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对21世纪以来定量降水预报技术流程中的数值模式预报、统计后处理、检验评估和预报员作用4个方面的研究工作进行了归纳,主要进展包括:业务全球模式对于降水的预报能力持续提升,而发展高分辨率模式 (尤其是对流尺度模式) 和集合预报是提高定量降水预报精准化水平的主要途径,且将两者相结合以促进短期降水预报是发展趋势;统计后处理技术已发展到应用数据挖掘方法对海量预报数据中有效信息进行提取和集成,而再预报资料的出现将进一步促进统计后处理技术的发展;为解决评估精细化定量降水预报面临的新问题,多种新的检验技术得到发展和应用,如极端降水检验评分、空间检验技术及概率检验方法等;预报员在模式和后处理方法上能够提供的附加值越来越有限,但在预报流程中仍将处于核心地位,其角色将逐渐向帮助用户进行决策方向转变。文章指出,定量降水预报技术的发展所面临的挑战包括大气水汽观测及同化技术改进、暖区和复杂地形下暴雨预报等科学问题的解决。 相似文献
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采用作物模型与数理统计相结合的方法,利用长期历史气象资料,以作物模型和地理信息系统技术为工具,系统分析了河南地区旱稻生育期水分盈亏情况。以模型模拟的雨养条件下实际蒸散量相对于潜在条件下的蒸散量(即需水量)的亏缺率,即水分亏缺指数,以雨养条件下产量相对于潜在产量的损失率(即灾损指数)作为产量灾损强度评价指标,从受旱程度和产量损失两个角度构建干旱风险评估模型,进行干旱风险评估。结果表明:河南省旱稻生育期集中在6—9月,水分亏缺最多的阶段为出苗—穗分化阶段,水分亏缺指数变化在0.50~0.60,其次是开花—成熟阶段和穗分化—开花阶段,水分亏缺指数变化在0.11~0.43;全生育期水分亏缺指数在0.36~0.50。出苗—穗分化阶段干旱发生的风险最大,其次是开花—成熟阶段,穗分化—开花阶段的最小。河南旱稻生育期干旱风险呈现为由东南向西北逐渐升高的分布,其中三门峡、济源西部一带风险最高,洛阳南部和南阳西北部一带最低,黄河以北大部地区和豫东、豫南地区风险居中。 相似文献
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通过分析2001—2012年上海市PM_(10)浓度(由API(Air Pollution Index)转化得到)的变化规律,构建了上海市PM_(10)浓度的遥感反演模型。结果表明:1)上海市PM_(10)浓度存在季节性变化,应分别建立遥感反演模型。2)分析MODIS气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)产品与PM_(10)浓度之间的相关性发现,AOD须经过垂直和湿度订正才可与PM_(10)建立较好的关系。3)结合垂直和湿度订正分别建立的上海市PM_(10)浓度春夏秋冬四季的遥感反演模型均通过了拟合度检验,其中春季模型采用指数函数、夏季和秋季模型采用二次多项式函数、冬季采用幂函数、全年采用二次多项式函数,利用此四季模型反演上海市PM_(10)浓度具有较高的可信度。 相似文献
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As the two large developing and populous countries, China and India face the dual challenges of economic development and climate change. Both of them are active in carbon emissions reduction, while India also bears the pressure of being “benchmarked” against China. With taking China and India as the sample of a comparative analysis, and the statistical value of a long sequence as the basic analysis data, based on the detailed analysis and comparison of carbon emissions history, the carbon emissions situation of the two countries from various dimensions including economic development, energy reserves and consumption, etc. were comparatively analyzed. The carbon intensity and energy structure after achieving the objectives were measured and compared by focusing on the carbon emissions reduction targets in China and India. The comparative results show that: China’s total carbon emissions are greater than India’s, but the growth rate of emissions, per capita emissions are significantly lower than India’s, while the carbon intensity decreases significantly faster than that of India. China has taken more efforts to make commitments to carbon reduction than India. With India’s energy structure adjustment, the situation will be gradually better than that in China. 相似文献
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北京地下水资源持续超采,已出现水资源枯竭和浅层地下水大面积污染问题,建立饮用水源地保护区是保护地下水水源的有效手段。本文应用数值模拟法和公式法,对北京大兴新城水源地保护区进行划分。考虑大兴水厂所在地水文地质条件,分别对第四系和基岩进行保护区划分,对不同分区进行叠加,得出水源地保护区范围。通过两种方法计算出的保护区面积相差不大,但是数值模拟法计算出的二级保护区面积比公式法计算的结果小5.5km2,主要因为公式法计算时没有考虑地下水含水层边界条件和岩溶地下水富水性不均一等因素,而数值模拟模型在水文地质条件的基础上进行水源地保护区划分,比较符合水源地所在区域实际的水文地质条件。通过对划分结果的对比和分析可以看出,公式法划分水源保护区的方法简便易行,但是概化结果与实际地质条件差异较大。数值模拟法对含水层结构和水文地质条件的概化相对客观、详尽,但是该法应用过程较复杂。在实际划分水源保护区的工作中,应将公式法和数值模拟法结合应用。 相似文献