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61.
邢台市大气稳定度和混合层厚度特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于1981—2010年邢台市逐日4个时次地面气象观测资料和2014年的同期逐日空气污染API值及气象观测数据,运用修正的Pasquill稳定度分类法和混合层厚度计算方法得出邢台市近30年大气稳定度和混合层厚度变化特征,结果表明:近30年邢台市大气不稳定类呈1.16%/10a增长,中性类呈-1.40%/10a下降,稳定类变化趋势不明显,月变化以中性类和稳定类为主,日变化受太阳辐射强度的影响明显。混合层厚度主要受风速影响,平均厚度460.09m,月变化呈"单峰型"分布。在02:00、08:00、14:00和20:00四个时次上混合层厚度都具有春季大于夏季大于冬季大于秋季的分布特点。经验证发现混合层厚度和不同稳定度等级的出现频率是影响空气质量的重要因子。 相似文献
62.
在利用GNSS进行像素基电离层层析时,多尺度层析方法利用权重因子将反演区域不同像素层析模型结合在一起,最终得到电离层电子密度反演结果,可以有效地解决电离层层析过程中不适应问题和最终的电离层电子密度失真现象。在多尺度电离层层析中,不同像素尺度层析模型之间权重是影响最终的电离层电子密度精度的重要因素。为了获得高精度电离层层析模型,考虑到权重因子存在着等式和不等式限制条件,采用解决最优化问题的罚函数法确定不同像素尺度电离层层析模型之间的权重。通过采用实测GNSS观测数据进行电离层多尺度电离层层析,对比了多尺度层析模型的各个子模型建模精度并进行分析,同时将罚函数法获得的模型精度与其他确权方法进行了对比,该方法可以有效地应用于多尺电离层度层析,且最终的层析模型精度优于其他确权方法,更优于单尺度电离层层析模型精度。 相似文献
63.
64.
65.
结合像元分解和STARFM模型的遥感数据融合 总被引:4,自引:2,他引:2
高空间、时间分辨率遥感数据在监测地表快速变化方面具有重要的作用。然而,对于特定传感器获取的遥感影像在空间分辨率和时间分辨率上存在不可调和的矛盾,遥感数据时空融合技术是解决这一矛盾的有效方法。本文利用像元分解降尺方法(Downscaling mixed pixel)和STARFM模型(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)相结合的CDSTARFM算法(Combination of Downscaling Mixed Pixel Algorithm and Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)进行遥感数据融合。首先,利用像元分解降尺度方法对参与融合的MODIS数据进行分解降尺度处理;其次,利用分解降尺度的MODIS数据替代STARFM模型中直接重采样的MODIS数据进行数据融合;最后以Landsat 8和MODIS遥感影像数据对该方法进行了实验。结果表明:(1)CDSTARFM算法比STARFM和像元分解降尺度算法具有更高的融合精度;(2)CDSTARFM能够在较小的窗口下获得更高的融合精度,在相同的窗口下其融合精度也高于STARFM;(3)CDSTARFM融合的影像更接近真实影像,消除了像元分解降尺度影像中的"图斑"和STARFM模型融合影像中的"MODIS像元边界"。 相似文献
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四川盆地回龙地区下侏罗统自流井组大安寨段混积岩特征及模式 总被引:1,自引:0,他引:1
川西回龙地区自流井组大安寨段发育湖相碳酸盐岩和碎屑岩的混合沉积,结合野外露头、钻井岩芯、测井和显微组构等资料的综合分析,对该研究区混积岩沉积微相特征进行了精细刻画。研究认为,回龙地区大安寨段属湖泊混合沉积相,分为滨浅湖混合沉积和半深湖混合沉积两个亚相,并划分了五个沉积微相,分别为高能介壳滩混合沉积微相,低能介壳滩混合沉积微相,砂质浅滩混合沉积微相,浅湖混合沉积微相以及半深湖混合沉积微相。基于所划分的混合沉积相的特征和四川盆地以及研究区回龙大安寨段在侏罗纪的沉积相演变过程,分析了该区混积岩的成因及混合沉积演化模式。得出结论:研究区湖相混合沉积主要受物源供给和水动力条件的控制,在五种不同混合沉积微相控制作用下形成了不同类型的混积岩。 相似文献
68.
建立了金属铟中锡的 ICP-AES 测定方法过程的数学模型,通过分析得到了对测定结果正确度影响的不确定度来源,评定了各个不确定度度分量、合成标准不确定度和扩展不确定度。并通过对标准方法的重复性、再现性等概念的讨论,说明了不确定度值在产品等级判定上的使用。 相似文献
69.
为了预测鲣鱼(Katsuwonus pelamis)调理食品的货架期,将鲣鱼调理食品贮藏在25°C、30°C、35°C温度条件下,通过测定在贮藏期间菌落总数、挥发性盐基氮、过氧化值三个指标的变化,分别对这三个指标与贮藏时间、温度建立一级动力学模型,来预测鲣鱼调理食品的货架期。经计算得出,菌落总数预测模型中的活化能(Ea)及指前因子(k0)分别为30.96 k J/mol和2.06×103,挥发性盐基氮预测模型中的的活化能及指前因子分别为24.35 k J/mol和75.1,过氧化值预测模型中的活化能及指前因子分别为48.75 k J/mol和2.92×106。在32°C和37°C条件下验证动力学模型,结果表明相对误差分别为–5.52%和–6.45%,准确性较好。进一步推算得出,在18°C和23°C常温下贮藏鲣鱼调理食品,产品的货架期为209d和172d。 相似文献
70.
中国近海以及邻近海域海洋再分析产品(CORA)中季节内变化的评估 总被引:5,自引:2,他引:3
A regional reanalysis product—China Ocean Reanalysis(CORA)—has been developed for the China's seas and the adjacent areas. In this study, the intraseasonal variabilities(ISVs) in CORA are assessed by comparing with observations and two other reanalysis products(ECCO2 and SODA). CORA shows a better performance in capturing the intraseasonal sea surface temperatures(SSTs) and the intraseasonal sea surface heights(SSHs) than ECCO2 and SODA do, probably due to its high resolution, stronger response to the intraseasonal forcing in the atmosphere(especially the Madden-Julian Oscillation), and more available regional data for assimilation. But at the subsurface, the ISVs in CORA are likely to be weaker than reality, which is probably attributed to rare observational data for assimilation and weak diapycnal eddy diffusivity in the CORA model. According to the comparison results, CORA is a good choice for the study related to variabilities at the surface, but cares have to be taken for the study focusing on the subsurface processes. 相似文献