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101.
上海中心城就业中心体系测度————基于手机信令数据的研究 总被引:17,自引:2,他引:15
利用手机信令数据识别上海市域内手机用户的工作地和居住地,获取就业者的通勤数据,测度上海中心城的就业中心体系.首先用就业者工作地数据生成就业密度分布图,基于中心城的就业密度识别就业中心.随后,用就业者工作地和居住地数据分别从就业密度和通勤联系两方面测度各中心的能级,分析各中心的腹地和势力范围.研究发现:① 上海中心城的就业中心呈主中心强大的弱多中心体系;② 就业密度越高的中心与其他地区的通勤联系一般也越强,但通勤联系在各中心间的差异更显著;③ 能级越高的中心腹地面积越大,但势力范围不一定越大;④ 相比于能级,职住功能混合度对职住平衡的影响更大;⑤缺少就业中心的地区势力范围呈交替状.本研究一定程度上能有助于解决既往就业中心体系研究因空间单元较大,缺少通勤数据在中心识别,通勤联系测度等方面受到的局限,希望能为构建上海中心城就业多中心体系提供帮助. 相似文献
102.
?根据地质灾害调查的历史数据,结合林芝市环境地质特征,对林芝市地质灾害的时空分布特征进行了分析。统计分析表明其致灾概率随着降雨量以指数形式增加。林芝市降雨出现暴雨级别以上的次数少,但致灾概率较大,尤其是雨量在特大暴雨级别时,致灾概率达100%,当前期累积雨量达100 mm以上时,发生山洪地质灾害的概率明显增加。从降雨月份来看,山洪地质灾害主要发生在4~9月份,占比约为96%,其中最高占比在七月达到35%。从空间分布来看,山洪地质灾害总体沿河流分布,主要发生在上游流域。 相似文献
103.
采用地面常规观测资料及NCEP/NCAR全球再分析资料,对2009号台风"美莎克"二次登陆我国东北地区并在陆上维持较长时间造成吉林省大范围暴雨、大暴雨天气的原因进行诊断分析.结果表明:一是台风登陆后高空槽缓慢又持续地向台风进行正涡度的输送,使台风中高层能够从环境场斜压区获得正涡度的补充;二是三条水汽通道向台风源源不断地注入暖湿空气,为台风内积云对流的发展提供了保障,而活跃的积云对流在抬升过程中凝结潜热释放又给台风的维持提供了所需的能量;三是高空槽与台风冷暖气团交汇有明显锋生,干冷空气缓慢持续地浸入台风底层,产生持续稳定的降水. 相似文献
104.
利用2017—2018年5—9月四川盆地109个自动站逐小时降水资料,以及GRAPES-MESO模式0.1°×0.1°的逐3 h预报场资料,从热力不稳定、水汽、动力条件等方面分析极端短时强降水(1 h降水量大于等于50 mm)发生发展所需的关键物理量指标,结合随机事件概率思想和主成分分析方法构建预报模型,研发极端短时强降水概率预报产品。经预报效果评估,当概率值达0.7以上时,TS评分为24.0%,可将其作为极端短时强降水预报的参考阈值。2019年7月22日四川盆地暴雨过程应用表明,该产品对极端短时强降水落区有较好的参考意义。 相似文献
105.
1804号台风"艾云尼"给广州带来了近10年最强的台风降水,对期间主要出现的两次强度明显不同的强降水过程的成因进行了对比分析,结果表明:(1)第1段强降水主要是受"艾云尼"外围环流影响,第2段转受其本体环流影响,深厚的低空急流为强降水的产生提供了较好的水汽和不稳定能量条件;(2)第2段强降水过程高低空辐散辐合强度均增大到第1段过程的1.5倍以上,为第2段强降水的增强提供了更好的动力条件;(3)第2段强降水过程水汽通量及辐合强度较第1段明显增强,为降水的增强提供了更好的水汽条件;(4)强的θse平流输送及其随高度的减弱是不稳定能量维持的重要原因. 相似文献
106.
利用四川地区自动气象站逐小时降水观测资料,分析了2010~2019年5~9月短时强降水事件24h累计降水量、频次和强度的时空分布特征,探讨了短时强降水事件发生的频次、极值分布及其与地形、海拔高度等的关系。结果表明:四川地区平均24h累计降雨量基本在50mm以上,盆地东北部、西南部、南部及阿坝州东部甚至超过100mm,最大值出现在广安,达175mm。四川地区短时强降水事件开始时间的日变化特征表现为“V”型结构的夜间峰值位相,事件持续时段多为傍晚至凌晨,时长可达10h以上,最长甚至可持续22h。在强降水事件极值的日变化上,极大值频次和降水量呈单峰结构,在03时达到最大,其后逐渐减小至15时达到谷值,而后再次增大;降水强度呈弱双峰结构,分别在04时和16时达到谷值,13时和18时达到峰值,其日变化呈“增-减-增-减”的特征。四川短时强降水事件与复杂地形有密切的关系,5~6月事件活跃区在四川盆地中部,7月在盆地西部的龙门山脉一带,8月在雅安、乐山附近,9月在盆地北部且频次明显减少;短时强降水事件的最大小时雨强可达80mm以上,出现在7~8月的盆地西部龙门山一带和南部地区。短时强降水事件随着海拔高度的增加,发生频次和日数逐渐减少,海拔2000m以上地区基本无强降水发生日出现( 峨眉山气象站例外)。 相似文献
107.
利用西藏自治区昌都市及周边18个气象观测站1989~2018年降水资料和NCEP/NCAR再分析资料,首先进行强降水个例筛选,在大气环流分型的基础上,应用后向轨迹模型分析了暴雨和大雨在不同环流形势下的水汽输送轨迹。结果表明:昌都产生强降水的大气环流形势分为高原低涡、高原槽及高原切变线3种类型,其中以高原切变线型为主,而降水强度最大的是高原槽型。不同环流形势下暴雨发生时三个等压面的水汽轨迹方向基本一致,均以偏南气流为主,水汽来源相对集中,容易在短时间内造成强降水;而大雨发生时三个等压面的水汽轨迹多以偏南气流为主,与暴雨相比,水汽来源较为分散且水汽条件较差。夏季昌都的水汽来源主要以印度洋、孟加拉湾、阿拉伯海、南海为主,最远可以追溯到大西洋。 相似文献
108.
采用一元线性回归、合成分析等方法对1961—2019年青藏高原中东部71个站点夏季强降水与大尺度环流进行了分析,研究结果表明,近年来青藏高原中东部强降水呈增加趋势。在强降水高值年时,青藏高原中东部水汽辐合加强,中纬度西风和热带地区东风带向极移动加强,高层辐散流场、水汽输送以及上升运动条件,共同作用导致了强降水的产生。在强降水低值年时,青藏高原中东部大部水汽异常辐散,区域内的季风水汽输送减弱,西风带和东风带均向赤道移动减弱,高层为气旋式环流异常。通过风暴轴、波作用通量和E-P通量进一步分析发现,当北大西洋地区风暴轴偏强(偏弱)时,瞬变扰动作用加强(减弱),使得北大西洋地区高纬度西风加速(减弱),急流出口区的不稳定能量激发了欧洲西北部的异常反气旋(异常气旋),并通过Rossby波列调控季风输送,导致了青藏高原中东部地区强降水的变化。 相似文献
109.
场源中心位置的计算是重磁数据反演的主要任务之一,现主要通过异常与场源位置之间的数学物理方程来估算地质体的位置.为了快速、准确获得地质体的位置信息,提出基于重磁梯度比值的深度学习技术实现场源位置的获取;其利用深度学习技术所建立的重磁梯度比值水平分布与地质体埋深、构造指数的关系,快速实现异常场源位置计算,且提出利用多个值的相互关系来更加准确、稳定地计算出地质体的信息.该方法可以计算复杂地质体的中心位置,且避免了以往线性方程反演方法需对结果进行筛选的复杂过程,对于存在剩磁的磁异常则采用解析信号的深度学习方法来进行位置反演.理论模型试验证明利用梯度比值的深度学习方法可以准确获得地质体的深度,且通过对比更多点的深度学习计算结果发现,采用多个不同比例极值点可以减弱噪声带来的干扰,从而得到更加准确的位置.最后将该方法应用于实测磁异常的反演工作,获得了地下磁性物体的中心位置,且计算结果与欧拉反褶积法相接近,因此该方法具有良好的实用性. 相似文献
110.
"天问一号"任务2020年7月23日,中国首次火星探测任务(天问一号)在文昌航天发射中心成功发射,标志着我国行星探测("天问"系列任务)的大幕正式拉开。"九天之际,安放安属?隅隈多有,谁知其数?天何所沓?十二焉分?日月安属?列星安陈……","天问"二字源于屈原长诗《天问》,这首长诗一共提出了170多个问题,其间许多追问关乎宇宙星河。 相似文献