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1.
介绍了MODIS数据晴空和薄云下水体的有效识别算法——CH2/CH1比值方案,并应用于2007年淮河流域大洪水事件,选取泄洪前、泄洪期和退水期3时相的MODIS数据进行水体识别分析,有效确定洪水淹没区。利用GIS技术提取洪水淹没区土地利用信息,进一步统计安徽省沿淮县市淹没区土地利用各类型的面积,从而为区域洪水灾害评估提供参考依据。相关研究成果已在ArcGIS中建成模型,为洪水监测业务服务。  相似文献   
2.
安徽省持续性区域霾污染的时空分布特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据天气和气候特征,将安徽省分为沿淮淮北、江淮之间和沿江江南3个子区,并定义了持续性区域性霾过程.基于气象、环保及遥感资料,分析了安徽省持续性区域性霾过程及相应的气溶胶污染的时空分布特征.结果表明,江淮之间和沿江江南区域性霾日数自1980年开始总体呈增多趋势,沿淮淮北2000年开始增加趋势明显;1980年以来,城市持续性霾过程呈增多趋势,但城市之间差异较大;2000年之后持续性区域性霾过程明显增多,最长过程可达10d以上.62%以上的持续性区域性霾过程出现在冬季;江淮之间次数最多,沿江江南次数最少.区域性霾天气常对应着大范围的高湿、小风情况,并伴随着高浓度气溶胶污染,其光学厚度大于0.9,约是晴空天的2.3倍,气溶胶主要集中在400m以下,如近地面区域性霾天的消光系数是普通霾天的2~2.5倍,晴空天的3~5倍;地面PM2.5污染而言,区域性霾天至少有一个或以上的城市AQI会达到轻度以上污染等级的概率超过了75%.  相似文献   
3.
为了揭示安徽省主要气象灾害的现状和变化规律,保障粮食作物稳产高产。该文利用1986~2017年安徽省78个市、县的干旱、洪涝、风雹、低温冷冻害和雪灾等4类主要气象灾害的受灾、成灾率数据,采用气候倾向率、灰色关联度和R/S分析方法,分析了全省4类主要气象灾害的时空变化特征和未来发展趋势及其与粮食总产的关联度。结果表明:(1)全省4类气象灾害的受灾、成灾率均随年代呈下降趋势,近10年受灾、成灾率明显偏少;高值区多出现在淮北地区、皖南山区和大别山区,低值区大多出现在沿淮、江淮和沿江地区。(2)未来安徽省干旱受灾、成灾率将继续下降,洪涝将持续不明显的下降趋势,风雹、低温冷冻害和雪灾将由下降趋势转为平稳或略有上升的趋势。(3)4类气象灾害的受灾、成灾率与粮食总产量的关联度由高到低的排序均为: 洪涝、低温冷冻害和雪灾、干旱、风雹。由此说明洪涝是影响安徽省粮食生产最主要的气象灾害。  相似文献   
4.
安徽省近40年参考作物蒸散量的敏感性分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
利用安徽省79个站点1971—2010年逐日气象资料,采用FAO Penman-Monteith公式计算了近40年安徽省参考作物蒸散量(ET0)以及ET0对日照时数、相对湿度、风速、温度等气象因子的敏感系数,并对ET0的时空分布和4个气象因子敏感系数的时空变化特征进行了分析。结果表明:近40年来安徽省年平均参考作物蒸散量为862 mm,自1971年以来,年平均参考作物蒸散量总体上呈现波动下降趋势;空间分布上,基本呈自北向南、自低向高递减趋势;ET0与平均温度、日照时数、相对湿度和风速的敏感性方面,ET0对相对湿度的变化最为敏感,其次是日照时数、风速,对平均温度的敏感性最低。从近40年各气象因子敏感系数的多年变化特征来看,平均温度、日照时数和风速的敏感系数以平稳波动为主,年际间变化不是很明显,而相对湿度敏感系数则呈现明显的上升趋势(通过0.01的显著性检验),其绝对值有明显的减小趋势,表明相对湿度对参考作物蒸散的敏感性在减弱。在年内变化特征方面,总体来说,相对湿度敏感系数年内变化表现为明显的双峰型变化特征,而平均温度、日照时数和风速年内变化特征为单峰型。在这4个气象要素对ET0的贡献率方面,贡献率最大的是相对湿度,四个影响ET0的气象要素对ET0变化的总贡献为-1.33%。综合敏感性和贡献率两方面因素分析,日照时数和风速的变化趋势在很大程度上解释了ET0呈下降趋势的原因。  相似文献   
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