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41.
基于1982-2017年NCEP_CFSv2(NCEP Climate Forecast System version 2)模式预测资料对黑龙江省夏季降水进行降尺度预测。通过分析黑龙江省夏季降水与同期环流因子的关系、模式对关键区环流因子的预测,选取模式模拟与再分析资料相关较好、黑龙江降水实况与再分析资料关系较好的环流因子作为预测因子,结合最优子集回归法筛选因子,建立降尺度预测模型,最后采用交叉检验法进行预测效果检验和独立样本预测。结果表明:模式降尺度预测与实况的距平符号-致率为69%,6 a独立样本预测中有5 a预测正确,优于目前的业务预测效果。进-步研究发现,在模式能够准确预测环流因子的情况下,模式降尺度可以较好地预测黑龙江省夏季降水的趋势。此外,模式降尺度在拉尼娜年预测效果较好。 相似文献
42.
以模拟圆锥在不排水黏土中的静力贯入和分析其影响因素为目标,假设土体为均质弹性—完全塑性材料且服从Mises屈服准则,采用任意拉格朗日—欧拉(ALE)网格划分技术确保锥尖土体在大应变条件下的网格质量,进行大应变有限元数值模拟,并分析了稳定状态下土体刚度指数、原位应力状态和锥尖粗糙程度对塑性区半径与锥形因子的影响,获得了锥形因子表达式。模拟结果表明:塑性区随着刚度指数的增大而增大,锥尖周围塑性区的径向扩张处于柱形孔扩张和球形孔扩张之间,更接近于球形孔扩张;锥形因子随土体刚度指数、锥尖粗糙程度的增大而增大,随土体原位应力状态参数的增大而减小;得到的锥形因子表达式可以量化土体刚度指数、原位应力状态和锥尖粗糙程度的影响,具有较高的精确度。 相似文献
43.
在干旱-半干旱地区,研究植物的耗水特征及与气象因子、地下水水位的关系对水资源合理开发利用和生态环境保护具有重要的意义。采用原位监测方法,对气象、树干液流、土壤含水率和地下水水位进行了观测,研究了毛乌素沙地广泛分布及与地下水关系密切的旱柳与气象因子、土壤含水率以及地下水水位的关系。研究表明:水汽压亏缺和潜在蒸散发是控制旱柳耗水最重要的气象因素;研究期内,土壤含水率对旱柳耗水的影响较小;旱柳的耗水与地下水具有密切的关系,随着水位埋深的增大,旱柳的耗水先增大后减小,在水位埋深1.25 m处达到最大。利用地下水的昼夜波动计算了地下水的蒸散发消耗量,发现旱柳的用水与地下水的蒸散发消耗量具有一定的相关性,表明地下水是旱柳重要的用水水源。 相似文献
44.
45.
为了揭示季节性低温胁迫下陇东黄土高原油污土壤环境因子对耐冷混合菌场地生态修复的响应机制,利用自主筛选构建的耐冷石油降解混合菌在甘肃省庆阳市庆城县马岭镇长庆油田陇东油泥处理站开展了为期7个月的场地修复实验,采用常规方法测定了不同季节土壤理化特性、酶活性和微生物群落特性等环境指标。结果表明:(1)在季节性低温胁迫下(9-11月)M2组(耐冷混合菌处理组)月平均降解率明显增加(P<0.01),JZJ+M1组(金盏菊联合常温混合菌处理组)和M2组累计TPH降解率分别为15.37%±3.51%和28.64%±4.12%。(2)M2组土壤脱氢酶和多酚氧化酶在低温季节(LT)活性最高,且温度和处理存在显著交互作用(P<0.01)。在土壤营养元素方面,无论何种处理方式(JZJ+M1和M2)二者含量均为RT(常温季节)高于LT(P<0.05),同时明显高于CK组(P<0.05)。(3)M2组土壤微生物群落Shannon-Wiener指数和均匀度指数在LT高于RT(P<0.05)。(4)NMDS和Pearson相关性分析结果显示,M2组在低温季节具有较高TPH降解率主要与土壤多酚氧化酶、脱氢酶、单月TPH降解率(μ2)和Shannon-Wiener指数有关,且均呈极显著正相关关系。通过分析环境因子的季节响应,优化场地修复在低温环境的降解条件、加速低温期石油烃降解速率,以期为陇东地区低温耐冷混合菌场地生态修复技术的推广应用提供参考和基础数据资料。 相似文献
46.
47.
利用中国区域2015~2017年探空数据,建立一种顾及地表温度、地表水汽压、高程和纬度的中国区域大气加权平均温度Tm模型(BET模型)。以2018年探空站Tm数据为参考值,分析BET模型精度,并与Bevis模型和GPT3模型进行对比。结果表明,BET模型年均RMSE与bias分别为3.15 K和0.04 K,相比于Bevis模型、1°×1°分辨率的GPT3模型和5°×5°分辨率的GPT3模型,年均RMSE分别降低29.2%、32.8%和39.1%,年均bias分别降低96.4%、96.7%和97.4%,且该模型在中国区域不同高程和纬度上的精度与稳定性优于Bevis模型和GPT3模型。 相似文献
48.
针对东南沿海地区GNSS大气可降水量(PWV)计算过程参数多、数据量大、效率不高且易产生累积误差等问题,本文基于中国东南沿海地区2017~2018年18个CORS站的GNSS数据,分析GNSS-PWV与对流层延迟(ZTD)、地面气温(Ts)和地面大气压(Ps)之间的线性关系,并利用多元线性拟合方法建立多因子GNSS-PWV直接转换模型,为研究区提供简捷高效的PWV计算方法。结果表明,GNSS-PWV与ZTD、Ps和Ts之间具有良好的相关性,相关系数分别为0.98、-0.65和0.78;基于ZTD、Ps和Ts的多因子PWV模型RMS为0.33 mm,精度最高,明显优于基于ZTD的单因子PWV模型(4.66 mm),而基于ZTD和Ps的双因子PWV模型RMS为0.50 mm。 相似文献
49.
对于滑坡易发性预测中的水系、公路和断层等线状环境因子, 现有研究大多采用缓冲分析提取距离线状因子的距离。但缓冲分析得到的线距离属于离散型变量, 带有大小不等的随机波动性且对点或线要素的误差较为敏感, 导致滑坡易发性建模精度下降。提出了使用水系和公路的空间密度等连续型变量改进线状环境因子的适宜性。以江西省安远县为例, 选取高程、地形起伏度、距水系和公路距离等14个环境因子(原始因子), 再将距水系和公路距离2个线状因子改进为水系密度和公路密度(改进因子); 之后采用逻辑回归、多层感知器、支持向量机和C5.0决策树等机器学习模型, 分别构建了基于原始因子和改进因子的机器学习模型以预测滑坡易发性; 最后利用ROC曲线和易发性指数分布特征等来研究建模规律。结果表明: ①改进因子机器学习预测精度均高于原始因子机器学习模型, 表明空间密度对于易发性预测的适宜性更好; ②在4类机器学习模型中C5.0模型对于滑坡易发性预测性能最好, 其次是SVM、MLP和LR; ③水系和公路两类环境因子的重要性较高且使用改进因子机器学习后这两类环境因子重要性排名依然非常靠前。 相似文献
50.
基于永定河流域1958~2018年14个气象站的逐日观测数据,采用气候倾向率、Mann–Kendall趋势检验法分析蒸发皿蒸发量时空变化特征,并通过完全相关系数和多元回归分析识别气候因子与蒸发量的相关程度并定量计算其贡献率。结果表明:在全球气候变暖的背景下,60年来永定河流域气温以0.29°C/10 a的速率上升,而蒸发皿蒸发量不增反减,以-48.88 mm/10 a的速率显著下降(标准化统计量Z=-4.5),该流域存在明显的“蒸发悖论”现象。流域蒸发量表现出显著的时空分布差异性,在季节上,春、夏季蒸发量分别占全年蒸发量的35%和37%,且春、夏两季蒸发量下降趋势较为显著;在空间上,永定河流域下游平原区下降趋势较上游山区(天镇、蔚县等地区)更为显著。完全相关分析表明,净辐射、平均风速和空气饱和差与蒸发量具有较强的相关性;贡献率分析表明,与基准期 1958~1979 年相比,1980~2018 年平均风速和净辐射减少对蒸发量减少的贡献率分别为77%和66%,空气饱和差的贡献率为-41%,净辐射和平均风速的减少是导致蒸发皿蒸发量下降的主要影响因素。 相似文献