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郑飒飒 《高原山地气象研究》2019,39(2):82-86
利用MWP967KV型地基微波辐射计和L波段探空资料,采用了平均误差、相关分析、回归分析等统计方法,评估了微波辐射计和L波段探空在降水和无降水时温度、相对湿度、水汽密度的差异,了解地基微波辐射计的性能。研究结果表明:(1)微波辐射计和探空探测温度、相对湿度和水汽密度为显著性的线性相关,两者相对湿度相关性不如温度和水汽密度高,且离散度较大。(2)无降水时,相对湿度和水汽密度平均误差小,有降水时,温度和相对湿度的均方根误差大;在低层时,无降水时温度平均误差小,水汽密度的均方根误差大,中高层时,有降水时温度平均误差小,水汽密度均方根误差大。(3)温度和水汽密度为显著性正相关;相对湿度在有降水时表现为0~2km的显著性正相关和9.25~10km的显著性负相关,无降水时表现为0~8km的显著性正相关。总体来看,微波辐射计能弥补探空时空不足的问题,相对湿度的可信度需要进一步提高,降水对微波辐射计影响较大。 相似文献
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利用相关系数法分析泰安台SSQ、VS、RZB和CZB四套摆式倾斜仪的潮汐因子和分量趋势变化特征;利用S变换和降雨效率分析抽水、降雨对倾斜观测资料的影响;分析了倾斜观测的气压干扰程度及映震能力。结果表明:摆式倾斜观测资料在变化趋势以及抽水、降雨、气压干扰影响方面有一定的一致性特征,在资料分析、异常识别中可以相互佐证,其中洞室SSQ和VS观测资料的一致性最高,但具体表现形态和变化幅度存在差异;抽水干扰信号频率在0.6×10-3Hz以下,NS分量受抽水影响均大于EW分量,仪器距离抽水井越近、安装深度与抽水井深度越接近影响越大;雨季初始时段连续降雨的效率大于第二时段,且NS分量大于EW分量;山洞内的SSQ、VS受气压干扰程度较钻孔中的RZB和CZB严重;形变仪器本身的滤波性能,造成仪器映震能力相差较大,记录地震个数最大相差近12倍。 相似文献
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北京市大气悬浮颗粒物TSP和PM10的季节变化特征 总被引:5,自引:0,他引:5
为了解北京市大气悬浮颗粒物随时间的变化规律,对北京市2000年全年的总悬浮颗粒物(Total Suspended Particulates, TSP)和可吸入颗粒物(Inhalation Particle Matter, PM10)观测结果进行了统计分析.结果表明:颗粒物浓度春季最高,夏季最低,TSP浓度和PM10浓度有良好的线性关系(相关系数为0.77).通过后向轨迹分析得出,发生在2000年4月6日和25日的2次强沙尘天气的沙尘源地位于蒙古国的东南部和内蒙古的中西部. 相似文献
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以实验室制备的5个不同粒径水平的土壤样本和室内高光谱数据为基础,通过对光谱数据进行重采样、数学变换等预处理并进行单因素方差分析、相关性分析和回归分析,探讨土壤粒径的高光谱特性,建立了光谱数据预测土壤粒径的校正模型。结果表明,土壤粒径对反射光谱有显著的影响,波长越长影响越大;在全波段范围内土壤粒径和光谱数据都呈负相关关系,对原始光谱数据进行微分变换能增加其与土壤粒径的相关性;以反射率一阶微分建立的回归模型为反演土壤粒径的最佳模型,其建模决定系数■、预测决定系数■、预测相对偏差RPD分别为0.666,0.653,2.043,预测均方根误差RMSE为0.175。 相似文献
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中国耕地土壤相对湿度时空分异 总被引:4,自引:1,他引:3
以全国653个农业气象站1993-2013年耕地的土壤相对湿度数据为基础,运用地统计方法,分析中国耕地土壤相对湿度时空分异特征与规律。结果表明:自1993年以来全国耕地的土壤相对湿度呈现波动上升趋势。全国耕地的土壤相对湿度普遍大于60%,分布区域自4月中旬开始随夏季风推移不断向北向西扩大,自10月下旬开始向东、南方向缩小。耕地土壤相对湿度值随土壤深度的增加而增加。年际尺度上,耕地的土壤相对湿度在夏秋季上升速度最快,变化幅度随土层深度增加而变小。土壤相对湿度与降水量存在较强的正相关关系,与潜在蒸发量、气温普遍存在较强的负相关关系。土壤相对湿度与各气象要素的相关性随深度加深而减弱。春、夏、秋季气象因素对旱地土壤相对湿度影响较大,冬季气象因素对水田影响更大。 相似文献
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森林病虫害由于在森林资源中造成的重大破坏而被人们称为“不冒烟的火灾”,其对生态系统的研究具有重要意义。现有基于遥感数据的病虫害研究多集中在森林病虫害的监测、爆发原因以及发病区域内生产力的变化情况,而对于森林病虫害发生后森林中植被指数与叶面积指数之间的相关性的变化情况还相对较少,处于需要持续性深入探讨的阶段。以加拿大不列颠哥伦比亚地区2002—2012年森林病虫害数据为基础,分析不同严重程度的病虫害对叶面积指数(LAI)与归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数(EVI)的影响。结果表明:① 受病虫害感染的像元在轻度(Light)、中度(Moderate)和重度(Severe)三个严重级别中,NDVI与LAI之间的相关性由弱变强,又由强变弱;② EVI与LAI之间的相关性,在轻度(Light)、中度(Moderate)和重度(Severe)三个严重级别的像元中则依次变强。这一研究将为今后利用遥感数据识别病虫害、评价生态系统影响提供基础。 相似文献