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利用中尺度大气化学模式WRF/Chem对2013年3月6日华南地区一次平流层入侵事件及其对对流层低层臭氧的影响进行模拟研究。通过加入UBC（Upper Boundary Condition）上边界处理方案,弥补WRF/Chem模式未考虑平流层臭氧化学反应的不足。结合臭氧探空廓线资料、地面O3、CO、NOx、相对湿度、温度和风速等观测资料以及再分析资料对模拟结果进行定量评估,结果表明模式能较为真实地模拟本次平流层入侵过程。模拟分析进一步揭示:（1）副热带高空急流是本次平流层入侵的主要原因。当华南地区处在副热带急流入口区左侧下沉区域时,平流层入侵将富含臭氧的干燥空气输送到对流层中低层。（2）本次平流层入侵对对流层低层臭氧收支有重要影响,导致香港地区近地层臭氧体积混合比浓度明显上升,如塔门站夜间臭氧浓度升高21.3 ppb（1 ppb=1×10-9）。地面气象场和化学物种的分析进一步确认了平流层入侵的贡献。（3）采用动力学对流层顶高度时零维箱式模型和Wei公式计算得到的平流层入侵通量相当,分别为-1.42×10-3 kg m-2 s-1和-1.59×10-3 kg m-2 s-1,这一结果与前人研究相吻合,且与采用热力学对流层顶高度计算所得到的结果具有可比性。 相似文献
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随着科学技术的进步,地理空间数据的分析处理面临着数据量膨胀和计算量高速增长的双重挑战,为了解决海量数据处理速度慢的问题,本文针对空间分布不均匀的点数据,从数据并行的角度,以保持数据的空间邻近性及保证数据分组后各组数据量负载均衡为目标,提出基于N-KD树（Number-K Dimension Tree）数据动态分组的方法,其是一种面向实时变化（数据量和数据空间范围变化）的空间数据动态分组方法。该方法借鉴K-D树的创建和最临近点搜索的思想,通过方差判断数据分布稀疏程度,利用最临近点搜索方法处理边界点,实现空间范围的不均等切分,保证数据分组后各组数据量基本均衡。试验表明,该方法具有较好的动态分组效果与较高的计算效率;支持各种分布状态的空间点数据的分组;分组后各组数据量负载均衡;分组算法本身有支持并行、支持分布式协同工作模式的特点。 相似文献
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目前,地理空间数据面临着由于数据量膨胀和计算量高速增长而引起算法效率低的问题,采用"分而治之"的数据分组策略提高运算效率已成为研究的热点。面向分布不均匀的线数据,本文提出了基于密度的线数据分组算法(简称LGAD)。首先,算法通过查找高密度区提取样本线段,保证了分组算法的起点落到高密区;其次,考虑线空间拓扑关系的复杂性,引用水平、垂直和夹角距离度量线段间距离,创建样本线段与其他线段的距离矩阵;最后,以距离矩阵和最优选择方法实现数据负载均衡分组。实验结果显示,对数据分组和分组后数据进行线段聚类的2个过程中,该算法体现了较好的时间优势,与串行计算相比,在分组数为2-12 时,平均比率达4.3,提高了应用的响应速度,具有较好的实际意义。 相似文献
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Lu Kaihui Liu Weiwei Warren Alan Xu Yusen Zhu Changyu Zhao Yan Yi Zhenzhen 《中国海洋湖沼学报》2020,38(1):156-167
Journal of Oceanology and Limnology - Although the taxonomy of oligotrich ciliates has been widely investigated, yet the species diversity remains poorly known. We newly designed a pair of... 相似文献
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导致空气质量变差的天气,并非只有雾和霾,还有沙尘暴、扬沙、浮尘等天气。为更好地掌握咸阳地区空气质量的时空变化特征,从而为政府治污降霾提供有力依据,将气象观测中能见度小于10 km的雾、霾、沙尘暴、扬沙、浮尘等影响空气质量的天气,统一定义为“广义雾霾日”,并将其划分为轻微、轻度、中度和重度4个等级。通过研究发现,咸阳市区“广义雾霾日”与实际污染日数的相关性比普通雾霾日的相关性更好,能更好地反映空气质量的变化状况。咸阳市区能见度与空气质量监测数据之间存在较明显的对数负相关关系,即能见度越小空气质量越差,能见度越大空气质量越好,故“广义雾霾日”可在一定程度上反映咸阳地区的空气质量状况。空间变化上,咸阳地区的“广义雾霾日”空间分布呈现由南向北递减的趋势,兴平的最多,旬邑的最少。时间变化上,市区和旬邑“广义雾霾日”年际变化呈现减少的趋势,兴平的年际变化不明显,乾县的年际变化呈现增多的趋势。市区的“广义雾霾日”在10月至次年1月间较多,此期间恰好是市区风速较小、降水较少的时段;而“广义雾霾日”较少的时段内,市区的风速较高,降水较多。在“广义雾霾日”出现较多的时段内,重度等级日数明显增多。 相似文献
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浮标在运动过程中如果受到涡旋的影响,会回到之前某一时刻所在的位置,其轨迹中就会出现环状结构,故提取浮标轨迹中的环状结构,就可识别涡旋。鉴此,本文针对ALIS（A Simple Automated Loop Identifying Scheme）算法忽略了这一环状结构中出现的“复杂结构”之不足予以改进,提出了基于浮标轨迹回环结构的涡旋及其移动轨迹提取算法AILIS（An Improved Automated Loop Identifying Scheme）算法。其通过判断环状结构中的轨迹片段是否有自相交对“复杂结构”进行处理,使提取结果更加完善;在此基础上,该算法通过判断涡旋瞬时状态的相似性,可追踪涡旋的部分移动轨迹。本文通过与ALIS算法及其他相关算法结果的对比,并使用SLA数据及HD（Hybrid Detection）、HT（Hybrid Tracking）算法实验结果表明,本文提出的算法能得到更多的海洋涡旋的瞬时状态和移动轨迹,为获取涡旋的物理参数提供重要的途径。 相似文献
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