排序方式： 共有6条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
云南降水中稳定同位素变化的模拟和比较 总被引：6，自引：0，他引：6
利用MUGCM的模拟,云南地区日、月、年时间尺度下降水中稳定同位素的变化、降水量效应以及δD/δ18O之间的关系被分析。无论是在日时间尺度下还是在月、年时间尺度下,降水同位素均存在显著的降水量效应。与实测结果相比,模拟的降水中δ18O与降水量之间具有更强的相关性。对于单站而言,蒙自站和腾冲站的大气水线被较好地模拟。但在思茅站和昆明站,模拟结果未能准确再现实际降水中δD与δ18O的关系,模拟的大气水线斜率比实测结果偏高。这意味着,在云南这个特殊的地区,模式可能高估了HDO的贫化。 相似文献
2.
3.
4.
长江流域大气降水中δ^18O变化与水汽来源 总被引：1，自引：0，他引：1
根据GNIP所提供的长江流域多年月平均降水中δD、δ^18O料以及NOAA-CIRES提供的NCEP/NCAR再分析资料,研究了长江流域降水稳定同位素与降水量、水汽压、温度和水汽来源之间的关系。结果表明：在平均季节尺度下,长江流域大气降水中δ^18O降水量、水汽压和温度均存在显著的负相关关系,说明该流域降水中δ^18O化存在显著的降水量效应、湿度效应和反温度效应。基于降水中过量氘示踪水汽来源原理,分析了中国长江流域季风区降水中过量氘与阿拉伯海、孟加拉湾和南印度洋3个海区相对湿度的关系,表明中国长江流域的水汽主要来源于上述3个海区,而昆明和成都可能受到其他水汽作用,使其与水汽源区的相对湿度呈正相变化。 相似文献
5.
6.
利用1960—2005年京津冀地区66个地面气象站气候资料日值数据集,基于人体舒适度指数和风寒温度模型,分析京津冀地区人体舒适度时空特征,计算了京津冀地区春、夏、秋、冬季各站逐日人体舒适度指数和冬季风寒温度。通过人体舒适度指数聚类分析得出人体舒适度指数分区,在此基础上探讨各分区具有代表性站点的各级舒适日数比例和冬季人体舒适度的时空特征及空间分布的主导因素。结果表明：京津冀地区人体舒适度空间分布大致可以分成3种类型,即热舒适平原山地区、冷舒适滨海区和冷不舒适高山区;依据风寒温度,京津冀地区冬季人体舒适度分为冀北、冀南两区,整个地区风寒温度增大趋势显著;京津冀地区人体舒适度与高程、纬度变化均存在显著负相关,其空间分型主导因素为高程、纬度的变化。 相似文献
1