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使用1972—2011年气象站逐日降水量和日照时数资料,建立了新的华西秋雨逐日监测指数,并对新指数的空间、时间适用性进行分析,进而研究华西秋雨的季节内变化特征。利用实际气象灾害记录确定了华西秋雨区主要发生省份的秋雨偏强年,与新华西秋雨监测指数进行对比验证,发现大多数年份两者是一致的。另外也有不一致的情况,有的年份监测指数显示秋雨偏强,但是并不在灾害记录确定的偏强年里,通过进一步查找文献和对比实际降水资料,发现监测指数符合实际情况。还有一些通过灾害记录确定的偏强年,秋雨监测指数不强,进一步研究指出这些异常年份的秋雨灾害往往发生在较短的几天里,其余大部分时间内华西秋雨正常或偏弱,所以并没有在全年的监测指数中得以体现。气候平均状况下华西秋雨强度9—10月随时间在波动中减弱,包含3个偏强时段,其中9月6一16日为最强的一个时段。9—10月华西秋雨的季节内变化存在较大的年代际差异,其中20世纪70年代华西秋雨有2个显著时段(9月13—22日和10月4—8日),80年代华西秋雨有3个显著时段(9月3—17日、9月25至10月8日和10月13—25日),90年代华西秋雨有3个显著时段(9月12—22日、10月3—7日和12—20日),21世纪初有3个显著时段(9月1-10日、9月21至10月7日和10月11—16日)。个例应用表明,监测指数能直观清晰地表现出华西秋雨发生、发展和消失的整个演变过程。 相似文献
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广西沿海地处我国东南沉陷地震带,地震活动比较活跃,热带气旋影响频繁,地质环境和灾害风险性问题日益突出,但缺乏有效的海陆联测手段和长期监测资料。通过综合物探、地质取样、海水取样及海流剖面测量等综合技术手段,首次在北部湾广西近岸进行了5年次的海洋地质环境综合监测,对地形、地层、沉积物、矿物、重金属以及水质要素等进行了分析和评价。结果显示: 广西海岸带环境要素时空变化较大,滩面平衡点摆动,冲淤变化较大; 海水污染物主要是营养盐、石油类和部分重金属; 局部岸段人为改造明显,水质总体趋好与加大环境治理力度有关; 海岸脆弱性较高,灾害的突发性风险增加,需要进一步加强监测工作。 相似文献
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基于“我国重点海岸带滨海环境地质调查与评价”项目,分析了广西典型岸段20 m以浅的海域表层沉积物和地貌类型及其分布特征,并在此基础上探讨了碎屑矿物含量和种类的分布、变化以及组合。研究结果表明: 研究区水动力较强,作用方式多样,有近30种碎屑矿物,其中主要有石英、长石、钛铁矿、云母、锆石、黄铁矿以及海绿石等,重矿物较为丰富; 自全新世早期海侵以来,研究区先后进入了浅海海湾相沉积环境,但碎屑矿物种类与之前基本相似,其含量变化是由于气候和海平面的波动而致; 研究区碎屑矿物在以沉积物和地貌类型为单位的各类地质单元中,其含量和种类均有所不同,尤以重矿物的变异性最为突出; 各研究区重矿物组合可分为2~3个亚分区,均反映出与沉积环境关系密切。结果表明,研究区碎屑物质主要源于周缘陆区风化剥蚀、海岸侵蚀和河流输入,碎屑物质具有陆源性。 相似文献
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通过对博格达山东北缘西大龙口剖面与水西沟剖面上二叠统进行详细观察和精细测量,详细分析了地层特征与沉积相特征,建立了沉积演化模式。结果表明:博格达山东北缘上二叠统自下而上发育泉子街组、梧桐沟组与锅底坑组;泉子街组沉积期,西大龙口剖面与水西沟剖面分别发育冲积扇、曲流河,冲积扇砂砾岩体内有大量的砂岩砾石与油页岩砾石,为博格达山周缘地区中二叠统红雁池组与芦草沟组被剥蚀后在山前沉积的产物;梧桐沟组沉积期,博格达山隆升为物源区,西大龙口剖面与水西沟剖面分别发育辫状河、曲流河,辫状河砂砾岩体内火山岩砾石较多;锅底坑组沉积期,西大龙口剖面与水西沟剖面主要发育曲流河泛滥平原,以紫红色粉砂质泥岩、泥岩为主。 相似文献
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在电离层层析成像过程中,联合迭代重构算法是一种常用的反演算法.然而,该算法迭代收敛较慢,反演结果精度不高.为此,本文发展了一种自适应的联合迭代重构算法,该算法利用上一轮的电离层电子密度反演结果,自适应地调整松弛因子和加权参数.通过模拟数据和实测数据对该算法的反演结果进行了验证,并将得到的反演结果与电离层测高仪数据进行了比较,结果表明,该算法能够有效地反演电离层电子密度,且反演结果精度优于常用的联合迭代重构算法. 相似文献
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以位于中国科学院内蒙古草原生态研究定位站灌丛化样地实验平台为研究区,基于低空无人机遥感影像,结合实地调查,开展草原灌丛遥感辨识方法研究。通过对灌丛、草地和裸地归一化植被指数(NDVI)的方差统计分析,确定了裸地与植被的分割阈值为-0.08,并使用该阈值提取植被覆盖区,然后分别利用面向对象的决策树(DT)、贝叶斯(Bayes)、K最邻近(KNN)、支持向量机(SVM)机器学习分类器进行灌丛辨识。研究表明:借助Estimation of Scale Parameter(ESP)最优分割尺度评价工具可以快速确定分割参数,获取灌丛、草地影像对象;利用特征空间优化工具选取了18个的对象特征,可以有效避免盲目选择而导致的计算量增大;通过对不同分类器分类结果的对比和样本数量敏感性实验得出:Bayes分类器精度稳定、无需设置参数,灌丛分类精度最高,总体精度和Kappa系数分别达到92%和0.83,结果与影像地物嵌合最好,能够精确识别单株灌丛;根据Bayes分类器分类结果统计得研究区灌丛盖度为14.74%,平均冠幅为0.6 m2,与样方调查结果基本一致。由于4种分类器的算法特征以及对训练样本数量的敏感性各不相同,因此选择合适的分类器还需根据具体影像的地物特征、空间分辨率和研究区范围来确定。 相似文献