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1.
本文采用多源卫星遥感数据通过统计分析的方法研究了17年间(2000—2016年)南海夏季(6—9月)台风对该海域降水、淡水通量的贡献及其可能导致的环流异常。主要结论如下: 1) 台风是南海中北部降水的重要影响因子, 可导致日平均降水量增加12mm, 约占南海夏季日平均降水(25mm·d -1)的一半, 且西北太平洋台风和南海“土台风”产生的降水分布存在显著的区域和强度差异; 2) 夏季, 南海由淡水通量引起的盐致环流表现为以海南岛东南部海域为中心的弱气旋式, 其流量量级约为-0.15Sv, 约占同期风生环流流量(约为-1.5Sv)的10%; 3) 夏季, 台风带来的降水使得南海中北部的气旋式盐致环流增强, 且西北太平洋台风降水导致的淡水通量变化引起的盐致环流强度要强于南海“土台风”。 相似文献
2.
为了提高传统径流汇流模拟的时效性,提出了一种基于通用计算的径流汇流模型。模型采用纳维-斯托克斯作为基础方程。首先,文章探讨了利用通用计算进行径流汇流模拟的实现方法并设计了模拟计算流程。然后,以涪江流域中段为研究区域,将流域内25个常规站和区域站的实况降水数据为数据源,分别利用本文径流汇流模型和FloodArea模型对流域进行径流模拟,并将两种模型模拟结果与水文站实测数据进行对比分析。结果发现,基于通用计算的径流汇流模型不仅在模拟效率上相对于FloodArea模型有很大程度的提高,而且模拟结果具有更小的水位变化误差,与水文站实测水文数据具有更好拟合效果。模拟时效性和结果准确性的同时提升表明本文的径流汇流模型对暴雨洪涝预警预报具有重要的意义。 相似文献
3.
以临沂地区为研究区,基于Terra/MOD13Q1遥感植被数据产品,通过分析冬小麦的遥感光谱特征、物候历特征及其生物学特性,提取2009—2019年临沂地区冬小麦种植信息,利用GIS空间分析方法和统计分析方法分析了临沂冬小麦种植的时空分布变化规律。结果显示:1)空间上,近10年来临沂地区冬小麦种植面积在2 800~3 000 km~2之间浮动,占整个地区土地面积的17%左右,总体变化较小,种植区域呈南多北少的分布格局,主要集中在兰陵、临沭和郯城; 2)从冬小麦种植稳定度上看,连续种植冬小麦10 a及以上的区域,主要集中在兰陵和郯城,面积为1 638 km~2,稳定度高,连续种植小于4 a的区域有1 914 km~2,主要分布在莒南和费县,种植不稳定; 3)时间上,冬小麦面积由2009年的2 838 km~2增加到2019年的2 985 km~2,变化幅度和年均变化率分别为5.5%和0.5%,呈缓慢增加趋势。本研究为临沂地区冬小麦种植的深入了解以及农业结构调整提供了较为准确、科学的参考依据。 相似文献
4.
南海土台风,是在南海局地形成的热带气旋的统称。本文选用1949—2014年CMA-STI 整编的“热带气旋最佳路径数据集”,对研究区域范围(5°~22.5°N、105°~120.5°E)的南海土台风强度及强度变化特征进行了探讨。结果表明:(1)南海土台风强度随时间的变化曲线呈近似对称的“漏斗状”,即强度从弱—强—弱的变化,在最大强度前后6 h时域内强度变化最显著,夏季台风强度变化比冬季快。(2)土台风强度存在1个增强中心,位于海南岛以东的南海北部近海区域,在中国华南沿岸陆区则减弱明显;台风增强/减弱区域随着季节变化而南北移动,夏季主要在北部近海/近岸区域18°~23°N附近,冬季随台风活动南移至10~18°N附近靠近西部近海/近岸区域,且冬季的平均减弱速率较夏季大。(3)东向移动的土台风最大强度一般比西向移动的强,其中夏季东移台风平均强度最大,冬季西移台风强度最小;夏季东移台风最大强度前后强度变化最快,冬季西移台风变化最慢;夏季西移台风强度分布呈北强南弱、东移台风强度呈东北向带状分布,冬季东、西移台风强度分布皆呈西强东弱,这种空间分布差异,主要是台风移动路径随季节变化而形成的。(4)海上活动时间的长短与台风最大强度的大小、变化幅度成正比。海上活动时间较短的台风,以西行路径为主,强度的分布较均匀,平均强度较弱,增强/减弱中心较多而小,增强/减弱速率较慢;反之,海上活动时间较长的台风,以东行路径居多,强度的分布呈多中心状,平均强度较强,增强/减弱中心较集中且广阔,增强/减弱速率较快。 相似文献
5.
综述国内外数篇论文,从强对流天气监测、预报预警、模式同化3个方面总结分析了近年来地面稠密观测资料的应用与优劣之处。综述表明:地面加密自动站、风廓线雷达、地基GPS、雨滴谱仪等多种观测仪器组成的地面稠密观测网具有时间尺度密集、覆盖面积广泛、能捕捉较多细微变化的优势,通过该观测网所得数据总结出的一系列指示性指标在强对流监测预警中具有重要的指示意义。但因中国地形天气情况复杂多变、数据缺失、仪器造价昂贵等问题,导致该观测网所得指示性指标不能适用于中国全境,应根据该观测网数据分析总结适应本地的预报指标。 相似文献
6.
7.
基于热红外波段的水汽反演方法可以进行夜间观测,但是精度稍低,因此提出基于MODIS热红外通道结合投影寻踪模型的水汽反演方法。通过变量选取实验和结果对比实验,选取出最适宜的模型输入变量及变量组合,建立了投影寻踪模型水汽反演方法;应用该方法反演了美国南部地区2015年夏季与中国山西省2011年7月份的水汽含量,并与GPS测量水汽数据进行了对比。结果表明:在美国南部地区,基于投影寻踪模型的水汽反演算法反演得到的水汽含量与GPS测量水汽含量的均方根误差(root mean square error,RMSE)为2. 478 mm;在山西省RMSE为1. 408 mm;与MODIS热红外水汽产品数据相比,具有更高的精度,且弥补了近红外夜间无法工作的缺陷,更具有业务化推广的潜力。 相似文献
8.
土壤温度是地球科学研究中的重要物理量。在陆-气相互作用研究中,土壤温度不仅影响土壤内部的物理、生物、化学过程,而且对陆-气之间能量和物质交换起重要作用。随着可获取的相关数据越来越丰富,机器学习方法已经被越来越多的研究人员引入到土壤温度预估中,在很多任务中已经超过了统计模型、物理模型的性能。本文对比了统计模型、物理模型和机器学习方法这三种土壤温度常用计算方法的异同,简要介绍了应用于土壤温度研究的各类机器学习模型的原理和特点,综合国内外文献归纳了传统机器学习和深度学习在土壤温度空间分布、时间变化和时空变化三方面的研究进展。在土壤温度空间分布研究中,传统机器学习方法能够通过影响因子的空间异质性学习空间特征,并利用站点观测数据计算土壤深处的温度,但随土壤深度增加模型效果减弱,而深度学习模型有能够提取空间特征的结构,但对数据量要求高,当前研究中仅用于地表温度的遥感反演;在土壤温度时间序列研究中,加入了周期性信息的传统机器学习方法具有更好的模型效果,深度学习中的序列学习模型能自动捕捉土壤温度变化规律,结合了非平稳序列分析方法的混合模型能充分考虑土壤温度变化的连续性和周期性;由于陆面过程复杂性,土壤... 相似文献
9.
考虑冻融过程对陆气相互作用的重要性,参考国内外学者对于冻融过程的参数化方案研究,对BCC_AVIM陆面过程模式的冻融过程参数化方案进行了改进与检验。改进的内容主要包括:(1)加入了过冷水概念,改进土壤冻结判断条件与含冰量更新标准;(2)加入平衡温度概念代替原方案中恒定的冻结温度;(3)在导水率的参数化方案之中加入不可渗透分数。用改进前后方案分别模拟玛曲站2018-2019年,2019-2020年两次冻融过程。发现改进后的方案在冻融过程中相比原方案:(1)增大了冻结状态温度模拟值、振幅减小、变化趋势更加接近实测;(2)增大了冻结状态中含水量的模拟值,变化趋势与实测相关性更好;(3)土壤中冰的产生日期延后,冰的融解日期提前,最大含冰量模拟减小;(4)冻融过程各阶段的转变日期模拟更接近实测;(5)新方案对于强冻融年份的模拟提升效果更优于弱冻融年份。 相似文献
10.
利用国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)多模式的模拟结果,对比观测和青藏高原冻土图评估各模式对当前(1985-2014年)青藏高原与冻土相关气候变量以及多年冻土的模拟能力,并应用多模式集合平均的方法预估了未来4个SSP情景下2021-2040年、2041-2060年、2081-2100年高原多年冻土的变化趋势。结果表明:CMIP6各模式都能够较好地模拟出与冻土相关气候变量的分布特征与趋势,但对于气温的模拟有着较为明显的冷偏差,对于积雪的模拟明显偏大;利用冻结数模型(SFI)计算的当前多年冻土分布与青藏高原冻土图有较好的吻合,1985-2014年的表面多年冻土面积约为134.52×104km2(包含湖泊和冰川面积);随着气温的升高,21世纪青藏高原多年冻土呈现区域退化的趋势,在SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下,青藏高原东部、南部以及北部边缘地区多年冻土呈现区域性退化,至2041-2060年间多年冻土面积分别减少13.81×104 km2、19.51×1... 相似文献