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991.
河北西北部熔积岩特征及其地质意义 总被引:1,自引:0,他引:1
熔积岩是火山碎屑岩的一种特殊类型,由熔浆和未固结的湿沉积物两种组分掺杂混合而成。熔积岩的形成主要受炽热熔浆与未固结的湿沉积物接触时引起的淬碎或蒸汽爆炸作用以及寄主沉积物流体化作用控制,通常分布于熔岩流底部或前缘,也可分布于超浅成侵人体周围。据熔浆碎屑物的结构特征,冀西北熔积岩可分为流状和块状两种类型。流状熔积岩多是熔浆与细粒沉积物混合的结果,块状熔积岩大多与粗粒沉积物相关。正确鉴别熔积岩对确定沉积作用与岩浆作用的时序、研究盆地发展演化历史具有重要意义。 相似文献
992.
中国西南喀斯特地区石漠化成因及防治初探 总被引:6,自引:0,他引:6
喀斯特地区石漠化,是我国西南地区生态环境最突出的问题。首先探讨我国西南地区喀斯特石漠化成因,主要有自然因素和人为因素两方面的原因,指出喀斯特石漠化引起的干旱缺水、土壤贫瘠、地质灾害等严重威胁当地人民的生产和生活;据此,提出防治喀斯特石漠化的基本措施,即缓解人口压力、加快生态建设、调整产业结构与布局等。 相似文献
993.
In this paper, the numerical simulation bias of the non-hydrostatic version GRAPES-Meso (Mesoscale of the Global and Regional Assimilation and Prediction System) at the resolution of 0.18o for a torrential rain case, which happened in May 31st to June 1st 2005 over Hunan province, are diagnosed and investigated by using the radiosondes, intensive surface observation, and the operational global analysis data, and the sensitivity experimental results as well. It is shown in the result that the GRAPES-Meso could reproduce quite well the main features of large-cale circulation and the distribution of the accumulated 24h precipitation and the key locations of the torrential rainfall are captured reasonably well by the model. However, bias exist in the simulation of the mesoscale features of the torrential rain and details of the relevant systems, for example, the simulated rainfall that is too earlier in model integration and remarkable underprediction of the peak value of rainfall rates over the heaviest rainfall region, the weakness of the upper jet simulation and the overprediction of the south-west wind in the lower troposphere etc. The investigation reveals that the sources of the simulation bias are different. The erroneous model rainfall in the earlier integration stage over the heaviest rainfall region is induced by the model initial condition bias of the wind field at about 925hPa over the torrential rainfall region, where the bias grow rapidly and spread upward to about 600hPa level within the few hours into the integration and result in abnormal convergence of the wind and moisture, and thus the unreal rainfall over that region. The large bias on the simulated rainfall intensity over the heaviest rainfall region might be imputed to the following combined factors of (1) the simulation bias on the strength and detailed structures of the upper-level jet core which bring about significant underpredictions of the dynamic conditions (including upper-level divergence and the upward motion) for heavy rainfall due to unfavorable mesoscale vertical coupling between the strong upper-level divergence and lower-level convergence; and (2) the inefficient coupling of the cumulous parameterization scheme and the explicit moisture in the integration, which causes the failure of the explicit moisture scheme in generating grid-scale rainfall in a certain extent through inadequate convective adjustment and feedback to the grid-scale. In addition, the interaction of the combined two factors could form a negative feedback to the rainfall intensity simulation, and eventually lead to the obvious underprediction of the rainfall rate. 相似文献
994.
Variables fields such as enstrophy, meridional-wind and zonal-wind variables are derived from monthly 500 hPa geopotential height anomalous fields. In this work, we select original predictors from monthly 500-hPa geopotential height anomalous fields and their variables in June of 1958 - 2001, and determine comprehensive predictors by conducting empirical orthogonal function (EOF) respectively with the original predictors. A downscaling forecast model based on the back propagation (BP) neural network is built by use of the comprehensive predictors to predict the monthly precipitation in June over Guangxi with the monthly dynamic extended range forecast products. For comparison, we also build another BP neural network model with the same predictands by using the former comprehensive predictors selected from 500-hPa geopotential height anomalous fields in May to December of 1957 - 2000 and January to April of 1958 - 2001. The two models are tested and results show that the precision of superposition of the downscaling model is better than that of the one based on former comprehensive predictors, but the prediction accuracy of the downscaling model depends on the output of monthly dynamic extended range forecast. 相似文献
995.
对北京地区1994~2005年暖季(5~9月)雷暴、冰雹、暴雨和大风等各种对流天气进行了气候统计和分析。统计结果表明:北京地区暖季发生对流的概率很高,按日数统计的气候概率达47.77%,有雷暴相伴的强对流天气大风、暴雨和冰雹气候概率分别为27.29%、10.84%和6.29%。另外,北京地区对流天气一般可连续出现3 d,强对流天气也可连续出现2 d。北京地区对流季节长达4个月,其中6、7、8月为主要的对流月,这三个月中雷暴发生的气候概率均超过50%。暴雨多发季节为7月中旬到8月上旬。冰雹集中于6月中、下旬。在对流天气的地理分布上,北京西北部、东北部山区及西南部山区多对流天气,中心区和东南部平原地区对流天气较少。暴雨呈西南-东北方向带状分布,东北部山区、中部和东南部平原地区多发生暴雨,而西北部和西南部山区很少发生暴雨。山区冰雹明显多于平原。西北部和东北部山区大风偏多,西南部霞云岭大风最少。暴雨有明显的夜发性,即夜间次数多,降水量更大。冰雹集中发生在午后到傍晚,占冰雹总站次的76.72%。夜间发生冰雹的概率非常小,上午到中午也不多。 相似文献
996.
河南夏季高温日数的时空分布特征及500 hPa环流型 总被引:1,自引:1,他引:1
对河南省40个代表站1961-2005年夏季≥35℃高温日数进行经验正交函数(EOF)展开分析,结果显示,前3个典型场基本能反映河南夏季高温日数分布的主要特征,前3个模态的累积方差贡献率达85%.据此,得出河南夏季≥35℃高温日数的时空分布类型为全省一致型、西北至东南差异型和西南至东北差异型.第一模态对应的时间系数序列的变化幅度最大,第二模态对应的时间系数序列的变化幅度比前一个时间序列要小.第一模态的时间系数演变显示,河南夏季高温日数平均呈减少趋势,且存在2~4 a、8~14 a的周期变化,目前河南夏季高温日数正处于偏多状态中.应用逐日20时500 hPa ECMWF北半球格点资料,对1991-2005年河南典型的大面积持续高温下的环流形势进行普查、分类,分别求各种类型下的环流平均场,从而得到河南省高温的两种环流型,即贝加尔湖高压型和副热带高压型. 相似文献
997.
998.
小麦吸浆虫的发生程度与温度、湿度、日照密切相关。适宜的气温、湿度及日照条件以及2005年土壤中虫源基数较高,是2006年禹州吸浆虫发生严重的主要原因。依据温度条件,建立了吸浆虫发生期预测方程;依据温湿条件,建立了发生量预测方法。此外,还提出了麦播期、孕穗期(蛹期)和抽穗期(成虫期)的防治方法。 相似文献
999.
2007年汛期AREM模式降水预报效果检验分析 总被引:2,自引:0,他引:2
过对2007年6~8月AREM模式降水预报做不同时效、不同区域的TS评分对比,比较AREM与T213、JAPAN三个模式降水预报TS评分,并对AREM模式2007年汛期主要降水过程预报效果进行检验分析,从而获得AREM模式2007年汛期降水预报效果和特点,结果表明:(1)从AREM模式不同时效降水预报TS评分对比可知,对长江中下游区域,AREM模式12~36 h预报效果好于0~24 h预报,24~48 h效果相对较差,对华南、华北、东北、西南东部区域的降水,AREM模式预报效果均随时效延长而减弱。(2)由AREM模式对不同区域降水预报TS评分的对比可知,AREM模式(各预报时效)对长江中下游地区各量级降水预报的TS评分均高于全国范围的TS评分,西南东部(各预报时效)小雨(以上)量级TS评分均为各区域最高,但中雨以上各量级TS评分均低于全国范围,其他区域无稳定的预报特性。(3)从AREM、T213、JAPAN对长江中下游地区12~36 h降水预报TS评分对比可知,三个模式小雨(以上)量级降水的TS评分基本相当,对该区域暴雨、大暴雨强降水中心的预报,AREM好于T213,JAPAN相对较差,随量级增加AREM预报优势表现更为明显。(4)对2007年汛期6次个例分析可知,AREM模式对长江中下游尤其是江淮流域的大范围强降水过程预报效果较好,对暴雨、大暴雨中心的预报较T213和JAPAN有明显的优势,但对小范围、局地强降水过程的预报效果不够理想。 相似文献
1000.
中国冬季气温的集合典型相关分析和预报 总被引:2,自引:0,他引:2
以欧亚大陆地面温度、北半球500 hPa高度、热带印度洋SST(sea surface temperature)以及北太平洋SST为预报因子,通过典型相关分析(canonical correlation analysis,简称CCA)建立预报关系,然后用集合典型相关分析预报(ensemble canonical correlation prediction,简称ECC)方法预报中国冬季气温,并分析预报技巧及进行独立样本检验.结果表明,不同的预报因子对各个地区有不同的预报技巧,以欧亚大陆地面温度为预报因子预报技巧较高,而ECC模式对中国冬季气温有更好的预报能力,预报技巧高于任何一个单因子场的CCA预报;采用回归法的集合平均比简单的等权集合平均预报技巧更稳定. 相似文献