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利用云南省40个气象站逐日降水量和蒸发量数据,采用RDI指数研究云南旱涝灾害的时空分布特征。结果表明:云南年际、季节旱涝与历史记录十分一致,1960~2013年云南年RDI指数呈下降趋势,表现为变干趋势,但不显著;2001年以前发生雨涝年的强度和站次比较干旱年明显,在此之后,发生干旱年的强度和站次比较雨涝年明显。季节尺度上,春季呈显著的变湿趋势,夏、秋、冬季呈不显著的变干趋势;春、夏季分别突变于1980年和1965年。从空间分布上来看,年、夏、秋、冬季整体以滇南和滇东北呈变干趋势,而滇西北呈变湿趋势;春季除滇东北外,其余区域均呈变湿趋势;年际、季节干旱频率以滇西北、滇西南、滇东南较高;年、春、夏、秋季重旱频率以滇中和滇东十分突出;年、夏、秋季特旱频率均以滇东北十分突出,春季滇中和滇东北极易发生特旱;冬季以滇中重旱频率较高,特旱极易发生在滇西北、滇西南、滇东北。年际、季节雨涝频率以滇西、滇东南较突出。年重、特涝频率以滇西南十分突出;春季重涝频率以滇西南和滇中较突出,特涝频率以滇中和滇东南较突出;夏季重、特涝频率均以滇西北较高;秋季重涝频率以滇西北较高,特涝频率以滇东南较高;冬季重涝频率以滇东南较突出,特涝频率以滇西北较高。
关键词: 云南省;RDI指数;旱涝变化趋势;时空特征 相似文献
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利用2017年合肥市污染监测站点PM_(2.5)浓度数据、气象数据以及土地利用类型数据,结合随机森林算法(RF)与土地利用回归模型(LUR),模拟合肥市PM_(2.5)浓度空间分布,并利用主成分分析法对PM_(2.5)影响因素进行分析。结果表明:(1)合肥市PM_(2.5)浓度日变化特征大致呈双峰变化,春季、夏季及秋季的峰值多出现在8∶00~9∶00,而冬季的峰值则出现在10∶00~11∶00。低谷值大致都出现在15∶00~17∶00。全年PM_(2.5)浓度变化趋势与春季类似。夏季PM_(2.5)浓度变化最为平稳。(2)2017年合肥市PM_(2.5)浓度分布由城市中心向外减弱,形成北高南低,西高东低的空间分布格局。(3)影响因素方面,PM_(2.5)浓度变化与降水、风速以及相对湿度等呈负相关关系,日照对PM_(2.5)浓度的影响较大,气压及其他污染物与PM_(2.5)浓度呈正相关关系,其中NO_2对PM_(2.5)浓度的影响力度较大。 相似文献
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