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IAP AGCM中短波辐射方案的改进研究Ⅱ.短波辐射方案的改进 总被引：4，自引：1，他引：3
在Version 2的基础上,对短波辐射方案进行进一步的改进:引入了新增非灰体气体吸收效应、冰晶粒子形状效应和尺度效应以及云的不均匀性效应(称为Version 3).数值模拟试验结果表明:Version 3能更好地模拟出全球冬、夏季的降水场、海平面气压场及地表气温场的主要分布特征,并且能相当准确地反映出这几个场的季节性变化特征.Version 3对这3个场的模拟能力明显优于原版本(Version 1).此外,它对东亚地区的季风降雨具有很好的模拟能力,能较好地反映东亚区域降水的季节性变化.可见,Version 3为进一步研究云-辐射相互作用提供了很好的模式基础.本工作还清楚地表明,模式的进一步发展必须进行对相关物理过程中各个因子的更精确刻画,只有这样,模式才能得到更好的模拟能力. 相似文献
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1998年7月长江流域特大洪水期间暴雨特征的分析研究 总被引：53，自引：13，他引：40
对１９９８年７月下旬发生于长江中下游的暴雨,即“二度梅”,进行了初步的分析研究,认为：（１）在这一时期由于副热带高压的向南撤退并稳定在偏南位置,为长江流域降水提供了重要的条件;（２）中纬度系统维持两脊一槽的形势有利于冷空气的南下,而夏季风在这一期间偏弱,前沿停留于长江流域,同时与中纬度的偏北气流形成一条沿长江流域东西走向的切变线;（３）在这条切变线附近不断有中尺度系统发生发展,其中一部分中尺度系统达到很强烈的程度,甚至引发了８８４ｍｍ／ｈ的强降水;（４）对流层上层,如２００ｈＰａ上的高压,其东侧的强烈的辐散区正好位于长江中下游地区,上下层系统的有利配合,对这次暴雨的发生十分有利。 相似文献
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从第三极到北极： 热喀斯特及其对碳循环影响研究进展 总被引：2，自引：2，他引：0
北半球多年冻土区储存着大量的土壤有机碳, 气候变暖加剧了多年冻土退化, 多年冻土退化最明显的特征是热喀斯特。热喀斯特会直接导致活动层及多年冻土层土壤有机质暴露, 并改变水文、 植被和土壤生物环境条件, 对生态系统碳循环具有重要影响。热喀斯特对碳循环的影响是评估多年冻土碳循环和气候变化关系不确定性的关键问题之一。然而, 在气候变暖背景下热喀斯特地貌的发育及其对碳循环影响有多大, 目前对这个问题仍然缺乏足够的认识。通过综合比较第三极和北极热喀斯特相关研究, 分析了第三极和北极地区热喀斯特地貌特征及其变化趋势, 阐述了热喀斯特对植被演替、 土壤碳损失和生态系统温室气体排放过程的影响, 并提出了未来热喀斯特研究可能遇到的挑战。认识热喀斯特碳循环过程, 是评估气候变化对多年冻土碳循环影响的关键环节, 有助于加强多年冻土区生态系统碳循环与气候变暖之间反馈关系的认知。 相似文献
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坝基开挖中,声波测试技术作为简易手段可快速评价岩体质量。以某水电站为例,结合现场勘查,通过声波测试,揭示岩体风化程度,爆破松弛带和岩体质量。结果表明,岩体随深度增加受风化影响渐小,深部岩体几乎不受风化影响,岩体质量较高;利用声波波速对不同深度岩体进行的等级分界,为工程施工和防护措施提供了依据。 相似文献
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梅雨锋上引发暴雨的低压动力学研究 总被引：11，自引：6，他引：5
对1998年"二度梅"结束前后长江中下游地区准静止锋上一次气旋发生发展过程进行了涡度收支的诊断分析.结果表明:(1)风场(尤其是辐散风场)对该气旋发生发展有重要影响;(2)低层辐合场是直接决定气旋发生发展的动力因子,它导致低层正涡度制造,对气旋的发展起直接作用;(3)涡度平流上正下负的配置和水汽凝结潜热释放,通过影响上升运动及低层辐合对地面气旋的发展起间接作用.在系列研究工作的基础上,提出了梅雨锋上第二类气旋(低压)的概念模型. 相似文献
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广西平南县六岑金矿黄铁矿标型特征研究 总被引：1，自引：0，他引：1
文章研究了广西平南县六岑金矿不同矿化类型黄铁矿的微量元素、晶体形态、热电性、显微硬度等标型特征,阐述了这些标型特征在区分不同矿化类型及预测深部矿体远景方面的意义。 相似文献
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积雪对多年冻土活动层和近地表的热状态具有重要影响。然而,积雪对祁连山区黑河上游地区多年冻土热状态的影响机制尚不清楚,迫切需要可靠的野外观测数据进行定量研究。基于两个典型野外监测站点2012—2019年观测数据,分析积雪对表面能量平衡、5 cm地表热通量及活动层热状态的影响。结果表明：厚度约21 cm的积雪在秋冬季对活动层具有保温作用;2013—2018年,俄博岭（EB）和野牛沟（PT1）监测场,活动层厚度分别为61~86 cm和159~164 cm,平均活动层厚度分别为74.2 cm和162.1 cm。受积雪影响,相隔两年（2015—2017年）的活动层厚度变化达25 cm。定量分析了祁连山积雪对多年冻土热状态的影响,为未来祁连山相关研究提供重要资料。 相似文献
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基于大数据驱动的深度学习挖掘图像数据的规律和层次已成为遥感影像解译的研究热点。海量标签样本是训练深度学习模型的前提条件,但成本昂贵的人工标记样本限制了深度学习技术在遥感领域的应用。本文提出了一种基于弱样本的深度学习模型农作物分类策略：以GF-1影像为数据源,将传统分类器SVM分类结果视为弱样本,训练深度卷积网络模型DCNN（Deep Convolutional Neural Networks）,获取辽宁省水稻和玉米的空间分布,分析弱样本的适用性。结果显示：测试集总体精度达到0.90,水稻和玉米F1分数分别为0.81和0.90;在不同地形地貌、复杂种植结构的农业景观下均表现出良好的分类效果;与SVM结果的空间一致性为0.90;当弱样本最大面积误差比例小于0.36时,弱样本仍适用于DCNN作物分类,结果的总体精度保持在0.86以上。综上,该策略一定程度上消除了深度学习模型对大量人工标记样本高度依赖的局限性,为实现大尺度农作物遥感分类提供了一种新途径。 相似文献