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2.
3.
利用1971—2016年辽宁省61个气象站气温、地表温度、积雪日数和积雪深度资料,分析了积雪的保温作用及其对地气温差的影响。结果表明:更换自动站前后地表温度观测方式的差异导致地气温差显著增大,地气温差的增大程度受所在区域积雪日数、积雪深度的影响显著。在积雪期较长、积雪较厚的地区,积雪引起反照率增大,使得雪面温度降低,导致雪气温差减小,而雪的保温作用使得地气温差显著增大。因此,更换自动站前地(雪)气温差与积雪日数呈显著负相关,而更换自动站后地气温差与积雪日数呈显著正相关。各台站之间地气温差随积雪深度的变化系数差异较大,为0.045~0.858 ℃?cm-1,在年平均积雪日数<40 d、年平均极端积雪深度<10 cm的区域,积雪的保温作用随积雪深度增大而显著增大;在年平均积雪日数>40 d、年平均极端积雪深度>10 cm的区域,10 cm以下的积雪对土壤保温作用随积雪深度增大显著,当积雪深度>10 cm后,其保温作用随积雪深度增大的幅度明显减小。 相似文献
4.
利用乌鲁木齐市4座10层100 m梯度气象塔2013年6月~2014年4月气象观测资料和7个环境监测站[WTBX]AQI[WTBZ]资料,计算并分析了大气混合层厚度和稳定度特征,探讨了大气混合层厚度和稳定度与污染的关系。结果表明:乌鲁木齐市混合层厚度夏季郊区高、城区低,冬季从南郊—城区—北郊随地势降低依次降低;夏季和冬季分别在1 559~1 772 m和526~1 156 m之间。地面至2 km以上每500 m高度间隔统计混合层厚度,500~1 000 m出现频率最多;月变化为6~9月基本在500 m以上,且每个高度区间其概率均超过10%,10月~次年2月1 500 m以上区间概率明显减小;日变化为中午13:00~16:00达到最高值,下午和傍晚迅速下降。白天较大的感热输送提供充足的热力条件,这也体现出白天以不稳定层结为主,夜间则以稳定层结为主。大气稳定度分类结果,夏季郊区和城区不稳定(A~C类)所占比例差不多,冬季北郊稳定(E、F类)所占比较最大、城区最弱。[WTBX]AQI指数冬季最大,从南郊—城区—北郊依次增大,这与采暖期污染物多、南郊比北郊地势高有利于扩散输送有关。总体来看,乌鲁木齐大气混合层厚度空间分布与气象要素、大气稳定度、地形等密切相关,对AQI[WTBZ]指数分布有重要影响,这对近地层大气污染状况预报有着重要的指导意义。 相似文献
5.
分别对2015年6~12月和2016年6~12月大连地区的大气污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3的浓度数据进行数据统计分析,基于ENVI软件平台利用MODIS数据反演大连地区的气溶胶光学厚度,通过回归建模研究气溶胶光学厚度与大连地区10个地面监测站点的大气污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3的浓度数据的相关性。回归建模以气溶胶光学厚度(AOD)为自变量,以大气污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3为因变量,在SPSS软件中分别选取线性、对数、三次、乘幂、指数5种函数类型进行研究,通过对比回归模型的拟合优度R2,选择最优拟合模型,探讨利用遥感数据反演气溶胶光学厚度监测大气污染的相关性。结果表明:气溶胶光学厚度与NO2、PM2.5和PM10的最优拟合模型均为三次模型,其拟合优度R2分别是0.685、0.801和0.845;与O3和SO2的最优拟合模型为指数模型,其R2为0.367和0.482;与CO的最优拟合模型为对数模型,其拟合优度R2为0.810。该结果为分析大气气溶胶污染来源以及治理提供了数据。 相似文献
6.
本文采用中国沿海地区13个探空站2010~2014年实测地表温度Ts与平均温度Tm数据,利用傅里叶级数分析法精化中国沿海地区Tm模型,并将2015年探空站实测Tm数据与精化模型进行对比检验。结果表明,精化模型在Tm探测方面具有更高的计算精度,其计算大气可降水量的误差概率分布趋近于正态分布,具有较强的稳定性。 相似文献
7.
8.
9.
影像的应用前提是影像处理,大气校正可消除大气和光照等因素对地物发射的影响。在此基础上,介绍几种常用的几何纠正方法,可消除系统和非系统因素引起的影像几何变形。本文通过对资源三号卫星的基本参数信息和相对应影像数据特点的介绍,先通过大气校正,校正后的影像分别使用几何纠正的几种方法,并通过各种方法的计算量、实用性以及相应的精度,对比分析各种方法在处理这种数据时的优越性。 相似文献
10.
测站气压和温度的准确获取对GPS水汽反演的精度至关重要,但是我国各地在建立GPS连续运行观测站时的发展状态差别较大,有相当部分的GPS气象站网并未配备气压和温度传感器,无法有效准确采集测站气压及温度相关数据,对实时获取测站上方水汽有较大影响.本文基于一种增加高度改正的反距离加权法,和分布在全国的全球卫星导航系统(GNSS)气象站网数据,对该方法进行了实验验证.实验结果表明,通过此方法得到的气压和温度参数精度满足水汽解算需要.同时将本文方法与全球气温和气压经验模型(GPT2)进行对比,证明了本文得到的温压参数精度要优于GPT2模型. 相似文献