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921.
偏振激光雷达在沙尘暴观测中的数据解析 总被引:17,自引:5,他引:12
阐述了日本国立环境研究所(NIES)研制的双波长偏振激光雷达的工作原理和主要工作参数,探讨了激光雷达方程在沙尘暴监测中的应用条件,并对激光雷达获取的各种信息进行直观图视化处理.分别用光学强度、后向散射强度、退偏振率、消光系数以及双波长信号比等对沙尘天气的污染特征进行了解析,并对垂直方向沙尘浓度的分布进行了计算.研究表明:退偏振率大于10%时,即可判断为沙尘天气;双波长信号比(P(1 064)/P(532))大于0.4,则表示该期间为沙尘天气;利用消光系数表示气溶胶浓度时,NIES激光雷达观测沙尘气溶胶消光系数超过0.3 km-1(ρ(TSP)约为500 μg/m3),且持续时间超过3 h的沙尘天气现象即可判断为一次沙尘事件.根据激光雷达特有物理量对沙尘气溶胶的不同判定标准,对沙尘事件的强度、持续时间、沙尘云厚度以及沙尘天气的污染特征进行了解析和探讨. 相似文献
922.
屋顶形状对街道峡谷内污染物扩散的影响 总被引:4,自引:3,他引:1
采用Spalart-Allmaras湍流模型,通过求解二维连续性方程,Navier-Stokes方程及污染物输运方程,模拟了具有不同屋顶形状的街道峡谷的流场及交通污染物浓度场.计算结果与风洞试验结果总体趋势一致.由于屋顶形状的不同,峡谷内的流场会形成顺时针或逆时针方向的旋涡,从而影响建筑物迎风面与背风面污染物浓度分布.在各种屋顶形状的街道峡谷中,壁面污染物浓度的相对大小与其附近的速度分布有直接关系.通过对街道峡谷建筑屋顶高度处垂直方向污染物通量的计算和比较,说明了不同屋顶形状的街道峡谷平均流扩散和湍流扩散的强弱,污染物湍流扩散通量值有可能为正或为负;同时,峡谷内剩余污染物浓度的大小表明了屋顶形状对污染物扩散出街道峡谷难易的影响. 相似文献
923.
香港灌丛植被的数量分类与环境关系分析 总被引:2,自引:0,他引:2
灌丛是香港植被的主要组成部分,2005年1—3月在香港地区(包括香港岛、九龙、新界和大屿山岛)设置样地,利用组平均法(UPGMA)和除趋势对应分析法(DCA)对香港灌丛群落进行聚类和排序分析. 结果表明,灌丛植被可划分为7个群落类型:桃金娘、米碎花、岗松、苏铁蕨、大头茶、山油柑和细齿柃. DCA排序揭示了灌丛群落的分布格局与环境因子的生态关系,DCA排序第1轴反映了灌丛群落所在环境的湿度梯度,排序图的对角线指示出海拔梯度,也反映了温度的变化. 结合物种多样性分析发现,物种多样性指数随海拔的升高而减少,说明水热条件和海拔是制约灌丛植被分布格局的主要因素. 相似文献
924.
经济快速增长区土地利用变化对土壤质量影响研究 总被引:3,自引:0,他引:3
以苏锡常地区具有典型性的原锡山市不同土地利用类型和不同时间的土壤取样点为研究对象,从时空转换角度分析土地利用变化对土壤质量的影响. 结果表明,1980—1995年,苏锡常地区土地利用结构变动速率为0.59;1995—2000年,苏锡常地区土地利用结构变动速率增加为0.74. 统计分析和独立样本t检验结果表明:1982—2005年原锡山市pH降低0.58,w(有机质)降低1.02 g/kg,w(全氮)降低0.16 g/kg,w(全磷)降低0.48 g/kg,w(速效氮)降低7.63 mg/kg,w(速效磷)增加26.16 mg/kg,w(速效钾)增加36.9 mg/kg,土壤含水率降低0.52%,土壤的相对质量指数降低3.06;在不同土地利用方式下,土壤质量各指标的变化具有明显的差异性. 相似文献
925.
将社会库存、水资源足迹和污染足迹纳入生态足迹需求计算模型,改进和完善了生态足迹需求理论与方法. 依据海南省统计年鉴资料,计算并分析了海南省1952—2004年的生态足迹,揭示了海南省52年来对自然资源利用的状况和特征.结果表明:①海南省可再生资源生态足迹占总生态足迹的绝大部分,二者呈同步增长态势,但距离在加大;②海南省对自然资源的利用主要集中于海洋、耕地和能源用地,对草地、林地、淡水水域和建设用地的利用强度相对较小,对水资源的利用强度明显减少;③海南省万元GDP生态足迹呈下降趋势,资源利用效益逐步提高. 海南省生态足迹动态变化的原因包括:①海南省生态足迹的变化是海南省经济生产和消费结构变化的结果,经济和人口增长导致资源的大量消耗,是造成生态足迹不断上升的主要原因;②海南省经济生产的主要方式是农业,农业问题是海南省可持续发展需要解决的首要问题;③海南省对耕地、林地和水资源的利用逐步下降,近几年对水域特别是海洋动物性食品的需求急剧增加,这是居民收入水平上涨的结果。 相似文献
926.
927.
提出一种“分解-重构-预测”小波网络的大气污染物浓度的预测方法。通过小波分解,把浓度序列分解为不同频段的小波系数序列,再对各层的小波系数子序列重构到原尺度上,然后对小波系数序列采用相匹配的BP神经网络模型进行预测,最后合成浓度序列的最终预测结果。经对二氧化硫浓度预测证明,该方法预测模型推广能力强,预测精度高。 相似文献
928.
929.
930.