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2015/2016年冬季的主要气候特征为:(1)全国大部地区气温接近常年,季内,气温阶段性起伏波动大,极端天气气候事件频发;(2)全国平均降水量较常年明显偏多,为1951年以来历史同期最多,多雨带主要位于长江以南及北方大部地区;(3)东亚冬季风阶段性变化明显,前弱后强。综合考虑年代际背景、超强厄尔尼诺事件、秋季北极海冰偏少等因素的影响以及数值模式的预测结果,预测2015/2016年冬季全国气温总体以偏暖为主与实况较为一致;冬季我国东北、华北北部、新疆东北部、长江以南大部降水偏多和长江黄河之间降水偏少的预测正确;主要气象灾害与衍生灾害的预测与实况基本一致,预测取得了较好的服务效果。但对冬季我国低温区域的预测较实况偏小,尤其对内蒙古中西部、西北地区东北部、西南东南部和华南南部气温偏低及2016年1月偏冷的情况估计不足。虽然均是在强厄尔尼诺背景下,1982/1983年及1997/1998年和2015/2016年冬季气候仍存在较大差异。通过对强厄尔尼诺影响的不确定性分析,2015/2016年冬季没有准确把握冬季风后期偏强的程度,对北极涛动季节内变化特征的预测分析能力有限,对海冰影响冬季环流的研究还需进一步加强。 相似文献
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遥感时间序列影像变化检测研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
同一区域、不同时期大量历史数据的积累,以及同一区域能够方便地获取高时间分辨率遥感数据,使遥感时间序列影像变化检测成为近年来遥感技术与应用的研究热点。本文系统总结和评述了当前遥感时间序列影像变化检测的相关研究进展和应用状况,在阐明遥感时间序列分析的意义,以及时间序列影像在变化检测中的优势的基础上,从非遥感领域时间序列变化检测方法出发,针对遥感时间序列影像变化检测的需求,明确和归纳了遥感时间序列变化检测的问题与类型,并对当前最新研究进行了综述,总结了各种方法的优点与不足,重点介绍了基于经验模态分解的遥感时间序列影像异常信息检测方法和基于隐马尔可夫模型的土地利用/覆盖变化检测方法,以期能够为相关研究提供参考。最后总结了该研究领域的发展趋势和存在问题,并对今后的研究工作和未来发展方向进行了展望。 相似文献
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奥运会/或许/不会记载/组织者/泪与汗水的/印记但我们确实/曾携手/从那里走过——题记曾几何时,奥运会在我心中还是一个遥不可及的梦。如果没有那次偶然相遇,也许我只会一直以一名旁观者的身份默默关注北京奥运会。 相似文献
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岩石地球化学分析表明,东昆仑三岔口软玉矿床的成矿母岩主要为灰质白云岩,与新疆和田等著名软玉矿区的成矿母岩相比,该矿区软玉围岩贫Mg而富Ca,成矿Mg源相对不足而Ca强烈过剩.矿区出露的火成岩主要为基性辉长岩,软玉为灰质白云岩与基性辉长岩岩体接触交代的产物.通过对内外接触带常量元素含量变化趋势的分析,认为碳酸盐岩提供了软玉成矿所需的Ca,Mg及Fe2 ,而火成岩体则提供了Si,Fe3 以及K,Na,Mn,Al,P等物质. 相似文献
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2015年11—12月,全国接连发生七次大范围、持续性雾霾天气过程,其中,11月27日—12月1日的雾霾天气过程持续时间长达五天,成为2015年最强的一次重污染天气过程;12月19-25日重度雾霾再次发展,影响面积一度达到35.2万km~2.本文利用多种数据资料通过个例对比和历史统计详细分析了超强El Ni?o背景下雾霾天气频发的天气气候条件.其结果清楚表明:2015年11—12月欧亚中高纬度以纬向环流为主,东亚冬季风偏弱,使得影响我国的冷空气活动偏少,我国中东部大部地区对流层低层盛行异常偏南风,大气相对湿度明显偏大,并且大气层结稳定,对流层底层存在明显逆温.上述大气环流条件使得污染物的水平和垂直扩散条件差,因此在有一定污染排放的情况下,造成了重度雾霾天气过程的频发.由此,超强El Ni?o事件所导致的大尺度大气环流异常是我国中东部,尤其华北地区冬季雾霾天气频发的重要原因之一. 相似文献
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通过对佘山台四分量钻孔应变仪在台风“浣熊”(Neoguri)和“海葵” (Haikui)经过期间所记录的信号进行小波分解、连续频谱分析以及优势振动方向计算,监测到台风对近岸造成显著低频扰动,并分析了扰动信号在时间空间频率域的影响特征,在此基础上探讨了扰动的激发机制.分析结果显示:在台风发育过程中,覆盖周期为2—16分钟的3个频段能量呈现显著的上升—峰值—下降规律,且这种升降变化与台风中心到台站之间的距离具有良好的相关性,其中周期2—4分钟为扰动的优势频段,能量幅值则随周期的增大而不断减弱.四分量钻孔应变仪在两次台风逼近期间的优势振动方向均为160°左右.通过对比风速数据,结合海岸地形,认为风对陆地的作用并不是引起低频扰动的主要原因,更可能是台风以海浪为介质,通过不断与呈光滑凹形形态的杭州湾北部海岸线的反射作用,进而激发自由振荡频段的低频扰动信号. 相似文献
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以广州市为例,选取中心4个区6 670个采样点(涵盖121个社区)的百度街景图片,从城市建成环境特征探讨了城市贫困识别的可能。首先,训练基于深度神经网络的街景图片分类模型后,对街景要素进行语义分割,并通过缓冲区分析统计社区尺度的街景指标;其次,经主成分分析法提取出建筑围合感、植被围合感、天空开阔感和道路开阔感4个街景主因子,并验证其与多重贫困指数(IMD)的相关性;最后,通过采用简单随机抽样法选取61个社区,构建街景预测的多元线性回归模型,对剩余60个社区进行贫困预测,验证街景指标测度城市贫困的度量精度。结果发现,案例社区的多重贫困指数(IMD)与建筑围合感呈正相关,与植被围合感、天空开阔感、道路开阔感呈负相关;从整体看来,街景预测结果与传统城市贫困测度的空间规律基本相符,而且结果通常比传统测度的城市贫困程度高。这是因为受测度内容、社区类型、街道属性等方面的影响,街景识别方式比较适用于判断建成环境较差的贫困社区。街景图片预测有利于刻画城市贫困人群真实的生活环境,便于对城市建成区进行及时监测,在一定程度上可以与传统城市贫困测度相互校正、弥补不足。 相似文献