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降水粒子特性是大气运动和云内微物理过程的综合结果,在云降水物理及人工影响天气领域有着重要的意义。传统的测量方法不适合对大量数据分析寻找规律,德国OTT公司的Parsivel激光降水粒子谱测量系统可以较好解决自动测量难题。该仪器是以激光测量为基础的粒子测量传感器,采用平行激光束和光电管阵列结合,当有降水粒子穿越采样空间时,自动记录遮挡物的宽度,通过穿越时间计算降水粒子的尺度和速度,根据各种参数的综合信息对降水粒子进行分类,并能够以数字形式显示瞬时降水强度、降水粒子总数、累积降水量、降水时的能见度和雷达反射因子,以图形方式显示降水粒子尺度谱、速度谱、降水粒子分类且自动生成天气现象代码,实现天气现象的自动识别。激光降水粒子谱仪主要用于气象水文观测。在雷达气象学领域可用于Z/R关系的拟合修正,比传统的用雨量筒观测数据拟合效果好得多;由降水粒子谱仪测量雨滴的降落速度,可以对天气雷达垂直向上测量的粒子径向速度谱进行校正。人工影响天气的效果检验一直是一个难题,自然降水粒子谱分布形式与人工催化以后的降水粒子谱型理论上应当具有较大的差别,人工增雨作业降水滴谱变化物理响应和降水强度时间变化响应都有明显的区别。如果能够实时检测到这些差别,就能够充分说明人工催化的有效性。未来如果能够进行联网观测记录区域性降水、降雹,就有充分证据表明人影作业的有效性,在定量化作业效果评估以及灾害损失评估等方面应用潜力巨大。利用该仪器已经对一年的自然降水过程进行了连续观测,并将所获得的降水粒子谱、雨滴浓度值随时间变化状况与卫星反演的云顶有效粒子半径时间变化趋势进行了对比,发现有较好的一致性。 相似文献
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河南省春季气候变化及其对小麦产量构成要素的影响 总被引：4，自引：0，他引：4
目前有关气候变化及其对农作物产量影响的研究较多,而对产量构成要素的影响研究相对较少。本文利用自然正交函数(EOF)分解、相关分析、趋势倾向率分析等方法对河南省近30多年的气候和近20多年的小麦产量构成三要素———穗数、粒数、粒重进行了时空变化特征分析,在此基础上分析了春季气候变化对小麦产量及其构成要素的影响。结果表明:全省春季平均气温、降水量、日照时数变化具有比较好的空间一致性,平均气温呈比较明显的上升趋势,降水呈不太明显的下降趋势,日照呈一定的下降趋势;小麦粒重和产量变化具有较好的空间一致性,而穗数、粒数则具有反位相空间变化特征,穗数、粒重及产量均呈明显的上升趋势,粒数呈抛物线变化趋势,其中1991年后呈明显上升趋势;平均气温的升温变化趋势有利于小麦粒重、穗数和最终产量的提高,但不利于粒数增加;降水变化趋势不利于粒重提高,对其他产量构成要素影响不明显;日照的变化对产量及各构成要素影响不明显。 相似文献
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球谐函数变换快速计算扰动引力 总被引：1，自引：0，他引：1
在球谐函数变换基础上,利用新极下轨道的特殊性,在新坐标下引入Clenshaw求和计算轨道扰动引力。从理论上对比分析了传统方法、球谐函数变换方法和改进方法的计算速度和存储模型需要的物理空间。模拟试验分别采用3种方法计算了一段轨道的扰动引力,试验结果表明,改进的球谐函数变换方法比传统球谐函数变换方法计算速度可提高100倍,数据存储量仅占传统方法的3%。 相似文献
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海洋沉积物中还原性无机硫和活性铁的地球化学过程与沉积物环境质量演变密切相关。本研究利用改进的冷扩散法和盐酸萃取法分别对烟台夹河口北部海域深约4 m的柱状沉积物中的酸性可挥发硫(AVS)、黄铁矿硫(CRS)、元素硫(ES)和活性铁(FeⅡ和FeⅢ)进行了测定,并从地球化学机理方面探讨了硫与铁的分布特征及其耦合机制。结果表明,烟台夹河口北部近海深层柱状沉积物中还原性无机硫以CRS为主,其次是AVS和ES,其中AVS含量垂向分布较均匀,而CRS和ES含量在垂向上呈表层和底层高,中间层低的趋势;活性铁以Fe(Ⅱ)为主,其随深度增加而增加,Fe(Ⅲ)随深度逐渐降低,大部分Fe(Ⅲ)被还原为溶解态的Fe(Ⅱ),并且与硫酸盐还原产生的H_2S相结合生成CRS和ES,导致CRS和ES在柱状沉积物底部积累;同时研究表明,较低的硫化度和矿化度,活性铁不是还原性无机硫累积的限制因子。 相似文献
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基于弹性薄片格林函数的GPS三维应变求解方法,对青藏高原东北缘地区的构造变形特征进行研究。结果表明,青藏高原东北缘的应变主要集中在边界断裂上,而在断裂之间的内部块体应变分布相对较小,垂直应变最大值位于日月山断裂以东和海原断裂以南的区域,与块体旋转及物质东向运移有关,且很可能受中下地壳流的影响。本文用三维GPS应变分析为理解大陆内部构造变形动力学过程提供了新的视角。 相似文献
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以1981—2010年河南省113个气象观测站影响冬小麦生长及产量形成的主要气象因素为区划指标,利用K均值聚类算法,将河南省划分为5个农业气候生态区。根据2013—2017年地面农业气象观测数据,利用Sobol全局敏感性分析方法,各分区选择总敏感指数大于0.01的作物参数,得到9种敏感参数。以产量与叶面积指数为代价函数,采用差分进化马尔科夫链蒙特卡洛方法对敏感参数进行分区标定,并使用2018—2019年观测数据进行验证。结果表明:分区进行参数标定时,叶面积指数动态模拟精度和产量模拟精度均显著优于使用默认参数或整个研究区使用同一套优化参数时的精度,其中,使用分区调参后验平均值模拟关键生育期叶面积指数的总均方根误差为0.655,其模拟产量的均方根误差为672.016 kg·hm-2。该方法将农业气候学知识与差分进化马尔科夫链蒙特卡洛优化算法相结合,通过合理、高效地分区域标定作物模型参数,可为作物模型区域应用和模型参数调整优化提供科学依据。 相似文献