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本文基于上海市典型城市和乡村站2017年逐时气象观测数据,详细分析和深入阐述了晴朗微风、大风、强降水和极端高温等典型气象条件下城市热岛强度逐时变化特征。通过分析上海市微风和极端高温等气象事件长期变化趋势,讨论了城市热岛效应未来变化趋势。伴随日出日落,年平均和微风晴朗条件下城市热岛强度呈现出快速降低—稳定低值—快速增加—稳定高值周期性昼夜变化特征,其中微风晴朗条件下城市热岛强度日内变化可高达7℃,而大风、强降水和高温等极端事件下城市热岛强度呈现出不一样的逐时变化特征。随着风速降低和气候变暖,过去40 a上海市微风和极端高温天气日数呈现快速增加趋势,其势必会加剧上海市城市热岛强度及其不利影响。 相似文献
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基于国家气候中心（NCC_CSM11）、美国国家环境预报中心（NCEP_CFS2）和欧洲中期天气预报中心（ECMWF_SYSTEM4）三种模式产品资料,以及美国国家环境预报中心（NCEP）的大气环流再分析资料和云南、贵州及四川三省359个站点月降水资料,搜寻模式“有预测技巧的高影响关键区”,使用逐步回归方法建立预测释用模型,比较采用原始资料和年际增量两种资料序列的释用结果与模式结果的预测性能。结果表明:原始资料释用结果月均PC评分与模式结果相近,PS和ACC评分则有所提高;增量资料释用结果对月降水预测性能的改进优于原始资料释用结果;进一步采用超级集合平均方法对各月三种模式增量资料释用结果进行集成,预测评分在绝大多数情形下超过参与集成的各成员评分最高值,集成结果对ACC提升最明显,其次为PC评分,对PS评分改进不明显。 相似文献
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利用气象站、探空及NASA再分析资料,对江西省4县山地风场的12座测风塔风速进行订正研究。研究结果表明:测风塔与气象站风速数据相关性较低,相关系数一般远小于0.45;测风塔与探空资料的风速相关系数可达到0.6以上,最高可达到0.8;NASA再分析资料可以作为江西山地风场风速订正参证数据,其与测风塔风速数据相关性较高,相关系数可达到0.54～0.77,大多数测风塔相关系数可达0.7左右。海拔高度小于1000 m的测风塔与NASA 50 m风速的相关系数明显高于其与NASA 850 hPa风速的相关系数,高度为1000—1200 m的测风塔与NASA 50 m风速和与NASA 850 hPa风速的相关系数相差不明显,高度大于1200 m的测风塔与NASA 850 hPa风速的相关系数明显大于其与NASA 50 m风速的相关系数。比值法订正效果略好于线性回归法的,订正后的风功率密度总体偏大。 相似文献
55.
56.
采用二相回归方法并结合台站历史沿革信息,在对中国中部典型高山站南岳和庐山1960-2017年平均风速资料进行均一性检验和订正的基础上,分析其变化特征及其与周边低海拔台站的差异,并利用NCEP/NCAR再分析风速资料对其差异进行验证。结果表明：南岳站平均风速序列存在一个由测风仪器变更而导致的非均一点,而庐山站不存在非均一点;南岳和庐山年及四季平均风速均显著高于周边台站,且高山站以春季和夏季风速最大,而低海拔台站各季节风速差异较小;近58 a高山站及周边低海拔台站的年及四季平均风速均呈显著的减小趋势,但高山站的减小速率显著高于低海拔台站;同区域NCEP/NCAR的1000 hPa和850 hPa平均风速变化的差异与高山站和低海拔台站的差异基本一致,说明中低空和地面风速的这种差异在中国中部地区具有一定的普遍性。 相似文献
57.
卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例 总被引：1，自引：0，他引：1
大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。 相似文献
58.
鞍山齐大山铁矿王家堡子采区产出鞍山式沉积变质型铁矿,铁矿石多以磁铁贫矿为主,局部产出富铁矿,目前钻探工程控制标高为-600 m,采区深部的资源潜力是急待解决的问题,为此对采区进行音频大地电磁测量和研究工作。齐大山铁矿的电性变化复杂,通过先期的实验剖面确定了矿区铁矿体的3种不同电阻率特征,然后对王家堡子采区的3760线、4050线、4500线进行音频大地电磁测量、数据处理和断面反演分析。推测3760线的低阻由磁铁贫矿引起,局部高阻为假象赤铁贫矿引起;推测4050线和4500线浅部的低阻由磁铁贫矿引起,深部的高阻为假象赤铁贫矿及磁铁贫矿引起。同时预测3760线、4050线和4500线西侧深部均有低电阻率显示,反映出隐伏铁矿床的存在特征,推测在-1 000 m标高以下仍存在有隐伏的富矿体或板状磁铁贫矿。经过钻探验证,获得了预期的找矿效果。 相似文献
59.
松桃大屋锰矿是贵州省地矿局103地质队于上世纪70年代勘查评价的中型锰矿床。锰矿产于南华系大塘坡组第一段黑色岩系底部,矿体呈层状、似层状产出,矿层走向北东约70°,矿体平均厚1. 42 m,平均品位18. 85%。矿区从北西向南东,含锰岩系、锰矿体从无到有。大屋锰矿床只保留了古天然气渗漏沉积成矿系统中的过渡相和边缘相,中心相应在齐公坡一带,但已被剥蚀殆尽。通过构造古地理恢复分析,推测南华纪大屋地堑盆地长大于14 km、宽约4 km,沿北东70°方向展布。预测盆地北东柳树塘、大坳至孟溪一带还具有发现中-大型规模锰矿床的潜力。 相似文献
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