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基于水热因子波动的呼伦贝尔草原产草量模型 总被引:1,自引:0,他引:1
基于多年气象资料(温度和降水量)和产草量监测数据,采用相关分析、主成分分析和回归分析等方法,构建呼伦贝尔草原产草量与气象因子统计学模型,并对二者之间的关系进行了分析.结果表明:利用水热波动因子建立的多项式回归模型具有较好的拟合效果,所建立的呼伦贝尔草原产草量预测模型为y=100.209+1.6410x-0.00559x2.F值显著性检验表明,其复相关系数R2=0.4713,F=8.0239(P=0.0033),在α=0.01水平上显著.利用1989─2009年呼伦贝尔草原产草量数据进行模型精度检验,模型预测精度在85%以上.该预测模型具有选用参数易得、易于代入遥感数据中进行栅格计算、精度高于基于植被指数预测模型等特点. 相似文献
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《内蒙古环境科学》2011,(10):124-128
本文以化德县2008年3-5月的空气总悬浮颗粒物浓度及气象因素的监测数据为依据,分析沙尘天气状况,同时采用相关分析法对TSP浓度与各气象因素之间的相关关系进行分析。结果表明:根据空气总悬浮颗粒物浓度的沙尘天气分级标准,化德县2008年3-5月共发生8次沙尘天气,其中浮尘天气发生了4次,占50%;扬沙天气发生3次,占37.5%;沙尘暴只发生了1次,占12.5%。从沙尘天气发生的频率来看,5月最高,3月次之,4月最低。TSP浓度与气压和降水量呈负相关,与气温和风速呈正相关,且与气压和风速的相关性显著。3月和5月的TSP浓度主要受气温影响,4月受风速和降水的共同影响。 相似文献
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为了了解3的污染过程,进行了包括全天24h3浓度和气象参数的观测。分析了高浓度3日的气象条件,表明高压天气形势、晴天少云、日照持续、气温升高、湿度低、温度垂直梯度和Ri数较高等是形成高浓度3的有利条件。从3浓度全天24h的观测结果发现,除12:00~14:00的主峰外,在0:00~4:00还有一个次峰。所有例子都表明3浓度日变化和各气象因子有着很好的对应关系,值得注意的是,当风速和太阳辐射同步增减时,共同促使3浓度增大,使3在中午出现显著的峰值,当风速值出现在其他时间时,也可以使3出现次峰。 相似文献
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