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81.
中国西北地区东部沙尘暴区划研究 总被引:1,自引:1,他引:0
利用西北地区东部98个气象站的沙尘暴日数、持续时间资料,采用经验正交分解(EOF、REOF)、滑动t检验、Mann-Kendall突变检验及小波变换,对其时空分布规律进行了诊断分析。结果表明:整个区域沙尘暴日数大致呈北多南少型分布;受大尺度气候异常的影响,全区一致的沙尘暴异常是该区域最主要的表现形式。西北地区东部沙尘暴日数空间异常可分为4个沙尘暴气候区:河西走廊—阿拉善区、鄂尔多斯—乌兰布和区、柴达木—茶卡寒旱区、陕甘宁黄土高原区。河西走廊—阿拉善区沙尘暴频次最高,陕甘宁黄土高原区频次最少;近40多年来西北地区东部沙尘暴日数呈减少的态势;沙尘暴日数在20世纪80年代中期到末期发生气候突变,突变起源于沙漠及相邻地区,并由外围沙漠区向中间地带传播。沙尘暴持续时间最长的不是高频区河西走廊—阿拉善区,而是鄂尔多斯—乌兰布和区,最短的也不在频次最低的陕甘宁黄土高原区,而在柴达木—茶卡寒旱区;沙尘暴高发的河西走廊—阿拉善区、鄂尔多斯—乌兰布和区,持续时间没有发生明显的突变,这两个区域20世纪80年代中期以后沙尘暴持续时间变率增大;90年代以后沙尘暴持续时间有增长的趋势。 相似文献
82.
南方丘陵山区典型地物景观特征尺度研究 总被引:5,自引:1,他引:4
景观的特征尺度反映了人与自然交互作用的空间过程,合理识别景观空间结构及其特征尺度有助于遥感影像景观空间异质性分析。论文以地处南方丘陵山区的福建省福州市为研究区,针对城市、农田、森林与水域4种地物景观,基于SPOT 10 m影像,分别利用半方差分析、小波分析与平均局部方差方法,开展景观特征尺度研究。结果表明:①不同景观类型的空间异质性差异较大,其中森林景观空间异质性最大,其次为城市、农田景观,水域的空间异质性最小;②小波方差分析和半方差分析分别检测到两个不同的特征尺度,而局部方差仅仅检测到较小的空间结构;③森林景观特征尺度比通常偏小,与南方丘陵山区破碎地形有关,城市景观更多体现为人类活动的影响,南方丘陵山区城市景观至少具有两种不同的空间结构,其特征尺度均较小,农田景观特征尺度最大。基于小波分析与半方差各自的特点,总结提炼出综合两种方法合理识别景观特征尺度的基本流程,即:首先开展小波分析,然后在此基础上利用半方差分析多种理论模型组合从而获得更详细的特征尺度信息,模型组合个数与参数初始值依据小波分析的结果而定。 相似文献
83.
84.
为了研究长输天然气管道泄漏检测与定位技术,将管道泄漏检测技术中常用的负压波检测原理与Lab VIEW技术相结合,设计了一套基于Lab VIEW的长输天然气管道泄漏检测与定位分析程序,利用该程序对长输天然气管道泄漏的负压波信号进行滤波和数据处理。利用小波变换的多尺度功能,提取信号的突变或瞬态特征,计算奇异点位置,达到泄漏定位的目的;选取不同类型小波进行泄漏定位误差分析,找出该工况条件下最佳的小波类型。结果表明:该程序对泄漏点的定位误差在4%以内,具有较高的精确度和可行性;在该工况下,最佳的小波类型为db5,其定位误差精确到0.034%。 相似文献
85.
为研究城市PM10对大气辐射环境的影响,利用2013年6月1日—2014年5月31日成都市ρ(PM10)和空气吸收剂量率的逐日监测数据,采用DCCA(去趋势互相关分析)法对二者的相关性进行分析. 结果表明:在1 a的时间尺度上,成都市ρ(PM10)与空气吸收剂量率之间存在显著的正相关性(标度指数为0.928),并且这种正相关性具有长期、持续的特征,但相关性的强度却随时间以幂函数形式缓慢衰减. 冬夏两季ρ(PM10)与空气吸收剂量率的相关性存在显著差异. 在冬季重度灰霾期间,二者DCCA标度指数为0.968,说明高ρ(PM10)已对城市大气辐射环境产生了影响;而夏季二者的DCCA曲线分为两段,标度指数分别为0.579、1.519,折点位置对应的特征时间尺度约为2个月,推测这与当地夏季降雨的时间分布模式有关. 研究表明,在当前灰霾日益频发的背景下,需要重视城市重度灰霾对城市大气辐射环境造成的影响. 相似文献
86.
为满足矿山微震监测信号实时在线处理要求,提出了基于可视化软件LabVIEW和数学计算软件MATLAB联合编程的矿山微震信号小波去噪方法。该方法利用LabVIEW中的MATLAB Script节点调用MATLAB实现信号小波分析,将LabVIEW、MATLAB和小波分析三者功能有机结合,从而实现了信号在友好界面的前提下快速准确地进行小波变换处理,大大提高了微震信号在线处理效率。通过对实际矿山微震信号采用4种不同小波阈值方法进行去噪分析,显示了小波分析具有良好的去噪能力,其中无偏似然估计阈值方法的去噪效果更优。 相似文献
87.
根据近34年(1981—2014年)156个四川地面站的地面观测资料,对比分析了在3种霾日判别方法下霾日的空间分布、季节变化、年代际变化特征以及气候趋势系数的分布特征.利用Morlet小波分析法比较了霾日的周期变化特点.结果表明:1原始观测霾日集中于四川盆地的北部;方法一霾日集中于盆地中南部和东部;方法二霾日集中于盆地地区,无代表高值区;方法三分布类似于方法一.2在季节变化上:不同判别方法下霾日的季节变化类似,秋冬霾日多于春夏.3霾日年代际变化明显.原始观测霾日2013年始出现突增;方法二霾日从2001年始有明显增长;方法一与方法三的年代际变化特征相似.4气候趋势系数上:原始观测变化特征不明显;方法一的系数呈现出南北反向变化;方法二与方法一的分布相似;方法三中系数的正负值区较为集中.5小波变化上:原始观测中霾日无明显周期变化,判别方法一、二、三均有各自的周期变化特点. 相似文献
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89.