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1.
曹瑜  游庆龙  蔡子怡 《冰川冻土》2021,43(5):1290-1300
采用一元线性回归、合成分析等方法对1961—2019年青藏高原中东部71个站点夏季强降水与大尺度环流进行了分析,研究结果表明,近年来青藏高原中东部强降水呈增加趋势。在强降水高值年时,青藏高原中东部水汽辐合加强,中纬度西风和热带地区东风带向极移动加强,高层辐散流场、水汽输送以及上升运动条件,共同作用导致了强降水的产生。在强降水低值年时,青藏高原中东部大部水汽异常辐散,区域内的季风水汽输送减弱,西风带和东风带均向赤道移动减弱,高层为气旋式环流异常。通过风暴轴、波作用通量和E-P通量进一步分析发现,当北大西洋地区风暴轴偏强(偏弱)时,瞬变扰动作用加强(减弱),使得北大西洋地区高纬度西风加速(减弱),急流出口区的不稳定能量激发了欧洲西北部的异常反气旋(异常气旋),并通过Rossby波列调控季风输送,导致了青藏高原中东部地区强降水的变化。  相似文献   
2.
范凡  陆尔  葛宝珠  王自发 《气象科学》2019,39(2):178-186
为了解不同程度的降水对江浙沪地区大气PM_(2.5)的清除作用,搜集了2014—2016年该地区41个城市的降水和PM_(2.5)观测数据,通过对比2 a非降水和全时段PM_(2.5)平均浓度的差异,发现前者显著高于后者,说明降水对该地区PM_(2.5)具有清除作用。利用降水前与降水期间PM_(2.5)的浓度差异作为降水对PM_(2.5)的清除率,降水后与降水期间的浓度差异作为雨后浓度回升的增加率,分别研究了目标区域不同时期、不同降雨量以及不同降雨时长对PM_(2.5)的清除效果。结果显示:(1)与江浙沪南部地区不同的是,北部地区降水清除率与降水前浓度存在正相关,降水后浓度的增加与当地的排放量呈正相关。(2)当降水量为30 mm或者降水时长为36 h时,清除率增幅减缓,说明降水对PM_(2.5)的清除效率存在着阈值。  相似文献   
3.
本文针对分布式传感器网络系统的Fornasini-Marchesini (FM)状态空间模型,对系统的预测控制器设计问题进行研究.特别是针对所考虑的二维FM传感器网络系统,提出了一种新的网络预测控制方案来补偿通信时滞.首先,根据李雅普诺夫稳定性理论,给出了二维系统保持稳定的充分条件;然后利用稳定性条件,提出了一种新的预测控制器设计策略并保证系统的控制性能;最后,通过一个数值实例验证了所设计控制器的有效性.  相似文献   
4.
研究并实现中国区域北斗广域差分实时电离层延迟格网改正算法,针对北斗单系统实时建立电离层延迟格网的不足,提出联合BDS/GPS的北斗广域差分实时电离层延迟改正方法。比较BDS、GPS以及BDS/GPS观测的实时电离层延迟格网,并利用北斗单频单点伪距定位进行精度验证。结果表明,在有效格网点覆盖充足的地区,BDS与GPS实时电离层延迟格网定位效果相当;而联合BDS/GPS观测的实时电离层延迟格网极大提高了偏远地区的单频定位精度与可定位历元数,也使原本单系统格网覆盖充足的地区定位效果得到进一步增强和稳定。  相似文献   
5.
基于Fortran语言对GAMIT10.7软件进行二次开发,实现了Hopfield模型、Saastamoinen模型、Black模型、UNB3模型、EGNOS模型、GPT2w_1+Saastamoinen模型和GPT2w_5+Saastamoinen模型在中国西北地区的对流层延迟解算服务,并分析不同对流层延迟模型在西北地区的适应性问题。实验表明,在实测气象数据模型中,Saastamoinen模型在中国西北地区获取的天顶对流层延迟精度最高,各个测站平均bias值和RMS值分别是-1.67 cm、3.83 cm;Hopfield模型和Black模型精度相当。在非实测气象数据模型中,GPT2w_1+Saastamoinen模型精度最高,GPT2w_5+Saastamoinen模型次之,EGNOS模型最低。不同对流层延迟模型的精度均受季节变化影响,夏季bias的绝对值和RMS值最大,冬季最小,春季和秋季结果相当。  相似文献   
6.
The systematic discrepancies in both tsunami arrival time and leading negative phase (LNP) were identified for the recent transoceanic tsunami on 16 September 2015 in Illapel, Chile by examining the wave characteristics from the tsunami records at 21 Deep-ocean Assessment and Reporting of Tsunami (DART) sites and 29 coastal tide gauge stations. The results revealed systematic travel time delay of as much as 22 min (approximately 1.7% of the total travel time) relative to the simulated long waves from the 2015 Chilean tsunami. The delay discrepancy was found to increase with travel time. It was difficult to identify the LNP from the near-shore observation system due to the strong background noise, but the initial negative phase feature became more obvious as the tsunami propagated away from the source area in the deep ocean. We determined that the LNP for the Chilean tsunami had an average duration of 33 min, which was close to the dominant period of the tsunami source. Most of the amplitude ratios to the first elevation phase were approximately 40%, with the largest equivalent to the first positive phase amplitude. We performed numerical analyses by applying the corrected long wave model, which accounted for the effects of seawater density stratification due to compressibility, self-attraction and loading (SAL) of the earth, and wave dispersion compared with observed tsunami waveforms. We attempted to accurately calculate the arrival time and LNP, and to understand how much of a role the physical mechanism played in the discrepancies for the moderate transoceanic tsunami event. The mainly focus of the study is to quantitatively evaluate the contribution of each secondary physical effect to the systematic discrepancies using the corrected shallow water model. Taking all of these effects into consideration, our results demonstrated good agreement between the observed and simulated waveforms. We can conclude that the corrected shallow water model can reduce the tsunami propagation speed and reproduce the LNP, which is observed for tsunamis that have propagated over long distances frequently. The travel time delay between the observed and corrected simulated waveforms is reduced to <8 min and the amplitude discrepancy between them was also markedly diminished. The incorporated effects amounted to approximately 78% of the travel time delay correction, with seawater density stratification, SAL, and Boussinesq dispersion contributing approximately 39%, 21%, and 18%, respectively. The simulated results showed that the elastic loading and Boussinesq dispersion not only affected travel time but also changed the simulated waveforms for this event. In contrast, the seawater stratification only reduced the tsunami speed, whereas the earth's elasticity loading was responsible for LNP due to the depression of the seafloor surrounding additional tsunami loading at far-field stations. This study revealed that the traditional shallow water model has inherent defects in estimating tsunami arrival, and the leading negative phase of a tsunami is a typical recognizable feature of a moderately strong transoceanic tsunami. These results also support previous theory and can help to explain the observed discrepancies.  相似文献   
7.
利用神经网络算法挖掘海量数据的规律已成为科技发展的一种趋势,本文针对卫星信号的天顶对流层延迟进行建模.对流层延迟是影响卫星定位精度的重要因素之一,建立精密区域对流层模型对高精度定位有着重要的意义.对区域测站对流层延迟数据的分析,考虑到实时建模中传统BP(Back Propagation)神经网络计算量大,易出现"过拟合"现象、不稳定等因素,通过改进的BP神经网络建立了区域精密对流层模型.详细介绍了新模型的建立过程,并与常用的对流层区域实时模型进行了对比.还讨论了建模测站数目对预报精度的影响.相比现有的其他对流层延迟模型,基于改进的BP神经网络构建的区域精密对流层延迟模型无论在拟合和预报方面都有较好的精度,且随着测站数目的增加模型精度趋于平稳.改进的模型参数较少,可以进行实时的区域精密对流层延迟改正;需要播发的信息量小,适用于连续运行参考站系统(Continuously Operating Reference Stations,CORS)的应用.研究表明:改进的BP神经网络模型能够更好的充分利用大规模历史数据描述卫星信号对流层延迟的空间分布情况,适用于实时大区域精密对流层建模.基于日本地区2005年近1000多个测站的NCAR(National Center Atmospheric Research)对流层数据进行区域对流层延迟建模,结果表明改进的BP神经网络模型在拟合和预报精度上都有较大提升,RMSE(Root Mean Square Error)分别为:7.83 mm和8.52 mm,而四参数模型拟合、预报RMSE分别18.03 mm和16.60 mm.  相似文献   
8.
利用1960—2018年锡林河流域周边13个气象站的逐日气象资料,采用世界粮农组织(Food and Agriculture Organization of the United Nations,FAO)推荐的Penman-Monteith公式计算各气象站多年潜在蒸散发量及相对湿润度指数。通过利用主成分分析、相关分析和偏相关分析,探讨了锡林河流域潜在蒸散发、地表干湿状况多年变化规律;分析了影响潜在蒸散发的主要气象因子及各气象要素间的相互作用;着重讨论了锡林河流域潜在蒸散发的周期变化及其与相对湿润度指数、各气象要素的相互作用。结果表明:流域近59 a潜在蒸散发整体呈现增长趋势,且上升趋势显著,存在显著增加—减小交替的多尺度时频变化特征和多主周期变化规律;各气象要素中潜在蒸散发对温度的响应较大,平均风速次之;平均相对湿度受到潜在蒸散发的影响较大,降水次之。整个流域环境有不显著的变湿润趋势。  相似文献   
9.
在无气象数据的条件下,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和季节性自回归移动平均模型(SARIMA)的对流层延迟(ZTD)预报新方法,并分别选取长春、上海、乌鲁木齐3个地区4个季节的ZTD数据进行预测分析。结果表明,基于EEMD-SARIMA的ZTD改正预报模型能够满足不同地区、不同季节下的ZTD估计需求,是一种高精度的ZTD预报方法。  相似文献   
10.
采用IGRA提供的2017年81个无线电探空站的探空资料,对4种对流层延迟模型在中国区域的精度进行综合评估与分析。结果表明,GPT2w模型的性能要优于依赖气象参数的Saastamoinen模型及基于球谐函数的GZTD和UNB3m模型;GPT2w模型的偏差均值MB(mean bias)和均方根误差RMSE分别为-0.8 cm和4.1 cm,各测站的MB和RMSE分别处于-2~2 cm和1.3~7.9 cm之间。UNB3m模型在中国区域存在较大的MB和RMSE,模型的RMSE最大可达10.2 cm。4种模型的精度对测站纬度具有一致的敏感性,表现为随测站纬度的升高而降低;模型精度呈明显季节性变化,且不同模型对季节的敏感程度有所差异;对流层湿延迟难以精确建模导致模型精度在夏季(RMSE为6~9 cm)低于冬季(RMSE为2~2.5 cm)。  相似文献   
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