排序方式： 共有10条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
利用2014年8月至2015年1月西安市环保局实况监测数据、西安空气质量预报系统(XAWRF-CMAQ)预报产品及国家气象中心空气质量预报指导产品,按照中国气象局发布的《城市空气质量预报检验评估和考核办法(试行)》对XAWRF-CMAQ进行业务运行评估。结果显示:在评估时段内,XAWRF-CMAQ空气质量预报考核评分为61.1,空气质量预报准确性评分为71.0,重污染预报能力评分为0.36,达到中国气象局的要求。另外,XAWRF-CMAQ的预报结果对粗颗粒物存在一定程度的偏低估计,这可能是由于系统对颗粒物排放估计偏低所引起。 相似文献
2.
3.
2009年7月在青藏高原主体利用英国DELTA-T公司生产的W.E.T土壤三参数仪对不同下垫面进行土壤三参数监测,共得到19组200次测量数据,对这些数据进行初步分析,结果表明:不同下垫面土壤三参数随海拔高度变化规律不同;土壤三参数之间的关系可能受到下垫面类型的影响,灌丛地土壤温度与土壤电导率的变化较一致,而含水量的变化与温度及电导率的变化没有相关趋势,草地土壤电导率与含水量有相反的变化趋势,而温度变化则与含水量及电导率变化无相关趋势。 相似文献
4.
5.
基于2011—2017年FY-3B/VIRR气象卫星影像数据及同期气象观测数据,应用改进型贝克尔(Becker)"分裂窗"地表温度反演算法计算地表温度,根据土地利用类型数据进行城郊对比,分析了西安市春、夏、秋三个季节城市热岛总面积、强热岛面积和热岛比例指数。结果表明:1)遥感反演温度与气象站点监测数据变化趋势基本一致,三季地表温度基本以西安市城区为中心呈环状递减;2)各季节强热岛面积占比年际变化明显,夏季强热岛面积占比远高于春、秋两季的,是后者的2倍以上;3)春、夏、秋三季强热岛区域主要集中在西安市城区和长安区,临潼区、长安区、鄠邑区、西安市城区夏季热岛面积占总面积的50%以上,周至县、高陵区的较小;4)总热岛比例指数总体上波动较大,年际上2016年的最大;春、夏季2014年的最大,秋季2016年的最大;总体城郊热岛差异2017年的最大,季节性城郊热岛差异表现为春季2016年的最大,夏、秋季2017年的最大,夏季城郊热岛差异明显高于春、秋季的。 相似文献
6.
利用2018—2019年西安轨道交通日客流量数据和同期气象数据,通过计算客流基准值和客流波动率分析降雨天气时轨道交通客流量的波动变化,并通过曲线拟合的方式建立降雨量与客流波动之间的关系模型,探讨降雨对客流波动的影响规律及原因。结果表明：降雨量＜10 mm时,客流波动率集中在-01～01区域,且随着降雨的增大客流波动率有逐渐减小的趋势;当降雨量＜15 mm或≥15 mm时,客流波动率与降雨量均有显著的负相关关系,但≥15 mm时相关性更显著;当降雨量＜15 mm时,轨道交通客流量与降雨量有一定线性关系,总体随着降雨量增大波动率逐渐减小;在降雨量超过15 mm后客流波动呈现V型变化趋势。 相似文献
7.
基于2017—2020年6—9月陕西中短期网格客观预报产品（简称DCOEF）的降水产品,采用晴雨预报准确率、TS评分、预报偏差BIAS,对其在西安地区21个气象观测站的预报效果进行检验;同时采用第99%分位值的降水量值作为测站极端降水量的阈值,进一步了解DCOEF对极端降水的预报效果。结果表明,（1）DCOEF在西安地区逐年和逐月的晴雨预报准确率均在069以上,空间分布上在西安城区、高陵、阎良、临潼和灞桥地区的晴雨预报准确率普遍在075以上,具有较好的参考价值。（2）6—9月中,9月的晴雨预报准确率可达08,各量级的TS评分明显高于其他月份,且BIAS接近于1,预报效果最好。（3）随着降水量级的增加,TS评分明显下降,小雨的TS评分最高,且时间和空间差异小;暴雨TS评分时间和空间差异明显,除9月外整体评分较低,且空报率明显偏高。（4）DCOEF对西安区域平均降水量雨带分布和强降水中心位置分布预报与实况差别较大,但能较好地反映出区域降水的时间演变趋势,与实况较为接近,只是在降水量上存在一定的偏差,预报值较实况以偏大为主。（5）DCOEF对极端降水的预报缺乏稳定性,偏差大,尤其是对短时强降水所造成的极端降水事件预报能力弱。 相似文献
8.
陕西近50年极端气温事件分析 总被引：2，自引：0，他引：2
为分析陕西极端温度事件的气候变化特征,选用陕西75站1961～2010年逐日平均气温、最高气温和最低气温资料,应用气候统计诊断分析方法,分析了陕西近50年极端气温事件的气候变化事实。结果表明:近50年陕西极端冷事件发生的频次呈显著减少趋势,其中陕北长城沿线风沙区和黄土高原沟壑区的冷夜日数、冷昼日数、结冰日数、冬季寒冷日数、冬季严寒日数减少趋势尤为显著;关中平原霜冻日数、冷夜日数、冷昼日数呈明显减少趋势,秦岭南麓浅山区和汉江河谷及巴山山区冷夜、冷昼日数也呈现减少趋势。与此同时陕西极端暖事件发生频次呈显著增多趋势,陕北长城沿线风沙区暖夜、暖昼日数线性增加率为6～7d/10a,秦岭南麓浅山区暖昼日数增加趋势显著,其线性增加率达到6.3d/10a,而关中平原炎热夜数也呈比较显著的增加趋势。 相似文献
9.
10.
利用常规气象观测资料、长安站风廓线雷达和NECP 1°× 1°再分析资料等,对2016年7月24日西安短时暴雨的环流形势及中尺度特征进行分析。结果表明：此次暴雨突发性强、过程雨量大、降水时段集中、对流性明显,主要受中低层快速东移南压的冷式切变线和地面低压等系统影响,副热带高压外围西南暖湿气流为暴雨天气建立了稳定的水汽通道;层结“上干下湿”、“上冷下暖”,高温、高湿、高能的环境非常有利于不稳定能量集聚与释放;造成西安地区短时暴雨的对流云团具有初生强度大、发生发展迅速等特点,当关中地区椭圆形对流云团与陕南南部的中β对流云团逐渐合并,使对流云团发展加强,云顶亮温（black body temperature,TBB）大值区主要位于西安地区,TBB中心值降至-70 ℃,TBB中心附近出现666 mm/h最大雨强;秦岭北麓山区反射率因子超过55 dBz的分散孤立对流单体迅速发展合并,易引发暴雨灾害,需加强雷达资料监测研判;强降水发生前,风廓线雷达的低空风速明显增大,形成低空急流,冷暖平流加强层结不稳定,配合超低空急流产生短时强降水。 相似文献
1