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1.
本文通过对成都10个重污染日进行天气学分析,将污染浓度与气象要素进行聚类、研究了重污染日形成原因及污染浓度与气象要素的关系。在此基础上,建立了SO_2、TSP日平均浓度分级预报方程。  相似文献   
2.
用污染潜势指数和污染浓度指数等方法结合当地的天气气候特点,以及污染源分布状况,建立了污染预报模型,作大庆城区24h空气污染浓度指数预报,经验证效果较好。现已投入业务使用,并开始对外发布预报。  相似文献   
3.
将生物地球化学C, N循环模式与植被生态模式耦合, 建立了生物地球化学-植被生态耦合动力模式. 验证表明模型可以准确模拟稻田生态系统中作物生长及CH4, N2O排放过程. 利用模式分析了不同施肥量对CO2吸收及CH4, N2O排放的影响, 以及3种温室气体综合增温潜势的演变规律, 发现了生长期内稻田综合增温潜势源汇交替现象, 提出最大汇施肥量以及零排放施肥量等概念. 利用模式研制了长江三角洲地区不同施肥方案, 为该地区可持续发展提供了科学依据.  相似文献   
4.
以深圳市为例,对污染物浓度与各种大气参数的定量联系进行了细致的统计及物理分析,在此基础上建立起分区的城市空气污染潜势等级预报方案。该方案定量考虑了地面和边界层共十几个因子的影响,特别是考虑了地理环境各向异性的效应,将风向作为一个独立的影响因子。方案还针对各污染物稀释特性的差异对不同污染物分别建立潜势预报方案。另外,方案还考虑了相同大气条件下大气对城市不同区域污染物稀释特性可能存在的差异,对不同区域分别建立潜势预报方案。最后用高分辨的中尺度数值模式对大气参数的未来演变作出高时空分辨的预报,进而作出分区、分时段的城市空气污染潜势预报。本方法完全客观定量,物理意义明确,可制作高时间分辨的空气污染潜势预报。  相似文献   
5.
利用闪电定位仪资料分析了2010-2016年宁波市雷电的时空分布特征,根据雷电强度将6-9月雷电分为一般雷电和强雷电两组,结合NCEP再分析资料计算对流参数,运用GA-BP神经网络和费歇判别模型对雷电潜势预报进行分类方法探讨。结果表明:宁波年平均地闪次数为43223次,其中负地闪占比达95.2%;地闪的月际变化和日变化均呈单峰型,6-9月和14-19时分别为地闪次数最多的月份和时段;宁波雷电活动表现出一定的地域性,主城区以及海拔较高的奉化和宁海的西部山区是总地闪密度较大的区域。选择CAPE等4个对流参数参与建模,评估结果显示GA-BP预报准确率为71.60%,临界成功指数为56.60%,空报率和漏报率都在27%左右,模型表现出一定的预报技巧,并且该模型预报效果优于费歇判别模型。  相似文献   
6.
7.
兰州市空气质量预报系统结构及效果检验   总被引:2,自引:0,他引:2  
杨民  王庆梅  马印飞  李文莉 《干旱气象》2002,20(2):22-26,40
文中从潜势预报、浓度预报、统计预报和数值预报 4方面介绍了兰州市空气质量预报业务系统的研究方法和结构特点。对 2 0 0 1年 4~ 10月兰州市空气质量预报与日报 (实况 )进行了分析研究 ,结果表明 ,该系统对兰州市空气质量预报有较强的预报能力 ,适用于兰州市空气质量预报业务。  相似文献   
8.
采用数值预报方法、气象条件指标判别方法和天气学方法,对本省空气污染气象条件(污染潜势)进行预报,对其预报结果作了分析与评估.并用杭州市监测站逐日发布空气质量指数进行拟合,最后获得全省空气污染潜势预报方法.用此方法对2001年4月进行试报,其结果表明,该预报技术方法是可行的,预报正确率不够理想,有待进一步提高完善.  相似文献   
9.
2011年日本MW9.0地震(简称日本地震)后沂沭断裂带及其两侧地区地震活动显著增强,研究日本地震对该地区地壳运动及地震潜势的影响十分必要.为此,本文通过112个连续GPS观测站获取了研究区高空间分辨率的日本地震同震形变场并得到如下认识:(1)8个定点地球物理观测的同震响应验证了本文同震形变场的可靠性;日本地震的东向拉张使研究区整体上处于张性同震应变状态,但存在局部挤压区域,其中莱州湾至海州湾的挤压条带穿过沂沭断裂带并对断裂带南北两段产生了不同的同震作用,对南段具有拉张作用,对北段产生挤压作用;(2)同震形变场在鲁东隆起和鲁西断块产生了显著的剪应变,地震b值显示上述区域的构造应力在日本地震后增强,因此同震形变场可能改变了这些区域的应力特征;(3)地震矩张量叠加分析显示,同震形变场短期内对鲁西断块、鲁东隆起区和沂沭断裂带南段累积了地震矩,可能有助于上述区域在日本地震以后的地震活动增强;日本地震对沂沭断裂带北段的地震矩具有释放作用,或许是该区域地震活动减弱的原因.  相似文献   
10.
利用安溪县国家气象站2004年至2015年的雷暴观测资料,分析了安溪县雷暴的气候特征及环境背景分类。并根据雷暴活动特征及雷暴天气产生的环境场条件,诊断和分析T639数值模式输出产品与雷暴观测资料的相关性,对41个相关因子做显著性检验,挑选相关性较好的9个因子做分析。对9个预报因子进行0,1化处理并进行逐步回归,最后选取850hPa垂直速度、850hpa假相当位温、700hPa温度、K指数、850hPa比湿等5个因子,建立雷暴潜势预报方程。利用2015年至2017年T639模式资料进行回代分析评估,发现当雷暴概率预报Y值>0.6时,雷暴预报准确率最高,达85.60%,且漏报率、空报率很低。再以2018年T639数值模式资料对雷暴潜势概率进行计算评估,准确率为83.84%,漏报率为5.75%,空报率为10.41%。由此可见,基于T639数值产品的雷暴潜势方程可以为安溪县雷暴天气的预警预报和防雷减灾服务提供客观的参考和依据。  相似文献   
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