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ENSO与中国夏季年际气候异常关系的年代际变化 总被引:17,自引:6,他引:17
利用热带太平洋海表温度和中国降水和气温站点观测资料,通过滑动相关分析,揭示了ENSO与中国夏季年际气候异常关系的年代际变化事实。结果表明:ENSO与中国夏季年际气候异常的关系既有稳定的方面,又存在年代际变化特征。稳定的关系表现在:处于发展阶段的ENSO事件往往造成华北夏季降水偏少;处于衰减阶段的ENSO事件则易引起长江流域及江南地区夏季降水偏多。而二者关系的年代际变化表现在:1970年代中后期,处于发展阶段的ENSO事件引起的夏季降水异常在华南地区由偏少变为偏多,东北地区则由偏多变为偏少,而江淮地区偏多的现象不再明显,华北和东北夏季气温异常也由偏冷转变为偏暖,而华南则有偏冷趋势;处于衰减阶段的ENSO事件引起的夏季降水异常在华北地区由偏多变为偏少,江淮地区降水由偏少变为正常甚至偏多,华北夏季气温异常则由偏冷变为偏暖,长江流域和华南也有偏暖趋势。利用NCEP/NCAR再分析资料合成分析表明,在不同的年代际背景下ENSO引起的东亚中高纬度大气环流异常型发生了明显改变是ENSO和降水气温关系发生年代际变化的原因。 相似文献
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地理大数据是地理对象所产生的“足迹数据”,而地理大数据挖掘就是通过反演分析地理对象的“足迹数据”,揭示其中蕴含的人地关系及其时空模式。近年关于地理大数据的重大研究进展显示,其研究结论的取得大多需要借助多种大数据的信息综合。为此,本文提出研究地理大数据聚合的必要性:代表新的研究范式、产生新的研究视角、提升研究的全面性,并将地理大数据聚合定义为:不同地理大数据之间通过转换形成面向研究对象的多维数据集合。在阐述地理大数据分类和特点的基础上,将地理大数据聚合分为:时空聚合、面向对象聚合、面向主题聚合以及面向模型聚合四种类型。地理大数据聚合作为地理大数据挖掘的重要组成部分,其过程大致可以分为:确定内核—信息溯源—反演汇聚3个步骤,而其中的关键科学问题包括:统一时空框架和基准、统一数据表达与存储、匹配同一观测对象的多数据源、统一多源数据的时空范围、调和不同对象之间不同的变化速率、解决数据共享与隐私保护、大数据与小数据的聚合等。地理大数据聚合方法与技术的发展,将会拓展地方的感知、土地功能的识别、对人群的观测与理解、功能与流动之间关系、地表复杂巨系统等新领域的研究。 相似文献
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采用生物素磁珠富集法,用生物素标记的(GT)15和(CT)15两种探针与细角螺基因组 MseI 酶切的300~1200bp 片段杂交,杂交复合物与链霉亲和素磁珠结合,捕获含有重复序列的微卫星片段。最后将磁珠捕获到的重复序列与PMD19-T载体连接后克隆到DH5α中构建微卫星基因组文库。通过PCR检测出354个阳性克隆,从中随机选取248个片段大于500bp的阳性克隆进行测序,结果显示,在220个成功测序的阳性克隆中共获得278个微卫星序列,其中完美型171个,占61.5%;非完美型81个,占29.1%;复合型26个,占9.4%。除探针使用的GT和CT的重复序列外,还筛选到三碱基GTT、TGG、GAA、CAA;四碱基TCTA、ACAG、TAGA、GTGA、GTCT、GATA及五碱基TTTTG的重复序列。在278条序列中共有82条可以设计引物。 相似文献
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