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451.
选用2020年5月17日Sentinel-1和Landsat 8影像数据,结合田间人工测墒数据,以辽宁省朝阳市为例,分别利用植被温度指数法和光学协同微波遥感反演算法反演土壤水分,构建高精度土壤水分预报模型。结果表明:基于光学遥感的植被温度指数(TVDI)不能较好反演农田土壤水分;微波反射能够较好反馈土壤水分的空间变化,Sentinel-1雷达数据VV极化对土壤水分的拟合精度(R2=0.71)优于VH极化(R2=0.27);基于全球植被水分指数(GVMI)改进的水云模型效果最优(R2=0.80)。利用微波和光学遥感协同反演,能够反演得到高空间分辨率、高精度的农田土壤水分数据,有助于农业干旱的监测。  相似文献   
452.
利用1961-2020年辽宁地区62个国家级气象观测站生长季的逐日气象观测数据,采用Penman-Monteith公式计算了辽宁地区参考作物腾发量(ET0),利用ArcGIS的克里格插值法、M-K检验分析了辽宁地区生长季ET0的时空分布特征,对影响ET0变化的成因进行了分析。结果表明,近60年辽宁地区生长季参考作物腾发量呈现由西北向东南递减的变化趋势;ET0在1961-2010年呈下降趋势,2011-2020年呈升高趋势,生长季多年平均ET0变化趋势表现为波动下降趋势;生长季内ET0对相对湿度的响应最为敏感,为负效应。ET0对风速和温度变化的响应敏感性相对较小,为正效应。湿度的敏感系数绝对值明显高于风速和温度,7月份达到峰值;多年相对变化率绝对值最大的是风速,其次是温度和相对湿度;三个气象要素对ET0贡献最大的是风速,温度和湿度对ET0的正贡献不及风速的负贡献,综合敏感性和贡献两方面因素分析,风速的变化趋势为ET0呈下降趋势的主导因子。  相似文献   
453.
利用常规气象观测资料、自动站逐时降雨量资料以及NCEP逐6小时再分析资料(1°×1°),对2020年8月31日大连地区一次副热带高压(下称副高)边缘暖锋暴雨过程的环境场特征和动力热力机制进行了分析。结果表明:暴雨发生在远距离台风活动的有利背景下,由副高、500 hPa高空槽和850 hPa暖式切变线共同影响所致。大连地区处于副高边缘,台风造成副高西伸北抬,副高和台风外围的偏南暖湿气流共同为暴雨区输送充足的水汽条件,为此次暴雨的产生提供了有利的大尺度环流背景场。暴雨发生前大气对流不稳定,深厚的湿层和暖云层以及较低的云底高度,是产生较高降雨效率的有利条件。850 hPa比湿大于14 g﹒kg-1,超过区域暴雨阈值;近地层出现强水汽通量辐合中心并配合上升运动区,对强降水的预报具有明显指示意义。高空急流提供强辐散“抽吸”作用,对流层中下层西南风的不断加强和向下传播出现低空和超低空急流,高、低空急流耦合形成较强的上升运动,触发不稳定能量释放,产生强降水,超低空急流的出现对此次暴雨的产生、发展和维持发挥关键的作用。暴雨区上空存在广义位温等值线密集带和陡立区,由于凝结潜热释放而引起广义位温高值区呈漏斗状向下伸展,中低层强暖平流促使湿斜压性显著增强,有利于暖锋锋生,从而导致整层饱和大气的抬升,最终产生强降雨天气。  相似文献   
454.
本文利用双偏振天气雷达资料,对2019年6月7-9日辽宁地区一次东北冷涡强对流天气过程进行分析。分析了东北冷涡的演变过程以及双偏振雷达的偏振参量在降水粒子相态识别中的作用,研究了不同判别规则对模糊逻辑算法识别结果的影响。结果表明:双偏振雷达的偏振参量可以对水凝物的种类、空间分布、物理形态进行大致判断,但水凝物相态识别结果仍需细化。模糊逻辑算法在强回波区域的识别结果更准确,采用不同的判别规则得到的水凝物分类结果虽存在一定差异,但在大部分观测区域的分类结果基本一致,符合天气演变规律,能够为气象预报预警提供鉴别参考。具有广泛时间、空间适配性的模糊逻辑算法,仍需大量实测案例数据的验证与仿真。  相似文献   
455.
胡春丽  焦敏  李菲  李辑  周晓宇 《气象科学》2023,43(3):420-426
利用1961—2017年东北地区164个气象站逐日气温、最低温度资料,按照《冷空气过程监测指标》行业标准,建立东北地区中等强度冷空气、强冷空气和寒潮历史数据集,采用气象统计学方法分析了东北冬季气温、中等强度冷空气、强冷空气和寒潮年际、年代际变化特征。结果表明:东北地区冬季气温呈显著上升趋势,趋势系数为0.45,通过了α=0.01的显著性检验,1960s最低,2010s达到最大值;东北地区冬季气温突变时间为1981年,突变前气温负距平为主,突变后气温波动变化明显;东北地区冬季冷空气过程以寒潮为主,冷空气出现日数、发生强度以12月最多、最强;冷空气趋势变化不显著,其中1961—1970强度最强,2001—2010年最弱;东北地区冬季气温突变后冷空气日数减少,强度减弱。  相似文献   
456.
为了探明气温与呼吸系统疾病住院人数的关系,合理实施辽宁省县域城市疾病预防预警,基于2016—2018年辽宁省北票市和西丰县两县域城市的逐日气象观测资料和呼吸系统疾病住院病例资料,分析当地呼吸系统疾病住院就诊人数的季节分布特征及其年龄分布特征。在此基础上,采用广义相加模型(Generalized Additive Model,GAM)和分布滞后非线性模型(the Distributed Lag Non-linear Model,DLNM)探究了气温对呼吸系统疾病住院人数的影响,并按性别、年龄分层建模,使用归因分值(Attributable Fraction,AF)量化了暴露在特定气温(极端低温、中度低温、中度高温、极端高温)范围内的患病风险。结果表明,两地呼吸系统疾病住院人数全年峰值出现在冬春季,患病人群以少儿和老年人群居多。北票市、西丰县人群的最适宜气温分别为26.2、22.2℃;气温对呼吸系统疾病患病的影响以低温滞后效应为主,高温存在即时效应但并不显著。北票市和西丰县分别有27.0%(95%置信区间为20.3%~32.9%)和29.0%(95%置信区间为22.1%~35.0%)的呼吸...  相似文献   
457.
利用多源观测数据,结合ERA5再分析资料,从环流背景、水汽条件、局地探空特征、对流系统演变以及地形影响等方面,分析了“6.26”冕宁暴雨的可能成因。结果表明:(1)暴雨期间,500 hPa环流形势相对稳定,伴随中纬度槽东移和副热带高压西进,二者间西南气流显著增强,影响四川地区;盆地低涡北部非地转风风向随时间顺时针变化,使夜间向低涡中心辐合的气流增强,促进低涡发生、发展;盆地低涡西部的偏北气流和攀西高原的西南气流同时增强,使局地环流发生变化,改变降水区低层动力和水汽条件,决定降水起止。(2)冕宁暴雨过程分为两个阶段:前期,受地形和冷池出流抬升影响,以及叠加其上的中层辐合的接力抬升作用,西南暖湿气流冲破对流抑制,在灵山寺西南侧山前形成强对流单体,强对流单体随引导气流向东北移动到灵山寺站,带来强降水;后期,受山前地形阻挡和山后源自盆地的冷空气的共同作用下,西南暖湿气流辐合上升运动的强度和伸展高度同时增加,灵山寺站附近不断有质心(回波强度超过50 dBZ)高度较低的强回波单体生消,降水强度显著增强。  相似文献   
458.
利用1951—2016年Hadley中心海温资料、NCEP/NCAR再分析资料和全国160站气温资料,研究了夏季北大西洋三极型海温异常与中国气温年际变化的联系及可能机制。结果表明,夏季北大西洋三极型海温异常与同期中国西南地区气温年际变化存在显著的负相关关系。夏季北大西洋“-+-”三极型海温异常激发的北半球中高纬欧亚遥相关波列,引起贝加尔湖地区位势高度升高,产生反气旋性环流异常,并引起东亚地区位势高度降低,产生气旋性环流异常。西南地区在对流层中下层位于贝加尔湖异常反气旋性环流的东部和东亚异常气旋性环流的西部,在两者的共同作用下,受异常偏北气流影响,有利于冷空气南下和堆积。与此同时,对流层高层的东亚副热带西风急流位置偏南,西南地区位于急流南侧的异常上升气流中。此种环流形势配置导致中国西南地区气温降低,反之亦然。  相似文献   
459.
中国东北地处高纬度地区,春季霜冻频繁发生,对农业生产有严重威胁,分析东北春末霜冻的气候特征及影响因子可以为其中长期预测提供可靠科学依据。该研究以辽宁省为例,利用近60年气象台站观测资料和气象再分析资料,采用诊断分析方法,根据辽宁作物生育期,定义4月20日-5月31日辽宁地区春末霜冻指数(LSFI),研究其年代际尺度变化特征及对应的大尺度环流和前期海温关键区。结果如下:LSFI存在周期为14.25 a的年代际变化。辽宁地区春末霜冻事件的增强在年代际尺度上对应大气环流特征为中高纬度有明显波列,东北亚上空为深厚气旋性异常,东北冷涡偏强,与西伯利亚附近的反气旋性异常结合,伴随副高偏南,有利于冷空气持续影响辽宁。此外,LSFI的年代际变化与海温显著相关,相关联的海温关键区在1997年前后出现变化,1997年以前与春季(3、4月)北大西洋“三极子”海温模态显著相关,而1997年之后则与前冬北太平洋年代际振荡联系密切,转变原因可能为海温模态的年代际转变。以上结果可以提高霜冻灾害的预测能力,为辽宁地区春末霜冻长期风险预报提供有效预测因子。  相似文献   
460.
利用重庆地区能见度及温、压、湿、风等气象资料和大气颗粒物浓度数据,对重庆能见度特征及其影响因子进行分析,采用神经网络方法建立能见度预报模型,分析比较了引入PM2.5浓度因子对预报模型的影响效果。发现:重庆地区能见度分布呈现西低东高以及长江沿线较低的分布特征;雾发生时的平均能见度低于降水时能见度也远低于剔除雨、雾后的能见度,表明低能见度受大气中水汽影响更大;雾在冬季比例明显增加,使得平均能见度在冬季明显降低,而6月和10月降水增多是导致这两个月平均能见度出现明显降低的重要原因;能见度日变化呈现单峰型,雾和降水高发时段与平均能见度低值区重叠,是造成夜间能见度低的一个重要原因;大气湿度、温度及颗粒物浓度都是影响能见度的重要因子,当相对湿度小于70%时能见度随PM2.5增加明显降低,当相对湿度大于70%时PM2.5对能见度的影响降低;在能见度的客观预报模型中引入PM2.5浓度因子的预报效果好于不引入该因子的效果,特别是秋冬季的预报效果改善明显。  相似文献   
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