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941.
选取2014年7月31日安徽滁州一次飑线过程,使用地基雨滴谱仪资料分析此次过程的雨滴谱特征。根据雷达回波和地面降水强度将这次降水过程划分为对流降水、过渡性降水和层云降水,并以10 mm·h-1为临界值将对流降水进一步划分为对流前沿降水、对流中心降水、对流后沿降水。结果表明:对流中心降水、过渡性降水、层云降水的质量加权直径均比较稳定,平均值分别为1.8 mm, 1.0 mm, 1.7 mm。对流降水的标准化截距相比层云降水更大。对流中心降水各粒径段雨滴数浓度均较高;层云降水小雨滴浓度较低,且有少量大雨滴;过渡性降水由小雨滴组成。当雨水含量相同时,层云降水的质量加权直径相比对流降水更大。当雨强相同时,层云降水的反射率因子相比对流中心降水更大。更为精细的降水类型划分可有效改善Z-I关系。 相似文献
942.
利用河套灌区向日葵2012年田间水分、分期播种试验数据和两个站点的农业气象历史资料,研究基于向日葵作物系数和水分生产函数的产量预测方法。结果表明:向日葵标准作物系数在生育期内的变化规律是前期小、中期大、后期小, 最高值为1.21, 出现在开花期。标准作物系数与出苗后日数和大于0℃积温有很好的二次和三次多项式关系,拟合优度在0.93以上。在分析相对叶面积指数和作物系数关系的基础上,提出标准作物系数的相对叶面积指数订正方法,得出河套灌区向日葵作物系数的动态计算式,为水分生产函数中实际蒸散量的计算提供支撑。建立以Jensen模型为基础的向日葵水分生产函数,得到对水分亏缺的敏感顺序从高到低是开花期、花序形成期、成熟期、苗期。综合应用向日葵作物系数方程和水分生产函数模型计算分期播种产量,与实际产量分别相差4.4%和4.1%,初步证明该文提出的方法对产量预测较为理想,在该地区具有很好的适用性。 相似文献
943.
丁锋 《南京气象学院学报》2015,7(5):385-407
多新息方法可以用于线性系统和非线性系统的自适应滤波、参数估计、自校正控制、自适应故障检测与诊断等.线性系统包括两种基本类型:方程误差类系统和输出误差类系统.本文将多新息辨识应用到方程误差滑动平均(EEMA)系统(即CARMA系统),研究多新息增广随机梯度算法和多新息增广最小二乘算法,应用到方程误差自回归滑动平均(EEARMA)系统(即CARARMA系统),提出基于分解的多新息广义增广随机梯度算法和基于分解的多新息广义增广最小二乘算法,以及基于滤波的多新息广义增广随机梯度算法和基于滤波的多新息广义增广最小二乘算法. 相似文献
944.
利用常规气象资料和新一代多普勒天气雷达观测资料分析2014年7月31日傍晚发生在呼和浩特市的一次飑线天气过程。分析表明,本次飑线过境是由低层暖湿舌和地面辐合线引起的。探空资料分析表明,结合T-log P图、垂直位温图及层结资料配合多种物理量参数可以提前发现强对流发生的信息。多普勒雷达资料分析表明,雷达资料对强对流的早期预警有不可替代的作用,合理利用雷达观测产品和再分析产品有利于判断强对流的发展和移动方向。 相似文献
945.
946.
947.
基于多种再分析资料和观测资料,对比分析了两次超长La Ni?a事件中东亚夏季风的季节内变化。选取的两次事件分别发生在1984~1985年和1999~2000年,但强度有明显差异,其中前者为中等强度事件,而后者则为强事件。在两次事件过程中,暖池对流偏强,西太平洋副热带高压(副高)偏东偏弱,但季节内变化有很大差异。对强事件而言,6月对流开始发展,异常值在7月达到最大,8月稍弱,这与La Ni?a年合成结果一致,表明La Ni?a信号主导了东亚夏季风的季节内变化。与此不同的是,在1984~1985年事件中,6月和8月对流偏强,7月偏弱,呈双峰型异常变化。分析表明,当前一个月海温偏高时,后一个月对流偏强,减弱了太阳辐射,造成局地海温降低,偏低的海温又反过来抑制了后一个月的对流发展,暖池地区局地海气相互作用在中等强度La Ni?a事件中起到关键作用。因此,在两次超长La Ni?a事件中,东亚夏季风的季节内变化过程和影响因子有很大差异。此外,由于副高偏东,中国东部夏季降水总体上偏少。 相似文献
948.
目前很多学者希望从"X射线脉冲星自主导航"的导航算法研究入手,利用数据分析或仿真进行验证.其中关于航天器自主定位的误差估计方法、误差量级和各种影响因素的讨论,并没有在给定详细初始条件的基础上系统性地说明问题.为了分析上述问题,需从天体测量学的角度出发,对自主定位的各种误差源及其影响因素进行探讨和误差量级的估计.首先,由... 相似文献
949.
950.
为研究石家庄秋季对流层内CH4垂直分布特征,2018年9月使用“空中国王350”飞机搭载Picarro温室气体在线观测仪和气象要素观测设备,对石家庄上空(600—5500 m)CH4浓度进行探测。探测期间共飞行7架次,取得7条CH4浓度廓线数据。结果表明: 石家庄上空近地面层(1000 m以下)CH4平均浓度与同时间段区域背景站上甸子站CH4浓度呈显著正相关(r=0.81,P < 0.03)。探测到的CH4浓度最小值为1898×10-9摩尔分数,最大值为2219×10-9摩尔分数,平均浓度为1981×10-9摩尔分数。观测得到的7条廓线均有较好的一致性,2000 m以上,浓度均随高度呈先增大后减小的趋势。利用后向轨迹模式(HYSPLIT)对探测时段内石家庄上空不同高度层主要气流传输路径进行统计分析表明,600 m高度输送路径较短,CH4浓度受本地排放影响较大; 3000 m受输送作用影响较大,偏西和西南路径可能将较高CH4浓度气团输送至石家庄上空; 5000 m气团传输对CH4浓度影响较小,浓度相对较稳定,对传输路径的变化不敏感。 相似文献