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1.
2015/2016年发生的极端El Ni?o事件,与1997/1998年El Ni?o事件具有可比拟的强度,但是2016年事件转变为弱La Ni?a,而1998年事件则为强La Ni?a。本文通过对比这两次极端El Ni?o事件,揭示其转变为不同强度La Ni?a事件的物理机制。混合层热收支分析的结果表明,在El Ni?o衰减年的4~11月,2016年平流反馈和温跃层反馈相对较弱,混合层温度衰减速率慢,其产生的主要原因是赤道中西太平洋的东风异常较弱。进一步分析表明,赤道中西太平洋的东风异常与副热带东北太平洋的海表温度异常(SSTA)有关,该地区的SST在1998年表现为冷异常,2016年为暖异常。副热带东北太平洋冷的SSTA有利于信风加强,从而加强中西太平洋的东风异常;而暖的SSTA使得赤道以北出现西南风异常,从而削弱中西太平洋的东风异常。此外,合成分析也表明,副热带东北太平洋SSTA与转变的La Ni?a的强度具有关联,El Ni?o转变为强La Ni?a的情况在位相转变期伴随着副热带北太平洋冷的SSTA,而El Ni?o转变为弱La Ni?a的情况没有明显的冷SSTA。 相似文献
2.
联合多源重力数据反演菲律宾海域海底地形 总被引:2,自引:2,他引:0
对比分析重力-海深的“理论导纳”和实际数据的“观测导纳”,获得研究海域有效弹性厚度理论值为10 km。联合重力异常和重力异常垂直梯度数据,应用自适应赋权技术,采用导纳函数方法构建菲律宾海域1'×1'海底地形模型。试验发现,当重力异常垂直梯度反演海深结果与重力异常反演海深结果的权比为2∶3时,所构建的海深模型检核精度最高。同时,联合多源重力数据反演海深能够综合重力异常和重力异常垂直梯度在对待不同海底地形上的反演优势,生成精度优于单独使用重力异常数据和重力异常垂直梯度数据反演的海底地形模型。以船测数据作为外部检核条件,反演模型检核精度略低于V18.1海深模型,而相较于ETOPO1海深模型和DTU10海深模型检核精度分别提高了27.17%和39.02%左右;反演模型相对误差的绝对值在5%范围内的检核点大约占检核点总数的94.25%。 相似文献
3.
海冰变化与全球气候、 生态系统和人类活动密切相关, 海冰厚度是海冰变化研究的重要参数之一。全面立体高精度观测海冰厚度的最有效手段是航空遥感, 而冰桥计划(IceBridge)是当前南北极最大的航空遥感工程。基于2009 - 2014年冰桥计划的激光雷达高程数据和数字测图系统相机光学影像对南极别林斯高晋海的海冰厚度进行研究, 并结合降雪量等气象数据探讨该区域海冰厚度变化的原因。研究发现该海域的海冰厚度在2009 - 2014年间整体呈微弱增长趋势(0.07 m·a-1), 但是在95%置信水平下不具有显著性。2009 - 2011年呈现先增加后减少的大幅度变化, 其中2010年达到极大值2.42 m, 之后开始缓慢增加。海冰厚度的年际变化与降雪和近地表温度等气象要素相关, 二者相比较而言降雪为主要影响因素。 相似文献
4.
利用2014—2017年汕头市PM2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP (Back-Propagation)人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM2.5质量浓度预报模型。结果表明:与多数内陆城市不同,汕头市PM2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关;PM2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关;PM2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关(相关系数为-0.143);汕头市非汛期PM2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水(暴雨以上除外)对PM2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM2.5浓度有明显清除作用;BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM2.5级别命中率TS分别为100%和90.3%,准确指数分别为87.7%和89.9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。 相似文献
5.
根据2007—2013年宁波市每日8次地面观测气象资料,运用罗氏法和统计分析法计算大气混合层高度,分析其在霾日和非霾日的不同日变化特征。结果表明宁波市霾日与非霾日混合层高度均呈白天高,夜晚低的日变化特征,夏季两者差值的日变化波动最明显,波峰时间比其他季节晚3 h。混合层高度日变化趋势与风速、气温、能见度趋于一致,霾等级越重,混合层高度越低。霾日与非霾日的气温差值除冬季呈正变温外,其他季节呈负变温,冬季14时差值最小,夜间加大,春夏季凌晨差值最小,14时最大,秋季波动不明显;风速差值除冬季夜间为正值外,其余季节为负值,秋冬季差值最小、夏季最大。大气处于不稳定状态时,混合层高度随着稳定度增加而逐渐处于稳定状态时,随着稳定度增加而降低,中性大气是宁波易致霾的大气层结。霾日与非霾日大气稳定度表现不一致,中午霾日中性大气占多数,非霾日则是不稳定大气;夜间霾日稳定—弱稳定大气和中性大气所占比例相当,非霾日稳定—弱稳定大气占多数。另外,PM_(2.5)浓度在霾日和非霾日均为白天低、夜间高的日变化特征,但霾日波动大,波峰时间晚于非霾日2 h,峰值浓度也高于非霾日2.7倍;早晨或下午到上半夜是霾日的PM_(2.5)浓度两个上升时段,上午为下降时段;非霾日的两个浓度缓升(降)时段分别出现凌晨和下午(上午和前半夜)。研究成果有助于预报员了解大气混合层高度及其对霾的可能影响,从而提高霾预报预警能力。 相似文献
6.
泥岩夹层在盐溶建腔阶段难以被溶蚀,盐层溶采后仍赋存于腔内。针对平顶山地下储气库在储气运行阶段,未被溶
蚀的夹层因岩体流变性出现垮塌而影响储气库安全运行的难题,提出一种基于夹层垮塌时间的稳定性评价方法。首先,根
据弹性板壳理论建立夹层力学模型,解得夹层局部破坏的极限应变;其次,根据夹层岩样蠕变实验,建立蠕变本构模型。
最后,结合夹层力学模型与蠕变本构模型,建立垮塌时间计算模型,并利用基于PSO 算法的Matlab 程序对平顶山储气库夹
层不同预设厚度的垮塌时间值计算,对临界垮塌厚度值进行反演计算。结果表明:随夹层厚度增加,其计算垮塌时间增
大,夹层稳定性提高;厚度相同的夹层,其跨径越大,计算垮塌时间值越小,计算临界垮塌厚度值越大,即稳定性越差;
对小于临界垮塌厚度的夹层,其在设计使用年限内垮塌失稳风险较高,反之则垮塌失稳风险较小。 相似文献
7.
表碛覆盖型冰川是中国西部较为常见的冰川类型。表碛层存在于大气—冰川冰界面,强烈影响大气圈与冰冻圈之间的热交换。表碛厚度的空间异质性可极大地改变冰川的消融率和物质平衡过程,进而影响冰川径流过程和下游水资源。基于Landsat TM/TIRS数据,运用能量平衡方程反演了贡嘎山地区冰川表碛厚度,研究了贡嘎山地区冰川在1990—2019年间表碛覆盖范围及厚度变化情况,同时对比了东西坡差异。结果表明:① 贡嘎山地区冰川表碛扩张总面积达43.824 km2。其中,海螺沟冰川扩张2.606 km2、磨子沟冰川1.959 km2、燕子沟冰川1.243 km2、大贡巴冰川0.896 km2、小贡巴冰川0.509 km2、南门关沟冰川2.264 km2,年均扩张率分别为3.2%、11.1%、1.5%、0.9%、1.0%和6.5%;② 海螺沟冰川、磨子沟冰川、燕子沟冰川、大贡巴冰川、小贡巴冰川、南门关沟冰川表碛平均增厚分别为5.2 cm、3.1 cm、3.7 cm、6.8 cm、7.3 cm和13.1 cm;③ 西坡冰川表碛覆盖度高,表碛覆盖年均扩张率低,冰川末端退缩量小;东坡冰川表碛覆盖年均扩张率高,但表碛覆盖度总体低于西坡,冰川末端退缩量大。 相似文献
8.
风、沉积物和地表覆盖是控制沙丘地貌的三大要素。沉积物尤其是沙源供应对沙丘地貌的影响仍有待深入研究。沙丘体积的研究促使了等效沙厚度(equivalent sand thickness, EST)概念的提出。EST研究经历了多个沙丘和亚沙丘尺度2个研究阶段。多个沙丘EST研究发现,EST与沙丘高度之间具有较好的一致性,其与方向变率的组合可以很好地区分沙丘类型,且在宏观上可以表征沙源供应。亚沙丘尺度EST研究使得利用高分辨率遥感影像研究沙丘(山)地貌及其形成过程成为可能。未来的研究应在像元尺度上对沙丘(山)地貌进行滤波,不同滤波窗口所得到的不同图层可以用来探究沙丘(山)地貌的形成过程。 相似文献
9.
基于性能的抗震设计,要求工程师设计出具有预期抗震性能的结构,一个关键因素是地震作用的确定,这在很大程度上取决于局部场地条件。通过收集和分析北京、苏州和唐山城区956个钻孔资料,建立地表20 m和30 m深土层走时平均剪切波速VS20和VS30的关系式;现场钻探获取北京城区深105 m的典型钻孔原状土样,试验给出各类土体动剪切模量和阻尼比曲线;建立北京城区170个钻孔的场地反应计算模型,采用Nakamura提出的HVSR法和陈国兴等提出的弱震法估算场地基本周期TS值,结合国内外现行抗震规范的场地分类及一些学者对场地分类的研究成果,提出两种新的场地分类建议方案:基于等效剪切波速VSE和覆盖土层厚度H(地表至剪切波速VS ≥ 500 m/s的基岩深度)的双指标场地分类方案及基于VSE、H和TS的三指标场地分类方案。提出的场地分类方案对我国现行抗震规范场地分类方法的改进有参考价值。 相似文献
10.
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