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1.
敦煌-格尔木铁路沿线地形复杂、起沙因素多变、沙源丰富,沙害问题日益严重。目前对其风沙活动规律还未有研究,不利于防沙工作的开展。为此,通过对自北向南的5个观测点(S1、S2、S3、S4、S5)风速和风向的观测、计算和分析,利用平均风速、起沙风况及输沙势对敦格铁路沿线的风动力环境特征进行研究。结果表明:S5、S4和S3的风况对铁路风沙灾害防治意义较大。S5年平均风速、起沙风频率和输沙势最大,春季风沙活动最为强烈,且风向单一、风力强劲,风沙运动方向基本与铁路垂直,沙粒易在铁路附近堆积。S4夏季风沙活动最为强烈;S3春季风沙活动最为强烈,且风向单一,S4和S3的风沙运动方向与铁路夹角小于90°,附近沙源广阔,铁路易受风沙侵蚀,阻碍交通运营。 相似文献
2.
在《热带地理》创刊40年之际,基于CiteSpace软件对其1980—2019年的2 938篇有效文献进行计量分析,以每10年为间隔,分时段对相应文献作关键词共现分析、关键词突现性检测、作者共现分析及机构共现分析,以探究《热带地理》的研究主题演变、历史热点、核心作者及核心机构的合作关系。结果表明,在前20年,《热带地理》研究主题及研究区较为集中,多聚焦于华南地区及其资源开发利用;核心作者间的合作较弱,整体分散,且期刊主要报道的是广州地理研究所等广州地区的研究成果,机构间合作较少。自2000年后研究主题明显增多,形成多元研究热点,研究区范围有所扩大,但仍集中于中国南部;核心作者间形成较多合作团队,团队间合作交流明显增强;高校与其他研究所的研究成果所占比重大幅增加,机构间合作大大加强。 相似文献
3.
类型丰富、时空分辨率高的海洋探测数据,为信号分解和机器学习算法的应用提供了可能。本文针对如何建立有效的海温预测模型这一问题,使用高时空分辨率的海表温度(SST)融合产品,引入信号处理领域的集合经验模态分解(EEMD)和机器学习领域的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)。首先利用最适于分解自然信号的EEMD方法,将海温数据分解成多个确定频率的序列;再利用ARIMA分别对各个频率的序列进行预测,最后将各个序列的预测结果进行组合。该方法在丰富数据的支撑下,比以往直接使用海温数据所建立的预测模型精度更高,为更好地进行海温预测提供了新方法。 相似文献
6.
通过评估GPM计划三种日降水产品(IMERG-E、 IMERG-L和IMERG-F)和TRMM卫星、 两种日降水产品(TMPA 3B42和TMPA 3B42RT)在黄河源及其周边区域38个台站的适用性, 探究了五种产品探测精度和海拔高度及雨强的相关关系, 结果表明: 在与实测资料的一致性和偏差方面, GPM卫星产品要全面优于TMPA产品。在TRMM卫星产品中, 3B42产品明显优于3B42RT。五种产品的相关系数均表现出明显的从东南到西北递减的趋势, 均方根误差北部普遍低于南部。IMERG产品的探测率(POD)和探测成功率(CSI)都要普遍高于TMPA产品, 而误报率(FAR)则是TMPA 产品更低, 表现更好。五种产品均在个别台站出现了严重误报的情况, 这些台站主要分布在研究区的西北部。IMERG三种产品对于海拔高度的依赖程度具有很强的一致性, 而3B42RT产品对海拔高度几乎没有依赖。除3B42RT产品外, 其余四种产品的偏差均随雨强的增加而增大。在探测率方面, IMERG产品对小雨、 中雨和大雨的探测能力均优于TMPA产品。 相似文献
7.
基于2007—2010年的CloudSat卫星观测数据,以云层液态水路径为指标将层积云的发展过程划分为五个阶段,对比研究了中国东部降水与非降水层积云发展过程中云微物理特征和云微物理机制的演变,并分析了其海陆差异.研究表明:非降水层积云中,云滴增长主要通过凝结过程完成,但云滴的凝结增长有限,难以形成降水,在非降水层积云发展的旺盛阶段,云层中上部云滴发生较弱的碰并过程.降水层积云中云滴碰并增长活跃,当云层液态水路径小于500 g·m~(-2)时,云滴在从云顶下落至云底的过程中持续碰并,并在云底附近出现云水向雨水的转化;当降水层积云液态水路径超过500 g·m~(-2)时,云滴碰并增长主要发生在云层上部,在云层中部,云液态水含量、液态粒子数浓度和液态粒子有效半径达到最大,云水向雨水的转化最为活跃.层积云微物理特征的海陆差异主要是由海陆上空气溶胶浓度和云中上升气流强度不同导致的.在非降水层积云中下部,陆地丰富的气溶胶为云滴凝结增长提供了充足的云凝结核,因而云微物理量的量值在陆地上空更大,而在云层中上部,云滴凝结增长达到极限,海洋充足的水汽输送使云微物理量的量值在海洋上空更大.当降水层积云液态水路径大于500 g·m~(-2)时,陆地层积云中更强的上升气流使大量云滴在云层中上部累积滞留,云滴碰并增长活跃,云层中上部云微物理量的量值在陆地上空更大. 相似文献
8.
10.
青藏高原脆弱的高寒植被对外界干扰十分敏感,使其成为研究植被对气候变化响应的理想区域之一。青藏高原气候变化剧烈,在较短的合成时间研究气候变化对植被的影响十分必要。因此,本文利用GIMMS NDVI时间序列数据集,研究了1982-2012年青藏高原生长季月尺度植被生长的时空动态变化,探讨了其与气温、降水量和日照时数等气候因子的响应关系。结果表明:在区域尺度上,除8月外,其他各月份植被均呈增加趋势,显著增加多发生在4-7月和9月;大部分月份的NDVI增加速率随着时段的延长显著减小,表明NDVI增加趋势放缓;在像元尺度上,月NDVI显著变化的区域多呈增加趋势,但显著减少范围的扩张多快于显著增加。4月和7月植被生长主要是受气温和日照时数共同作用,6月和9月受气温的控制,而8月则主要受降水量的影响。长时间序列NDVI数据集的出现为采用嵌套时段研究植被生长变化趋势奠定了前提,而植被活动变化趋势的持续性则有助于形象表征植被活动变化过程、深入理解植被对气候变化的响应和预测植被未来生长变化趋势。由此推测,青藏高原月NDVI未来增加趋势总体上趋于缓和,但在像元尺度显著变化的区域趋于增加。 相似文献