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81.
文中对IPCC第六次评估报告(AR6)第一工作组(WGI)报告的第七章关于地球能量收支、气候反馈和气候敏感度中的重要内容进行了凝练,并简要总结该方面的最新研究成果和结论。评估显示,自工业革命以来,人类活动造成的有效辐射强迫(ERF)为2.72 [1.96~3.48] W/m2,其中,均匀混合温室气体的贡献为3.32 [3.03~3.61] W/m2,气溶胶的贡献为-1.1 [-1.7~-0.4] W/m2。净的气候反馈参数为-1.16 [-1.81~-0.51] W/(m2∙℃),云仍然是气候反馈整体不确定性的最大来源。平衡态气候敏感度(ECS)和瞬态气候响应(TCR)可用于评估全球平均地表气温对强迫的响应,是衡量全球气候响应的有效手段。ECS和TCR的最佳估计分别为3.0 [2.0~5.0]℃和1.8 [1.2~2.4]℃。 相似文献
82.
高原涡作为经常给我国带来暴雨等灾害的天气系统,其形成一般认为是通过感热和潜热自下而上激发的,然而,2013年5月下旬发生的一次引发其下游灾害性强降水的高原涡却是由对流层高层天气尺度低涡诱发的。为此,基于新发展的多尺度子空间变换和多尺度能量涡度方法以及ERA5再分析资料对其动力学过程进行了详尽的探讨,先将原始场重构到三个尺度子空间,即背景环流尺度子空间、天气尺度子空间和高频尺度子空间,重构场上首次显示此次过程生成于青藏高原西北侧,其成因为对流层高层基本气流尺度向天气尺度的跨尺度动能正则传输,即正压失稳,并且表现为从高层向下。在发展阶段,其能量最终来源为基本气流向天气尺度的有效位能传输和非绝热加热,然而这些过程只发生于涡旋低层的西侧。进一步分析发现,天气尺度内存在一个能量再分配“路径”:首先,低层西侧获得的有效位能转换为动能,西侧垂直的气压梯度力做功将低层获得动能向高层分配;在高层,水平的气压梯度力做功进而将西侧获得的动能向东侧分配;东侧垂直的气压梯度力做功再将动能向低层分配;至此,低层西侧获得的能量被分配到整个涡旋空间中,使得涡旋能够均匀发展。 相似文献
83.
84.
利用地面气象常规观测资料、区域自动站观测资料、雷达及卫星资料和NCEP 1°×1°的逐6h再分析资料,对2018年5月13日攀西地区南部的飑线天气过程的形成机制进行分析。结果表明:飑线发生在高空槽前,高空槽逐渐东移推动冷性气流沿背风坡东移,然后与前方低层暖空气汇合抬升形成对流;露点锋触发了飑线天气过程的形成;产生飑线天气区域的大气具有上干下湿、不稳定能量高、垂直风切变强、高层风速大和形成之前存在逆温层的特点;高空急流和动量下传对飑线的发生和加强具有促进作用;地形对飑线的形成和天气现象的分布有影响。 相似文献
85.
利用1961—2013年大连地区3测站逐日地面雷暴观测资料及1948—2016年NCEP/NCAR再分析月平均资料,采用线性趋势估计和合成分析方法分析了大连地区雷暴日数的时间和空间分布规律,并进一步探讨雷暴严重年5—9月平均大气环流背景特征。结果表明:大连地区雷暴具有明显的地域特征,空间分布主要呈现北部内陆地区多,南部沿海地区少的特点;除2月外,各地其余月份均可发生雷暴,7月和8月达到高峰值,雷暴集中发生在5—9月,雷暴具有较强的季节性,夏季6—8月最多,冬季很少出现雷暴;年平均雷暴日数总体呈减少趋势,其中北部的减少趋势尤为显著;雷暴初日多出现在4月,终日多出现在10月,初日较终日稳定,无论初日和终日均以北部地区较南部地区稳定,各地雷暴初日显著提前,终日推迟不显著,但仅有大连终日推迟趋势显著;雷暴初日和终日北部地区对应的候平均气温阈值分别为-1℃和10℃,南部(东部)地区对应的候平均气温阈值分别为6℃(-1℃)和3℃(8℃);多雷暴年,高层500 hPa蒙古低涡异常偏强,副热带高压偏西偏北,低层850 hPa偏南风水汽输送和大连上空整层垂直上升运动均异常偏强,这些有利于雷暴日数的增多,而少雷暴年与多雷暴年特征基本相反。 相似文献
86.
以镇海、奉化分别作为宁波沿海和内陆空气质量代表站。基于代表站2013-2017年污染物资料和2015年12月至2017年2月冬季激光雷达资料,对比分析宁波地区沿海和内陆站点的空气质量差异;利用NCEP的GDAS(Global Data Assimilation System)资料和ERA-Interim高分辨率再分析资料评估两地气溶胶来源及大气自净能力差异。结果表明:宁波沿海和内陆地区中度及以上污染主要集中于冬季,冬季首要污染物以PM2.5为主;镇海NO2浓度较奉化显著偏高,而两地PM2.5 和PM10 浓度差异较小。冬季镇海和奉化3km以下都存在消光系数大的气溶胶集中层,镇海3km内消光系数平均值较奉化偏高约40%。两地中度及以上污染时,镇海和奉化的气溶胶粒子主要来自宁波西北方向的内陆地区,比例分别为90%和63%,镇海地区其余10%左右来自近距离低空偏东气流的输送,而奉化地区有37%来自浙江西南部的短距离输送。冬季当宁波地区出现区域性优和中度以上污染时,浙江北部沿海分别盛行东北风和西北风,空气质量优时混合层内平均风速大于中度以上污染时。浙江省大气自净能力比值呈自西北向东南减小,宁波地区优等空气质量大气自净能力约为中度以上污染的 1.5倍。大气自净能力在不同空气质量等级下差异显著,可作为大气污染发生、发展和消退判定的参考依据。 相似文献
87.
本文通过分析2017年9~12月四川地区ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)细网格模式、GRAPES_GFS(Global and Regional Assimilation and Prediction System)全球模式和西南区域模式(South West Center-WRF ADAS Real-time Modeling System, SWCWARMS)2m温度168h预报时效内的系统性偏差特征,采用滑动双权重平均法分别对三种模式温度预报产品进行偏差订正,并集成得到各时效2m温度的订正场,结果表明:(1)三种模式的预报存在明显的日变化,整体上EC模式的预报最优。(2)三种模式对于低温和高温的预报,在全省均大致呈现负的系统性误差,特别在高原及过渡区表现的尤为明显。(3)订正后三种模式的预报准确率显著提高,均方根误差减小1.4~2.5℃,大部分地区平均误差维持在±0.5℃之间,在系统性偏差较大的地区,订正效果更好。(4)两种集成方案预报结果接近,且均优于三种模式的订正预报。 相似文献
88.
六盘山区是中国典型的农牧交错带和生态脆弱带,也是黄土高原重要的水源涵养地、生态保护区及国家级扶贫开发区。利用2017年6-11月隆德气象站地基多通道微波辐射计资料,结合同期平凉探空站及隆德地面降水等观测资料,分析了六盘山区夏秋季大气水汽、液态水变化特征。结果表明:六盘山区夏秋季在降水天气背景下,大气水汽含量和液态水含量均较高,分别为无降水天气背景下的1.4倍和7.0倍;降水天气背景下水汽在5000 m以下有明显的增加,且在此高度范围内的水汽密度随高度的递减率比无降水天气背景下明显偏小;各高度层的液态水相比无降水天气背景下均有明显增大,除6月外,主峰值均出现在0℃层高度层以下。六盘山区夏秋季各月中,6-9月。大气水汽含量高值区均出现在正午到傍晚时段,低值区均出现在日出前后;液态水含量在日出前、午后及傍晚分别出现峰值,最明显的峰值出现在午后。对一次对流性降水天气过程分析后发现,降水发生前40 min大气水汽含量和液态水含量出现两次明显的跃增,水汽向上输送不断加强,2500-7500 m高度的相对湿度明显增大。 相似文献
89.
利用青海玉树隆宝地区2014年12月积雪升华过程的观测资料,分析了积雪升华过程中高寒湿地陆气相互作用特征及积雪深度对陆气相互作用的影响。结果表明:在降雪和积雪升华过程中,高寒湿地浅层土壤温度在短时期内有所升高,而深层土壤温度和土壤体积含水量对降雪过程的响应不敏感。积雪升华过程中净辐射、感热通量和潜热通量的日平均值增加,向上短波辐射的日平均值减少。积雪逐渐升华导致地表吸收的能量增加,同时地表向大气传递的能量也随之增加。随着积雪的逐步升华,感热占比和潜热占比逐渐升高,而土壤热通量占比和热储存占比逐渐降低。积雪深度增加会导致地表反照率和地表比辐射率增大,感热输送系数减小。 相似文献
90.
基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法 总被引:8,自引:3,他引:5
岩石岩性的识别与分类对于地质分析极为重要,采用机器学习的方法建立识别模型进行自动分类是一条新的途径。基于Inception-v3深度卷积神经网络模型,建立了岩石图像集分析的深度学习迁移模型,运用迁移学习方法实现了岩石岩性的自动识别与分类。采用此方法对所采集的173张花岗岩图像、152张千枚岩图像和246张角砾岩图像进行了学习和识别分类研究,通过训练学习建立岩石图像深度学习迁移模型,并分别采用训练集和测试集中的岩石图像对模型进行了检验分析。对于训练集中的岩石图像,每组岩石分别用3张图像测试,三种岩石的岩性分类均正确,且分类概率值均达到90%以上,显示了模型良好的鲁棒性;对于测试集中的岩石图像,每组岩石分别采用9张图像进行识别分析,三种岩石的岩性分类均正确,并且千枚岩组图像分类概率均高于90%,但是花岗岩组2张图像和角砾岩组的1张图像分类概率值不足70%,概率值较其他岩石图像低,推测其原因是训练集中相同模式的岩石图像较少,导致模型的泛化能力减小。为了提高识别精确度,对准确率较低的岩石图像进行截取,分别取其中的3张图像加入训练集进行再训练,增加与测试图像具有相同模式的训练样本;在新的模型中,对3张图像进行二次检验,测试概率值均达到85%以上,说明在数据足够的状况下模型具有良好的学习能力。与传统的机器学习方法相比,所提出的岩石图像深度学习方法具有以下优点:第一,模型通过搜索图像像素点提取物体特征,不需要手动提取待分类物体特征;第二,对于图像像素大小,成像距离及光照要求低;第三,采用适当的训练集可获得较好的识别分类效果,并具有良好鲁棒性和泛化能力。 相似文献