排序方式： 共有5条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
指出了具有复杂分布的随机量的总体熵的估计问题,首次给出了估计熵的最小截断误差限.推导了样本熵的近似估计公式,引入最优窗宽、全局最优窗宽的算法,首次解决了样本熵的估计值不惟一的问题. 相似文献
2.
城市化引起的气温上升是土地覆盖变化影响区域气候的重要体现.本文采用“观测资料减去再分析”(Observation Minus Reanalysis,OMR)的方法估计四川盆地和周边地区下垫面城市化改变对夏季地面2 m气温变化趋势的影响.设计了不同城市化下垫面扩展变化的WRF模拟试验,对1998—2012年四川盆地及周边区域夏季逐日平均温度和日最高最低气温进行模拟.在检验模式模拟性能的基础上,利用OMR方法类似的思路定量探讨城市化下垫面对地面气温变化趋势的可能影响.结果显示,(1)基于站点观测资料的OMR分布表明成都、重庆地区的城市下垫面对夏季升温的影响可达0.1℃·a^-1;(2)WRF试验模拟的结果与实际观测接近,能较合理刻画出该地区夏季温度的平均分布及时间变化特征,可以用于该地区城市化区域气候效应的研究;(3)不同城市化进程的模式模拟试验中气温变化趋势的差值与基于站点观测的OMR方法计算得到的结果类似,都证明了重庆和成都的城市下垫面对地面2 m温度的升高具有显著影响,其中在日内低温的表现尤为突出. 相似文献
3.
重庆地区年可利用降水资源的变化分析 总被引：6，自引：0，他引：6
利用重庆地区34站月平均气温及降水资料,在陆面蒸发经验模型基础上计算了可利用降水资源,采用EOF方法分析了主要分布型,并讨论了其变化规律,最后利用MGF-BP神经网络多步预测模型对重庆地区未来10 a（2006—2015年）可利用降水资源进行了预估。结果表明,重庆年可利用降水资源大体分为4种分布类型,即全区域分布型、东西分布型、南北分布型和中部型,其中全区域型是重庆年可利用降水资源最主要的分布型,各分布型具有较显著的年代际变化特征;当年气温偏高、降水量偏少时,年可利用降水资源可能偏少,而当年气温偏低,降水量偏多时,年可利用降水资源可能偏多;初步预测表明,2006—2011年,重庆地区年可利用降水资源总体偏少,而2012—2015年则可能偏多。 相似文献
4.
为了更好地预报重庆地区暴雨发生的时间和落区,利用重庆地区基于GPS得到的GPS-PWV(Precipitable Water Vapor)资料结合WRF数值模拟对2012年一次暴雨过程进行综合分析,分析此次过程中重庆地区GPS-PWV的变化特征、不稳定能量以及动力抬升条件与降水的关系。研究结果表明:此次过程在降水之前有18小时到35小时的水汽聚集过程,在接近水汽通道的迎风坡面降水量转化率较高。综合分析不稳定能量和水汽通量散度的变化结合GPS-PWV提供的水汽场能够更好地预报降水发生的时间和落区。 相似文献
5.
2008～2016年重庆地区降水时空分布特征 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2008~2016年国家气象信息中心提供的0.1°分辨率的中国地面与CMORPH融合逐小时降水产品,分析了重庆地区的降水时空分布特征,尤其是小时强降水的时空分布特征。结果表明:(1)年均降水量总体呈西低东高分布,大值中心位于重庆东北和东南部,且存在一定的季节性差异,特别是夏季,西部降水明显增强,总降水呈两高(西部、东部)一低(中部)的分布;降水频次、降水强度与地形的相关性较高,海拔高度较高的山区(海拔高度>1000 m)降水频次多大于盆地和丘陵区(海拔高度<1000 m),降水强度与之相反,且小时强降水多发生在迎风坡前侧的过渡区域,说明高海拔区域易出现降水,但降水强度不强,而地形抬升则是触发强降水的重要原因,导致山前降水明显大于山峰。(2)重庆地区降水主要集中在5~9月,降水量、降水强度和小时强降水频次均呈单峰型分布,峰值出现在6~7月,降水频次呈双峰型分布,一个峰值出现在5~6月,另一个峰值出现在10月,7~8月为低频期,与副高控制下的连晴高温天气有关。(3)重庆地区降水存在明显的日变化特征,降水以夜雨为主,且降水峰值出现时间表现为向东延迟的特征,重庆西部日峰值出现在凌晨02:00(北京时,下同),中部出现在清晨05:00,东北部出现在早上08:00。从不同季节来看,春季、秋季和冬季降水日变化呈单峰型分布,主要集中在清晨,而夏季受午后局地对流性天气的影响,在下午17:00左右存在一个次峰值。(4)强降水的主要集中在夏季,在空间上存在三个大值中心,受西南涡及地形的相互作用,夏季在缙云山以西的盆地区域,小时强降水频次明显较高。 相似文献
1