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2015年对2008―2012年南京短时强降水特征的分析

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简介:
该研究通过对南京地区2008至2012年的气象数据进行深入分析,揭示了这一时期短时强降水的时空分布特点及其变化趋势,并与2015年情况进行了对比。 利用2008年至2012年间南京自动气象站逐小时降水量的观测数据,本段落分析了南京短时强降水的发生规律,包括年变化、月变化、日变化以及空间分布等特征。结果显示:在这五年间,雨强大于50毫米/小时的致灾性短时强降水事件发生次数显著增加;这类天气现象主要集中在6月至9月之间,其中7至8月份出现频率最高且降雨强度最大。春季期间,凌晨是短时强降水最易发生的时段;梅雨季节则在上午和傍晚更常有此类情况;台风活跃期(台汛期)的短时强降水多出现在上午时间段内。夜间尤其是下半夜到清晨这段时间里,短时强降水平均出现次数较少,而在傍晚前后则是这类天气现象频发的时间段。

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  • 201520082012
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    该研究通过对南京地区2008至2012年的气象数据进行深入分析,揭示了这一时期短时强降水的时空分布特点及其变化趋势,并与2015年情况进行了对比。 利用2008年至2012年间南京自动气象站逐小时降水量的观测数据,本段落分析了南京短时强降水的发生规律,包括年变化、月变化、日变化以及空间分布等特征。结果显示:在这五年间,雨强大于50毫米/小时的致灾性短时强降水事件发生次数显著增加;这类天气现象主要集中在6月至9月之间,其中7至8月份出现频率最高且降雨强度最大。春季期间,凌晨是短时强降水最易发生的时段;梅雨季节则在上午和傍晚更常有此类情况;台风活跃期(台汛期)的短时强降水多出现在上午时间段内。夜间尤其是下半夜到清晨这段时间里,短时强降水平均出现次数较少,而在傍晚前后则是这类天气现象频发的时间段。
  • 关于四川盆地2012极值探讨
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    本文深入分析了四川盆地在2012年间发生的极端短期强降水事件,并讨论了这些降水过程中的峰值强度及其空间分布特征。通过数据分析和模型应用,旨在揭示该地区极端天气现象的特点及成因机制,为气象预测提供科学依据和支持。 利用广义帕雷托分布(GPD)和广义极值分布(GEV),通过L-矩的参数估计方法对四川盆地12个站点的小时极端降水量进行拟合,并比较了两种模型的拟合效果。使用Hill图结合统计量D*确定了GPD的最佳门限值,确保选取的样本是独立的。各站的小时极端降水概率分布均符合CJPD和CEV模型,但CJPD模型的拟合精度优于CJEV模型。利用这两种模型推算出各站点在给定重现期下的最大小时降水量,其中泸州50年一遇和100年一遇的降水极值分位数均超过了100毫米;除了遂宁站外,两种模型估计出的极值分位数相对误差较小。
  • 1960-2012中国夏季平均空间和间变化点(2015
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    本文分析了1960至2012年间中国夏季降水的变化趋势,探讨了时空分布特征及其变化规律。 基于1960年至2012年期间我国8个区域310个站点的夏季逐月降水数据,采用趋势特征指数、M-K检验及空间差值等方法分析了中国夏季降水量的时间与空间分布特点。研究结果表明:从时间与空间的角度来看,在该时间段内,长江中下游地区、华南地区、西北地区以及青藏高原地区的夏季降水量呈现上升的趋势;其中,长江中下游和西北西部地区的夏季降水量显著增加,并且这两个区域在1990年代的夏季降水增幅最大。相反,东北地区、华北地区及西南地区的夏季降水量则呈现出下降趋势,在从东北到西南的一条线上,可以明显观察到一条倾向率负值带;其中,东北和华北两个区域的夏季降水量减少最为显著。
  • 省过去四十(1995
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    本文基于云南省自1995年以来40年的气象数据,深入探讨了该地区降水模式的变化趋势、极端天气事件频率及季节性降雨特征。 根据云南省1951年至1990年间收集的来自全省18个站点的降水数据,通过正交函数展开方法分析了方差贡献最大的前三个特征向量场,并探讨了云南地区降水距平场的典型分布情况。研究指出,在整个区域内同时出现降水异常同号的情况较少见,而更常见的是不同区域之间存在降水异常异号的现象。此外,还对过去四十年间降水变化的趋势进行了分析,并考察了青藏高原积雪对该省降水量的影响。
  • 下光学图像劣化及仿真研究(2015
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    本研究聚焦于水下环境中的光学图像退化问题,深入探讨了各类影响因素对成像质量的影响,并建立相应的仿真模型。 为了有效改善水下图像的质量,必须基于对水下成像系统的工作机制及特性的深入研究。通过分析并总结了在获取水下光学图像过程中出现的退化类型及其原因后,我们依据Jaffe-McGlamery成像模型成功地模拟出浅海水质条件下使用光学摄像机进行拍摄时所形成的模糊和色彩损失等特性。这不仅反映了相机、光源与成像平面之间的位置关系以及前向散射、光谱选择性吸收及衰减等因素的影响,同时也揭示了由离焦或运动引起的图像退化特点。该研究为光学系统的开发设计提供了重要的理论支持,并且对后续的图像处理工作具有参考价值。
  • 运用R/S与Mann-Kendall方法综合间序列未来趋势2008
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    本文探讨了利用R/S分析和Mann-Kendall检验相结合的方法来评估及预测水文数据的时间序列特性,旨在揭示水资源变化的趋势和周期性规律。研究基于2008年的数据展开。 本段落探讨了R/S法与Mann-Kendall法在水文时间序列分析中的局限性,并提出了一种结合这两种方法来评估未来趋势特征的新途径。通过以闽江流域竹岐站年径流序列为实例进行研究,结果显示,综合运用R/S和Mann-Kendall两种方法能够更有效地预测水文时间序列的未来变化趋势,并且发现该区域年径流量在未来有显著下降的趋势。
  • 基于聚类选择方法研究 (2015)
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    本论文探讨了基于特征聚类技术的特征选择方法,旨在优化机器学习模型性能,减少维度并提高计算效率。通过深入分析各类算法的优劣,提出了一种新颖有效的解决方案,为后续的研究提供了理论依据和实践指导。 特征选择是数据挖掘与机器学习领域常用的一种预处理技术。在无监督学习环境中,提出了一种基于特征平均相关度的度量方法,并在此基础上发展出了名为FSFC的特征选择算法。该算法通过聚类分析,在不同子空间中寻找簇群,从而将具有较强依赖关系(存在冗余性)的特征归入同一簇内;随后从每个簇内部挑选出代表性较强的子集来共同构建最终的特征子集,以实现去除无关和冗余特征的目标。实验结果表明,在UCI数据集中应用FSFC方法能够取得与多种经典有监督学习算法相媲美的特征简化效果及分类性能。
  • 2015SDN培训PPT资料
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    简介:本资料为2015年在南京举办的SDN(软件定义网络)培训课程的演示文稿,涵盖SDN基础概念、技术架构及应用实例等内容。适合对SDN感兴趣的技术人员学习参考。 软件定义网络(Software Defined Network, SDN)是一种新型的网络架构创新,它是实现网络虚拟化的一种方式。SDN的核心技术是OpenFlow协议,通过将网络设备的数据处理功能与控制管理功能分离,实现了对网络流量的灵活管理和优化配置,使整个网络更加智能化和高效。 以下是关于SDN培训材料目录: 1. SDN概论(概念定义、产业现状及关键技术) 2. 交换机及南向接口技术 3. 控制器及北向接口技术 4. 应用编排与资源管理技术 5. SDN概论(标准体系、应用场景及未来展望)
  • 基于多颗卫星融合数据2012海平面
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    本文通过融合多颗卫星的数据,详细分析了2012年的全球海平面变化情况,揭示了该年度内海平面高度的空间分布及时间演变特点。 利用1993年至2008年法国空间局AVISO多卫星融合高度计资料,通过随机动态、EOF等方法研究了全球海平面变化的长期趋势、幅度及其季节性特征的空间分布。研究表明: (a)在1993至2008年间,太平洋海平面呈现出西升东降的趋势;印度洋大部分区域的海平面呈上升态势;大西洋除湾流流域外,其余海域则主要表现为海平面上升趋势。 (b)全球范围内存在明显的年变化和半年周期性季节信号。无论是北半球还是南半球、或是不同大洋盆地内,北半球的海平面季节变化幅度都显著大于南半球;中纬度区域是季节变化振幅最大的地方。 (c)在北印度洋地区,其海平面表现出明显的季节波动特征。
  • 玛曲地区20115-10月汽通量与汽来源
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    本研究聚焦于2011年5月至10月期间,对玛曲地区的水汽通量进行详细分析,并探讨该时期内强降水事件的水汽来源及其影响机制。 通过使用玛曲常规站1967年至2008年的每日降水数据以及NCAR/NCEP的月平均再分析资料,并借助NOAA HYSPLIT_4水汽轨迹模型,我们对玛曲地区5月至10月期间的平均水汽输送通量和强降水事件中的主要水汽来源路径进行了统计分析。研究结果显示,在该时间段内,玛曲地区的水汽主要集中于400hPa以下的大气层中;而在各个层次之间,700hPa层面拥有最多的水汽含量,其次是500hPa的水平面。 此外,我们还发现影响玛曲地区强降水事件的主要水汽输送路径有两条:一条是西南向的水汽传输带;另一条则是东南方向上的水汽通道。同时值得注意的是,在这个时间段内逐月追踪到的不同月份中的具体水汽来源变化情况,间接反映了青藏高原地区的气候特征和动态影响。