精度。 相似文献
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针对低频(采样间隔大于1min)轨迹数据匹配算法精度不高的问题,提出了一种基于强化学习和历史轨迹的匹配算法HMDP-Q,首先通过增量匹配算法提取历史路径作为历史参考经验库;根据历史参考经验库、最短路径和可达性筛选候选路径集;再将地图匹配过程建模成马尔科夫决策过程,利用轨迹点偏离道路距离和历史轨迹构建回报函数;然后借助强化学习算法求解马尔科夫决策过程的最大回报值,即轨迹与道路的最优匹配结果;最后应用某市浮动车轨迹数据进行试验。结果表明:本文算法能有效提高轨迹数据与道路匹配精度;本算法在1min低频采样间隔下轨迹匹配准确率达到了89.2%;采样频率为16min时,该算法匹配精度也能达到61.4%;与IVVM算法相比,HMDP-Q算法匹配精度和求解效率均优于IVVM算法,16min采样频率时本文算法轨迹匹配精度提高了26%。 相似文献