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苏州市一次重霾污染天气过程的数值模拟 总被引:1,自引:1,他引:0
本文对苏州地区2015年12月13—15日发生的一次典型的重霾污染天气过程进行了数值模拟,分析了颗粒物及其组分的时空变化特征及其气象影响因子,以期为该区域空气污染治理和预防提供科学依据。结果表明:(1)利用WRF-Chem模式对此次重霾污染天气过程的污染气体成分进行数值模拟后发现,小时平均的PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_2、NO_2模拟值与实测值的相关系数较高,达到0.68以上,通过了P0.01的显著性检验,且日变化过程对应也较好。(2)通过分析此次污染过程的天气背景,发现污染形成期高空环流比较平直,中层为均匀的弱高压控制,地面受弱高压脊控制,这种形势容易导致颗粒物的堆积。后期地面等压线密集时,风速大,有利于污染物的输送与扩散。(3)通过分析此次污染过程期间气象要素的变化发现,有逆温、风速小、相对湿度大等不利的气象条件是导致此次污染过程发生的重要原因之一。(4)HYSPLIT轨迹分析显示,此次重霾过程主要受北方大范围灰霾颗粒物南下影响,北方污染气团逐步南推,14至15日本地大气扩散条件差、污染物累积,最终导致本地污染加重,从而发生重霾事件。(5)火点图的分布进一步验证了此次重霾污染过程是由外来污染气团输入所导致。 相似文献
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蝗虫是常见的害虫之一,对农作物和生态系统具有很大的危害,采用常规的方法对蝗虫进行监测存在一定局限性,为了有效应用海量野外影像数据实现对蝗虫实时监测,本文建立了一种基于深度学习网络的蝗虫自动识别模型。利用手机模拟摄像头获取的内蒙古锡林浩特附近草原的280张蝗虫的RGB图像,采用深度学习算法中的Faster R-CNN(Faster Region-based Convolutional Neural Network)网络结构建立了蝗虫识别模型。经验证该模型的精确度为0.756,可以较准确地将蝗虫从野外复杂环境中识别出来,与以往同类研究相比,在识别结果和实用性方面均有较大的进步。该模型是建立蝗虫实时监测系统的基础,可以为蝗虫的防治提供辅助信息,同时该网络结构还可以应用于其他害虫的识别,具有较强的推广性,拓宽了深度学习算法的应用领域。 相似文献
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利用ECMWF 600 hPa高度场加密逐月再分析资料,分析了强、弱季风年高原近地层低压系统的移动路径及其特征。研究结果表明:低压系统于4月在青海省西南部形成,5月沿西南方向移入西藏地区,此后低压系统呈南北向波动西移,直至到达“西至点”后转向东退于10月衰减消散;强季风年低压系统中心强度总体上较弱季风年强。强季风年低压系统移动路径偏北,南北向波动振幅较小,弱季风年低压系统移动路径偏南,南北向波动振幅较大,呈“V”形分布;孕育初生阶段低压系统的形成过程在弱季风年出现“反复”现象;发展成熟阶段高原近地层低压系统南侧印度上空低压系统形成,并且强季风年较弱季风年形成时间偏迟,位置偏南;衰减消亡阶段高原近地层低压系统西北侧的高压系统减弱消散,10月东伸高压脊的脊点在弱季风年较强季风年偏东。 相似文献
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欧亚大陆夏季地表热力异常与同期中国东部夏季降水的可能联系 总被引:1,自引:0,他引:1
利用ERA-40再分析资料、CRU TS3.0数据集以及中国站点观测数据,分析了欧亚大陆夏季地表热力异常的变化特征,在此基础上探讨了我国东部夏季降水与同期欧亚大陆地表热力异常之间的可能联系。研究发现,欧亚大陆地表气温与浅层土壤温度的大尺度变化特征基本一致:经验正交函数分解第一模态空间型表现为大陆西南部分区域与欧亚大陆其他区域反相变化,对应的时间系数均在20世纪80年代末出现转折。当夏季欧亚中纬度印度以北地区和我国中东部地区地表气温偏高时,东亚夏季风的强度偏强,西太平洋副热带高压位置偏东,我国东部偏南风偏强,江淮流域水汽偏少,且气流上升运动偏弱,降水偏少;华南和北方地区水汽偏多,且气流上升运动偏强,降水偏多;反之亦然。当欧亚大陆中高纬贝加尔湖以东及以西地区夏季地表气温偏高,而我国东北部地区夏季地表气温偏低时,东亚夏季风的强度偏强,西太平洋副热带高压位置偏西,我国东南部地区偏南风异常偏强,有利于水汽向江淮流域输送,东南沿海及内蒙古中部水汽偏少,且气流上升运动偏弱,降水偏少;而东部其余地区水汽偏多,且气流上升运动偏强,降水偏多;反之亦然。 相似文献
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CLDAS土壤湿度业务产品的干旱监测应用 总被引:7,自引:1,他引:6
针对2012年中国区域严重的干旱, 利用2013年国家气象信息中心发布的中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS-V1.0)土壤体积含水量数据集产品, 并结合新的中国地表土壤水文参数数据集, 计算2012年中国区域土壤相对湿度, 依据《气象干旱等级》国家标准进行干旱监测. 结果表明: 该土壤相对湿度数据集能较为全面的反映2012年中国的干旱发生发展的空间特征, 在西南、江淮黄淮、华南以及东北等4个主要的干旱区域表现的尤为明显. 结果表明, 利用土壤容重、田间持水量等信息, 结合CLDAS-V1.0实时业务产品, 可实时获取时空连续的土壤相对湿度产品, 可以实现对中国区域的干旱实时监测. 相似文献
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为深入了解呼和浩特地区降雨和降雪过程中降水粒子谱的分布特征,利用Parsivel观测数据并结合常规观测资料,对2017—2019年发生在呼和浩特地区的8次降雨过程和10次降雪过程的降水粒子谱进行分析。结果表明:雨滴谱和雪花谱都比较符合Gamma分布,平均降雪谱的峰值直径、峰值浓度以及最大直径均大于平均雨滴谱,降水强度相近时,降雪个例的粒子数浓度和尺度参数均大于降雨个例;Gamma拟合的形状因子(μ)和斜率参数(Λ)在降雨和降雪过程中均满足二项式关系,但雪花尺度的变化范围较大导致降雪的μ-Λ拟合效果略差;雪花的下落速度小于雨滴的下落速度,降雨过程中雨滴的下落速度多集中于2~5 m·s-1,而降雪过程雪花的下落速度多集中于0.5~2 m·s-1,呼和浩特地区降雪的雪花下落速度更接近于未结凇或干雪的情况。 相似文献
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利用1961-2005年呼伦湖湿地的气象及水文资料, 基于水量平衡方程, 以湿地各年水量盈亏累积量(∑ΔW)为因子, 建立了呼伦湖湿地水域面积和水位高程的消长对气象及水文因子协同作用的响应模型, 分析了湿地水域面积和水位高程的消长对影响因子的响应特征.结果表明:呼伦湖湿地消长对气象及水文因子的年代际变化有很好的响应.年平均气温每增加1 ℃, 湿地水域面积和水位高程分别减少134.5 km2和93.44 cm; 年降水量每增加10 mm, 二者分别增加10.2 km2和7.1 cm; 年蒸发量每增加10 mm, 二者分别减少1.1 km2和0.9 cm; 年径流量每增加1×108m3, 二者分别增加4.8 km2和3.3 cm. 年平均气温的升高和年降水量的减少变化对湿地消减的贡献率分别为13.6%和86.4%, 当前降水量的变化在湿地消长中占主导作用.如果不考虑人类活动的影响, 根据未来较低排放(SRES-B2)情景下气候预测, 初步估算2040、 2070和2100年湿地水域面积将分别减少275.8 km2、 442.8 km2和583.6 km2, 水位高程分别下降191.6 cm、 307.6 cm和405.4 cm, 未来气温的变化在湿地消长中占主导作用.呼伦湖湿地在未来暖干化趋势下, 湿地水资源短缺加剧, 湿地水域面积萎缩和水位高程下降将加快. 相似文献
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