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51.
利用1961—2016年洛阳9个县(市)地面气象观测站的雾、霾日数及相关气象要素资料,采用统计学方法分析了洛阳地区雾和霾日数的时空分布特征及影响其产生的气象要素特征。结果表明:近56a来洛阳市平均年雾日数在20世纪80和90年代较多,21世纪初开始逐渐减少,但在2015—2016年明显增加;平均年霾日数以2013—2016年最多;雾和霾日数在冬季最多,夏季最少。2000—2016年洛阳市雾日数自北向南逐渐减少,霾日数则在西部多、东部少,全区霾日数较1981—2010年明显增加。对雾、霾日气象要素的分析表明,相对湿度越大雾出现的频率越高、能见度越低,浓雾发生时相对湿度一般都在90%以上;中度和重度霾发生时相对湿度主要集中在50%~79%。雾发生时气温主要在-4.0~4.0℃之间,中度和重度霾发生时,气温分别集中在0~15.0℃和0~8.0℃,轻微和轻度霾发生时气温分布范围较大,以0~10.0℃较为集中。雾和霾出现时风速大部分在3.0m·s^-1及以下,并且主要是来自东北、东东北风向区域。 相似文献
52.
千岛湖社会—生态系统恢复力测度与影响机理 总被引:11,自引:3,他引:8
立足反映恢复力属性特征的盆地模型理论,构建基于稳定性景观的恢复力评价体系。从脆弱性、应对能力两大层面以及社会、经济、生态三大子系统入手,建立旅游地社会—生态系统恢复力测度指标体系,运用集对分析法,测度千岛湖旅游地社会—生态系统恢复力,甄别影响恢复力的主要因子,揭示旅游地社会—生态系统恢复力因子影响机理及曲线规律。结果表明:1 1987-2012年间千岛湖旅游地社会—生态系统脆弱性指数由0.4576缓慢上升至0.5622,应对能力指数由0.0282快速上升至0.9725,恢复力指数由0.1276稳步上升至0.8669,恢复力应是脆弱性与应对能力相互作用的结果。2总脆弱性受生态子系统脆弱性影响最大,总应对能力受经济子系统应对能力影响最大,总恢复力受社会和经济子系统恢复力影响较大。总应对能力对恢复力起着决定性作用,其中社会和经济系统的应对能力作用更加突出。3恢复力因子影响曲线可分为线性递增和递减、非线性U型/倒U型递增和递减6种类型,不同阶段、不同因子对系统恢复力作用方式、性质、速率具有差异性,主要以非线性影响为主,且存在不确定性。 相似文献
53.
基于小波的浙江省NDVI与自然—人文因子多尺度空间关联分析 总被引:1,自引:0,他引:1
对地表植被的空间分布格局及其与自然、人文因子间的关系开展综合的、多尺度的定量分析,这是全球气候变化背景下土地利用与覆被研究中的一项重要内容。以地处亚热带湿润季风区的浙江省为研究区,设置了东西向(样线A)和北南向(样线B)两条样线,并应用小波分析方法对研究区NDVI、高程、坡度和土地利用强度等因子的尺度特征以及这些因子间的多尺度相关关系进行了分析。结果表明:1研究区内,NDVI、高程、坡度及土地利用强度的空间分布格局存在四个尺度域;2上述因子在样线A及样线B上的空间分布分别存在两个主要特征尺度,其中东西向(样线A)上的特征尺度为40 km和80 km,北南向(样线B)上主要的特征尺度为30 km和50 km;3在较大尺度域(8 km以上),土地利用强度是影响NDVI空间分布的最主要因素,而在小尺度域(0~8 km),坡度和高程因子成为影响NDVI分布的主要因子。研究还认为,小波分析方法为识别地理要素空间分布的特征尺度、量测要素间任意尺度、任意位置上的相干关系,提供了方便的工具。 相似文献
54.
锡林浩特草原CO2通量特征及其影响因素分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用锡林浩特国家气候观象台开路涡度相关系统、辐射土壤观测系统,测得的长期连续通量观测数据,对锡林浩特草原2009—2011年期间的CO2通量观测特征进行了分析。结果表明:CO2通量存在明显的年际、季节和日变化特征。3 a中NEE年际变率达到200 g·m-2,季节变率最大达到460 g·m-2,日变化幅度生长季最大达到0.25 mg·m-2·s-1。通过不同时间尺度碳通量与温度、水分、辐射等环境因子的分析,认为CO2通量日变化主要受温度和光合有效辐射影响,而季节变化和年变化主要受降水和土壤含水量的影响。降水强度及时间分布是制约牧草CO2吸收的关键因素,大于15%的土壤含水量有利于促进牧草生长。 相似文献
55.
56.
57.
58.
在泰宁县地质灾害详细调查的基础上,统计分析了地质灾害发生与地形(地貌)、地层岩性、降雨、人类工程活动等影响因素的关系。地质灾害主要分布于丘陵、低山的缓坡一陡坡地带,尤其是变质岩、侵入岩地区;降雨和人类工程活动是主要的外在诱发因素。 相似文献
59.
60.
关于地质灾害孕灾因子权重确定的探讨 总被引:3,自引:0,他引:3
地质灾害易发区划模型中,不同地区孕灾因子权重不同。因子权重的确定、求解权重的准确性将直接关系到区划结果的可靠度。本文根据地质灾害点在不同孕灾因子分区中的分布频率,推出不同孕灾因子对地质灾害发育的贡献率的相对大小。不同因子对地质灾害发育的贡献率实际上就是各因子在地质灾害易发模型中的权重,因此通过以上分析可得出不同孕灾因子的相对权重,再利用层次分析法(AHP法)得出孕灾因子的权重。通过统计分析得出各因子相对权重的方法弥补了层次分析法确定权重的人为随意性,提高了区划的准确度。 相似文献