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利用CWRF(Climate-Weather Research and Forecasting model)对中国区域气候的31 a多物理集合模拟试验,分析了该模式对青藏高原气温和降水的模拟效果及其对水平分辨率和物理过程参数化方案的敏感性。结果表明:1)CWRF降尺度全面改善了全球模式对高原气温和降水的模拟,使气温年循环的均方根误差减小近1℃,月降水量年循环的均方根误差减小10~40 mm,同时显著提高了各月气温和降水与实测资料年际变化的相关系数,最高提升0.6;2)模式分辨率对降水模拟有显著影响,不同分辨率模拟降水差异高达60 mm(54%),模拟偏差随分辨率提高先降低后上升,转折在30 km左右;3)物理过程参数化方案对气温和降水模拟影响显著,不同方案模拟的各月平均气温相差1~4℃,夏季各月降水量相差20~100 mm,其中对气温模拟影响最大的是辐射方案,对降水影响最大的是积云方案。本文为CWRF局地优化对物理参数化及水平分辨率等如何选择提供了依据。 相似文献
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深圳市人口分布的细网格动态特征 总被引：8，自引：3，他引：5
深圳是中国人口密度最高的城市,为应急处置自然灾害等突发事件,需要实时获取高分辨率的人口动态分布信息。本文利用"基于移动基站的人口分布动态监测系统"提供的时间分辨率1 h,空间分辨率1 km的人口密度信息,分析了深圳市人口细网格动态特征。深圳城市移动用户总人口是1082.59万人,平均人口密度5545人/km2,最高16.5万人/km2,超过5.0万人/km2高密度人口主要分布在商业中心、海关口岸、火车站和居民集中居住区。最高人口密度的数值与选择的网格尺度有关,1000 km2网格和1 km2网格之间可以相差18倍。在深圳50%的人口聚集在10%的空间范围内,60%的人口分布在海拔高度50～100 m的土地上;网格上的建筑密度、道路密度与人口密度线性相关,建筑密度增加1%,对应人口增加约1000人,道路密度增加0.01%,人口增加约2000人。城市总人口在一定时期内是相对固定,变化幅度在4%以内,逐日之间变幅在1%左右。深圳是个典型的移民城市,春节期间由于大量人口返乡或外出旅游,总人口净减少48%。本文选择9个典型网格分析人口日变化规律:海关口岸属于早高峰型,大量的出境、出行、出游人员在早晨8时前后集中;城镇集市区属于午高峰型;商业中心区属于晚高峰型,高峰前后每小时的净流入 (出) 人员可达2万人;居民区属于午低谷型,周末与周日相比各时段人口均偏多;政府行政办公和公共服务区,周末比周日人口明显减少,春节期间减幅75%;工厂区因错峰用电,夜间4时形成人口高峰;郊野公园春节期间人数不减反增;偏僻乡镇人口日变化振幅很小;农业区在上午9时形成人口低谷,与日出而作的传统习惯相对应。 相似文献
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