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981.
西南山区某铁路隧道口上部广泛分布着高位危岩体,对下部隧道建(构)造物具有严重的威胁。采用Rockfall Analyst软件对该隧道上部五类不同尺寸的高位危岩体进行三维运动轨迹数值模拟,研究表明:研究区的高位危岩落石具有弹跳高度大、速度快、冲击能量高的特点;弹跳高度、运动速度与危岩落石的质量无关,冲击能量大小与落石质量成正比。分析表明:该地区高位危岩体的防护应避免单一防护措施,建议综合使用多种防护措施。  相似文献   
982.
地质建造背景可以直接反映该地区的形成演化过程、物质组成和地理条件,直接或间接地影响基岩上的生态环境。小范围内生态环境效应由地质建造直接控制,再由不同的气候条件、人类活动进行改造。土壤中的营养元素基本继承于母岩,而气候条件和人类活动同样会对土壤的物理性质、化学性质形成扰动。以中国地质调查局生态地质调查工程之大凉山区生态地质调查项目为依托,以沉积建造特征、空间分布、大地构造属性等因素为基础,将西昌地区划分为11个地质建造单元。通过详细的野外调查和数据分析,对西昌地区不同地质建造单元进行研究,认为建造单元上的生态地质环境存在明显的差异性,地质建造背景直接制约了成土母质及土壤的物理化学性质,营养元素在成土母质和土壤之间的迁移存在明显的继承性。同时,不同的地质建造单元和不同的地理地貌特征共同决定了不同地质建造单元的生态功能属性。研究成果为下一步开展生态地质调查提供依据和思路。  相似文献   
983.
大兴安岭小扬气镇位于大兴安岭南部,属大小兴安岭森林生态功能区,森林覆盖率高,湿地资源丰富,曾是木材生产基地。为掌握小扬气镇用地类型现状及其变化,开展生态状况评价,利用多源卫星遥感数据,通过多尺度图像分割、决策树及目视解译等方法分别对该区1985年、1998年、2008年和2018年土地利用类型进行提取,计算生态环境状况指数(IE),评价生态环境状况。结果表明: 小扬气镇土地利用类型以林地、沼泽、水域为主,三者占研究区总面积的97%以上; 沼泽草地主要由阔叶林转化而来,耕地主要由阔叶林、沼泽草地转化而来,草地主要转化为阔叶林、沼泽草地,阔叶林与沼泽草地之间的相互转化最为剧烈; 新增工矿仓储用地主要占用了原有阔叶林土地,新增住宅用地主要占用了原有的沼泽草地、阔叶林、森林沼泽等。总体来看,区内生态环境状况良好,在维护生态安全、促进当地绿色经济发展中起到了重要作用。  相似文献   
984.
由于单雷达在探测台风临近、登陆时仍具有双部或多部雷达难以具备的优势,目前利用单多普勒雷达反演涡旋风场的方法并不多见,本文对能够反演涡旋风场的3种方法NIVAP(自然坐标系的积分VAP方法)、EVAPTC(反演热带气旋的EVAP方法)、GBVTD(地基速度追踪法)进行了比较,分别从每种方法的假设条件和数学方法以及结果精度来比较3种方法对涡旋风场的适用性。利用中尺度气旋Rankine模式模拟了纯涡旋性气旋、只有环境风场时、环境风场和辐合(辐散)同时存在时的径向速度场及风场,比较了各种情况下的反演风场和模拟风场的相似系数。在对模拟风场比较之后,选取了2014年"威马逊"台风登陆前1h、登陆时及登陆后1h的3个实测雷达资料,对比分析了3种方法反演实测资料的风场特征,3种方法中EVAPTC方法最好,GBVTD方法在应用中有一定的限制,NIVAP方法较差。  相似文献   
985.
利用气象站、探空及NASA再分析资料,对江西省4县山地风场的12座测风塔风速进行订正研究。研究结果表明:测风塔与气象站风速数据相关性较低,相关系数一般远小于0.45;测风塔与探空资料的风速相关系数可达到0.6以上,最高可达到0.8;NASA再分析资料可以作为江西山地风场风速订正参证数据,其与测风塔风速数据相关性较高,相关系数可达到0.54~0.77,大多数测风塔相关系数可达0.7左右。海拔高度小于1000 m的测风塔与NASA 50 m风速的相关系数明显高于其与NASA 850 hPa风速的相关系数,高度为1000—1200 m的测风塔与NASA 50 m风速和与NASA 850 hPa风速的相关系数相差不明显,高度大于1200 m的测风塔与NASA 850 hPa风速的相关系数明显大于其与NASA 50 m风速的相关系数。比值法订正效果略好于线性回归法的,订正后的风功率密度总体偏大。  相似文献   
986.
利用多源观测资料综合分析了2015年11月沈阳地区一次PM2.5 重污染天气的气象条件、垂直风场演变、大气边界层特征以及污染物的来源。结果表明:本次重污染过程中,沈阳市区PM2.5浓度长达81h超过250μg · m^-3 ,其中峰值浓度达到1287μg · m^-3 ,重污染期间PM2.5 /PM10 的比例最高为90%。受地面倒槽和黄淮气旋影响,近地面层持续存在的逆温层、高相对湿度和弱偏北风为颗粒物吸湿增长和长时间聚集提供有利的天气条件。风廓线雷达风场资料显示在重污染期间,近地面层存在弱风速区、凌乱风场和弱下沉气流。利用风廓线雷达资料计算了边界层通风量(Ventilation Index,VI)和局地环流指数(Recirculation,R),边界层通风量VI和PM2.5 存在明显的负相关,非污染日VI是重污染日的2倍,局地环流指数R在重污染天气前大于0.9,而在污染期间部分空间R小于0.8。通过后向轨迹模式和火点监测资料分析发现,沈阳上空300m高度气团来自于生物质燃烧区域,而且沈阳地区NO2和CO浓度的变化与PM2.5一致,说明本次重污染过程也可能和生物质燃烧有关。  相似文献   
987.
承德市臭氧污染气象条件预报方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用2014-2016年承德市环境监测站和气象站的数据,分析了气象条件对承德市O3-8h浓度的影响,探讨了臭氧污染气象条件的预报方法。结果表明:4-7月是承德市O3-8h浓度较高的月份,O3浓度的日变化特征为午后浓度高而夜间浓度低;O3污染的天气形势为500 hPa受高压脊和偏西气流影响,850 hPa有强暖平流和20℃以上的高温,地面受低压前部和高压后部之间的偏南气流影响;有利于O3-8h出现高浓度的气象因子为日平均气温大于23℃、日最高气温大于28℃、日平均海平面气压995-1007 hPa、日平均水汽压18-28 hPa、偏南风大于1 m·s-1。利用气象因子综合评分建立臭氧污染指数,与O3-8h浓度的相关系数高达0.7553,说明臭氧污染指数能较好地预报臭氧污染天气。  相似文献   
988.
利用2014—2017年汕头市PM2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP (Back-Propagation)人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM2.5质量浓度预报模型。结果表明:与多数内陆城市不同,汕头市PM2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关;PM2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关;PM2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关(相关系数为-0.143);汕头市非汛期PM2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水(暴雨以上除外)对PM2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM2.5浓度有明显清除作用;BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM2.5级别命中率TS分别为100%和90.3%,准确指数分别为87.7%和89.9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。  相似文献   
989.
文章利用2010年1月1日—2013年12月31日逐日NCEP再分析资料(1°×1°)和大同地区地面常规观测资料,采用BP人工神经网络法建立大同市分站点、分季节日极大风速人工神经网络预报模型并且在对T639数值预报产品和EC细网格数值预报产品释用基础上建立了台站日极大风速的客观预报系统,对2015年9月1日—2016年7月31日进行了24h预报,试用结果显示,各季模式平均绝对误差在3.2~5.7m·s^-1之间,因此,该系统可以为预报员快速做出日极大风速的预报提供客观参考依据。  相似文献   
990.
Temporal and spatial distribution characteristics of sea surface wind in Guangdong''s coastal areas were analyzed with data from four offshore observational stations between 2012 and 2015. The results are shown as follows: (1) The probability distribution of wind speed was basically consistent with Gaussian distribution characteristics; winds of Beaufort force 6 or higher were observed mainly in far offshore stations from October to March. (2) The probability distribution of wind direction was represented well by Weibull distribution. The deviation of wind direction of far station was relatively small for it was mainly controlled by monsoon over the South China Sea, while the near offshore station had a relatively large diurnal variation because of the influence of local synoptic systems such as sea-land breeze. (3) There were significant seasonal differences in wind speed and direction observed by different offshore observational stations. In strong wind seasons, the deviation of wind direction was relatively small while the deviation of wind speed was relatively large, and vice versa. In contrast with Class I station, the other three stations exhibited approximately normal distribution of wind direction and wind speed deviations. (4) Wind direction diurnal variation was moderate in windy periods, while it was obvious in relatively lower speed conditions. The deviation of wind speed in windy periods was generally greater because it was influenced by mesoscale weather systems for 10-20 h, and the influence was complicated, resulting in greater local differences in wind speed.  相似文献   
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