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101.
风积沙地貌在雅江河谷地带分布广泛,风积沙与其周围地表温度不仅在局部空间中的差异较大,而且在时间上存在着区别。为了探索遥感技术对风积沙地貌的识别,研究地表温度与面积的关系,分析雅江河谷风积沙面积的变化特征。本文利用ArcGIS 10.3、ENVI 5.3、Landsat 8地表温度反演等软件,研究遥感技术对风积沙地貌的识别,分析风积沙地貌的地表温度时空变化规律。研究表明,秋季风积沙与其周围地表温度差异明显,一般高出3℃~9℃,能够对风积沙进行有效识别;在判释过程中,需要对气象、植被以及海拔等因素结合实地勘察进行对比校正;对不同年份地表温度反演可以判别风积沙的变迁和变化规律。  相似文献   
102.
本文利用水质标识指数法对洋水河流域81件地下水进行了系统的水样采集化验成果,对流域地下水进行综合评价,洋水河流域地下水以Ⅱ类水为主;次为Ⅲ类水;劣于Ⅳ类水样占比14.8%。利用三种水质评价方法对流域地下水分别进行评价,梅罗综合指数法评价结果最差,水质标识指数法和地下水质量标准法评价结果均能反应流域地下水质情况;水质标识指数法能更直观地反应水质类别及与水质目标间差异,体现水质标识指数法的优越性。  相似文献   
103.
广州市从化区地质灾害发生的频度和强度日益增高,对其社会经济发展造成了不良的影响,并对当地的生态环境和人民群众生命财产安全构成了严重的威胁.利用野外调查和统计分析方法,发现该区突发性地质灾害以微、小型的崩塌、滑坡为主,主要发生在4—9月份降水多发期,隐患点险情以中型为主,威胁人数较多,潜在经济损失较大.从化区地质灾害孕育和发生的内在因素为地形地貌、地质构造和地层岩性,外在诱发因素为降雨和人类工程活动,地质灾害的发生与脆弱的地质环境条件、频发的极端天气、影响强烈的人类工程活动密切相关.  相似文献   
104.
2018年全球重大天气气候事件及其成因   总被引:5,自引:3,他引:2       下载免费PDF全文
孙劭  李多  王遵娅  王国复  柯宗建 《气象》2019,45(4):533-542
2018年全球主要温室气体浓度继续攀升,地表温度相比工业化前水平偏高0.99℃,为有观测记录以来的历史第四高值。全球冰川总量连续31年减少,南北极海冰范围全年处于历史低位。全球海洋表面温度较常年显著偏高,海平面继续加速上升,海洋热含量创历史新高,海洋酸化的影响日益加剧。年内,世界各地发生了许多重大天气气候事件,包括北半球异常活跃的热带气旋季、欧洲夏季持续性高温干燥天气、印度西南部的特大洪灾、澳洲东部严重旱情、欧美多地的低温暴雪以及全球多地的森林大火和强对流天气,造成了严重的人口伤亡和社会经济损失。本文系统性总结了2018年全球重大天气气候事件及其影响,并重点分析了印度近百年来最严重洪灾和美国东海岸爆发性低温雨雪冰冻两个典型气候事件的形成原因。分析表明,夏季南亚季风强度偏强、控制时间偏长,8月在南亚季风槽西部位置偏北、索马里越赤道急流偏强的共同作用下,南印度洋及阿拉伯海上空的水汽大量向印度地区输送,持续性的强降水天气引发了该地区近百年以来最严重的洪灾;1月上旬,在耦合的急流结构、强烈的海洋温度梯度以及气旋外围气温偏高的共同作用下,冬季风暴格雷森在短时间内爆发性加强,造成美国东海岸出现气温骤降、强风暴雪等剧烈天气现象。  相似文献   
105.
2017年5月7日广州特大暴雨模拟中的背景场影响分析   总被引:2,自引:1,他引:1  
徐国强  赵晨阳 《气象》2019,45(12):1642-1650
2017年5月7日广州发生了特大暴雨,为研究不同背景场资料对这次暴雨过程的影响,模式背景场分别采用美国NCEP的GFS资料和中国的T639资料,利用GRAPES_Meso模式对这次暴雨过程进行了数值模拟和影响分析;数值试验结果表明,采用不同的背景场对这次暴雨过程具有显著影响,用T639资料(T639_run)作为模式背景场大致模拟出了这次暴雨过程,而采用NCEP GFS数据(GFS_run)模拟的降水明显偏北。其原因是,采用T639资料做背景场时,华南暴雨区域存在深厚的水汽输送,同时存在强烈的上升运动,可以产生极端强降水;而采用GFS资料进行数值模拟时,实际暴雨区上空的上升气流较弱,水汽输送也较弱,使强降水落区偏北。GRAPES_Meso模式模拟的华南地区的云顶高度整体偏高,云顶温度整体偏低,相对来说,采用T639_run的模拟结果优于GFSrun的结果,该研究结果可以为云降水方案中的水物质和云量计算方案的改进和优化提供一定的参考。  相似文献   
106.
利用1980—2015年6—8月我国逐日降水观测数据评估CWRF模式(Climate-Weather Research and Forecasting model)多种参数化方案对我国夏季日降水的模拟能力,并考察累积概率变换偏差订正法(CDFt)的订正效果。通过将广义帕累托分布(GPD)引入到偏差订正模型中,提出针对极端降水的累积概率变换偏差订正法(XCDFt),检验和评估其对极端降水订正的适用性。结果显示:CWRF模式微物理过程选用Morrison-aerosol参数化方案组合对我国降水场的模拟较好,CDFt订正效果良好;XCDFt偏差订正模型能够较好地提取模式建模与验证时期变化信号,订正后相比订正前与观测极端降水的概率分布更为接近;经过XCDFt订正后华南、华中和华北地区20年一遇的极端降水重现水平较模拟值更接近观测值,可为CWRF模式提高极端降水的业务预测水平提供参考。  相似文献   
107.
2018年一次罕见早春飑线大风过程演变和机理分析   总被引:6,自引:4,他引:2       下载免费PDF全文
盛杰  郑永光  沈新勇  张涛  曹艳察  林隐静 《气象》2019,45(2):141-154
2018年3月4—5日,华南、江南等地发生了一次大范围强对流过程,发生时间早,落区范围广,多地伴有雷暴大风、冰雹、短时强降水等剧烈对流天气,尤其飑线在江西境内造成了严重大风灾害。基于大气环流和雷达回波发展演变特征,将该次过程分为初始、发展和减弱三个阶段:初始阶段西风槽前西南急流造成的低压倒槽为强对流提供大尺度触发条件;发展阶段对流活动位于槽前暖区中,飑线在江西造成极端大风;入夜后,冷锋南下,对流进入减弱阶段。环境场及对流参数诊断表明江西中北部低层高温高湿,中层干冷,温度垂直递减率大,有利于产生雷暴大风。南昌探空长时间序列分析表明温湿要素气候态异常,与历史同期比,低层明显偏暖偏湿,中层偏干,有利于极端对流天气发生。综合多源观测资料和雷达资料分析中小尺度特征,本次江西飑线过程特点及成因包括:(1)受引导气流和前向传播共同作用,飑线移动速度快。(2)自动站分析显示飑锋后雷暴高压强,与锋前暖低压作用造成强密度流,有利于产生大范围直线型大风;(3)通过对比飑线弓状回波南北段回波结构差异表明,飑线后侧中层干后向入流促使降水粒子相变,剧烈降温形成的强下沉运动(下击暴流)是导致极端大风的主要原因,后部层云区下沉气流增强雷暴高压加之动量下传作用对雷暴大风有增幅作用。  相似文献   
108.
一次引发极端降水事件的江淮气旋发生发展分析   总被引:3,自引:3,他引:0       下载免费PDF全文
沈阳  孙燕  蔡凝昊  苏翔  史达伟 《气象》2019,45(2):166-179
利用NCEP0.25°×0.25°再分析数据和多种观测资料,对2017年6月9—10日在苏皖地区引发区域性大暴雨并在江苏数个观测站造成极端降水事件的江淮气旋过程(简称"0609"过程)进行了分析,从气旋的生成、发展、冷暖锋和相当正压性等方面与前一次降水较弱的江淮气旋过程(同年6月5日过程,简称"0605"过程)进行了对比,结论如下:(1)对流层高层正涡度平流及出流区引发高空辐散场,继而导致对流层低层动力减压,是"0609"江淮气旋的启动机制,而"0605"过程对流层低层强盛的暖平流引起的上升运动导致了气旋的生成;(2)对锋生函数的计算表明"0609"过程锋生作用较"0605"过程更强,前者暖锋锋区较后者更为陡立且在一定区域内缓慢移动,暖锋附近及暖区一侧上升运动更强且更为深厚,以上因素直接导致了"0609"过程区域性大暴雨的发生;(3)相对涡度和纬向风0值线的垂直分布表明,"0609"过程气旋在700 hPa以下表现为集中的涡度柱形态,强度较大,系统随高度几近垂直分布,相当正压结构十分明显,而"0605"过程气旋涡度柱仅存在于850 hPa以下,强度较弱,相对涡度和纬向风0值线随高度北倾,斜压性明显;(4)"0609"过程强降水引起的潜热释放通过涡度混合加强了气旋,加强的气旋又增强了降水,降水和气旋之间建立了类似于"CISK"机制的正反馈过程,这可能是"0609"过程气旋表现出较强正压性的原因,说明了江淮气旋发展方式的多样性。  相似文献   
109.
近几年,生活在北京市的人们一般不敢对供暖季的空气质量有过高的奢求。但是,在2018年11月,北京开始供暖季,微博、微信圈里“北京蓝”被不时地刷屏。2019年1月20日,周日,大寒,下午2点,某知名品牌客户端显示北京空气质量指数达22,打败全国96%的城市!人们惊喜地感受着、传递着北京市及周边地区近年来空气质量改善的喜悦。  相似文献   
110.
高原季风特征及其与东亚夏季风关系的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用ERA-Interim的位势高度场、温度场和风场再分析资料,计算了1988-2017年的传统高原季风指数(Trational Plateau Monsoon Index,TPMI)和动态高原季风指数(Dynamic Plateau Monsoon Index,DPMI),分析了高原季风的空间分布特征和时间演变规律,结合东亚夏季风指数(East Asian Summer Monsoon Index,EASMI),探讨了高原季风与东亚季风的关系。研究表明:(1)高原夏季风从4月开始形成,暖性低值系统在高原上生成;6月暖性低压系统中心形成并达到最强,此时高原夏季风强度也达到最大;10月暖性闭合低压系统向东北方向移动且强度也随之减弱并退出,高原夏季风结束。(2)DPMI和EASMI具有明显的年际变化特征,在关键年高原夏季风和东亚夏季风的强度表现一致。(3)中纬度受东亚季风所影响区域的位势高度场和青藏高原区域的位势高度场均处于同一正相关区域,而且超前两个月的DPMI同EASMI的相关系数最大,表明高原夏季风对东亚夏季风具有一定的指示意义。(4)东亚夏季风经圈环流受高原温度场变化的影响而移动,高原夏季风的低压系统与高原温度场关系密切。  相似文献   
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