未来黄、东海营养盐浓度变化情景预测   总被引：1，自引：0，他引：1  

赵一丁  杨波  魏皓  赵亮 《海洋与湖沼》2015,46(5):983-994

本文基于FGOALS(Flexible Global Ocean-Atmosphere-Land System model)对未来气候情景的预测结果,结合千年生态评估的未来两个情景下的河流营养盐载荷特征,利用黄、东海水动力模型和生态模型并采用降尺度的方法对未来黄、东海营养盐的分布特征进行情景预测。结果表明,两个情景下未来河口邻近海区营养盐浓度将显著增加,富营养化加剧;GO(Global Orchestration)情景下,河流无机氮载荷增幅较大,夏季黄海中部无机氮浓度明显升高;AM(Adapting mosaic)情景下,由于河流无机磷载荷增幅较大,海区氮磷比有所下降,夏季黄海中部表层无机氮浓度降低,而在底层升高。通过敏感性实验并结合收支分析对各海区水动力条件未来变化、河流载荷变化的相对贡献进行了评估:相对于水温和水动力环境改变,河流营养盐排放量的增长是未来营养盐浓度增加的主要原因。营养盐收支分析表明,未来对流和混合输运的变化有助于黄海营养盐浓度的增加,夏季生物量升高造成更多碎屑沉降并在底层矿化使得层化季节冷水团底部营养盐浓度增长;长江口邻近海区营养盐浓度增长主要受冲淡水羽流的影响;净初级生产增加加剧了营养盐的消耗。  相似文献   

青岛市黄岛区潮河水源地地下水数值模拟     

付佳妮  孙建明  林青 《山东国土资源》2015,31(7)

在分析研究青岛市黄岛区潮河流域水文地质条件基础上,建立了水文地质概念模型和地下水流数值模拟模型,利用地下水水位动态监测资料对模型进行了识别,并预测了三枯一丰一平条件下地下水最大开采量以及水位、降深分布情况。结果表明,模型验证拟合结果较好,地下水最大开采量为2.4万m3/d,地下水开采不会引起地面沉降、海水入侵等问题。  相似文献   

华东地区月平均气温统计降尺度方法比较   总被引：1，自引：0，他引：1  

高红霞  汤剑平 《气象科学》2015,35(6):760-768

用中国地面气象观测站的逐日气温观测资料和NCEP/NCAR再分析资料,分别使用基于多元线性回归(MLR)和3种主成分分析(PCA)的统计降尺度方法,对1959-2008年的华东地区的月平均气温分两个时段进行统计降尺度分析并加以检验,比较了不同降尺度方法的结果。结果表明:对于华东地区气温的统计降尺度预报,基于MLR的统计降尺度方法相对于3种PCA方法而言,对单站年际变化模拟方面有一定优势。PCA方法应用于统计降尺度时,预报因子的区域选择是影响统计降尺度结果的重要因素之一。对于温度进行统计降尺度分析时,预报因子中包含温度因子是非常必要的;所试验的4种降尺度方法,对各站点多年平均情况的模拟要好于对区域平均的年际变化的模拟。  相似文献   

中国区域逐日融合降水数据集与国际降水产品的对比评估   总被引：12，自引：3，他引：9  

宇婧婧  沈艳  潘旸  熊安元 《气象学报》2015,73(2):394-410

中国国家气象信息中心基于2400多个国家级台站观测日降水量和CMORPH卫星反演降水产品,采用概率密度匹配和最优插值相结合的两步数据融合方法,研制了中国区域1998年以来的0.25°×0.25°分辨率的逐日融合降水产品(CMPA_Daily)。通过该数据集与广泛应用于中国天气气候领域的两种国际上降水融合产品TRMM 3B42(Tropical Rainfall Measuring Mission, 3B42)和GPCP(Global Precipitation Climatology Project, 1 degree daily)的对比评估,考察CMPA_Daily产品的质量,评价其能否合理体现中国降水的天气气候特征。首先利用2008—2010年5—9月独立检验数据定量对比了CMPA_Daily、TRMM 3B42和GPCP 三种降水产品的误差,结果表明,在误差的时间变化和空间分布上,CMPA_Daily均具有最高的相关系数和最小的平均偏差及均方根误差,TRMM 3B42其次,GPCP的误差相对较大。CMPA_Daily只低估了大暴雨,TRMM 3B42低估了大雨以上量级的降水,而GPCP低估了除小雨以外的所有降水。CMPA_Daily产品因融入了更多的站点观测信息,不论在中国东部沿海,还是中西部地形复杂区,其精度均优于TRMM 3B42和GPCP产品,即使在站点稀疏的青藏高原地区,CMPA_Daily降水量也更加接近站点观测,呈现明显的高相关。CMPA_Daily与独立检验数据的高相关在地形起伏时效果也较稳定,TRMM和GPCP的相关系数则随着地形变化幅度陡变而非常明显地降低。进一步通过对比分析各降水产品1998—2012年的气候平均降水特征表明,3种资料对中国区域气候平均降水量、降水强度、频率分布以及年际变化的总体描述基本一致,因有效融入了更多的中国站点观测信息,不论降水空间分布还是降水量,CMPA_Daily与地面观测均最为接近,在中国的中东部大部分地区对降水的估计精度明显更高,而在站点分布较稀疏的青藏高原地区,CMPA_Daily的降水分布型与TRMM、GPCP卫星融合资料类似,较地面站点插值产品更能体现出合理的降水分布。对中国强降水事件监测对比表明,CMPA_Daily产品可以更加准确地描述降水的强度变化,细致刻画降水空间分布,在把握降水小尺度特征上具有明显的优势,体现出高分辨率、高精度降水产品的特点。  相似文献   

黄淮地区夏季日降水分区概率预报方法研究     

赵琳娜  董航宇  吴亮  王彬雁  白雪梅  党皓飞 《气象》2015,41(12):1503-1513

利用我国黄淮地区1961—2010年50年6—8月的日降水资料,采用REOF和t检验的方法,将中国黄淮地区夏季降水分成Ⅰ—Ⅴ区。5个区域进行差异性t检验表明5个区域之间（彼此）差异显著,说明了区域划分的正确性。在此基础上利用1999—2007年6—8月站点日降水资料以及CFSv2模式后预报的日降水资料建立了5个区域内共5个代表站点的夏季日降水概率预报方程,并进行了确定性、概率性预报检验和业务试用检验。对各区域内5个代表站日降水量的确定性预报检验表明：Logistic回归降水概率预报方程的TS评分要高于CFSv2模式预报和T213的集合预报平均,空报率也低于CFSv2模式预报和T213集合预报平均,但是漏报率却略高。各区域代表站日降水量的概率预报Brier评分检验表明：Brier评分均不超过0.2,大大低于T213集合预报所得概率预报的Brier评分分值,说明本文Logistic回归方程的概率预报较为可靠。Brier技巧评分表明：Logistic回归降水概率预报方程各站的BSS技巧评分都大于0.0,说明各站的预报技巧高于检验样本气候概率的预报技巧,且高于T213集合预报的Brier技巧评分,说明在分区基础上建立Logistic回归降水概率预报方程的方法是有预报意义的。  相似文献   

2011年3月重要天象预告     

李昕 《天文爱好者》2011,(2):6-7

几颗经典行星,将成为3月星空剧场的主角。其中难得一见的水星将迎来一次观测条件很好的东大距,而到了本月下旬,土星也几乎整夜可见。随着落下时间的逐渐提前,木星的观测条件正逐渐变差。作为晨星的金星升起时间也正不断推迟,我们将越来越难观测到它的身影。  相似文献   

星空有约     

《天文爱好者》2010,(1):8-9

上图显示每日日落到次日日出之间的五大行星出没状态,及观测条件。包括晨昏蒙影时刻,水星与金星的出没时刻,火星、木星与土星的出没及中天时刻,以及月亮出没状态。横坐标为地方平时,纵坐标为日期．  相似文献   

高氟水处理方法研究     

孙双来  胡景鹏  何平 《地下水》2010,32(1):113-114

氟化物是水质的毒理学指标,生活饮用水标准中氟化物不能大于1．0mg／L,由于水文地质原因,一些地区地下水氟化物严重超标,部分高氟地区氟化物达到5．0mg／L以上,给当地居民安全引水带来很大困难,通过对国内外高氟水的降氟调查研究,提出无论采取哪种方法降氟,均可采用饮水和生活用水分质提供方案,投入相对较少资金,对专用饮水进行降氟处理。  相似文献   

FY-3气象卫星降水探测能力分析与展望          下载免费PDF全文

谷松岩  卢乃锰  吴琼  尹红刚  商建  孙逢林  陈林  张鹏 《海洋气象学报》2022,42(2):1-10

降水是全球能量/水循环中的重要过程。本文着重分析 FY-3 气象卫星降水探测能力,展望风云卫星后续规划中降水探测技术的发展前景。分析表明,以 FY-3 降水星为主星,与其他 FY-3 极轨卫星组成的 FY-3 气象卫星降水探测体系,在设计层面上,从载荷类型、数量、通道设置等方面均优于由美国发起并已在轨运行的全球降水测量(Global Precipitation Measurement,GPM)计划核心星的设计性能。FY-3 降水星设计装载 Ka / Ku 双频降水测量雷达,卫星轨道设计覆盖南北纬 50°范围内的中低纬地区,对影响我国区域的台风暴雨等强对流天气系统结构具有三维探测能力。FY-3 气象卫星星座的降水探测能力为气象防灾减灾提供了基础支撑。  相似文献   

基于空间自相关的支持向量机空间聚类研究     

董承玮  芮小平  邓羽  关兴良  李峰 《地理与地理信息科学》2014,(4)

经济统计信息多包含多维度的属性,在研究数据内在结构时,需要采用降维方法将多维信息转换到三维以内的空间以实现多维信息可视化和聚类。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,但SVM是一种监督分类方法,需要已知样本集来训练分类过程。由于高维经济统计数据中往往缺少已知聚类中心,从其他方法的聚类结果选择小样本集作为聚类中心具有很大的主观性;空间自相关分析能揭示出高空间聚集区域和随机离散区域,并能分析出各区域的空间聚集模式,这为已知小样本的选择提供了可行的方法。该文以四川2007年统计年鉴的经济数据为例,通过主成分分析法和非线性映射法进行聚类,将各类中心和空间自相关分析揭示的高空间聚集目标作为已知样本集导入SVM,得到的结论是:采集于主成分分析法和非线性映射法的两个不同已知样本集的SVM分类结果之间的差异较大,已知样本集的选择具有很大主观性;空间自相关分析结果能大量减少特征样本集的数目,这不仅简化了SVM算法分类过程,并且结果也能准确反映四川发展实际情况。  相似文献