2014年5月8—9日引发珠江口区域强降水的两个长生命史MCS特征分析     

陈涛  张芳华  符娇兰  于超 《气象》2020,46(4):449-461

2014年5月8日上午至9日白天,广东中南部珠江口地区连续受MCS A1、MCS A2两个长生命史中尺度对流系统影响,形成长时间强降水。其中5月8日午后华南内陆地区MCS A1逐步增强,从广西东部向广东珠江口方向移动,陆上活动时间超过11 h; MCS A2从9日凌晨至上午持续影响珠江口沿海地区,维持时间超过9 h,导致珠江口沿海地区出现400 mm 以上单站降水量。过程发生前,8日早上华南南部地区具有弱地面温度梯度,中午MCS A1对流触发与广西南部地面南风增强、华南南部云开大山—云雾山中尺度地形抬升有紧密关系;在弱斜压环境条件下,MCS A1从层云伴随线状对流结构演变为中尺度涡旋组织结构。8日夜间MCS S1入海后,与陆上遗留冷池相关的地面温度边界稳定在珠江口西侧沿海地区;9日凌晨西南低空急流增强后,MCS A2在珠江口沿海残留冷池边界附近开始发展,在向上游迎风方向传播的过程中,逐步形成多条平行β中尺度线状对流组织结构,对流系统整体移动缓慢,造成珠江口沿海地区出现较高的总降水量。计算表明MCS A2冷池边界扩张速度与低层垂直切变相对平衡,有利于形成较为直立的对流单体,增强的边界层水汽输送、更高的对流单体高度有利于产生较高的降水强度。通过总结这两个华南地区长生命史MCS发生发展过程,表明通过分析对流反馈造成的边界层/近地面层热动力特征变化,对于分析MCS发展特征、提高华南前汛期中尺度暴雨预报能力具有重要意义。  相似文献   

关口前移预防为主 重心下移力在基层——青海省国土资源厅执法监察总队积极探索执法监察新机制和新方法     

苏进兰 《青海国土经略》2014,(3):16-17

正近年来,青海省经济的高速发展对土地、矿产资源的需求越来越大,导致了国土资源违法违规行为易发高发,偷采盗采砂金、煤炭等矿产资源违法屡禁不止,造成生态环境破坏,群众信访案件增多。重点项目、民生工程、未批先建等政府主导违法现象突出。同时,国土部门执法手  相似文献   

蒙古韭(Allium mongolicum)的分布和结实特性     

张莹花  刘世增  尉秋实  何芳兰  张进虎 《中国沙漠》2014,34(2):391-395

为掌握蒙古韭(Allium mongolicum)在中国的分布现状和种群发展趋势,采用野外踏查和栽培实验相结合的方法,对其地理分布范围进行了界定;以结实量调查数据为基础,分析了不同分布区域蒙古韭的结实特点以及影响因素。结果显示:(1)蒙古韭在中国的分布区约在36°28′—46°14′N、88°39′—116°05′E之间,包括陕西、甘肃、宁夏、内蒙古、新疆、青海6省(区)。(2)由于生境差异,蒙古韭不同群落中物种组成差异很大,蒙古韭多为伴生种或偶见种,很少为优势种。(3)不同生境条件下蒙古韭的结实特性差异较大,多数地区没有结实或结实率很小,主要是因为干旱导致其生殖生长受阻,加之人为因素干扰,使蒙古韭不能正常完成其生活史。  相似文献   

基于Google Earth API的典型GIS功能开发方法     

喻静敏  ;游兰  ;吴华意 《地理空间信息》2014,(4):55-57

探讨了基于Google Earth API开发部分典型GIS功能的方法,并进行了原型系统开发。该方法在原始Google Earth API基础上扩展实现了几何查询、地图要素的创建和编辑、矢量栅格数据浏览等典型GIS功能,能够满足用户对地图数据的操作需求,用户体验良好。  相似文献   

一种基于贝叶斯理论的区域斜坡稳定性评价模型   总被引：1，自引：0，他引：1  

伍宇明  兰恒星  高星  李郎平  孟云闪 《工程地质学报》2014,22(6):1227-1233

本文结合滑坡物理模型和统计模型的优点,针对小流域滑坡稳定性分析,建立了一种基于贝叶斯理论的区域斜坡稳定性评价模型。该模型主要采用灾害自身信息来修正原始模型中的参数,解决了区域稳定性评价中参数难以确定的问题。该方法首先设定模型的初始参数分布,然后利用采样点雨前和雨后稳定性不同的信息建立验证方程,再根据马尔科夫链蒙特卡罗模拟和贝叶斯方法确定最终的参数分布,进而得出区域稳定性分布。应用该模型对福建省蔡源小流域的6 13滑坡群发性事件进行分析。结果显示,蔡源小流域地区的无量纲黏聚系数C为0.028,有效摩擦角为16.7,土壤的导水系数T和降雨量q的比值为529.026m,可能不稳定地区和不稳定地区达到76.0%。该模型利用历史灾害数据自动模拟出合适的参数,对区域滑坡稳定性评价具有重要意义。  相似文献   

人工神经网络和决策树模型在滑坡易发性分析中的性能对比   总被引：1，自引：0，他引：1  

田乃满  兰恒星  伍宇明  李郎平 《地球信息科学学报》2020,22(12):2304-2316

机器学习模型广泛应用于区域性滑坡易发性分析。模型的选择关系到评价结果的可信度、准确率和稳定性。现有滑坡易发性分析模型对比研究侧重模型的预测精度。模型的稳定性和数据量敏感性对机器学习模型的性能评估同样非常重要。本文以福建省南平市蔡源流域为研究区,以四川省绵阳市北川县为验证区,从预测精度、稳定性和数据量敏感性3个方面深入对比BP（Back Propagation）人工神经网络模型和CART（Classification and Regression Tree）决策树模型在滑坡易发性分析中的效果,主要结论如下:① 在逐渐增加一定数量训练样本的过程中,BP人工神经网络模型预测精度的增长率更高。在蔡源流域内,当训练样本数量增加10 000时,BP人工神经网络模型的预测精度上升5.22%,CART决策树模型的预测精度上升2.11%。② BP人工神经网络的预测精度高于CART决策树模型,且较为稳定。在100组数据集上,BP人工神经网络模型验证集预测精度的均值和验证集滑坡样本预测精度的均值分别为81.60%和84.86%,高于CART决策树模型的72.97%和76.59%。与此同时,BP人工神经网络模型对应预测精度的标准差分别是0.32%和0.37%,小于CART决策树模型的0.35%和0.67%。③ BP人工神经网络模型分析的滑坡易发区相比CART决策树模型,更接近实际滑坡的空间分布。最后,北川县的验证实验也出现了相同的现象。  相似文献   

青海省海东地区土地开发整理潜力分析     

苏进兰 《青海国土经略》2005,(3):30-31

一、概述。海东地区位于青海省东北部，地处祁连山支脉达板山南麓和拉脊山脉，属于黄土高原向青藏高原过渡的相嵌地带。地势由北向南、由西向东倾斜。地形复杂多变，以山地丘陵为主体。境内山峦起伏，沟壑纵横，由一系列西北一东南走势的山脉、河谷阶地相间而成。地面相对高差较大，海拔最低处1650米，最高处达4634米。全区所辖6个县，105个乡镇，1614个行政村，总人口154万人（其中农业人口132．2万人）。土地总面积132万公顷，其中农用地面积103．07万公顷，占土地总面积的79．1％。2004年，全区农业总产值22．7亿元，占全省农业总产值的26％，已初步形成青海省粮油、蔬菜、果品等为主的农业生产区。但是，随着当今工业化、城市化的发展和人口的剧增，对土地资源的需求量将会不断增长，尤其是住宅和工业建设占用耕地急剧增加，耕地逐年锐减。  相似文献   

1991年学术年会在成都举行     

兰 《海洋湖沼通报》1991,(4)

中国海洋湖沼学会水文气象专业委员会第七次学术讨论会和山东(暨青岛)海洋湖沼学会1991年学术年会于1991年10月24日至27日在成都市四川大学学术交流中心联合召开,112名代表参加会议。大会共收到学术摘要146篇,撰稿人约200人。成都市科协贾高主任,学会部黄宝珠部长到会祝贺并讲了话,黄部长还传达了1991年10月全国地方科协学会部工作座谈会的精神,代表们受到很大鼓舞。这次会议得到成都市科协和四川大学的热情支持和帮助。第一天的大会上,中国海洋湖沼学会副理事长、水文气象专业委员会理事长、山东(暨青岛)海洋湖沼学会名誉理事长文圣常教授致开幕词。在大会上,王惟一和曾焕彩分别就  相似文献   

北京几次弱降水过程预报失误分析   总被引：3，自引：0，他引：3  

孙军  马学款  代刊  符娇兰  董林  秦华锋  董全 《气象》2018,44(1):26-41

在选取的北京地区2011年冬季至2012年春季9次弱降水过程中,预报员出现了4次空报、2次漏报,预报效果总体不理想。通过对9次过程的预报检验、天气分析和多模式预报对比,得到如下认识:北京地区弱降水过程天气形势复杂多样,按高空大气环流形势可分为两槽一脊型、一槽两脊型、一槽一脊型,按地面天气形势可分为冷锋型、华北锢囚锋型、东风与倒槽型和东风回流型;弱降水过程普遍具有对流层低层水汽条件差或动力抬升弱的特点;对湿层浅薄、饱和层高度高、抬升凝结高度高的弱降水过程,数值模式容易出现空报;而对低层湿度条件好、饱和层高度低、抬升凝结高度低但高空系统弱的降水过程,模式又容易出现漏报;预报员主观预报出现空、漏报主要源于对天气系统的结构及发生发展机理认识不足,对边界层水汽、抬升等关键降水要素缺乏预报订正经验。  相似文献   

云浮地区灾害性大风的特征     

罗静兰  曾繁威  王迪龙 《广东气象》2018,(3)

利用云浮地区16个气象站2008—2016年的大风资料,从大风的发生时间、时段、风向和风力等方面分析大风的空间和时间分布规律及特征,结果表明:(1)大风分布与地形有一定关系,罗定大风最多,郁南最少。(2)大风日变化非常明显,白天出现大风的机率远远大于夜间,下午明显大于上午;大风日数的月和季节分布变化特征也非常明显,汛期4—9月是高发期。(3)强对流天气引起的大风占比最大,其次是热带气旋影响,而冷空气引起的占比极少。  相似文献