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球面似均匀格网的剖分方法及特征分析 总被引:2,自引:1,他引:2
给出球面"似均匀格网"概念的内涵,并介绍3种常用的球面似均匀格网(三角形格网、菱形格网和六边形格网)的剖分方法.从几何上分析3种格网的单元特征及不同格网在不同领域的应用优势.通过对比得出3种格网的特征对照表及相互关系,即:三角形格网是最基本的球面剖分格网,球面六边形格网和菱形格网可以通过球面三角格网来生成,且这3种剖分格网各有优缺点并在一定条件下可以相互转换. 相似文献
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利用1958-2017年长江中下游地区426个国家站逐日降水资料,通过线性趋势分析法、EOF分解法,使用五个降水特征量,分析了60 a来长江中下游地区降水的变化规律。结果表明:(1)长江中下游地区年降水量呈上升趋势,线性趋势为2.21 mm·a-1,夏季的线性趋势为2.03 mm·a-1,冬季雨量略增,而春、秋两季雨量略减;(2)年降水日数的线性趋势为-0.46 d·a1,春、秋、冬三季降水日数均有减少,夏季持平;(3)降水强度呈弱上升趋势,降水强度的高值中心在江西以东大部以及湖北东部、安徽南部边缘,夏季的降水强度最大,冬季的最小,四季的降水强度均有弱增加趋势;(4)降水变异系数的高值中心位于安徽西北部边缘,最高值为0.25,低值中心位于湖南西部,最低值为0.14;春季的降水变异系数最低,夏季整体稳定,秋冬两季的波动性较大;(5)以年降水量作为指标可以把长江中下游地区划分为三种空间分布型,即长江中下游流域区域一致型、长江中下游北部和南部南北反相变化空间型以及长江中下游东部和西部东西反相变化空间型。
相似文献104.
采用2018年敦煌莫高窟第16窟窟内与窟区PM10浓度及气象数据,分析PM10时空分布特征及其影响因素。结果表明:(1)两处监测点PM10浓度主要分布在50 μg·m-3以下,受重污染天气影响较小;春、冬、秋、夏季依次降低,窟区PM10浓度在春、冬季高于窟内,夏、秋季反之。(2)PM10浓度3月最高,9月最低,5—9月窟内月均值高于窟区。PM10污染日数窟内5月最多,而窟区3、5月较多。(3)PM10浓度日变化曲线在春季和秋季呈“双峰”型,夏季和冬季呈“单峰”型。(4)在半封闭环境的洞窟内,沙尘暴发生前后,PM10浓度达到极值及恢复至原来水平的时间均滞后于窟区。(5)在不同季节PM10浓度与气温、风速和降水呈负相关。除秋季外,PM10浓度与相对湿度、气压呈正相关。(6)窟区全年主风向为ESE,在冬春两季,此风向PM10浓度最高,PM10主要来自三危山前的戈壁滩、干涸的大泉河河道以及窟前裸露的地表积尘。 相似文献
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1990~2005年间,是广州市经济快速发展和城市景观变化最大的时期,以同时段TM影像解译得到广州市的土地覆被类型图,从数量结构、空间信息及位置转移和景观等方面,分析了广州市土地覆被的动态特征.数量结构的研究结果显示:在快速城市化过程中广州市的耕地、林地等自然资源的利用程度在加大,自1995年起,这种变化的趋势开始减缓;土地覆被类型之间的信息与位置的转移变化频繁,并且表现出空间位置分异的特征.景观特征指数分析结果表明:广州市城市土地覆被向破碎化方向发展,城市建设用地呈扩展之势. 相似文献
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南黄海夏末叶绿素a的分布特征 总被引:1,自引:2,他引:1
根据1995年9月利用日本《神鹰丸》号调查船在黄海32°00'–35°00'N,122°00'–127°00'E海区的19个站位上进行的中日联合调查研究中叶绿素a含量的调查资料,探讨南黄海海区夏末初叶绿素a含量的变化、平面分布、断面分布和垂直分布状况,以及与海域环境因子之间的关系。在每个测站上作垂直取样,表层水用圆塑料桶取自海表面,深层水用日本提供的专用采水器采集,取出水样立即量取200ml,用玻璃纤维滤膜过滤浓缩,并加入2%的饱和碳酸镁溶液,防止叶绿素脱镁,然后保存在冰箱内(-1°C),用冰桶带回实验室进行分析。将载有浮游植物的滤膜放入闪烁瓶内加入10ml 90%的丙酮溶液,在冰箱内提取24h。用萃取荧光法测定叶绿素a含量。结果表明,该海域的叶绿素a含量较高,平均值为1.14mg/m3,其变化范围为0.10–7.76mg/m3,最高值在次表层。(1)平面分布:各层次平面分布特征差异较大。33°00'–33°30'N之间叶绿素a含量均较低,低于0.50mg/m3。33°30'N以北,叶绿素a含量低于0.20mg/m3,而33°00'N以南,除济州岛附近的17–19导站以外,叶绿素a含量均较高,高于100mg/m3。(2)断面分布:水深在30m时,叶绿素a含量的高值区在20m以上水体的次表层中,而水深为50–80m时,其高值分布在20–40m的次表层中。(3)叶绿素a的垂直分布也体现了断面分布的特征。所以作者认为,光是浮游植物生长和繁殖的重要因子之一。 相似文献
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利用2003~2010年吉林省春季土壤含水率数据及相关数据,采用常规统计方法、地统计学方法和基于地理信息系统的空间分析方法,讨论吉林省春季土壤水分分布特征,并对其影响因素进行初步分析。结果表明,吉林省春季0~30 cm土壤平均含水率总体上呈由西向东逐渐增加的趋势,空间差异性显著,其中10 cm深度土壤含水率空间差异最大;土壤层之间的距离越近,土壤含水率的相关性越好,东部10 cm深度与其他层次土壤含水率的相关性好于中西部,中部相比东部和西部而言,各层次之间土壤含水率相关性最差。研究还发现,田间持水量和降水量是影响吉林省土壤含水率分布的主要因素,受土壤、气候等自然要素的空间异质性影响,田间持水量对中部和东部的土壤含水率影响更大,而降水对中部和西部的土壤含水率影响更大。 相似文献
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