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61.
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
62.
为研究强震作用下斜坡表面的动力放大效应, 以陕西勉县某岩质斜坡为例, 建立了三维模型。运用离散元软件3DEC, 模拟了动力条件下斜坡的变形失稳过程, 分析了斜坡表面的动力响应特征, 研究了不同地震波输入工况条件下坡体表面动力响应差异。研究结果表明: 考虑地震纵波的影响时, 竖向加速度得到显著增强, 坡面的PGA放大系数增强了约1.62倍; 坡面形态强烈影响着斜坡表面的动力响应特征, 强震作用下, 斜坡坡肩及坡形转折处的放大效应均十分强烈, 凸出部位次之, 坡表两侧的放大效应最弱; 不同输入工况下, 斜坡坡形转折处的水平向PGA放大系数均维持较高值, 特别是在仅输入水平向加速度的条件下, 该部位在地震滑坡灾害预防中应特别注意; 强震作用下滑坡的运动过程可概括为滑坡孕育启动阶段—挤压碰撞高速运动阶段—堆积阶段。研究成果可为该地区防灾减灾工作提供一定理论支持。 相似文献
63.
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
64.
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
65.
利用NCEP再分析资料和地面自动站观测数据,从环流特征、低涡演变等方面,诊断分析了2019年7月6~9日湖南中南部地区的一次致洪极端暴雨过程的成因。结果表明:此次极端暴雨具有显著极端性和“潇湘夜雨”的日变化特征,在副高长时间稳定、主体异常偏南的环流背景下,地面浅薄冷空气侵入,不对称的位涡分布、中低层持续较强上升运动促使低涡加强并长时间维持是造成湖南此次极端暴雨的主要原因。低涡加强时段与降水最强时段、正位涡中心与暴雨中心均对应较好。强降雨发展阶段垂直螺旋度维持“下正上负”分布特征,低层正值中心的大小与降水强度变化一致。湖南中部以南强雨带与低层正螺旋度大值中心均出现在南岭山脉北麓的陡峭地形区。水汽主要来源于边界层,925 hPa水汽汇合中心出现时刻、区域与暴雨发生时段、落区吻合,两支主要的水汽输送带分别来源于孟加拉湾的偏西气流和南海的西南气流。 相似文献
66.
为避免直接同化时反射率非线性观测算子线性化带来的线性近似误差问题,目前许多研究和业务中还常采用间接同化方式来同化雷达反射率因子,其通过背景场温度判定水凝物类型及比例。基于一种实时天气背景依赖的雷达反射率因子间接同化方案,进行了4次暴雨过程(2次强对流,2次锋面)的循环同化及预报试验。结果表明:对于强对流暴雨个例,相对于传统温度判定方案,天气背景依赖方案的温度预报误差更小、降水预报评分更高,而对于锋面过程区别不明显;进一步机理分析表明,对于强对流暴雨个例,由于背景依赖方案在同化反射率因子时引入了实时天气背景信息,使得分析场水凝物结构能够更好表征实际对流特征且与其它模式变量更为协调,进而改善了模式预报的热、动力及水汽条件,从而改善了降雨预报效果;而锋面暴雨由浅对流过程占主导,水凝物以低层的雨水为主导,冰相水凝物对于该过程的影响较小,由于两种方案反演的雨水结构和量级均相似,因此降雨预报差异较小。 相似文献
67.
利用美国联合台风警报中心(Joint Typhoon Warning Centre,JTWC)发布的1979—2018年北印度洋热带气旋(tropical cyclone,TC)数据和ERA-Interim提供的分辨率为1°×1°的同期再分析资料,分析影响北印度洋热带气旋生成的不同环境因子月际变化特征。结果表明:5月北印度洋海温明显增暖,适宜的200 hPa与850 hPa垂直风速切变(5~10 m·s^(-1))和充足的水汽供应使得热带气旋的生成数达到全年第一个峰值。7—9月对流层中低层相对湿度条件很好,但200 hPa与850 hPa垂直风速切变过大,使得扰动对流很难形成暖心结构,不利于热带气旋的生成。10—11月北印度洋平均海温27~29℃,中层大气相对湿度条件较好,850 hPa多气旋性环流,200 hPa与850 hPa垂直风速切变为5~15 m·s^(-1),在这种有利的环境条件下北印度洋热带气旋生成数达到全年第二个峰值。对影响北印度洋两个海域热带气旋月际变化的不同环境因子定量研究发现,尽管阿拉伯海和孟加拉湾的热带气旋生成数都呈现双峰型变化,但环境因子在相同月份却呈现不一样的特征。 相似文献
68.
利用2014—2020年河北沧州逐小时气象与环境监测数据,对沧州市臭氧(O_(3))污染加剧现状及其与气象因子的关系进行分析。结果表明:(1)沧州地区O_(3)污染呈加剧态势,且O_(3)已上升为该地区首要污染物;O_(3)污染集中出现在5—9月,O_(3)质量浓度日变化呈单峰单谷型,最大浓度出现在16:00前后;(2)5—9月O_(3)日最大8 h平均质量浓度(简称“O_(3)-8 h”)所处时段,平均气温、最高气温、相对湿度、总辐射辐照度与O_(3)质量浓度的相关性较好,本站气压、水汽压和平均风速与O_(3)质量浓度的相关性未通过显著性检验;(3)5—9月O_(3)-8 h时段,当同时满足8 h平均气温高于30.9℃、最高气温高于32.7℃、平均相对湿度低于42.1%、平均总辐射辐照度高于505.8 W·m^(-2)时,出现O_(3)污染的概率达84%;(4)气象因子不是O_(3)小时质量浓度快速增长的充分条件。 相似文献
69.
利用粤港澳闪电定位系统、广州多普勒天气雷达和自动气象站等资料, 分析了2017年6月2日发生在广州市中北部的一次强雷暴天气过程的地闪变化特征及闪电与雷达回波特征的关系。(1)本次强雷暴天气是华南一起典型的以西南急流和切变线为环流背景的强对流天气过程。在整个雷暴生命史中以负地闪为主, 占69.3%;正闪在雷暴发展的初始和结束阶段占比较大。(2)闪电频数分布与强雷达回波区域存在着较好的对应关系, 闪电活动位置稍有提前, 地闪频数峰值的时间比雷达回波峰值时间平均提前了11.1 min。(3)回波顶高是产生闪电的先决条件, 闪电较多分布在回波顶高9~15 km范围内, 地闪频数峰值落后于回波顶高峰值12~18 min。 相似文献
70.
《干旱气象》2021,39(4)
基于石家庄2017—2019年逐日最大电力负荷和同期气象资料,分析日最大电力负荷的变化规律,在分析日最大电力负荷变幅与气象因子及空气质量指数(AQI)的相关性基础上,采用逐步回归、多元线性回归和广义相加模型(GAM)分冬季和夏季建立日最大电力负荷变幅预报模型,将2019年冬季和夏季月资料作为预报效果独立检验样本。结果表明:2017—2019年石家庄日最大电力负荷存在明显增长趋势,电力负荷变幅和气象因子及AQI的相关性具有明显的季节性,冬季与日最大电力负荷变幅呈负相关的因子在夏季与日最大电力负荷变幅呈正相关,反之亦然;3种模型中,GAM模型的预报效果最好,且夏季预报效果好于冬季,在业务应用中,夏季可选取含AQI的GAM模型,冬季应选取不含AQI的GAM模型。 相似文献