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101.
中尺度对流系统与东北暴雨的关系   总被引:6,自引:2,他引:4       下载免费PDF全文
利用2005-2007年6~8月FY-2C卫星逐30min红外云图资料,对东北及其邻近地区中尺度对流系统(包括椭圆型(MCC型)和持续拉长型(PECS型))进行普查分析,并把中尺度对流系统(MCS)分成3种尺度:MCC(或PECS)、MαCS和MβCS,统计分析了它们的时空分布及其与暴雨的关系。结果表明,MCS主要分布...  相似文献   
102.
通过季风指数Im定义了能表征东南亚地区降水实况的东南亚夏季风指数,根据东南亚夏季风指数测算出东南亚夏季风爆发的平均时间为5月7日.利用东南亚夏季风指数分析热带海温场及垂直速度场的变化后发现,在东南亚夏季风爆发的前期秋、冬季节,中东太平洋地区以及中西印度洋地区的冷海温有利于东南亚地区夏季风的提前爆发.当中东太平洋地区是冷(暖)海温时,对应着纬向的Walker环流及季风环流圈强(弱),东南亚地区的对流也强(弱),则东南亚地区夏季风爆发早(迟).  相似文献   
103.
利用2008年3月云南大理风廓线雷达观测资料,分析其上空局地环流特征.通过对云南大理上空三维风场的分析发现当地受地形影响明显,600m以下午后至夜晚以西南风为主,出现下沉气流,风速较大,凌晨至中午以东南风为主,风速较小;600m以上主要是西南和西北风,风速较大.这说明影响该地区的环流高度为600m,表明该地区低层以山谷...  相似文献   
104.
围绕青藏高原东侧"雅安天漏"现象,综述了近40多年来"雅安天漏"的天气、气候与气候变化研究的主要进展;在分析前期研究薄弱环节的基础上,从基本特征、复杂地形、热源与边界层结构、形成机理、天气气候联系、区域气候响应等方面,提出了"雅安天漏"研究中存在的6个主要科学问题,并指出了综合观测、科学试验、资料分析、理论研究和预报技...  相似文献   
105.
本文根据2003-2009年1-5月和2011年1-5月西南大西洋海域阿根廷滑柔鱼(Illex argentinus)的生产数据,结合遥感获得的海表面温度(SST)和海表面高度(SSH)数据,利用不同权重的栖息地指数模型来预报阿根廷滑柔鱼的中心渔场。采用外包络法,利用作业次数与SST、SSH建立适应性指数(SI)模型,依据作业次数比重和产量比重来比较不同权重的算术加权模型(AWM),从而筛选出最佳模型,并对最佳模型进行验证。结果显示,确定AWM(a=0.3,SST权重为0.3,SSH的权重为0.7)为最佳模型,当栖息地适应性指数(HSI)大于0.6时,作业次数的比重为93.23%,产量比重为89.28%,当HSI小于0.4时,作业次数的比重为2.12%,产量比重为3.35%。利用2011年1-5月的生产数据和环境数据对AWM(a=0.3)进行验证,结果显示,在HSI大于0.6的海域,各月作业次数比重均在91%以上,产量比重均在95%以上。研究表明,在阿根廷滑柔鱼渔场形成中SSH比SST更为重要,基于SST和SSH的AWM(a=0.3)能够较好地预测西南大西洋阿根廷滑柔鱼的中心渔场。  相似文献   
106.
南海海面高度变化及其与太平洋上涛动信号的关系   总被引:1,自引:1,他引:0  
本文使用循环平稳经验正交函数(CSEOF)方法分析了南海海面高度(SCS-SSH)的时空变化模态,并对它们与太平洋海盆尺度振荡的关系进行了探讨分析。结果表明,SCS-SSH的第一个CSEOF模态是季节变化模态,其变化强度受到一个与厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)有关的低频信号的调制,即在厄尔尼诺期间季节变化的幅度减弱(最大可降低30%,1997/98)而在拉尼娜期间季节变化增强。SCS-SSH的第二个CSEOF模态是年际-年代际尺度的低频变化模态,其空间模态的月与月之间的差异微弱,而时间模态和太平洋年代际振荡(PDO)指数高度相关。然后,我们使用独立成分分析(ICA)方法提取了太平洋中的五个主要振荡成分,并检验了它们对SCS-SSH变化的各自影响。分析表明,纯粹的ENSO模态(类似于太平洋东部型ENSO)对SCS-SSH的低频变化的影响比较微弱,而ENSO的红化模态(类似于太平洋中部型ENSO)对SCS-SSH的低频变化具有明显影响。由于ENSO的红化模态是PDO信号的一个主要成分,这一结果解释了为什么在影响SCS-SSH的低频变化上PDO比ENSO更重要。径向鞍型振荡模态、黑潮延伸体处的增温模态、以及赤道的降温模态也由ICA方法提取出来,但它们对SCS-SSH低频变异的影响微弱。进一步的分析表明,太平洋的涛动信号可能以不同的方式来影响南海海面高度变化和海表温度变化。  相似文献   
107.
喜马拉雅淡色花岗岩   总被引:62,自引:33,他引:29  
在青藏高原南部的喜马拉雅地区,分布有两条世界瞩目的淡色花岗岩带。南带主要沿高喜马拉雅和特提斯喜马拉雅之间的藏南拆离系(STDS)分布,俗称高喜马拉雅淡色花岗岩带,构成喜马拉雅山的主体。北带淡色花岗岩位于特提斯喜马拉雅单元内,又被称之为特提斯喜马拉雅淡色花岗岩带。这些花岗岩多以规模不等的岩席形式侵入到周边沉积-变质岩系之中,或者呈岩株状产出于变质穹窿的核部。岩体本身大多岩性均匀,变形程度不等,但岩体边缘可见较多的围岩捕虏体,并在部分情况下见及围岩的接触变质作用,反映它们的异地侵位特征。上述两带中的淡色花岗岩在矿物组成和岩石类型上表现为惊人的相似性,主要由不同比例的石英、钾长石、斜长石、黑云母(5%)、白云母、电气石和石榴石等构成二云母花岗岩、电气石花岗岩和石榴石花岗岩三大主要岩石类型。从不同地区的野外观察来看,二云母花岗岩为喜马拉雅淡色花岗岩的主体岩石类型,而电气石花岗岩和石榴石花岗岩主要以规模不等的脉体形式赋存于二云母花岗岩之中,反映前两者晚期侵位的特征。地球化学特征上,这些花岗岩具有高Si、Al、K,低Ca、Mg、Fe、Ti的特点,接近花岗岩的低共熔点组分。绝大多数淡色花岗岩具有较高的含铝指数,属于过铝花岗岩。微量元素表现为较大的变化范围,但总体上表现为富集大离子亲石元素K、Rb和放射性元素U,而不同程度亏损Ba、Th、Nb、Sr、Ti等元素。稀土元素总量总体上明显低于世界上酸性岩的平均丰度,且绝大部分表现为轻-中等程度的稀土元素分馏和不同程度的Eu负异常。传统认为,喜马拉雅淡色花岗岩是原地-近原地侵位的纯地壳来源的低熔花岗岩。但本文通过分析提出,该花岗岩可能是从一种高温的花岗岩浆演化而来,其岩浆源区的性质或成因类型目前还难以确定。该岩浆在上升侵位的过程中曾经历过大规模地壳物质的混染,并发生了高度分离结晶作用。因此,喜马拉雅淡色花岗岩首先是一种高分异型的花岗岩,是真正意义上的异地深成侵入体,而并不是原地或半原地的部分熔融体。这种以大规模地壳混染和结晶分异作用为特征的花岗岩系,在花岗岩的研究内容中还未被充分地讨论。以前根据相关信息认为这些岩石来自于沉积岩部分熔融的结论,只是较多地注意到了后期地壳混染和结晶分异作用的特征。即使这些岩石的原始岩浆将来被证明真的来源于沉积岩系的部分熔融,那以前的结论也只能说是"歪打正着"。根据形成年龄和地质-地球化学特征,本文将这些花岗岩划分为原喜马拉雅(44~26Ma)、新喜马拉雅(26~13Ma)和后喜马拉雅(13~7Ma)三大阶段。其中第一阶段对应印度-亚洲汇聚而导致的大陆碰撞造山作用,而后两个阶段同加厚的喜马拉雅-青藏高原碰撞造山带拆沉作用有关,对应青藏高原的全面隆升。根据这些淡色花岗岩的岩石与地球化学特征,我们还不能支持青藏高原存在广泛的中地壳流动的模型。相反,俯冲的高喜马拉雅岩系在深部的部分熔融及随该岩系折返而发生的分离结晶作用可很好地解释淡色花岗岩所具有的系列特征。  相似文献   
108.
基于不同测量高度重力场及其梯度数据可同时对应同一场源并用于反演场源位置的分析原理,拓展不同高度场数据在欧拉反褶积法中的应用范围.首先,立足于对欧拉反褶积方法的理论研究基础,提出不同高度数据融合联合欧拉反演公式.其次,在理论模型上对多种高度数据联合反演做了测试分析计算,验证了不同高度场数据融合联合欧拉反褶积法能够改善位场解释中单一观测面数据计算带来的解的发散问题,收敛过程由此改善.最后,将本文方法应用于龙门山地区实际重力数据的解释,获得了研究区断裂分布特征.  相似文献   
109.
基于二维斜坡平面滑动失稳力学模型,引入爆破荷载因素,建立了露天爆破荷载作用下岩质边坡失稳的尖点突变理论模型。根据建立的突变模型,探讨了爆破荷载幅值和爆破荷载频率对边坡稳定性的影响规律,导出了边坡的动态自稳临界高度,并提出了失稳的判据条件,结果表明:爆破荷载幅值越大,爆破荷载频率越小,后缘裂缝深度越大,边坡失稳的可能性越高;在爆破荷载作用下,边坡的稳定程度是动态变化的,且随着应力波入射角的增大,边坡失稳破坏的可能性不断提高。以大孤山露天矿内的两处边坡为例,计算了边坡的动安全系数及动态自稳临界高度,利用边坡当前实际的稳定情况验证了提出的边坡失稳判据的合理性,为预防露天矿爆破在开挖过程中边坡岩体的动力失稳提供了一定的理论支持。  相似文献   
110.
无人机多源遥感数据的获取、融合以及应用是当今研究的热点和难点。文中以城洲岛为例,针对海岛特殊的地理生态环境,获取无人机多源遥感数据。结合无人机多光谱遥感数据定量分析各遥感植被指数与植被叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)的响应关系,构建单因子遥感反演模型;基于无人机激光LiDAR点云提取海岛植被冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM),并将其作为自变量引入到多源统计回归分析中,从而构建多源遥感数据协同反演模型,对区域尺度下海岛叶面积指数(LAI)进行估算,开展验证和精度评价。结果显示,加入植被冠层高度因子的协同反演模型的判定系数R2为0.92,绝对平均误差系数为12.29%,预测精度要优于单因子反演模型(判定次数R2为0.86,绝对平均误差系数19.95%)。研究表明,加入了植被冠层高度因子的协同反演模型能在一定程度上提高乔木植被LAI的预测精度。实践证明,无人机多源遥感技术在生态学定量研究中具有巨大的潜力和广阔的应用前景。  相似文献   
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