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11.
基于中国绿洲喜凉作物(chimonophilous crop)分布区39个站点1960~2016年逐日平均气温资料,运用线性趋势法、反距离加权插值(IDW)、Morlet小波、Mann-Kendall检验等方法,研究中国绿洲喜凉作物气候生长期的时空变化对变暖停滞的响应.结果表明:①变暖停滞期,中国绿洲喜凉作物气候生长期起、止日及生长期日数以-0.2d/10a、0.33d/10a、0.53d/10a的趋势变化,较1960~2016年起始日提前趋势减缓1.01d/10a,终止日推迟减缓1.28d/10a,生长期日数延长减缓2.3d/10a,对变暖停滞有响应.②中国绿洲喜凉作物气候生长期起始日对变暖停滞响应的站点有44%,终止日和生长期日数均为49%,主要分布在南疆、柴达木盆地和河西绿洲,其中河西绿洲对变暖停滞响应最明显,南疆次之,柴达木最小,而北疆绿洲不存在滞缓现象,显然空间差异明显.③M-K检验显示,中国绿洲喜凉作物气候生长期起、止日及生长期日数分别在2001年、1990年和1997年发生突变,起始日晚于变暖停滞起始年份,终止日和生长期日数早于变暖停滞起始年,且分绿洲生长期日数突变年与变暖停滞起始年相接近.④Morlet小波得出变暖停滞期其变化稳定存在2.4~4.3a的震荡周期,表明未来几年中国绿洲喜凉作物气候生长期仍持续延长. 相似文献
12.
乌鲁木齐市气溶胶光学厚度时空分布特征及潜在来源分析 总被引:1,自引:0,他引:1
依据2009年1月—2019年7月MODIS/AQUA C6.1 MYD04_L2 气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth, AOD)日数据,在宏观视角下对乌鲁木齐市AOD时空分布特征进行分析,利用后向轨迹模式(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory,HYSPLIT)和潜在源贡献作用分析方法(Potential Source Contribution Function, PSCF)讨论气溶胶运输的季节性变化,并揭示研究不同季节对AOD影响较为明显的潜在源空间分布.结果表明:①乌鲁木齐市AOD呈显著的季节性差异,四季均值依次为:春季(0.328) > 夏季(0.310) > 秋季(0.273) > 冬季(0.137),AOD高值区主要集中在市区.②AOD年内呈双峰分布,峰值分别对应为4月(0.402)和8月(0.346);10 a间AOD呈弱下降趋势,其中2014年最高(0.316),2017年最低(0.235),AOD均值为0. 276.③春季和冬季乌鲁木齐市气团输送主要来自中亚地区,夏季和秋季则来自于天山周边地区;AOD主要潜在源区为乌鲁木齐市及其周边地区,对乌鲁木齐市空气质量具有显著影响. 相似文献
13.
四川盆地地形复杂、气候特殊,是我国颗粒物污染高发地.为探究四川盆地气溶胶分布和周期变化特征,深入认识气溶胶污染特性及其气候效应,结合卫星遥感探测方法,利用2006-2017年MODIS C006 3 km AOD(气溶胶光学厚度)产品,分析了四川盆地AOD的时空特征.结果表明:①MODIS AOD(MODIS数据反演的气溶胶光学厚度)与太阳光度计CE318观测的AOD、ρ(PM2.5)、ρ(PM10)线性相关系数分别为0.78、0.77、0.75,表明MODIS C006 3 km AOD产品适用于四川盆地颗粒物污染研究.②四川盆地AOD平均值范围为0.1~1.3,其中,成都平原和四川盆地东南部地区是AOD高值(AOD值>1.0)中心,四川盆地周边高海拔区AOD均小于0.3.③2006-2017年AOD年均值范围为0~2.5,整体呈"倒N型"曲线下降,其峰值和谷值分别出现在2013年和2017年;2013年AOD大于1.0的区域占四川盆地的34.1%,是12 a中颗粒物污染最重的一年;2017年AOD小于0.3的面积占57.1%.④AOD季节性变化呈春季最大、夏季次之、秋季最小的特征.⑤AOD月变化呈"双峰型"波动特征,AOD月均值范围为0~2.5,其中,2-5月AOD月均值均大于0.7,8月AOD月均值为0.6,11-12月AOD月均值均小于0.5.研究显示,四川盆地颗粒物污染防治应以成都平原城市群和四川省南部城市群为主,应重点控制细颗粒物排放,合理安排工业企业的周期性生产强度. 相似文献
14.
研究选取嘉兴市下辖农村的160座生活污水处理设施进出水为研究对象,分析了区域农村生活污水污染物时空分布特征及其处理设施现状,以期提高处理设施效率。结果表明:嘉兴市农村生活污水中氮、磷污染较有机污染更严重,ρ(COD)、ρ(TP)、ρ(TN)、ρ(NH4+-N)年均值分别为142.23,4.02,44.19,27.74 mg/L,各污水处理设施处理效果有很大优化空间,COD、TP、TN、NH4+-N年均去除率分别为50.5%、29.7%、36.8%、51.7%。农村生活污水空间上呈自西向东、由北至南逐渐减小的分布特征,时间上表现为冬季 > 春季 > 秋季 > 夏季。相关性分析表明,COD、TP、TN、NH4+-N之间呈极显著正相关(P<0.01),相关系数为0.688±0.946。设施进水C/N、NH4+-N/TN年均值分别为3.21、68.9%,传统的单一A2/O处理工艺对低碳源污水处理效果不理想,可通过组合工艺设计、规范运营管理、加强后期监测等有效措施来进一步加强污水处理设施处理效果。 相似文献
15.
黄土塬面是黄土高原地区主要的农业分布区和人口聚居地,地位十分重要。黄土塬面潜在蒸发量(ET0)的研究对于区域水循环研究、水土流失防治及农业的可持续发展具有重要意义。基于黄土塬面保护区1960—2017年的气象数据,利用Penman-Monteith模型、小波分析、Mann-Kendall非参数检验等方法研究了黄土塬面保护区ET0的变化规律及其与气象、环流因子间的关系。结果表明:(1)黄土塬面保护区多年平均ET0为1173.4 mm,总体呈现增长趋势,增长率为21.1 mm/10 a;其生长季平均ET0值及增长率均高于非生长季平均ET0。(2)该区多年平均ET0空间分布特征表现为东部高西部低,西部甘肃塬区多年平均ET0远低于东部山西塬区。(3)过去58年来,区域年均、生长季、非生长季ET0均呈现出增长趋势,但空间差异明显;研究区年均ET0存在着10年、30年和50年的震荡周期,其中以30年周期为主周期。(4)气温是控制区域ET0变化的最重要的气象因子,但气温对ET0的影响具有明显的空间差异,在整个研究区内最低气温影响最显著;而甘肃塬区和陕西塬区的ET0变化主要受平均气温变化的控制,在山西塬区最高气温的变化是区域ET0变化的主要控制因子。(5)遥相关分析结果显示太平洋/北美指数(PNA)与北大西洋年代尺度振荡(AMO)对该区域ET0变化有一定影响,西太平洋海温指数(WPI)的变化影响区域非生长季ET0变化。 相似文献
16.
为掌握澜沧江下游流域过饱和总溶解气体时空分布特征及影响因素,文章基于2018年澜沧江下游10个断面TDG过饱和度监测数据,采用空间数据统计方法和IDW插值法探究该流域过饱和总溶解气体时空分布规律,并运用相关性分析和主成分分析探讨TDG过饱和度的影响因素。结果显示:(1)澜沧江下游干、支流水体TDG过饱和度均呈枯水期略大于丰水期和平水期的季节分布规律。(2)从空间看,干流TDG过饱和度从大朝山到允景洪水电站整体呈沿程下降趋势,但糯扎渡坝上明显高于临近的上游、下游河段;3条主要支流从上游到下游同呈下降趋势。(3)澜沧江流域下游水体TDG过饱和度与pH和溶解氧呈极显著相关关系,与氧化还原电位、总溶解固体、盐度相关性显著;主成分分析发现,影响TDG过饱和度的主要因素为固体溶解能力和氧化还原能力。 相似文献
18.
19.
全球海洋初级生产力在海洋环境要素的驱动下呈现不同的时空分布特征,但在不同的海域两者之间的关联模式并不清晰。本文从地理时空规则挖掘的角度,利用1998年1月—2016年12月之间的序列多源遥感产品数据,探讨了全球海洋初级生产力和海洋表面温度、海面高度异常、海面降雨、混合层深度和ENSO(El Ni?o-Southern Oscillation)事件的时空关联模式。研究结果表明:1)在西赤道太平洋,海面高度异常降低、海面降雨异常降低和混合层深度异常升高会提升真光层营养盐供应,致使海洋初级生产力的异常升高。2)在中赤道太平洋,海面高度异常升高、海面降雨异常升高和混合层深度异常降低会抑制真光层营养盐供应,致使海洋初级生产力的异常降低。3)在东赤道太平洋,海面高度异常升高和海面降雨异常升高会抑制真光层营养盐供应、混合层深度异常升高降低了铁元素含量,从而导致海洋初级生产力的异常降低。4)在南太平洋,浮游植物丰度与营养盐呈负相关,海洋表面温度异常升高/异常降低会提升/抑制微生物光合作用效率、海面高度的异常升高/异常降低会抑制/提升真光层营养盐供应,致使海洋初级生产力的异常升高/异常降低。5)厄尔尼诺事件相较于拉尼娜事件更容易引起海洋初级生产力的异常变化。 相似文献
20.
基于日本GOSAT及美国AIRS反演数据产品,对我国中部六省大气CO2时空分布特征进行研究,结果表明:由GOSAT反演的中部地区2010~2013年大气CO2年均柱浓度由389.36×10-6增长到396.52×10-6,年均绝对增长率达2.39×10-6/a,呈现出冬春季高值、夏秋季低值的季节变化特征,其柱浓度年均值及去长期趋势后的月均值均略低于长三角地区,高于京津冀和东三省地区;其CO2柱浓度高值区集中在湖南、江西及周边一带,年均绝对增长率为2.01×10-6,其柱浓度年均值及去长期趋势后的月均值与长三角地区相当,略低于京津冀和东三省地区,由于受地面源汇影响较小,其与GOSAT反演结果相反,可能是由于AIRS反映了对流层中层大气状况,而GOSAT则更多地反映了近地面层大气CO2变化. 相似文献