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51.
52.
利用1961-2017年长江流域700个气象站点逐月降水资料计算长江流域9个子流域面雨量,采用基于Box-Cox正态分布转换后的百分位法对长江流域不同时间长度的极端降水气候事件阈值进行界定。结果表明,在数据序列长度发生变化的情况下,面雨量序列经Box-Cox正态转换后,计算得到的极端降水气候事件阈值的变化相较于常规百分位法明显减小,具有更为稳健的特性,从而使得相应极端降水气候事件个例的挑选更为稳定。根据该方法得到的阈值,对2018年汛期(6-8月)长江各子流域极端降水气候事件进行判定,岷沱江流域发生了极端多雨气候事件,而长江干流重庆-宜昌段、汉江及中游干流区间发生了极端少雨气候事件。 相似文献
54.
以高能耗为主要特征的工业部门是大气污染物和温室气体的重要排放源。为推动协同管控,文中结合生态环境部在重庆市组织开展的试点工作,对工业企业NOx污染治理协同控制温室气体的效应进行了量化分析。结果表明,以末端治理为手段的NOx治理措施协同控制温室气体的效果为负,即工业企业去除1 t NOx会直接或间接增加CO2排放1.811 t,采用SNCR技术且选择氨水等非尿素类脱硝剂有助于减少工艺过程和电力间接CO2排放。2017年工业企业NOx减排导致CO2排放增加52.57万t,占重庆市能源活动CO2排放总量的0.3%。电力碳排放因子降低1%和降低5%情景下,NOx减排的总协同度将分别提高0.9%和4.3%,尤以水泥制造业的协同效果改善最明显。减少尿素使用和提高电力低碳化程度有助于降低工业领域NOx减排对CO2排放的负协同效果。 相似文献
55.
采用中国地面站气温逐日观测资料、NOAA全球逐日海表温度资料,及NCEP/NCAR的全球日均再分析资料,研究了2014年持续性低温的三维结构及大尺度环流异常。结果表明,2014年的低温异常,除了在陆地上区域性地出现在长江流域,还以大尺度带状的形式、从陆地延伸到海洋上。这种带状异常不只出现在近地面,在大气各层(925~500 hPa)都能看到。分析指出,大气中的这个低温带主要由高纬大气环流异常造成。在位势高度场上,最重要的异常出现在高纬60°N,有呈带状的位势高度正距平,它引导(距平意义上的)偏北气流从正北和东北偏东方向侵入,在其南侧形成一带状的偏低温区。大气各层均呈现出这种在高纬有位势高度正距平、相应地在稍南的低纬(40°N)有位势高度负距平、两者之间为低温区的分布特征。从低层往上,这种配置型式整体表现出由南往北的倾斜,其垂直剖面表现为距平意义上的、大尺度、类似于锋面的倾斜结构。文中用简单的概念模型对此进行理解,认为这种结构是由大气动力异常和热力异常相互影响、共同作用而形成的。 相似文献
56.
利用第五次国际耦合模式比较计划(CMIP5)中5个气候模式在3种典型浓度路径(RCPs)下的预估结果驱动SWAT水文模型,预估了21世纪气候变化对长江上游年径流量、季节分配以及极端径流的影响。结果表明:预估的长江上游平均气温呈显著上升趋势,21世纪末较当前(1986—2005年)升高1.5~5.5℃,降水总体呈增加趋势,在21世纪30年代后高于当前气候平均值,21世纪末相对于当前增加5%~15%。流域内气候变化存在明显空间差异,金沙江和岷沱江流域气温升高和降水增加幅度均大于流域平均值。预估的长江上游年径流量及各月平均径流均有增加趋势,在21世纪30年代后高于当前多年平均值,21世纪中期增加4%~8%,21世纪末增加10%~15%。预估的径流年内分布的均匀性有所增加,但年际变化明显增大,极端旱涝事件的频率和强度明显增加。预估的各子流域径流变化对气候变化的响应也存在差异,金沙江和岷沱江流域年径流量、年际变化和年内分布变化小,对气候变化的响应表现为低敏感;嘉陵江流域、乌江流域和长江上游干流径流增加幅度大,同时极端丰枯出现的频率和程度增加显著,是气候变化响应的敏感区域。 相似文献
57.
应用基于多层城市冠层方案BEP(Building Environment Parameterization)增加室内空调系统影响的建筑物能量模式BEM(Building Energy Model)方案的WRF模式,模拟研究重庆热岛的特征、成因以及局地环流对热岛形成的影响。文中共有两个算例,一为重庆真实下垫面算例,称之为URBAN算例,二为将城市下垫面替换为耕地下垫面的对比算例,称之为NOURBAN算例。结果表明:1)WRF方案模拟结果与观测2 m气温的对比吻合较好,误差主要出现在正午温度峰值和凌晨温度谷值处,由城市下垫面特性及城市内建筑分布误差引起。2)BEP+BEM方案较好地模拟出了重庆地区的热岛分布的空间和时间特征。重庆市温度的分布受地形和城市下垫面的双重影响,越靠近城区,温度的分布受城市化影响就越大,在海拔低处,温度就越高。3)城区立体三维表面对辐射的陷阱作用导致城市表面总体反射率小,向上短波辐射小于郊区约20 W/m~2。城市表面以感热排放为主,而郊区则表现为潜热的作用占主导。夜间城市地表储热以及空调废热向大气释放,是城市热岛形成的重要原因。4)模拟区域背景风场主要为东南风,局地环流呈现出越靠近山区风速越大、城市区域风速较小的特性,体现了城市密集的建筑群对低层大气流场的空气动力学效应,以及复杂山谷地形的山谷风环流特性。在市区的西侧和东南侧均有高大山脉阻挡,山脉对城市出流的阻碍作用、气流越山与绕流运动对城市热岛的形成有一定影响。 相似文献
58.
为了更好地发展旅游事业,本文以四川省2006~2016年21个站点的气象数据为基础数据,运用奥利弗温湿指数和IDW空间插值法对四川省旅游气候舒适度进行评价。结果表明:(1)从总体上看,四川省旅游气候舒适度差异显著,呈现出西部较高、东部较低的特征;(2)从季节上看,四川省春、秋季舒适度较高,最适合人们旅游;夏、冬季舒适度较差,最不适合旅游;(3)从旅游地上看,除了甘孜州、阿坝州和凉山州的最舒适时期为7月,最不舒适时期为1月。四川省典型旅游地最舒适时期大都为4月和10月,最不舒适时期主要为1月和7月。因此,除甘孜州,阿坝州和凉山州外,4月和10月四川省适合旅游;相反,1月和7月四川省不适合旅游。 相似文献
59.
利用2014—2017年汕头市PM2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP (Back-Propagation)人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM2.5质量浓度预报模型。结果表明:与多数内陆城市不同,汕头市PM2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关;PM2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关;PM2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关(相关系数为-0.143);汕头市非汛期PM2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水(暴雨以上除外)对PM2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM2.5浓度有明显清除作用;BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM2.5级别命中率TS分别为100%和90.3%,准确指数分别为87.7%和89.9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。 相似文献
60.
以青藏高原长江源区典型高寒草地小流域为研究对象,基于2012年小流域气象监测数据和小流域径流水样分析,探讨了小流域水体碳氮输出特征,分析了气象因子和土壤水热对小流域水体碳氮输出的影响。结果表明,径流水体碳氮质量浓度均较低,其中可溶性有机碳(DOC)、可溶性有机氮(DON)、铵态氮(NH4+-N)和硝态氮(NO3--N)含量分别在2.95~6.96mg.L-1、0.45~1.15mg.L-1、0.02~0.88mg.L-1和0.16~0.36mg.L-1之间;DOC、DON、NO3--N在8~10月份之间随时间逐渐升高,9月中旬达到峰值后波动下降,NH4+-N无显著的季节变化特征,溶解氮中DONNO3--NNH4+-N;DOC和DON的输出量与降水、不同土层(20、40、60、90、120cm)地温和不同深度(10、20、40、60cm)土壤水分、水温呈极显著正相关(P0.001),与90、120cm土壤水分呈极显著负相关(P0.001);NH4+-N的输出量与降水、气温、水温呈显著正相关(P0.05);NO3--N与降水呈极显著正相关(P0.001)。 相似文献