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依据灾害学原理，利用1952—2011年北京历史冰雪灾情资料分析构建了冰雪灾害对北京城市交通运行的预警评估指标体系：发生时间、冰雪强度、交通脆弱度、预警能力和减灾能力，利用层次分析法构建了城市冰雪灾害预警评估模型和评判标准，并对北京历史上38次冰雪灾害事件进行了影响评估及研究分析。研究结果表明：各预警评估因子对冰雪灾害影响贡献的权重分别为冰雪强度0.4404、交通脆弱度0.2789、减灾能力0.1797、发生时间0.05264、预警能力0.0484，建立的预警评估模型准确率达76%。冰雪强度不再是唯一的决定性因子，而是与城市化背景下的多种因素共同决定着冰雪灾害对北京城市交通运行的影响程度。 相似文献
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采用了基准地面辐射观测网络(BSRN)推荐的辐射观测数据质量评价方法,对2005年上甸子大气本底站太阳辐射观测数据进行了质量评价,并通过分析晴空地面太阳总辐射观测值与计算值之间的均方根误差和变差系数来替换BSRN质量评价方法中的"辐射观测值序列的目视"检验步骤.结果表明,通过前3步检验的直接、散射和地面太阳总辐射数据的百分比,除7月和8月外其他月份均在95%以上;地面向上辐射除3、4、7、8和11月在74.7%～85.5%之间外,其他月份均在91%以上.通过前3步检验的晴空地面太阳总辐射观测值与计算值之间的均方根误差均在23.5 W·m-2以下,除11月和12月外其他月份的变差系数均在0.05以下. 相似文献
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利用2008—2013年NOAA/AVHRRlB卫星资料和气象观测资料,应用米氏散射理论、图像色彩处理技术、频数分布图和可见光通道表观反射率阈值技术,开展了北京地区霾的遥感识别研究,并在京津冀地区进行了应用。研究结果表明:易于识别的霾在NOAA/AVHRR遥感图像上一般以1、2、1波段或4、2、1波段进行红、绿、蓝三通道假彩色合成.图像颜色以灰色、紫色和蓝色三大系列为主;一般仅靠遥感图像难以识别霾与轻雾,但借助先验知识、周围环境和图像色彩.可在一定程度上区分霾与轻雾;NOAA/AVHRR图像的第一波段表观反射率作为光谱指标可以对霾进行较好识别,反射率识别指标值分别为:冬季0.15～0.32,春季0.15～0.30,夏季0.14～0.30,秋季0.14～0.32;指标对霾的有效识别准确率为82%。利用上述建立的颜色指标和光谱指标可以较好地对2013年1—3月发生在京津冀地区的雾霾进行有效监测。 相似文献
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一次“普通”的天气过程导致2万亩余亩水稻受损，1万余亩水稻成为“白穗”，历史罕见。成灾原因，众说纷纭。笔者经过实地调查，全面分析后认为：雅安2000.7.29水稻“白穗”是特定时期、特定环境下多种气象要素综合作用的结果。该诊断意见对今后改进农用天气的预报服务、类似现象的解释和农业防灾减灾方案设计都有一定的启迪或指导作用。 相似文献
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