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低纬度地区的城市电力消费对气候变化有较为敏感的响应。该文引入了气候变化对农业产量和能源影响的研究方法, 分别建立了气候变化对电力消费影响强度的动态评估模型和降温度日模型, 对广州市城市电力消费对气候变化的响应作了深入分析。结果表明:广州市城市电力消费量主要受到气温、湿度、风速等气象因子的影响, 其中气温为关键性因子; 综合考虑各气候因子和气候变化的稳定性, 1956—2005年的近50年, 广州市气候变化对城市电力消费影响强度是持续稳定增加的, 正强度出现的概率呈现出增大趋势, 以10%/10a的速度增长; 通过对广州市降温度日的分析可知, 5—10月为主要的降温时期, 其气温的升高对降温度日强度变化影响很大, 达到46.6%/ ℃, 同时, 广州市的降温期长度变率也呈递增趋势, 因此, 气温的升高引发的降温度日的增加对广州市城市电力消费有深刻影响; 在未来气候变暖情景下, 夏季平均最高气温每升高1 ℃, 广州市全年单位工业产值耗电将增加2.02%, 5—10月的平均气温每升高1 ℃, 居民生活用电量的百分比将增加1.25%。在未来, 气候变暖将使城市用电压力有继续增大的趋势。 相似文献
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环渤海地区1961—2007年极端强降水时空变化特征 总被引:2,自引:0,他引:2
20世纪90年代以来,环渤海地区降水总量持续偏少,极端强降水和干旱缺水问题十分突出。利用环渤海地区60个台站1961—2007年逐日降水资料,应用百分位方法确定极端强降水阈值,分析了极端强降水量、降水强度和频率的空间分布及时间变化趋势。结果表明:环渤海地区极端降水强度大、频率高的地区与年降水量高值区相一致,说明极端降水量的多少影响年降水量;极端降水日数呈减少趋势,特别是京津冀中部地区减少显著;极端降水多发生在7月中旬到8月中旬,最高频次在7月下旬,近10年极端降水季节分配比较分散,很少出现每候25站次以上的极端强降水;间隔30d以上的极端强降水近年来增加明显。 相似文献
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该文介绍了基于组件式GIS技术的决策气象服务系统建设的总体框架, 并阐述了系统的建设内容, 主要包括电子地图建设、气象制图输出、实时与历史资料检索、灾情分析、台风预警与损失评估以及参数化制图等功能; 同时对GIS应用于决策气象服务系统的若干关键技术问题进行了深入讨论与分析, 如数据共享与转换、气象要素插值算法、空间信息检索方法、基于插件技术的模型评估方法、三维可视化技术; 最后给出了相关结论, 并指出该系统将为全国综合性决策服务系统提供一个良好的建设思路。 相似文献
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利用Doppler雷达、地面自动站、Profile垂直风廓线及GPS水汽分布等多种新型探测资料, 对2006年7月9日夜间发生在北京西郊香山附近的局地大暴雨天气的影响系统和γ-中尺度强降雨落区形成的动力机理进行了精细分析。对雷达等本地多种探测资料的精细研究表明:地形辐合回波带是造成这次过程的主要影响系统。地形辐合回波带上中气旋回波块的滚动更迭是大暴雨落区形成的直接原因; 近地面辐合对大暴雨落区强降雨的发生具有重要作用。大暴雨落区形成阶段近地面3种辐合同时存在:平原东南风与山区偏北风风向切变辐合、平原东南风在山脉阻挡作用下的抬升辐合、大暴雨落区中心的γ-中尺度气旋性辐合。研究还表明:山前近地面地形辐合扰动, 向上传播, 引发边界层扰动的动力过程是香山大暴雨落区形成的主要动力源, 而来自东南方向近地面层的暖湿平流为大暴雨提供了有效的水汽和能量。 相似文献
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Xiushu QIE Shanfeng YUAN Zhixiong CHEN Dongfeng WANG Dongxia LIU Mengyu SUN Zhuling SUN Abhay SRIVASTAVA Hongbo ZHANG Jingyu LU Hui XIAO Yongheng BI Liang FENG Ye TIAN Yan XU Rubin JIANG Mingyuan LIU Xian XIAO Shu DUAN Debin SU Chengyun SUN Wenjing XU Yijun ZHANG Gaopeng LU Da-Lin ZHANG Yan YIN Ye YU 《中国科学:地球科学(英文版)》2021,64(1):10-26
The Dynamical-microphysical-electrical Processes in Severe Thunderstorms and Lightning Hazards(STORM973)project conducted coordinated comprehensive field observations of thunderstorms in the Beijing metropolitan region(BMR)during the warm season from 2014 to 2018.The aim of the project was to understand how dynamical,microphysical and electrical processes interact in severe thunderstorms in the BMR,and how to assimilate lightning data in numerical weather prediction models to improve severe thunderstorm forecasts.The platforms used in the field campaign included the Beijing Lightning Network(BLNET,consisting of 16 stations),2 X-band dual linear polarimetric Doppler radars,and 4 laser raindrop spectrometers.The collaboration also made use of the China Meteorological Administration’s mesoscale meteorological observation network in the Beijing-Tianjin-Hebei region.Although diverse thunderstorm types were documented,it was found that squall lines and multicell storms were the two major categories of severe thunderstorms with frequent lightning activity and extreme rainfall or unexpected local short-duration heavy rainfall resulting in inundations in the central urban area,influenced by the terrain and environmental conditions.The flash density maximums were found in eastern Changping District,central and eastern Shunyi District,and the central urban area of Beijing,suggesting that the urban heat island effect has a crucial role in the intensification of thunderstorms over Beijing.In addition,the flash rate associated with super thunderstorms can reach hundreds of flashes per minute in the central city regions.The super(5%of the total),strong(35%),and weak(60%)thunderstorms contributed about 37%,56%,and 7%to the total flashes in the BMR,respectively.Owing to the close connection between lightning activity and the thermodynamic and microphysical characteristics of the thunderstorms,the lightning flash rate can be used as an indicator of severe weather events,such as hail and short-duration heavy rainfall.Lightning data can also be assimilated into numerical weather prediction models to help improve the forecasting of severe convection and precipitation at the cloud-resolved scale,through adjusting or correcting the thermodynamic and microphysical parameters of the model. 相似文献
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Water Resources - Lake Water storage can be estimated based on Lake Boundary and lakebed terrain. The boundary of a lake can be extracted from the remote sensing satellite image or the Unmanned... 相似文献