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CH4是仅次于CO2的重要温室气体。2006年9月至2008年8月期间,按全球大气本底观测要求,在青海瓦里关、北京上甸子、浙江临安和黑龙江龙凤山4个国家级野外站开展每周一次空气样品flask瓶采样分析,获得了该地区为期2 a的大气CH4本底浓度资料。结果表明,2 a间瓦里关、上甸子、临安和龙凤山4站CH4浓度年均增幅分别为9.1×10-9、3.8×10-9、21.8×10-9和8.2×10-9;瓦里关站大气CH4浓度增长趋势与全球平均状况较为接近,能较好地反映北半球中高纬度内陆地区大气本底特征;但上甸子站年均本底值相对较低且季振幅偏小,而龙凤山和临安站季节变化规律相似,表现为CH4浓度冬季高而夏季偏低且季振幅较大。 相似文献
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采用重量法测定了自制磷酸亚铁锂碳复合物中的碳含量,且将碳过滤分离后,制得了样品溶液,用来测定其中的元素含量。采用EDTA络合滴定法和邻菲啰啉分光光度法测得铁离子质量分数分别为33.88%、33.77%,测定的RSD分别为0.1%、0.6%。两种方法的测定结果很接近,但是通过F检验法得到EDTA络合滴定法的精密度显著高于邻菲啰啉分光光度法的精密度。采用磷钼酸喹啉重量法和磷钒钼黄光度法测得磷的质量分数分别为19.22%、19.36%,测定的RSD为1.81%、1.89%。两种方法的测定结果很接近,通过F检验法发现两种方法的精密度不存在显著性差异,通过t检验法发现两种方法在置信度为90%时,不存在显著性差异。 相似文献
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We investigated the impact of tuning the length scale of the background error covariance in the Weather Research and Forecasting(WRF) three-dimensional variational assimilation(3DVAR) system.In particular,we studied the effect of this parameter on the assimilation of high-resolution surface data for heavy rainfall forecasts associated with mesoscale convective systems over the Korean Peninsula.In the assimilation of high-resolution surface data,the National Meteorological Center method tended to exaggerate the length scale that determined the shape and extent to which observed information spreads out.In this study,we used the difference between observation and background data to tune the length scale in the assimilation of high-resolution surface data.The resulting assimilation clearly showed that the analysis with the tuned length scale was able to reproduce the small-scale features of the ideal field effectively.We also investigated the effect of a double-iteration method with two different length scales,representing large and small-length scales in the WRF-3DVAR.This method reflected the large and small-scale features of observed information in the model fields.The quantitative accuracy of the precipitation forecast using this double iteration with two different length scales for heavy rainfall was high;results were in good agreement with observations in terms of the maximum rainfall amount and equitable threat scores.The improved forecast in the experiment resulted from the development of well-identified mesoscale convective systems by intensified low-level winds and their consequent convergence near the rainfall area. 相似文献
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雷达径向风速同化对台风麦莎模拟的影响 总被引:7,自引:1,他引:6
本文应用WRF-3DVAR系统同化多普勒雷达径向风速资料,并利用WRF模式对台风麦莎(2005年8月6日00时至7日00时)进行数值模拟,以此检验多普勒雷达径向风速资料在改进模式初始场及提高台风路径和降水预报准确度等方面的应用效果及意义,探讨不同同化时间间隔对同化效果的影响。通过对比同化试验和控制试验发现:雷达径向风速资料能通过调整初始风场结构,改进对台风结构的模拟,从而提高模式对台风麦莎的路径、强度和降水的模拟能力;雷达资料信号在进入模式后有一定的时效性,在一定程度上缩小同化时间间隔有助于提高同化效果。 相似文献
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针对复杂硝酸铵水盐体系溶解度的测定,传统分析方法操作步骤繁琐,且试剂较贵,引入一种简单准确的分析方法,即热分解法,对LiNO3-KNO3-NH4NO3-H2O体系和NaNO3-KNO3-NH4NO3-H2O体系中硝酸铵和水的含量进行精确分析。结果表明,热分解温度控制在230~240℃,若控制样品质量为1.5 g,分解时间不低于36 h,能将LiNO3-KNO3-NH4NO3-H2O体系中的硝酸铵和水彻底分解,且随着样品中硝酸铵含量增加,热分解时间也将延长,分析相对误差能控制在0.2%以内。针对复杂NaNO3-KNO3-NH4NO3-H2O体系,热分解温度控制在230~255℃,若控制样品质量为1.5 g,分解时间不少于44 h,且随着样品中硝酸铵含量的增加,相应延长热分解时间,能将复杂NaNO3-KNO3-NH4NO3-H2O体系中的硝酸铵和水彻底分解,分析相对误差能控制在0.2%以内。 相似文献
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AGUIRRE-SALADO Carlos Arturo TREVIO-GARZA Eduardo Javier AGUIRRE-CALDERóN Oscar Alberto JIMéNEZ-PéREZ Javier GONZáLEZ-TAGLE Marco Aurelio VALDEZ-LAZALDE José René MIRANDA-ARAGóN Liliana AGUIRRE-SALADO Alejandro Iván 《地理学报(英文版)》2012,22(4):669-680
Spatially-explicit estimation of aboveground biomass(AGB) plays an important role to generate action policies focused in climate change mitigation,since carbon(C) retained in the biomass is vital for regulating Earth’s temperature.This work estimates AGB using both chlorophyll(red,near infrared) and moisture(middle infrared) based normalized vegetation indices constructed with MCD43A4 MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) and MOD44B vegetation continuous fields(VCF) data.The study area is located in San Luis Potosí,Mexico,a region that comprises a part of the upper limit of the intertropical zone.AGB estimations were made using both individual tree data from the National Forest Inventory of Mexico and allometric equations reported in scientific literature.Linear and nonlinear(expo-nential) models were fitted to find their predictive potential when using satellite spectral data as explanatory variables.Highly-significant correlations(p = 0.01) were found between all the explaining variables tested.NDVI62,linked to chlorophyll content and moisture stress,showed the highest correlation.The best model(nonlinear) showed an index of fit(Pseudo-r2) equal to 0.77 and a root mean square error equal to 26.00 Mg/ha using NDVI62 and VCF as explanatory variables.Validation correlation coefficients were similar for both models:lin-ear(r = 0.87**) and nonlinear(r = 0.86**). 相似文献
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