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121.
CMIP5模式对中国近海海表温度的模拟及预估   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于观测和再分析资料;利用多种指标和方法评估了国际耦合模式比较计划(CMIP5)中21个模式对中国近海海温的月、季节和年际变化模拟能力。多模式集合能够再现气候平均意义下近海海温的空间分布特征;但量值上存在一定的低估。在渤海和黄海;集合平均与观测差别比较明显。在年际尺度上;与观测数据对比;模式模拟海温与Niño3指数相关性较小。中国近海海表面温度在1960-2002年有明显的升高趋势;从2003年开始增温趋缓。评估结果表明;ACCESS1.0、BCC-CSM1.1、HadGEM2-ES、IPSL-CM5A-MR、CMCC-CM、FGOALS-g2、CNRM-CM5-2、INMCM4八个模式对中国近海海温的变化有较好的模拟能力。利用ACCESS1.0、INMCM4、BCC-CSM1.1、IPSL-CM5A-MR、CMCC-CM这5个模式结果对中国近海海温未来的变化进行了预估。在RCP4.5、RCP8.5情景下;未来近100年中国近海海温有明显升高趋势;最优模式多模式集合平均增温分别可达到1.5℃、3.3℃;净热通量变化和平流变化共同促进了东海升温。  相似文献   
122.
立足我国当前海洋生态在线监测的发展情况,文中主要论述了开展海洋水质在线评估的可行性。理论上分析了在线评估的技术基础和评估对象,认为稳定可靠的综合在线监测系统是实现海洋生态在线评估的技术基础,而在线监测获取的监测数据是在线评估的主要对象。还对在线估软件的基本设计思路进行了初步探讨。在线评估软件可实现海水水质等级实时分析、参数测量结果的实时展示和水体富营养化等指标的实时计算。在线评估充分体现了实时、在线的特点,可满足用户对海洋水质状况实时获取的需求。通过分析,认为目前我国开展海洋水质在线评估工作面临的主要工作有两个:一是有限的在线监测要素制约了在线评估数据产品的丰富和多样性,二是在线监测和在线评估工作与现行海水水质测量和评估标准之间的关系有待进一步规范。  相似文献   
123.
中国“四纵四横”高铁网络可达性综合评估与对比   总被引:8,自引:1,他引:7  
传统测算可达性的方法较为单一,缺乏多层面、多角度的综合研究和对比分析。基于时间、经济与重心视角利用可达性模型并结合ArcGIS 空间分析手段探究高铁通车前后沿线城市可达性的动态变化;利用综合变异系数、层级分析法和改进的哈夫模型分析高铁可达性空间演变特征及规律,构建高铁可达性评价体系并结合熵权法定量评估各高铁可达综合实力。研究表明:京广、京沪可达综合实力最强,沪昆、杭福深次之,沪汉蓉、哈大、青太再次之,郑西、兰新可达实力最弱;全国高铁可达性强弱变化呈明显地带性规律,东、中部高铁可达性强于东北,东北强于西部,纵向高铁强于横向;经济潜力的增加率明显高于加权平均旅行时间的减少率,可达性重心偏移驱使不同等时圈蔓延交叠;高铁以“核心—核心”逐步向“核心—网络”空间链接模式过渡,产生上海、北京、广州、深圳4 个高铁“国家服务中心”,天津、武汉、重庆等6 个“大区域服务中心”,形成“多中心”高铁服务格局以及日益庞大而复杂的高铁特质空间集群;高铁网络影响下的中国区域空间格局的渐变与重塑日趋复杂,“T”型轴带呈现出由空间极化向空间均衡转变,跨城流动性特征突显,加速空间对接与同城化进程。  相似文献   
124.
高亚洲地区冰崩灾害的研究进展   总被引:5,自引:4,他引:1  
胡文涛  姚檀栋  余武生  杨威  高杨 《冰川冻土》2018,40(6):1141-1152
在全球气候变化的背景下,冰崩灾害极有可能成为人类面临的新常态。特别是在高亚洲地区,冰崩灾害事件严重威胁"亚洲水塔"的命运和"第三极"的生态安全。因此,研究冰崩灾害事件对于保障"一带一路"国家战略的顺利实施和保护"一带一路"沿线国家的生产与生存环境具有重要的现实意义。通过梳理历史上有记录的几次冰崩灾害事件,系统介绍冰崩的发生过程;再从冰崩体的物质组成、冰崩体的运动特征、冰崩发生的可能原因以及冰崩的影响等方面总结了冰崩的研究内容;重点阐述了冰崩的研究方法;最后讨论了当前冰崩研究存在的问题,并从冰崩研究方法等角度展望了未来冰崩灾害事件的研究方向。  相似文献   
125.
青藏铁路对西藏各经济部门发展影响的定量评估   总被引:3,自引:2,他引:1  
青藏铁路对西藏经济发展影响重大,定量评估其对各经济部门发展的影响程度,是全面评价铁路交通基础设施效益、分析未来冰冻圈变化对线性工程及经济社会重大影响的基础。将灰色关联分析法与投入产出法相结合,既填补了关联度分析的黑箱式缺陷,又弥补了西藏投入产出调查缺乏长时间序列数据的问题,以此来认识青藏铁路对西藏经济发展的影响机理与路径。以2006-2016年统计数据为基础,采用灰色关联度模型计算青藏铁路与西藏各经济部门发展的灰色关联度值,表明铁路运输水平与西藏地区生产总值(GDP)、第三产业高度相关,其中与货运邮电业、住宿餐饮业两个部门关联度达到了0.9以上。在灰色关联度结果的基础上,运用西藏2012年投入产出表及投入产出模型计算铁路的直接作用,以及对各经济部门的间接波及作用,研究发现:青藏铁路建设及运营的劳动密集程度高,且通过灰色关联度较高行业的产品及服务影响其他行业,以直接作用、后向和前向波及作用、消费波及作用三种路径对区域经济的发展产生重要影响,扣除消费波及作用的总体贡献达到41.7亿元,相当于2012年西藏GDP的5.95%。由于铁路交通基础设施重要的直接作用及间接波及作用,建议在工程条件适宜地区加快铁路运输网络建设,同时,将工程设施的社会经济效益纳入冰冻圈服务功能核算中。  相似文献   
126.
IPCC第六次评估报告(AR6)第一工作组报告提出了基于“产生影响的气候因子”(CID)的气候变化评估框架,以一组影响社会或生态系统的气候状态为基础进行气候变化评估。这个CID评估框架有7个类型,33个气候因子,每个因子可以针对被影响对象采用不同的评估指标。CID变化具有时间尺度差异性与不可逆性、突变性与临界点、凸现时间、复合性以及受影响主体依赖性等重要特征。基于CID的气候变化评估框架有助于更客观、中立、全面地评估气候变化给不同部门带来的影响和风险。  相似文献   
127.
对2020年1-3月CLDAS多源降水融合实况、多源气温融合实况采用平均绝对误差分析、均方根误差分析及相关系数分析等方法进行检验评估,并与2019年同时段多源降水融合实况、多源气温融合实况进行对比分析.结果表明:2月降水多源融合实况较观测实况偏多;3月多源气温融合实况最接近观测实况;西部地区的日最低气温多源融合实况较为接近观测实况.  相似文献   
128.
基于华南地区自动站逐小时观测资料, 采用传统站点评分、邻域法等评估华南区域高分辨率数值模式(包括GRAPES_GZ_R 1 km模式和GRAPES_GZ 3 km模式)对降水、地面温度和风场等要素的预报能力。结果表明: GRAPES_GZ_R 1 km模式的降水预报技巧优于GRAPES_GZ 3 km模式, 模式预报以正偏差为主。对于不同起报时间的预报, 00时(世界时, 下同)起报的预报效果优于12时。GRAPES_GZ_R 1 km模式的TS评分是GRAPES_GZ 3 km模式的两倍以上, 对不同降水阈值的评分均较高。分数技巧评分(FSS)显示GRAPES_GZ_R 1 km模式6 h累计降水预报在0.1 mm、1 mm及5 mm以上的降水均可达到最低预报技巧尺度, 对所检验降水对象的空间位置把握能力更好。2 m气温和10 m风速检验结果表明两个模式均能较好把握广东省温度的分布特征, GRAPES_GZ_R 1 km模式对2 m气温预报结果优于GRAPES_GZ 3 km模式, 预报绝对误差更小; 两个模式对风速的预报整体偏强, 预报偏差在1~4 m/s之间, 但相比之下GRAPES_GZ 3 km模式在风场预报上表现更好。GRAPES_GZ_R 1 km模式的2 m气温和10 m风速预报偏差随降水过程存在明显波动, 强降水过后温度预报整体偏低, 风速预报偏强, 在模式产品订正、使用等需要考虑模式对主要天气系统的预报情况。总的来说, GRAPES_GZ_R 1 km模式的预报产品具有较好的参考价值。   相似文献   
129.
采用邻近插值和双线性插值方法,将国家气象信息中心研发的能见度实况融合格点分析产品插值到四川省156个国家级考核站,选取2018年11月25日四川盆地一次大雾天气过程,对其在四川盆地的适用性进行评估.结果 表明,该产品误差普遍在5km范围内,随着海拔的增加,逐渐由低估转为高估;分级检验为:30km以上能见度的误差最大,随着能见度的下降,误差也逐渐下降.大雾过程中,产品能监测低能见度天气,表现出落区的变化,能见度在30km以上时,格点实况以高估为主,30km以下时随着能见度的降低,格点实况从低估逐渐转为高估.  相似文献   
130.
相似性度量是地理学中的关键组成部分,被广泛应用于空间检索、空间信息整合及空间数据挖掘中。因为空间场景中实体个数的差异及空间对象间的关系难以精确相等,若执行空间场景的完全精确匹配,可能会使得检索结果为空。顾及尺度差异,从空间场景中进行空间语义理解,建立了多尺度空间场景的形式化描述模型,并提取场景中稳定的特征构建空间场景特征矩阵。建立场景间的初始匹配概率矩阵后,基于松弛标记法迭代更新概率矩阵,直到矩阵收敛于一全局最小值并确定匹配的实体对,从而进行空间场景相似性评估。采用武汉居民地域数据进行场景匹配实验,并对不同邻域搜索半径下的匹配时间及精确度进行对比与分析,实验结果表明,基于松弛标记法的空间场景匹配方法具有较高的精确度。  相似文献   
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