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利用中国区域2015~2017年探空数据,建立一种顾及地表温度、地表水汽压、高程和纬度的中国区域大气加权平均温度Tm模型（BET模型）。以2018年探空站Tm数据为参考值,分析BET模型精度,并与Bevis模型和GPT3模型进行对比。结果表明,BET模型年均RMSE与bias分别为3.15 K和0.04 K,相比于Bevis模型、1°×1°分辨率的GPT3模型和5°×5°分辨率的GPT3模型,年均RMSE分别降低29.2%、32.8%和39.1%,年均bias分别降低96.4%、96.7%和97.4%,且该模型在中国区域不同高程和纬度上的精度与稳定性优于Bevis模型和GPT3模型。 相似文献
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通过构建汾河流域城市化与水资源系统指标体系,利用综合评价法对2010—2019年汾河流域城市化和水资源综合水平的变化趋势进行分析,在此基础上构建耦合协调度模型,分析汾河流域城市化与水资源的耦合协调关系。结果表明：汾河流域城市化综合指数整体呈上升趋势,城市化子系统重要程度表现为经济城市化>社会城市化>空间城市化>人口城市化;水资源综合指数呈波动上升趋势,水资源子系统重要程度呈现出水资源利用>水资源水平>水资源保护,水资源环境不断优化,2013年出现短期下降,主要受水资源量和用水量等要素的影响;从时间上看,2010—2019年汾河流域城市化与水资源耦合协调度不断提高,经历了从2010年低水平轻度失调到2019年高水平协调发展过程;空间上,2010—2019年汾河流域六市城市化与水资源耦合协调度不断提升,吕梁、太原、忻州达到良好协调水平,临汾、运城处于勉强协调水平,而晋中则处于磨合阶段的濒临失调水平。 相似文献
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利用1957—2019年山西省27个气象站点逐日降水数据,使用小波分析等方法对山西省暴雨时空分布特征进行分析,并基于自然灾害理论使用决策分析法（AHP）进行暴雨灾害风险评估。结果表明：（1）从时间尺度上看,山西省暴雨发生时间呈现周期性和季节性;暴雨年际变化存在4 a、9 a、14～15 a和27～28 a 4个时间尺度震荡,且震荡周期在缩短,暴雨发生的频次呈增加趋势;暴雨季节分配不均匀,多集中在夏季且形成暴雨灾害的几率较大,每年6—8月期间累积暴雨日数占全年比重高达85.23%,其中7月占比最大,达到45.18%。（2）从空间尺度上看,暴雨多发生在山西省中南部和海拔较高的山区,整体呈现出由东南向西北递减的规律,地区差异明显;以恒山为界,以南区域强降水发生的概率以及暴雨量普遍要高于北部区域,其中垣曲、五台山、阳城年平均暴雨量在65 mm以上,累积暴雨日数超过60 d。（3）通过对山西省暴雨灾害风险进行评估,发现山西省暴雨灾害综合风险等级空间上呈现出由南向北逐渐递减的趋势,运城盆地东北部属于高风险区,而山西省东北、西北地区则属于低风险区,其余大部分地区属于中风险区和次高风险区。 相似文献
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采用中国区域2017~2018年与GNSS站并址的49个探空站资料对GPT3模型估算的气象参数的精度进行评估,再利用49个GNSS站结合GPT3模型估算的气象参数反演日均大气可降水量PWV,并采用与GNSS站并址的探空站数据对其精度进行评定。实验得出：1）在中国地区,1°分辨率的GPT3模型的精度和稳定性优于5°分辨率,其气压、气温和大气加权平均温度Tm的偏差均值分别为0.73 hPa、1.34 K和－1.67 K,均方根误差均值分别为4.21 hPa、3.75 K和4.15 K;2）利用GPT3模型提供的气温结合Bevis经验公式反演的PWV与GPT3模型提供的Tm反演的PWV精度相当,且2种方法反演的PWV和探空资料实测地表温度反演的PWV呈现很好的一致性,在我国青藏高原和西北地区反演PWV的精度优于我国南方和北方地区。 相似文献
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基于HJ-1B卫星数据的疏勒河上游流域地表温度反演 总被引：3，自引：3，他引：0
地表温度是描述地表和大气之间物质交换和能量平衡的关键参数之一. 利用疏勒河上游流域2010年7月25日过境的HJ-1B卫星数据, 采用修正的Jimenez-Mufloz&Sobrino普适性单通道算法反演了疏勒河上游流域的地表温度. 与MODIS LST产品的对比验证表明, 该算法在研究区有较高的精度. 同时, 对不同土地利用类型的地表温度的分析表明, 土地利用类型不同, 其地表温度存在一定的差异, 其中, 稀疏草地的地表温度最高, 裸岩次之. 研究发现, 在河流和冰川区, 修正的单通道算法可能高估了表面温度. 同时, 对模型反演所需的关键地表参数的敏感性分析发现, 算法在一定范围(0~0.01)内对比辐射率不太敏感, 但超过该范围则变得非常敏感, 而对大气水汽含量比较敏感. 因此, 一定程度上, 地表比辐射率和大气水汽含量的精度对HJ-1B卫星数据反演地表温度的准确性起主要作用. 相似文献
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