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应用1954—2003年甘肃省沙尘暴发生时间、站次资料和500 hPa NCEP/NCAR再分析资料,分析了春季候区域性沙尘暴的特征。选择影响甘肃省春季天气的500 hPa七个关键区,通过周期分析发现,这些关键区有30候左右的周期可以通过0.01的信度检验,表明500 hPa侯形势场在一定范围内的确存在30候(150 d)左右显著周期。给出春季区域性沙尘暴发生的典型场,计算它与历年10~12月逐候500 hPa距平场的相似系数,结果表明:准150 d韵律方法预测沙尘暴的历史概括率在71.5%~76.4%之间,最高概括率可达87.5%,最低也有60.0%,漏报率为19.8%~26.0%。尽管如此,可以认为该方法对甘肃省区域性沙尘暴,尤其对典型形势场所对应的沙尘暴天气过程有较高的预测能力。最后给出典型年前期500 hPa要素场的特征。 相似文献
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能见度与空气质量的关系研究 总被引:5,自引:2,他引:3
利用2004年1月~5月塔克拉玛干沙漠腹地塔中气象站的PM10和能见度仪自动监测资料,分析了PM10的浓度与能见度的关系,得出它们之间符合幂函数规律,并研究了沙尘暴发生时PM10的浓度分布特征,对不同能见度条件下的PM10的频率分别用正态、Weibull、Pearson Ⅲ型分布进行拟合,经比较发现Pearson Ⅲ型分布能够比较好的拟合PM10的实测频率分布。从方差分布的角度,定义置信区间并反推其出现的概率,得出弱、中、强沙尘暴的出现频率分别为60%、25%和15%,从而给出强、中、弱沙尘暴等级的PM10浓度界限标准。 相似文献
93.
中国东北南部地区冬季气温异常的海气背景分析 总被引:1,自引:1,他引:0
利用1951—2005年中国沈阳、通化、营口、丹东气温和北半球500 hPa高度及北太平洋海温资料,分析了中国东北南部地区冬季气温的异常变化及其海气背景。结果表明:中国东北南部地区冬季气温具有明显的年代际变化特征;冬季异常冷暖年份,其同期与前期500 hPa高度和海温距平场分布具有明显不同;前期春季(3—5月)贝加尔湖高压和西太平洋副热带高压的强弱变化,西风漂流区海温、赤道东太平洋关键区海温及2个海区海温距平差,对中国东北南部地区冬季气温的异常变化均具有较好的预测指示意义。前期夏季(7—9月)赤道东太平洋关键区海温对中国东北南部地区冬季气温异常变化具有指示性。 相似文献
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Within-season forecasting of crop yields is of great economic, geo-strategic and humanitarian interest. Satellite Earth Observation now constitutes a valuable and innovative way to provide spatio-temporal information to assist such yield forecasts. This study explores different configurations of remote sensing time series to estimate of winter wheat yield using either spatially finer but temporally sparser time series (5daily at 100 m spatial resolution) or spatially coarser but denser (300 m and 1 km at daily frequency) time series. Furthermore, we hypothesised that better yield estimations could be made using thermal time, which is closer to the crop physiological development. Time series of NDVI from the PROBA-V instrument, which has delivered images at a spatial resolution of 100 m, 300 m and 1 km since 2013, were extracted for 39 fields for field and 56 fields for regional level analysis across Northern France during the growing season 2014-2015. An asymmetric double sigmoid model was fitted on the NDVI series of the central pixel of the field. The fitted model was subsequently integrated either over thermal time or over calendar time, using different baseline NDVI thresholds to mark the start and end of the cropping season. These integrated values were used as a predictor for yield using a simple linear regression and yield observations at field level. The dependency of this relationship on the spatial pixel purity was analysed for the 100 m, 300 m and 1 km spatial resolution. At field level, depending on the spatial resolution and the NDVI threshold, the adjusted R² ranged from 0.20 to 0.74; jackknifed – leave-one-field-out cross validation – RMSE ranged from 0.6 to 1.07 t/ha and MAE ranged between 0.46 and 0.90 t/ha for thermal time analysis. The best results for yield estimation (adjusted R² = 0.74, RMSE =0.6 t/ha and MAE =0.46 t/ha) were obtained from the integration over thermal time of 100 m pixel resolution using a baseline NDVI threshold of 0.2 and without any selection based on pixel purity. The field scale yield estimation was aggregated to the regional scale using 56 fields. At the regional level, there was a difference of 0.0012 t/ha between thermal and calendar time for average yield estimations. The standard error of mean results showed that the error was larger for a higher spatial resolution with no pixel purity and smaller when purity increased. These results suggest that, for winter wheat, a finer spatial resolution rather than a higher revisit frequency and an increasing pixel purity enable more accurate yield estimations when integrated over thermal time at the field scale and at the regional scale only if higher pixel purity levels are considered. This method can be extended to larger regions, other crops, and other regions in the world, although site and crop-specific adjustments will have to include other threshold temperatures to reflect the boundaries of phenological activity. In general, however, this methodological approach should be applicable to yield estimation at the parcel and regional scales across the world. 相似文献
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选取沈阳市区9个典型的大气污染源冬季的PM10。排放浓度资料,利用MM5耦合CALPUFF对2007年12月至2008年2月沈阳城市区域气象场和排放PM10。浓度分布进行月平均数值模拟。结果表明:冬季沈阳地区受高压控制,北风较强,并经过增强、减弱的过程,多呈现对大气污染物扩散不利的天气形势。高空为偏西风且风速较大时,地面和高空有明显的风向和风速的切变,切变有增强和减弱的变化。2007年冬季沈阳市区域月平均大气污染最严重的是2月,污染物分布主要集中在南部、东南部地区,南部地区大气污染最为严重。PM10。浓度分布的范围与风场、地形有直接的关系。地势平坦、风速大时,污染物扩散范围大,污染物浓度小;地势不平、风速小时,污染物扩散范围小,污染物浓度大。 相似文献
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选取沈阳市区9个典型的大气污染源冬季的PM10排放浓度资料,利用MM5耦合CALPUFF对2007年12月至2008年2月沈阳城市区域气象场和排放PM10浓度分布进行月平均数值模拟.结果表明:冬季沈阳地区受高压控制,北风较强,并经过增强、减弱的过程,多呈现对大气污染物扩散不利的天气形势.高空为偏西风且风速较大时,地面和... 相似文献
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