简介:针对高铁沉降监测数据的海量特性,以及传统管理方式存在的效率不高、可视化效果不好的问题,设计了一种基于线性参照系统有效管理和显示高铁沉降监测数据的集成模型。该模型中,高铁路网以路径要素集存储,高铁沿线非空间数据以事件表的形式存储,由此实现高铁沉降监测相关的空间数据和属性数据的线性建模与集成。同时,使用ArcEngine组件与.NET平台实现了沉降监测数据空间查询和可视化表达功能,可形象地反映高铁线路与沉降监测点的分布状况,更易于进行沉降数据的可视化分析、预测和评估。数据集成模型实现了非空间数据和空间数据的一体化管理,有效地减少了数据存储冗余,提高了高铁变形监测数据管理的效率,对我国高速铁路的建设与运营安全的海量监测数据管理具有一定的参考价值。
简介:本文对影响辽宁境内高速铁路安全的1982—2012年辽宁省低温、积雪、暴雨、雾、大风、雷暴及冰雹等不良气象条件的时空分布特征进行了分析。结果表明:除辽东半岛和环渤海地区为寒冷区外,辽宁省大部地区为高寒地区。1982—2012年辽宁省1月积雪日数最多,长达13d;最大积雪深度为50cm以上,主要出现在辽宁省中北部地区、东部山区及营口地区;辽宁省暴雨主要集中出现在5—6月,月平均暴雨发生次数为0.2次以上,其中辽西地区和东部山区年平均暴雨日数较多,约为2d;近30a辽宁省年平均雷暴发生次数为5.0—7.0次,6—8月为雷暴高发时段,辽宁省中北部及朝阳地区为雷暴高发区,年平均雷暴发生次数为30.0次以上,其他地区年平均雷暴发生次数为21.0—30.0次。根据不良气象条件对高铁运营时段和路段影响的差异性特点,划分了气象服务关键期和关键路段,并提出了辽宁省高铁气象服务的发展方向。
简介:人类对自然界的认识过程总是由浅入深循序渐进的。回顾过去,中国黄土成因经历了从“水成”到“风成”这样一个曲折的认识过程。通过分析黄土成因争论的历程,得到如下启示:1)过去的黄土成因争论源于人们不认识黄土层中的古土壤,因此识别地层中古土壤对重建古地理环境具有重大意义。2)水平层状地层并非都是水平沉积层理,也有可能是古土壤发生层次,具有水平层理的沉积地层则可能意味着在水中沉积形成,而古土壤层则是在地表环境形成。3)古土壤层的特点是古土壤层具有土壤发生层次,因此各层次之间一般呈现为渐变特征。而沉积地层通常具有明显的顶部和底部,显示着截然变化。4)在总结新生代古土壤特点的基础上,重新认识更老地层的古地理环境,发挥古土壤在研究地层成因、重建古气候等方面的作用。
简介:利用中国613个站点1961~2010年逐月降水数据,基于游程理论从月标准化降水指数(SPI)序列中分离出干旱事件,并通过K-S检验方法对其干旱强度和干旱历时2个特征量的分布函数进行检验。在此基础上,利用Copula函数建立2个特征量的二维联合概率分布函数,对比分析干旱历时分布函数修订前后对不同类型干旱联合概率及重现期的影响。结果表明:干旱强度特征量符合Gamma分布,而干旱历时特征量并非完全符合指数分布,因此需对干旱历时分布函数进行必要的修订。在干旱历时分布函数修订情况下,大部分干旱类型的联合概率减小,少部分干旱类型的联合概率增大;且不同类型干旱的联合重现期增大。在干旱历时尺度相同时,随着干旱强度的增加,最大和最小联合重现期的差异无明显变化;但在干旱强度相同时,最大和最小联合重现期的差异随着干旱历时的增加而明显增大。
简介:以中国夏季气温为预测对象,选取东亚地区冬季500hPa高度场、海平面气压场、地表温度场和850hPa温度场为预测因子,采用1951~2009年去趋势处理后的资料,通过变形的典型相关分析(Barnett-PreisendorferCanonicalCorrelationAnalysis,BP-CCA)方法分别建立单因子预测模型,再利用集合典型相关分析(EnsembleCanonicalCorrelation,ECC)方法建立集合预测模型,对中国夏季气温进行基于交叉检验方法的预测试验,然后利用2010~2014年的资料对中国夏季气温进行独立样本检验。通过分析BP-CCA模态可知,一对BP-CCA模态的空间型在一定程度上可以反映预报因子场和对象场的遥相关特征。通过基于交叉检验方法的预测试验表明环流场和热力场均能为气温提供预测信息。ECC预测模型综合了各个预报因子的在不同地区的预报技巧,比单因子BP-CCA预测模型有更高、更稳定的预报技巧。独立样本检验表明ECC模型与单因子BP-CCA预测模型相比,对中国夏季气温有更高、更稳定的实际预测能力,对气温季节预测具有参考价值。
简介:利用2007年1月—2010年12月的CloudSat-CALIPSO卫星资料,对中国东部及其周边海域(20°—35°N,103°—137°E)夏季(7—8月)深对流云的云水路径、云水含量、粒子有效半径以及粒子数浓度等微物理变量进行了统计分析,并研究了上述微物理变量的概率密度分布以及垂直变化。结果表明:中国东部夏季深对流云液态水路径可以达到1000g/m^2,海上液态水路径逐渐减小到600g/m^2左右,在海洋上深对流云的冰水路径约为1600g/m^2,而在中国东部冰水路径大约为1200g/m^2;夏季深对流云的液态水含量在47—104mg/cm^3范围内分布概率最大,分布高度在5km左右达到极大值,冰水含量的分布概率单调递减,在7—11km高度的值大于200mg/cm^3;液态水粒子的有效半径在8—13μm的分布概率最大,其有效半径随着高度的增大而逐渐增大,冰粒子有效半径在108μm处分布概率达到最大,最大值出现在5.8km高度处且值为108μm;液态水粒子数浓度在55—65个/cm^3范围内分布概率最大,数浓度极大值出现的高度最大值为4.6km,冰粒子数浓度小于297个/L,在5km高度以上随着高度增加而逐渐增大,到12.3km高度处达到最大。
简介:利用中国区域1992~2010年的土壤湿度观测资料,对欧洲航天局(EuropeanSpaceAgency)的卫星遥感反演(以下简称ESA)和欧洲中期天气预报中心(EuropeanCentreofMedium-RangeWeatherForecasts,ECMWF)的ERA-Interim(ECMWFReanalysis-Interim,以下简称ERA)两套再分析土壤湿度数据在典型区域的可靠性进行了评估。结果表明:两种土壤湿度均能较好的描述观测区域的总体土壤干湿变化,但均值和趋势一致性存在时间和空间差异。ESA、ERA资料都能较好的描述中国区域春、夏、秋3个季节土壤湿度的干、湿分布格局。在干湿程度上,ESA在北方地区较观测偏干,在江淮和西南较观测偏湿;ERA在北方和西南地区较观测偏湿,在江淮较观测偏干;在江淮、华北部分区域,ERA与观测数据的相关性要高于ESA。ESA、ERA与观测在秋季时相关性最好(大部分站点大于0.7);在全国大部分区域,ESA偏差要小于ERA且在大部分地区都表现出与观测一致的变化趋势。在空间上,ERA在东北、华北、西南变干的范围明显大于观测;然而,ERA能更好的体现观测土壤湿度的年际变化。相对于西部地区,东部地区ERA与观测的一致性最好,而ESA在受降水、植被、地形等因素影响较小的时段或区域与观测的一致性更好,对秋季土壤湿度的描述比春、夏季更准确。
简介:利用1960~2013年中国6~8月无缺测的571站逐日降水资料,定义7个极端降水指数,研究中国夏季极端降水事件特征。结果表明:(1)极端降水事件空间分布存在明显的区域性差异,长江中下游地区、华南地区、西北地区表现为增加趋势,东北地区、华北地区、西南部分地区表现为减少趋势;时间分布表现出具有显著的年际和年代际变化特征,极端降水事件有增加趋势,在20世纪90年代初期有明显转折。(2)M-K检验表现出极端降水事件在20世纪90年代初发生突变,突变前(后)偏弱(强)。(3)极端降水指数周期振荡不完全一致,准15年周期振荡为主,其次是准7年周期,最强振动出现在1998年。(4)除持续干期指数外,其他极端降水指数间存在较好的相关性。
简介:上对流层水汽分布对于全球能量和水循环具有非常重要的影响。利用美国Aqua卫星红外高光谱仪器(AIRS)反演的湿度廓线资料对中国上对流层水汽时空分布特征进行了分析。为了保证卫星反演湿度廓线产品精度可以满足气候特征分析的需求,首先利用JICA野外加密探空试验观测数据对卫星反演湿度廓线进行了真实性检验,分析表明,Aqua卫星搭载的AIRS反演的湿度廓线与探空加密观测数据总体具有较好的相关性,在200hPa高度相对湿度偏差在5%以内,其精度可以用于上对流层水汽气候特征的分析。通过趋势分析以及EOF分解等方法,分析了2003年1月—2013年12月的中国区域上对流层水汽时空分布特征,结果表明,受夏季风影响,中国区域上对流层水汽具有明显的季节变化规律和年周期特征,中国大部分地区上对流层冬季偏干、夏季偏湿,夏季高湿区可以北移到35°N以北。而在新疆地区冬季偏湿、夏季偏干。总体来说,全年夏季水汽含量最高,秋季次之,冬季最小。2003年以来新疆地区及南部海域上对流层水汽呈显著增加趋势,华南、华北、内蒙古中西部水汽也有所增加,在高原地区及东北区域上对流层水汽稍有减少,但变化均不显著。上对流层水汽的增加,将有可能放大温室效应,在气候变化研究中应给予重视。
简介:基于中国西北地区42个气象站1956~2011年逐日气象观测资料,采用Penman-Monteith公式,估算该地区的参考作物蒸散量(ET0),分析西北地区ET0的时空变化特征,并利用Mann-Kendall检验、小波分析和多元线性回归分析等方法分别对ET0进行突变检验、周期变化和主要影响因子分析研究。结果表明:(1)西北地区ET0存在明显的月和季节变化,ET0自夏季、春季、秋季和冬季依次减少;(2)近56a来,西北地区年均ET0呈明显减少趋势,且存在一定的季节性差异,春、夏、秋季ET0均呈显著减小趋势,且夏季减少率最大,而冬季则呈平缓的增加趋势;(3)ET0减小幅度最大的地区位于哈密—和田的东北—西南向一带;(4)1956~2011年,春、夏、秋、冬季及全年平均ET0分别在1984、1986、1981、1995与1980年前后发生了一次减小的突变,且年均ET0存在2~3a显著震荡周期和准6a的震荡周期;(5)ET0与2m风速、日照时数呈显著正相关,而与相对湿度和平均气温呈负相关,其中与平均气温的相关性较弱,可见平均气温、相对湿度的升高与日照时数、2m风速的下降导致西北地区ET0的减小,同时考虑日照时数、平均气温、风速和相对湿度4个气象因子的多元线性回归方程的均方根误差最小,表明西北地区ET0的变化是上述多种气象因子综合作用的结果。
简介:利用第五次国际耦合模式比较计划(CMIP5)中29个气候模式的气温模拟结果,评估了各模式对中国地区年平均气温的模拟能力,对未来不同典型浓度路径(RCPs)下中国地区气温的可能变化给出了预估。结果表明:各模式能较好地模拟过去100多年中国地区增温趋势和年平均气温的空间分布,从模式间标准差来看,各模式对中国中部、南部气温模拟具有较高的一致性。利用相对均方根误差分析了各模式的模拟能力,对于多时间尺度(月、年)气温的气候平均态,有7个模式表现良好,高于中等水平,5个模式的模拟能力低于中等水平,模式集合平均值的模拟效果优于大多数单个模式。根据29个模式的评估结果,使用模拟性能相对较好的模式分析了未来不同排放情景下中国地区气温变化,21世纪前期,不同排放情景之间的预估结果差别较小,21世纪中期各情景之间的差别逐渐增大,到21世纪后期,3种排放情景的升温差别明显增大。
简介:基于1980—2014中国670站日最大风速资料,利用改进的客观天气图分析法(OSAT)分离出中国陆地的台风大风(6级以上,≥10.8m/s),并定义了台风极端大风,进而研究了台风大风和台风极端大风的变化特征。分析表明:在地理分布上,台风大风年均日数和占比均自海岸线向内陆迅速减小,在海南、华南和东南沿海省份以及江苏南部,台风大风占比一般为30%-70%台风极端大风年均日数大值主要分布在沿海省市(除河北和天津),特别是华东和华南沿海,局部地区台风极端大风日数占比达100%。从季节变化看,在台风活跃的7—9月,中国台风极端大风频次总体上超过了季风极端大风;就全国而言,当阈值从最低值(11.5m/s)提升至12级(32.7m/s)时,台风极端大风频数占比则从12%急剧攀升至77%。1980—2014年,中国台风大风和台风极端大风年日数均显著减少,而台风极端大风年平均强度增强;这期间引起中国台风大风和台风极端大风的台风频数均显著减少,但引起台风极端大风的台风在生命期和影响期的平均强度均显著增强,这可能是上述显著变化特征的主要原因。
简介:基于气象观测资料和再分析资料,从西南地区降水年际变化规律入手,运用统计学方法从时空角度分析了与其相伴随的环流型和非绝热加热的关联。结果表明,当西南地区降水偏多时,东西向异常气旋、反气旋分别位于我国长江以南地区上空以及青藏高原西南侧上空对流层中、高层,西南地区对流层高层被异常偏北风控制,低层被异常偏南风控制,中层伴有较强的异常垂直上升运动,且与异常非绝热加热源区基本重合,而青藏高原西南侧上空对流层中层为异常的垂直下沉运动,且与异常非绝热加热汇区基本重合;反之亦然。在此基础上进一步运用气候动力学方法揭示了导致西南降水异常的可能物理过程:高原西南侧爬升流的异常垂直运动通过影响南支气流向下游的水汽输送异常,进而导致西南地区非绝热加热异常,最终实现对西南地区降水的调制作用。