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基于GIS的长江中上游降水的空间分析 总被引：3，自引：0，他引：3
为了获取长江中上游地区高分辨率的降水情况,以长江中上游及其周围地区共613个气象站点的降水资料为基本数据,利用分辨率为4km 的DEM(Digital elevation model),采用了较适合地理信息系统(Geographic Information System)的插值方法,分别对该区域1992-2001年逐年降水进行了分析.结果表明:逐步插值法得到的高分辨率降水空间分布效果较好,计算的精度较高.该方法提高了计算的准确性,体现了降水随地形的变化以及在空间分布上的不连续性,有效解决了复杂地形条件下降水空间插值精度不高的问题. 相似文献
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利用1992-2001年10a逐日降水、气温、湿度、风速和气压资料，使用气候要素逐步插值方法，修改VIC模式同一栅格中多种覆盖类型蒸发的计算方法，采用遥感等4种地表覆盖类型，考虑植被分布不均匀性，计算各种植被类型对地表水循环的贡献，结果表明：1）均匀落叶阔叶林地表年平均流量误差为-24．82％，均匀农田地表年平均流量误差为21．82％，《中国资源与环境数据库（1：400万）》（REDC）地表年平均流量误差为-14．32％，遥感地表的年平均流量误差最小，为1．43％，与实测吻合。2）采用均匀落叶阔叶林地表类型计算的蒸散，与降水年平均分布一致，与地形无关；均匀农田地表类型计算的蒸散，受地形影响明显；REDC地表类型计算的蒸散空间分布与地表植被类型有较好的对应关系。3）VIC-3L具有描述各类地表类型的能力，能够模拟出同一网格单元中多种植被类型对地表蒸散、径流等的作用，计算得到的蒸散、蒸发、径流等地表水平衡分量和空间分布显示出与均匀地表类型结果明显的不同。4）应用遥感地表覆盖类型，计算的地面蒸散、径流、土壤湿度和积雪升华的空间分布表明，地面蒸散受植被类型的影响是显著的。 相似文献
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区域气候模式(RegCM2)与水文模式耦合的数值试验 总被引：12，自引：2，他引：12
建立不均匀的地表径流算法，修改RegCM2的径流方案，设计了一个适合与气候模式RegCM2耦合、能模拟水文站流量的汇流模式，模拟了1998年6、7、8月降水的空间分布，分析了该径流方案对降水、地表热量通量、地表径流、土壤湿度产生的影响。结果表明：（1）该方案在模拟1998年长江流域降水空间分布上有一定的合理性，在一定程度上改善了降水量的模拟，其影响大致是总降水量的10％；（2）地表径流方案改变了地面向大气输送的热量通量，这种作用随时间发生变化，这种变化与地表水分的再分配有关；（3）本方案计算的土壤渗透率较强，在暴雨初期，产生径流较少，而在暴雨后期土壤湿度增大，产生的地表径流较大，这一点更符合洪水形成的特点；（4）水文一气候耦合模式模拟了两个长江水文站的流量，模拟值基本反映了实测值的变化趋势，也表明耦合模式基本能反映1998年夏季长江流域大暴雨期间的地表水文过程。 相似文献
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基于GIS降水空间分析的逐步插值方法 总被引：17，自引：0，他引：17
根据长江中上游697个气象观测站1971—2000年30年降水资料,利用逐步回归方法和地理信息技术(GIS),建立了平均季降水和年降水与4km分辨率的DEM、坡向、坡度等地形数据的回归方程,并通过了信度为0.05的F检验,将降水量中地形影响部分分离出来。在此基础上,发展了逐步插值方法(SIA),并与GIS技术和多元逐步回归方法结合,显著提高了年、季降水空间分布的计算精度。结果表明:SIA季节降水空间分布的相对误差为6.86%,绝对误差为13.07mm,平均变差系数为0.070,平均相关系数为0.9675;年降水量的绝对误差为72.1mm,相对误差为7.34%,平均变差系数为0.092,相关系数达到了0.9605。对SIA年平均降水量的分析表明,采用3—5步的SIA计算,就可以显著提高计算精度,绝对误差由211.0mm下降到62.4mm,相对误差由20.74%下降到5.97%,变差系数从0.2312下降到0.0761,相关系数由0.5467提高到0.9619,SIA方法50步的计算表明,SIA计算的结果一致收敛于观测值。 相似文献
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Using the three-layer variable infiltration capacity (VIC-3L) hydrological model and the successive interpolation approach (SIA) of climate factors, the authors studied the effect of different land cover types on the surface hydrological cycle. Daily climate data from 1992 to 2001 and remotely-sensed leaf area index (LAI) are used in the model. The model is applied to the Baohe River basin, a subbasin of the Yangtze River basin, China, with an area of 2500 km2. The vegetation cover types in the Baohe River basin consist mostly of the mixed forest type (85%). Comparison of the modeled results with the observed discharge data suggests that: (1) Daily discharges over the period of 1992–2001 simulated with inputs of remotely-sensed land cover data and LAI data can generally produce observed discharge variations, and the modeled annual total discharge agrees with observations with a mean difference of 1.4%. The use of remote sensing images also makes the modeled spatial distributions of evapotranspiration physically meaningful. (2) The relative computing error (RCE) of the annual average discharge is ?24.8% when the homogeneous broadleaf deciduous forestry cover is assumed for the watershed. The error is 21.8% when a homogeneous cropland cover is assumed and ?14.32% when an REDC (Resource and Environment Database of China) land cover map is used. The error is reduced to 1.4% when a remotely-sensed land cover at 1000-m resolution is used. 相似文献
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气候变化的研究需要寻求长时间序列的资料,为给省政府重点发展关中的战略提供科学依据。省气科所和太白林业局组成九人考察组于1988年9月到太白县黄柏原的锯齿沟。这里是一条长满灌木、草类,无人攀登的地方,登上山顶是一片铁杉树。考察组分四组在锯齿沟进行采样,共采样20棵。一、太白铁杉的生长环境太白山黄柏原的锯齿沟位于秦岭山脉主山脊南边的另一道山脊上,在北纬33°46′,东经107°30′左右,与洋县相邻。属暖温带大陆性季风山地湿润气候。年平均气温5℃左右,冬季寒冷期长达半年之久,一月平均气温-12.5℃,无夏天,七月份平均气温 相似文献
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山区平均气温细网格插值方法的比较 总被引：9，自引：2，他引：9
采用逐步插值和多元回归的方法，计算了贵州省１月、７月份气温１０＇×１０＇细网格的内插值。通过两种结果与实际状况的比较，及其误差的分析，发现逐步插值的计算结果更符合实际，且剩余误差为多元回归结果的１／５￣１／１０。 相似文献
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日照百分率的小网格分析方法 总被引：10，自引：0，他引：10
本文讨论了在无地形遮蔽情况下山区日照百分率的小网格计算方法,提出了一种简洁、方便、精度高的逐步插值法,有效地解决了剩余误差问题,从理论上证明了计算的一致收敛性。由此计算了贵州省1月、7月份的日照百分率,与气象站实测值比较,结果令人满意。 相似文献
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利用1971—2006年环杭州湾地区25个气象站的降水、温度和云量资料及全球CO2年平均体积分数资料,采用LPJ全球动态植被模式（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Global Vegetation Model）,通过模拟环杭州湾地区的植被年净初级生产力（Annual Net Primary Productivity,ANPP）,分析了该地区ANPP的变化特征,并探讨了植被ANPP变化的可能原因。结果表明：1）就环杭州湾地区,36a间植被ANPP均表现出不同程度的增加,尤其以嘉兴市北部、绍兴市东部较明显;全区平均增加速率为1.5243g·m-2·a-2;2）通过多元线性回归分析发现,环杭州湾地区平均云量与植被ANPP的关系最为密切,偏相关系数为-0.5175,而温度、降水与植被ANPP的关系不明显;同时,植被ANPP对气候变化的响应存在一定的地域性差异;3）在全区平均情况下,36a间由温度下降、降水增加、云量减小、CO2体积分数升高引起的植被ANPP变化趋势分别为-0.0813、-0.0171、0.7601、0.8673g·m-2·a-2,其对应的贡献率分别为-5.18%、-1.09%、48.38%、55.21%。由此可见,该地区植被ANPP变化的主要强迫因子是CO2体积分数和云量,而降水变化对植被ANNP的变化作用不大。 相似文献