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51.
为科学精准地为温室大棚生产提供气象服务,2020年11月—2021年5月分别在位于陕西省关中的泾阳县和陕北的延川县选择砖墙和土墙两种主要的生产棚型进行了大棚内外气温的对比观测试验,并采用BP神经网络和多元线性回归分析2种算法对不同棚型和晴空条件下的棚内气温进行了模拟预测研究。结果表明: 利用BP神经网络方法建立的预测模型较多元线性回归分析方法的模拟精度更高,BP神经网络方法对泾阳和延川梁家河试验示范园日光温室内气温预测模型拟合优度R2分别达075和077,均方误差分别为192 ℃和190 ℃;控制条件下,砖墙结构比土墙结构日光温室的气温预测精度更高;多云天气条件下模型的预测精度更高。 相似文献
52.
基于第六阶段耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6,CMIP6)模拟数据和高分辨率逐日格点观测数据,分别采用分位数映射法和泰勒图对福建省极端气温指数模拟值进行订正和评估,发现在历史参照期(1991—2010年)订正后的各极端气温指数模拟值与观测值更加接近。在此基础上,分析了SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下福建省21世纪近期(2021—2040年)、中期(2051—2070年)和末期(2081—2100年)订正后的极端气温指数相对于历史参照期的时空变化特征。从时间变化来看,21世纪各时期,全省平均极端气温指数呈现升高趋势,且随着时间推移增幅不断加大。从空间变化来看,极端最高气温TXx呈现西北内陆增幅大、东南沿海增幅小的趋势,极端最低气温TNn空间分布与TXx类似,增幅略小,夏季日数Su增量在福建西南部为大值区,暖昼日数TX90p在福建东南部增幅最大。采用广义极值(generalized extreme value,GEV)分布研究了TXx重现期变化,发现SSP2-4.5情景下,21世纪3个时期增温较为匀速,而SSP5-8.5情景下增温呈加速趋势。在SSP5-8.5情景下,历史参照期20 a一遇的极端最高气温在21世纪末期每年都可能发生。 相似文献
54.
慢特征分析(SFA)方法可以从非平稳时间序列中提取出慢变的外强迫信息。近年来,SFA方法被应用于气候变化研究领域,用于探究气候变化的潜在驱动力及相关的动力学机制。本文基于SFA方法,提取全球陆地表面气温(LSAT)的慢变外强迫信息,研究全球LSAT慢变驱动力的空间结构特征及低频变率的主要驱动因子。SFA方法提取的LSAT慢变驱动力与历史时期全球辐射强迫(GRF)和全球海表温度(SST)的主模态(大西洋多年代际振荡AMO、热带太平洋ENSO变率和太平洋年代际振荡PDO)有显著的相关关系,表明全球大部分地区LSAT的变率受到GRF和三个SST模态的显著影响。GRF对LSAT变率的影响有全球一致性的特征,而三个SST模态对LSAT变率的影响则呈现出明显的区域特点。此外,由于SFA方法可以有效降低原始LSAT序列中随机噪声的干扰,GRF和SST模态对LSAT变率的解释方差显著提高,进一步表明GRF和SST模态是全球LSAT低频变率主要的驱动因子。最后,利用历史海温驱动AGCM试验(即AMIP试验)的结果,验证了三个SST模态对区域LSAT变率的显著影响。 相似文献
55.
选取CMIP6历史模拟试验26个模式数据,以CN05.1数据作为观测资料,对1961~2014年中国年平均最高气温和最低气温变化模拟能力进行评估。结果表明:1961~2014年,中国年均最高气温和最低气温均存在上升的趋势。最高气温增长速率为2.15℃/100 a;最低气温增长速率为3.92℃/100 a,约为最高气温增长速率的两倍。CMIP6模式都能模拟出这种长时间尺度的变化趋势,但不同模式模拟能力存在一定差异,模式间离散度达到0.38℃/100 a(最高气温)和0.41℃/100 a(最低气温)。模式中BCC-ESM1和EC-Earth3模式对这两种趋势的模拟效果最好。CMIP6模式可以较好地模拟出中国范围内的最高气温和最低气温空间分布特征。中国范围内,大部分模式模拟结果与观测呈正相关的格点所占比例分别为82%(最高气温)和97%(最低气温),模拟结果具有明显的地域性。对于气候平均态,CMIP6模式可以较好地模拟出最高最低气温空间分布特征,对于整个中国东部地区,最高最低气温模拟结果的模式间标准差均在3℃以内,一致性较高,在西部地区差异较大,青藏高原地区达到6℃以上。GISS-E2-1-G和MRI-ESM2-0可以很好地模拟出1961~2014年中国最高气温和最低气温经验正交分解(Empirical Orthogonal Function,EOF)主要模态及其时间演变。总体来说,CMIP6模式对中国年均最高气温和最低气温的气候态空间分布以及变化趋势等方面,具备较好的模拟能力。 相似文献
56.
57.
通过智能物联网技术实时获取积水监测实况数据,利用天津市气象精细化格点预报产品和城市自动雨量观测站实况数据,以机器学习、神经网络模型和天津市城市内涝风险等级划分原理为基础,研究基于用户实时位置的城市内涝预报预警技术,研发天津市城市自动化积水监测预警系统。结果表明,该系统具备一定的城市内涝风险监测预警预报能力,并在2018—2020年多次重大天气过程中应用,积水深度预报结果与监测结果基本一致,应用数据表明验证结果良好,系统可以为政府防灾减灾决策、指挥调度提供精准、及时的气象数据支撑。 相似文献
58.
选取2018年夏季邵阳地区的17个雷暴单体和9个非雷暴单体,分析了单体30 dBz、35 dBz和40 dBz回波顶高及0℃、-10℃和-20℃层超过30 dBz、35 dBz和40 dBz的回波面积与闪电发生的关系,利用40 dBz回波顶高、-10℃层以上超过40 dBz的回波面积及其与单体总面积的百分比对该地区闪电进行预报。结果表明:雷暴单体和非雷暴单体在回波强度为40 dBz时,超过0℃、-10℃和-20℃三种层结高度所占百分比的差值最大。-10℃层的40 dBz回波顶高较其他层结高度能更好地区分邵阳地区的雷暴单体与非雷暴单体。-10℃层以上超过40 dBz的面积所占单体总面积百分比大于1%这一阈值时,可作为区分雷暴单体和非雷暴单体的一个有效预警指标。综合使用40 dBz回波顶高、-10℃层以上超过40 dBz的回波面积及其与单体总面积的百分比对12个单体样本进行检验,雷暴单体预报的准确率达66.7%,非雷暴单体判断的准确率为83.3%。 相似文献
59.
利用1979—2014年台站观测资料和再分析资料对西南地区冬季气温的年际变率及其主要影响因子进行分析。西南冬季气温年际变化主要存在两种模态:全区一致型和东西反向型。西南冬季一致偏冷时,东部降温幅度明显大于西部,东部强降温与低层异常东北风和偏东风引起的冷平流有关;而西部高原地区较小的气温降幅主要与异常上升运动引起的云量增多和辐射降温有关。当西南地区气温变化表现为东西反位相时,显著的气温异常主要位于西部高原地区,该区域显著降温与其上空异常东北风引起的冷平流和异常上升运动引起的云量增多和辐射降温有关。异常活跃的乌拉尔山和西伯利亚西部区域阻塞高压是影响西南冬季气温第一模态的主要因子,其在西南地区东部造成东北风和偏东风异常,导致更强的冷平流,进而引起该区域气温显著偏低。西南西部高原地区气温显著偏低时,中东急流异常在副热带西风急流中引起向下游地区传播的波列,在高原和西南地区上空形成异常的气旋性环流,伴随的异常东北风冷平流和异常上升运动引起的辐射降温使西部高原地区显著降温。东亚冬季风、北极涛动和ENSO与西南冬季气温年际变化两个模态的联系都较弱。 相似文献
60.