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62.
利用1949~1998年资料,以统计分析的方法,对太阳黑子与南海季风、北京地区降水的相互关系进行了初步探讨,发现太阳黑子的极值年与南海季风暴发的迟早有明显的对应关系,太阳黑子数与北京地区降水量呈反相关。 相似文献
63.
64.
北京地区城市热岛强度变化对区域温度序列的影响 总被引:57,自引:2,他引:55
通过对北京地区20个台站1961~2000年月平均温度资料的对比分析,证实热岛效应对城市气象站记录的地表平均气温的绝对影响随时间显著增大,近20 a尤为突出,但其相对影响即热岛增温对全部增暖的贡献却呈下降趋势。近40 a来,北京地区的国家基本、基准站平均温度距平序列与被认为不受城市热岛影响的郊区站平均温度距平序列差异明显,由于热岛效应加强因素引起的国家基本、基准站平均年温度变化速率为0.16℃/(10 a),对整个时期全部增温的贡献达到71%;近20 a来热岛效应加强因素使北京地区国家基本、基准站年平均温度每10 a增暖0.33℃,对该时期全部增温的贡献达到49%。城市热岛效应加强因素对国家基本、基准站季节平均温度上升的贡献在夏、秋季高,冬季最小。本文的结果说明,目前根据国家基本、基准站资料建立的全国或较大区域平均温度序列可能在很大程度上保留着城市化的影响,有必要做进一步的检验和订正。 相似文献
65.
北京地区湿地资源动态监测与分析 总被引:19,自引:0,他引:19
以1984年、1989年、1992年、1996年、1998年、2004年TM及2002年ETM遥感影像为信息源,在遥感和地理信息系统技术支持下,结合野外调查,辅以收集研究区相关资料和多年的统计数据,动态监测和分析北京地区湿地资源的类型、面积、分布情况及湿地开发利用情况等.并以北京5大水系为例,用内梅罗指数法对1991年至2000年北京地区河流湿地进行水质评价与分析.结果表明:1996年和1998年北京地区湿地面积明显高于往年,分别为677.29 km^2和505.84 km^2,1998年后呈显著退化趋势,1998年到2004年,湿地水域面积减少了46%,水质也呈退化趋势,退化原因主要是由于降水量的减少和人为干扰.最后提出北京地区湿地资源合理利用和湿地生态环境保护对策. 相似文献
66.
太阳活动,El Nino对北京地区降雨的影响及预测 总被引:4,自引:1,他引:3
本文通过对北京地区1900年以来雨量,气温与太阳活动,厄尔尼诺的相关处理分析,得出一种预测北京地区年雨量的数学模型,已准确预测了1996,1997年的年雨量,对1998年预测为750mm~800mm。 相似文献
67.
北京地区风沙活动的监测 总被引:8,自引:4,他引:4
1990-1991年北京风沙整治研究试验站又对北京市东南部沙质土壤地区做了风沙活动的监测,以判断近五年来沙荒地改造利用的效果。监测结果表明:1、北京地区风沙日数继续下降,由1981-1985年的平均每年19.8次下降为1986-1990年的12.4次。扬沙天气日数有所增加,由1951-1985年平均占71.6%,增加为1986-1990年的77.4%。今后防治的重点仍应以防治本地沙源为主,风沙日数下降与当地植被覆盖增加相关。2、风沙天气日数/大风天气日数的比值由前35年的1.40下降为近5年的0.82,说明近五年的防治风沙是有成绩的,风沙日数的减少不单纯是因为大风日数减少所致。3、对典型地段起沙量的观测表明:同样风速下的起沙量大幅度降低,原因是植被保护增加和耕作面形成土壤结壳。4、对沙壤质农田的降尘进行了连续观测,1990年4月-1991年3月年降尘总量267.9 吨/平方公里.年,月平均降尘22.31 吨/平方公里.月,此值略大于北京全市平均值。对今后风沙的防治也提出了原则意见。 相似文献
68.
基于开源大数据的北京地区餐饮业空间分布格局 总被引:1,自引:0,他引:1
基于大数据进行城市服务设施空间格局分析已成为一种新的研究热点,而餐饮业是城市服务业的典型代表,因此通过开源大数据对城市餐饮业的空间布局进行研究具有重要的意义。本文以北京地区作为研究区,采用网络爬虫技术获取大众点评上153 895家餐饮店数据,引入基于密度的CFSFDP聚类算法从空间分布密集度和人均消费等级方面对餐饮业背后蕴含的地理聚集特征进行分析。研究发现:① 北京地区餐饮店总体呈现多中心的空间分布特征,其集聚程度以主城区为核心向外逐级递减,并明显表现出围绕重要商圈、旅游景点和住宅区进行布局以及沿交通轴线扩展的趋势;② 不同人均消费水平的餐饮店呈现等级体系特征,即高档餐馆少而集聚,中低档餐馆多而散的分布特点;③ 餐馆分布密集程度和定价表现出接近市场和消费者的特征。同时,本文综合空间集聚特征和消费水平2项指标对影响餐饮店集群空间分布格局的因素进行了分析,以期为政府规划部门进行城市商业空间布局研究提供借鉴。 相似文献
69.
大气细颗粒物(PM2.5)质量浓度是重要的空气质量指标之一。为了促进区域PM2.5浓度监测的研究,同时拓展利用CE318太阳光度计等光学传感器反演的大气气溶胶产品的应用领域,本文首先基于北京地区2014年—2017年大气气溶胶反演的粒径尺度谱分布产品,计算表征PM2.5的粒子体积,并结合同一时间北京地区35个空气质量站点提供的PM2.5质量浓度参考值计算转换系数,对样本区间进行划分以构建转换模型。其次,利用各CE318站点数据所得转换系数及其相对精度,对研究区PM2.5质量浓度估算误差空间分布,以及转换系数偏差对估值误差贡献情况进行评价。研究结果表明,由CE318站PM2.5粒子体积与其临近空气质量站PM2.5质量浓度联合建立的转换系数是一种与气溶胶理化属性密切相关的参数指标,可将时间和空间维度上PM2.5体积与PM2.5质量浓度之间的关系映射到由理化属性主导的维度上,可用于对估值模型进行细化和分类,构建分段转换函数模型,使得各分段区间内具有较高的模型拟合精度。基于转换系数的北京地区PM2.5浓度估值的相对误差多年均值介于12.8 %—28.7 %,而转换系数相对偏差对PM2.5质量浓度估值相对误差的影响显著,二者之间具有“r”型结构。当转换系数相对偏差介于-16.3 %至24.5 %时,该偏差的出现概率约为66.5 %,使得PM2.5质量浓度估值误差在20 %以内,表明采用此种方法对相应站点的PM2.5质量浓度进行估值具有相当的精度和稳定性。以上研究结果可为地面观测站稀少区域利用卫星光学遥感开展空气质量大范围监测应用提供理论前提和技术支持。 相似文献
70.
北京地区陆表温度空间分布特征 总被引:2,自引:0,他引:2
利用北京地区1999年的Landsat7/ETM+热红外波段数据反演陆表温度,用热岛比率指数表征陆表温度的空间分布差异。通过计算北京市城区及辖区共15个区、五环路内各环线间区域、以及以故宫为中心的8个方向剖线的缓冲区的热岛比率指数,定量分析其陆表温度空间分布特征。结果表明:北京地区陆表温度空间分布存在明显的差异。总体上城区整体处于次高温区,局部表现为高温区,并且在城区以外的辖区出现了多热岛中心分布的特征;对城区及辖区热岛比率指数分析发现,热岛比率指数最大的区域并不是城区,而是顺义区,为0.6210,其平均地表温度在各区域中也最高,为38.08℃。城区大部分处于次高温区中,热岛比率指数为0.6118,平均陆表温度为37.18℃;五环内区域的平均陆表温度为36.97℃,五环以外区域的平均陆表温度35.18℃;对于五环内各环线间的区域,四环至三环间的区域热岛比率指数最高,为0.6327,其平均地表温度为37.48℃;就8个方向剖线的缓冲区分析总体来看,东向和南向热岛比率指数较高,而西向和北向较低。 相似文献