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基于WRF驱动的CLM模型对青藏高原地区陆面过程模拟研究 总被引:2,自引:2,他引:2
NCAR-CLM是目前国际上发展较为完善的陆面过程模型.鉴于大多数研究利用气象站点的数据驱动CLM模型, 尝试将WRF气候模型的模拟结果作为驱动CLM的面上强迫场数据来对青藏高原陆面能量特征进行模拟研究.对WRF气候模型模拟的输出结果与青藏高原气象站观测数据进行比较分析表明, WRF模拟输出的气温和向下短波辐射数值与观测值的相关系数大于0.92(p >0.05), 气压和比湿的R2在0.80以上(p >0.05), 降雨和风速的模拟性能不稳定, 但WRF模拟输出的强迫场也可以作为CLM模型的驱动数据. CLM模拟的地表温度、 感热和潜热通量与青藏高原气象站观测的地表温度以及涡度通量数据验证分析表明, 虽然CLM对地表温度的模拟在合理范围内, 但模拟与观测值还是有较大偏差, 潜热和感热之间的相关系数分别为0.87和0.68(p >0.05), 表明CLM的模拟结果在单点上是可靠的.据此, 在此模拟结果基础上分析了青藏高原地区的陆面能量时空分布特征. 相似文献
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江源县位于吉林省东南部,处于长白山西麓,行政管辖隶属于吉林省白山市,具有丰富的矿产和旅游资源。近年来,由于经济的发展和人类工程活动的增强,加剧了区内地质灾害的形成,地质灾害对当地的经济发展和人民生命财产安全造成损失和潜在威胁。本文对该县的地质环境作了详尽的阐述,在此基础上对研究区内的泥石流、滑坡、地面塌陷、不稳定斜坡等地质灾害的发育特征和形成条件作了全面的分析研究,总结出它们的发展规律,同时对该县进行了地质灾害经济损失现状评估和预测评估,最后结合当地经济条件与地质灾害现状,给出了较为切实可行的地质灾害防治对策。 相似文献
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泥浆冷却技术是天然气水合物钻探的关键技术之一,低温泥浆可以抑制天然气水合物在钻进和提钻过程中分解,有利于钻获水合物实物样品。新型天然气水合物钻井泥浆冷却系统主要包括载冷剂制冷器、翅片管式换热器、温度监测与记录和防冻装置4部分。制冷机组采用变频启动,减小了野外施工中配套发电机的功率,大幅度降低油料消耗;翅片管式换热器中泥浆与载冷剂对流换热,换热面积大,换热效率高;温度监测与记录装置对4个关键节点的温度进行监测和记录,同时防冻装置可防止泥浆在换热器中结冰堵塞,影响正常使用。运用传热学和流体力学理论对泥浆与载冷剂对流换热过程进行计算,在满足制冷要求的前提下,换热器换热面积是10.58 m2,管路压力损失为0.34 MPa。 相似文献
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为建立一个高精度、高空间分辨率的逐日气温格点数据集,满足公共气象服务对于精确信息及实时信息的需要,利用2018年6—8月京津冀区域以及临近省区共3 974个国家级及区域气象观测站质控后的逐日气温资料,采用ANUSPLIN软件对逐日气温数据进行空间内插,得到了京津冀区域逐日气温格点数据集(0.01°×0.01°),并分别利用反距离权重插值法、普通克里金插值法、样条函数法对逐日气温数据进行空间插值,采用相关系数(Corr)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)等作为评估指标来检验插值精度。结果表明:1) ANUSPLIN软件满足了空间插值对精度及曲面平滑度的要求,能直观体现京津冀区域气温由北向南递增的空间分布特征; 2) 4种插值方法中,基于ANUSPLIN软件的插值结果最优,相关系数平均达0.97,其样本误差在1℃之内占比为90.59%,MAE为0.46℃,MRE为1.81%; 3)插值误差较大的区域位于冀北高原、燕山丘陵及太行山脉一带,高海拔、低站点密度等是造成插值误差的主要原因。基于ANUSPLIN插值方法建立的逐日气温格点数据集具有分辨率高、空间插值误差小的优势,ANUSPLIN对气温的空间分布具有较好的预测能力。 相似文献
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土地质量地球化学评估与绿色产能评价研究:以吉林大安市为例 总被引:4,自引:0,他引:4
做好土地资源数量管控,加强耕地质量管理和生态管护是当前的一项非常重要的工作。选择吉林省大安市东南区域为研究对象,进行土地质量地球化学评估,并融合污染元素进行农用地分等研究。结果表明研究区内评定为三等及以上的土壤占全区总面积的72.61%,研究区土地质量总体较好,优质和优良土地分布面积较大,主要为黑钙土,差等的土地主要为盐碱土或盐化草甸土。尝试性地将农用地分等成果中的产能评价和土地质量地球化学评估中的元素含量评价结合,开展了绿色产能评价。 相似文献
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东江水电站扩机工程属湖南省重点水利建设项目,面临诸多工程地质灾害问题。本文根据评估区地质环境条件和拟建工程性质,通过实地调查和现场勘察,分析工程建设以及竣工后可能诱发或加剧地质灾害特征及其危险性,对工程建设区地质灾害危险性综合分区,把研究区分为大、中、小三级4个不同地质危险性区段,并提出工期地质灾害防治措施和建议。 相似文献
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在平衡损失风险函数准则下,研究线性模型中回归系数的stein估计优于最小二乘估计(LS)的充分必要条件,然后在pitman closeness(PC)准则下比较了stein估计相对于最小二乘估计的优良性。 相似文献