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1.
2.
利用黔西南州8个国家气象观测站1961~2020年的极端最高、最低和平均最高、最低气温资料,以年代为周期,分析近60年黔西南州极端最高、最低和平均最高、最低气温的时空演变特征。结果表明:夏季,北亚热带季风湿润气候区及南亚热带季风湿润气候区的平均最高气温、平均极端最高气温在60年代至80年代处于持续上升趋势,在90年代略下滑,进入21世纪后又持续上升。北亚热带季风湿润气候区,近60年平均最高气温升高0.96℃,平均极端最高气温升高0.43℃;南亚热带季风湿润气候区近60年平均最高气温升高0.73℃,平均极端最高气温升高0.62℃。冬季,北亚热带季风湿润气候区平均最低气温及平均极端最低气温在70年代至80年代处于持续上升趋势,90年代略下滑,而进入21世纪又转为上升,近60年平均最低气温升高0.92℃,平均极端最低气温升高1.64℃;南亚热带季风湿润气候区,冬季平均最低气温及平均极端最低气温近60年呈持续上升趋势,平均最低气温升高2.35℃,平均极端最低气温升高3.32℃。 相似文献
3.
针对电离层总电子含量(TEC)数据非线性、非平稳的特点,在自回归移动平均(ARMA)模型的基础上,结合经验小波变换(EWT),提出一种组合的短期电离层预测方法。采用IGS提供的电离层TEC格网数据进行实验,通过对比分析可知,相较于单一ARMA模型,本文组合模型在太阳活动低年和太阳活动高年5 d内的平均相对精度分别提高4.8%和2.8%,前1 d内组合模型的平均相对精度分别提高7%和6.1%。 相似文献
4.
基于15 d的精密卫星钟差数据,从不同角度全面分析6种常用钟差预报模型(LP模型、QP模型、GM模型、SA模型、ARIMA模型、KF模型)基于钟差一次差分预报原理的预报效果,得到以下结论:1)采用钟差一次差分预报原理,可以提高LP模型、SA模型、GM模型及KF模型对于GPS卫星钟差的3 h预报精度,提高QP模型和ARIMA模型对于ⅡF Rb钟的3 h预报精度,提高LP模型和GM模型在6 h和12 h预报中的精度,提高ARIMA模型在6 h、12 h和24 h预报中的精度;2)基于钟差一次差分预报原理的预报结果与卫星及其星载钟类型有关,对于GPS BLOCK ⅡF Rb钟,该预报原理可以提高6种模型的短期预报精度,特别是对GM模型、LP模型和ARIMA模型预报效果的改善最为显著;3)对于3 h和6 h的预报,采用钟差一次差分预报原理的LP模型(DLP模型)对应的RMS值都最小,即DLP模型的预报精度最高,说明钟差一次差分数据更适合一次多项式模型的短期预报。 相似文献
5.
利用地震前后的Landsat-8和Sentinel-2光学遥感影像数据,基于频率域互相关算法提取加利福尼亚州MW7.1及MW6.4地震的同震形变场,同时针对形变数据易受轨道误差、条带误差及时间失相干的影响,分别采用最小二乘多项式曲线拟合、改进均值相减等方法去除系统误差项。研究表明,MW7.1主震以右旋走滑为主,地表形变的断层迹线呈NNW走向,长度达55 km,最大滑移量约为2.82 m;MW6.4地震的发震断层迹线呈NE走向,长度达15 km,最大滑移量约为1.05 m,推测2次地震的发震断层分别为NNW向右旋走滑断裂及NE向左旋走滑断裂,二者形成典型的共轭关系。 相似文献
6.
疫灾是人类灾害链网中的顶级灾害。利用历史疫灾史料,建立疫灾时间序列,使用历史断面分析、因子相关分析、时间序列分析等方法,对中国过去2720年疫灾流行的时空特征及其影响因素进行研究。结果表明:① 中国疫灾流行的频度和强度有长期上升趋势,温暖期形成疫灾低谷,寒冷期形成疫灾高峰。② 中国疫灾流行总体以夏、秋季为主,但有阶段性差异,15世纪50年代以后,由于疫病种类增多,疫灾频度提高,疫灾的季节性差异逐渐不显著。③ 中国疫灾波动周期主要有620~610 a、320~310 a、230~220 a、170 a、90 a等,它们大都是12 a或11.2 a的倍数,反映了“十二地支”周期的存在和太阳黑子活动对疫灾周期的重大影响。④ 过去近3000年里,中国累积的疫灾广泛度为93.51%,疫灾厚度达16.86层,东南半壁的疫灾比西北半壁的频繁得多、严重得多。⑤ 中国疫灾区域拓展与土地开发同步,疫灾重心变迁受经济重心的牵引,南宋以前由北向南迁移,南宋以后由东向西迁移;外来疫病输入对疫灾分布格局产生重大影响。⑥ 疫灾流行既是自然生态现象,也是社会文化现象,疫灾时空分布变迁反映人地关系变迁,人口稠密区、交通沿线区、都城周边区、自然疫源区、灾害频发区都是疫灾多发区。⑦ 地理环境分异奠定疫灾空间分异,高温、高湿、低海拔地区疫灾易于流行;自然灾害对疫灾具有诱发作用,灾害频繁区也是疫灾频发区,灾害频繁期也是疫灾频繁期;气候变迁影响疫灾波动,寒冷期疫灾多发,温暖期疫灾少发;人口增加带来的土地开发和人地关系紧张,加剧疫灾的流行;疫灾与战争如影随形,战乱频繁期也是疫灾频繁期。 相似文献
7.
本文使用2003年1月—2019年12月MODIS遥感数据,结合海表温度、风速分析南海中西部叶绿素质量浓度分布特征和影响因素。结果显示南海中西部叶绿素质量浓度分布存在时空变化。EOF分解表明,EOF1可能反映台风等极端天气对叶绿素的影响;而EOF2 和EOF3均反映了夏季沿岸上升流对叶绿素分布的影响。相关分析表明南海中西部叶绿素质量浓度与海面风场呈正相关(r=0.87,p<0.01),与海表温度呈负相关(r=-0.59,p<0.05)。夏季在西南季风影响下越南东南沿海形成上升流,导致该区浮游植物旺发、叶绿素质量浓度升高;冬季受强东北季风影响,研究区海洋上层混合作用强烈,营养盐供应增加,促进了浮游植物生长,叶绿素质量浓度高于其他季节。 相似文献
8.
针对三峡库区"阶跃式"滑坡的变形特征,提出了一种新的滑坡位移预测方法。以白水河滑坡ZG118和XD-01监测点位移数据为例,采用基于软筛分停止准则的经验模态分解(SSSC-EMD)将累计位移-时间曲线和影响因子时间序列自适应地分解为多个固有模态函数(IMF),并采用K均值(K-Means)聚类法对其进行聚类累加,得到有物理含义的位移分量(趋势性位移、周期性位移以及随机性位移)和影响因子分量(高频影响因子和低频影响因子)。使用最小二乘法对趋势性位移进行拟合预测;采用果蝇优化-最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)模型对周期性位移和随机性位移进行预测。将各位移分量预测值进行叠加处理,实现滑坡累计位移的预测。研究结果表明,所提出的(SSSC-EMD)-K-Means-(FOA-LSSVM)模型能够预测"阶跃式"滑坡的位移变化规律,且预测精度高于传统的支持向量机回归(SVR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型;并通过改变训练集长度,进行单因素分析,发现其与预测精度之间呈正相关关系。 相似文献
9.
Systematic variations in atmospheric heat exchange, surface residence time, and groundwater influx across montane stream networks commonly produce an increasing stream temperature trend with decreasing elevation. However, complex stream temperature profiles that differ from this common longitudinal trend also exist, suggesting that stream temperatures may be influenced by complex interactions among hydrologic and atmospheric processes. Lakes within stream networks form one potential source of temperature profile complexity due to the spatially variable contribution of lake-sourced water to stream flow. We investigated temperature profile complexity in a multi-season stream temperature dataset collected across a montane stream network containing many alpine lakes. This investigation was performed by making comparisons between multiple statistical models that used different combinations of stream and lake characteristics to represent specific hypotheses for the controls on stream temperature. The compared models included a set of models which used a topographically derived estimate of the hydrologic influence of lakes to separate and quantify the effects of stream elevation and lake source-water contributions to longitudinal stream temperature patterns. This source-water mixing model provided a parsimonious explanation for complex stream-network temperature patterns in the summer and autumn, and this approach may be further applicable to other systems where stream temperatures are influenced by multiple water sources. Simpler models that discounted lake effects were more optimal during the winter and spring, suggesting that complex patterns in stream temperature profiles may emerge and subside temporally, across seasons, in response to diversity of water temperatures from different sources. 相似文献
10.
基于2018年12月至2020年3月喀左、沈阳、辽阳、满洲里4个国家级地面气象站人工冻土器与测温式冻土自动观测仪观测的资料,对人工冻土观测获得的冻点与测温式冻土自动观测仪获得的相应深度的温度进行对比分析。结果表明:人工冻土器获取的冻点对应的土壤温度与0℃总体一致,又不完全重合;0—35 cm深度范围,冻点对应的温度变化范围为-2~6℃,呈现跳跃性变化。35 cm以下深度范围,冻土冻点对应的温度变化范围为-0.5~1.0℃;融化过程冻点对应的平均温度高于冻结过程冻点对应的平均温度。从完全融化时间上来看,人工冻土器观测到的完全融化时间晚于测温式冻土仪0℃线完全消失的时间。人工冻土观测的实质是获得土壤温度0℃点所在位置。灌注不同台站水的冻土器内管在相同的温度环境下,冻结与融化状态无明显区别;人工冻土器内管冻结过程是温度和持续时间双重作用的结果,深层土壤温度变化缓慢,使得内管中的水冻结和融化需要的时间长。另外,作为接触式测温设备,减小外因产生的时滞是提高其灵敏度的重要环节,建议测温式冻土仪的外管壁使用温度滞后效应更小的金属外管。 相似文献