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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
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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
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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
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三江源作为中国长江、黄河、澜沧江三条大河的发源地,其水汽来源和输送对于下游地区的天气和气候具有重要影响。根据1994-2019年三江源地区的夏季降水数据表明,三江源地区的夏季7月降水量表现为多次的正负异常交换特征,正异常最强的为2012年（+1290 mm）,负异常最强的为2015年（-802 mm）。本研究在此异常时段采用基于拉格朗日方法的FLEXPART模式进行模拟,后向追踪在研究时段内所有到达三江源区域的气块,着重分析了三江源在降水异常时段的水汽输送特征和水汽源地并评估了不同水汽源地对三江源区域内降水的贡献率。结果表明：三江源的水汽输送通道主要为南北两支,在降水正异常时段通过南支输送从青藏高原北侧、西侧和南侧进入三江源为主,在降水负异常时段通过北支输送从青藏高原北侧进入三江源为主,三江源的降水量越小,南支输送越弱,北支输送越强。三江源的潜在水汽源地对三江源区域内降水贡献最为重要的是青藏高原北侧,其次是青藏高原西侧和三江源本地,还有部分源地为青藏高原南侧、阿拉伯海和孟加拉湾。青藏高原北侧在三江源降水负异常期间对三江源降水的贡献率有所增加,而其他水汽源地的贡献率减小。 相似文献
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利用雨滴谱和Ka波段毫米波云雷达等资料,针对2020年7月21日发生在那曲地区的一次对流云降水过程进行特征分析。结果表明:此次强对流云降水过程表现出明显的日变化特征,对流云在傍晚达到最强。强对流区内存在明显的上升气流和下沉气流,降水最强时雷达回波达到40 dBZ以上,降水过程中最大云顶高度为12 km,最小为720 m。那曲地区Gamma分布相对于M-P分布更适用于对流云小直径粒子（0~1 mm）的雨滴谱拟合,随着粒子直径增大,降水越来越不稳定。 相似文献
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利用1979～2019年NCEP/NCAR再分析资料和中国地面基本气象要素日值数据集（V3.0）的气温和降水资料,首先定义了客观表征冬季青藏高原南北两支绕流变化的指数,然后分析了其不同的变化特征,并采用相关分析、合成分析等方法初步研究了青藏高原南北两支绕流异常变化对中国气温和降水的影响机制。主要结果有:（1）青藏高原冬季北支绕流和南支绕流之间呈显著的负相关;北支（南支）绕流强、南支（北支）绕流弱时,对流层中低纬度地区从高原西部到我国东部沿岸为一个大范围的异常反气旋式（气旋式）环流系统,500 hPa高原的中部为一个异常反气旋（气旋）环流中心。（2）青藏高原冬季南北两支绕流的变化对中国冬季天气气候有显著影响。当青藏高原北支绕流强（弱）时,中国除东北是气温偏低（高）、降水偏多（少）外,河套、青藏高原及长江以南则是气温偏高（低）、降水偏少（多）;当南支绕流强（弱）时,中国气温普遍偏低（高）,东北及新疆北部是降水偏少（多）,南方大部分地区是降水偏多（少）。（3）分析高原绕流异常变化对中国天气气候的影响机制表明:当青藏高原北支绕流强、南支绕流弱时,中国东部35°N以北的对流层中都是异常西北风,35°N以南都是异常东北风,受高原异常纬向绕流影响,对流层大气为明显的“正压结构”;相应的对流层底层从南到北为一致的异常西南风,850 hPa以上35°N的之间为反气旋式切变和下沉运动异常,300 hPa以下异常偏暖,这些条件加强了下沉增温,导致中国东部气温偏高、降水偏少。当青藏高原南支绕流强、北支绕流弱时,对流层中的纬向风异常则为明显的“斜压特征”,异常西风呈现为从对流层低层到高层、低纬度到高纬度的倾斜的带状特征,其下方自华南近地面到华北200 hPa的“三角形”状异常东风,配合相应的经向风异常和华南到华北的异常上升运动,低层为“三角形”状的异常冷气团向南切入到中国南海,中上层为异常偏暖的西南气流在冷气团上自南向北爬升到中高纬度地区,导致中国大范围的气温异常偏低、降水偏多。 相似文献
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基于2014—2018年深圳市罗湖区49家社区健康服务中心上呼吸道感染(简称"上感")的逐日就诊人数和同期气象要素资料,利用不同时间尺度分析上感就诊人数的变化特征,并采用分布滞后非线性模型(DLNM)、广义线性模型(GLM)等研究不同气象要素与深圳地区上感就诊人数的关系。结果表明:深圳市罗湖区上感就诊人数存在明显的季节性变化,春季3—4月、夏季7月和冬季12月至次年1月为发病高峰时段,分别对应24节气中的清明、小暑、小寒节气。DLNM反映气温为主控因素,它对上感就诊人数的影响以冷效应为主,相对风险(RR)在滞后4 d达到峰值(RR为1.041,95%置信区间为1.022~1.060),且女性较男性、中老年人较少儿更易受冷效应的影响;其次是暑期的热效应和春季温度多变的影响。湿度影响主要表现为低湿效应,其相对风险在当天达到峰值(RR为1.058,95%置信区间为1.049~1.068)。气压和风速影响则表现为高压效应和大风效应,RR在滞后1 d达最高。总之,深圳市冬、春季冷空气活动及其所反映的低温、低湿、大风等产生的冷效应是诱发上呼吸道感染的关键因素,其次是夏季持续高温的影响,两者都应予以重点及时防范。 相似文献
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利用我国黄淮地区1961—2010年50年6—8月的日降水资料,采用REOF和t检验的方法,将中国黄淮地区夏季降水分成Ⅰ—Ⅴ区。5个区域进行差异性t检验表明5个区域之间（彼此）差异显著,说明了区域划分的正确性。在此基础上利用1999—2007年6—8月站点日降水资料以及CFSv2模式后预报的日降水资料建立了5个区域内共5个代表站点的夏季日降水概率预报方程,并进行了确定性、概率性预报检验和业务试用检验。对各区域内5个代表站日降水量的确定性预报检验表明：Logistic回归降水概率预报方程的TS评分要高于CFSv2模式预报和T213的集合预报平均,空报率也低于CFSv2模式预报和T213集合预报平均,但是漏报率却略高。各区域代表站日降水量的概率预报Brier评分检验表明：Brier评分均不超过0.2,大大低于T213集合预报所得概率预报的Brier评分分值,说明本文Logistic回归方程的概率预报较为可靠。Brier技巧评分表明：Logistic回归降水概率预报方程各站的BSS技巧评分都大于0.0,说明各站的预报技巧高于检验样本气候概率的预报技巧,且高于T213集合预报的Brier技巧评分,说明在分区基础上建立Logistic回归降水概率预报方程的方法是有预报意义的。 相似文献
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利用2018年10月—2019年9月天空辐射计观测数据反演北京城区气溶胶光学特性参数,重点分析污染过程中气溶胶光学特性与气象条件的相关性。结果表明:500 nm气溶胶光学厚度在2—7月较大,最高值出现在6月,为0.71。单次散射反照率最高值出现在8月,为0.96;最低值出现在5月,为0.89。440~870 nm ?ngstr?m波长指数最高值出现在夏季,为1.11;最低值出现在春季,为0.89。统计发现污染日数仅占总日数的17%,其中62%为轻度污染;污染和清洁天气条件下PM2.5浓度分别为107.22 μg·m-3和47.16 μg·m-3,500 nm气溶胶光学厚度分别为0.85和0.49,单次散射反照率分别为0.96和0.92;冬季?ngstr?m波长指数在污染天气条件下（1.02）大于清洁天气（0.91）,春季相反。结合天空辐射计、激光雷达和气象数据分析2019年1月一次污染事件,可知低风速与高湿度等不利气象条件、气溶胶粒子的吸湿增长和二次转化、污染物局地排放及区域输送共同导致污染事件发生。 相似文献
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基于2015～2018年四川盆地温江站、宜宾站、达川站和沙坪坝站的探空和地面观测资料以及同期AQI、6种主要污染物(SO2、NO2、CO、O3、PM2.5、PM10)质量浓度资料,使用逐步逼近法计算得到了四川盆地成都、宜宾、达州、重庆四城市的每日最大混合层厚度(Maximum mixing depth,MMD),并对其时间变化特征及其与各种污染物浓度之间的关系进行了分析。结果表明,四川盆地年平均MMD约1200m。季节变化明显,春夏高、秋冬低。9月至次年1月MMD相对较小。相关分析显示,剔除降水影响后,MMD与AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO浓度均呈负相关,而与O3浓度显著正相关。在污染最为严重的冬季,MMD明显低于春夏季节。MMD越小、颗粒物浓度越高。低MMD大大压缩了近地面污染物的扩散空间,污染物在有限的空间内不断累积、浓度增大。 相似文献