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61.
62.
基于ERA5逐小时再分析资料和人口经济空间分布等数据,对1970—2020年我国雪灾致灾因子的时空特征和风险评估区划结果进行分析。结果表明:(1)近50年来,我国雪灾3个致灾因子下降趋势显著;空间分布均表现为在青藏高原、东北及新疆北部较大,在华中地区较小,在华南南部沿海、我国北方以及新疆南部最小;(2)雪灾高和较高危险性等级主要位于青藏高原和新疆北部,东北地区雪灾危险性等级较低,其他地区基本上为低等级;(3)人口、经济风险高风险与较高风险等级主要位于青藏高原东部、华北平原和东部沿海地区。对雪灾致灾危险性及风险进行探讨,可作为了解和认识我国雪灾及其对人口经济影响的参考依据。 相似文献
63.
《柑桔与亚热带果树信息》2008,(2):7-7
一、及时清除枝权和树盘积雪:对枝权间和树盘积雪要及时清除,防止昼夜气温剧变和冰雪消融使树干发生冻害,加重腐烂病发生。 相似文献
64.
根据位于祁连山(中山带)寺大隆林区祁连山水源涵养林研究院森林生态系统定位研究站近22年来的年最大雪深,月平均气温,月降水量观测记录,用平均差值法,最小二乘法,自回归滑动平均法检验了祁连山寺大隆林区积雪,冷季降水,冷季平均气温的变化趋势。结果表明:祁连山寺大隆林区积雪呈增加趋势,近22年来年平均增加1.14%,冷季气温和降水的变化趋势也是增加的,其中冷季降水平均增加0.39%,而冷季气温升高了0.88℃,积雪与冷季气温之间存在着弱的负相关关系,而与冷季降水呈显著的正相关关系。 相似文献
65.
利用Snow Fork雪特性分析仪和超声波雪深传感器,分别对林地、草地和灌木地的积雪深度、雪密度及液态含水率进行监测,对比分析3种下垫面雪密度、液态含水率在积雪垂直剖面分布的差异性及积雪深度随时间累积的变化特征。结果表明:主要积雪期为历年11月至次年2月,积雪期3种下垫面雪深变化规律基本一致,呈累积变化趋势,但林地因自身树冠层的截留作用,其平均积雪深度最小,较林外草地积雪总量,林地树冠层对降雪的截留量约为45.33%;积雪初期(10月底至11月中旬)各下垫面雪密度、液态含水率从积雪底层至表层变化趋势基本一致,最大值均出现在积雪表层或中间层;积雪后期(12月至次年2月中旬)3种下垫面雪密度峰值均出现在积雪底层,而液态含水率存在差异性,林地、草地液态含水率在积雪底层0cm-10cm处达到峰值,灌木地在中间层20cm-30cm处达到峰值;不同下垫面在同一积雪层处雪密度、液态含水率随时间累积均呈递增趋势。 相似文献
66.
用野外光谱仪测量了融雪期天山北坡军塘湖流域典型实验场的不同积雪及雪被地物的光谱,并对测得的光谱数据进行分析,结果表明,对于纯积雪光谱,在可见光波段有较高反射率,近红外波段范围内在1 100、1 300及2 260 nm附近出现反射波峰。与新雪相比,融化的积雪的反射率峰值在可见光波段和近红外波段内(2 100~2 400 nm)有明显的衰退,而雪被地物(包括覆有积雪的植被和有积雪背景的植被、土壤等)反射曲线均相对较低。对积雪/植被的混合像元光谱特征分析表明,雪被地物的光谱反射率曲线在可见光波段呈上升趋势,这是由于积雪背景的影响。最后,根据积雪、植被、土壤和积雪/植被混合像元的光谱特征建立混合光谱拟合方程,结果表明,模拟的光谱曲线与实测值有很好的相关性,其相关系数为0.927 6。 相似文献
67.
对博克图地区近30年(1981———2010年)积雪变化特征进行分析发现,博克图年平均积雪日数为139.5 d,年平均降雪日数为83.5 d,最大积雪深度为35 cm,出现在1998年11月15日。降雪主要出现在春季、秋季和冬季,年平均月降雪日数最多为1月份,全年降雪日数在56~129 d,降雪日数以15.504 d/10 a的速度递减。 相似文献
68.
69.
黑龙江省东部森林中雪的水文效益的初步研究 总被引:4,自引:0,他引:4
为了定量研究雪的水文过程,采用冬季野外直接观测法,研究森林对降雪,截雪,积雪,融雪的航森林融雪径流的特点。结果表明,森林的截雪率与林冠郁闭度关系密切,针叶林的截雪率是落叶林的2-3倍;人工红松林内积雪厚度最小,融雪持续的时间最长,而落叶杂木林内积雪厚度最大,融雪持续的时间较短,针混产林则介于二者之间;天然次生林的融雪径流占年径流量的21.7%,河道径流主要以降雨径流补给为主,占年径流量的70%以上 相似文献
70.
摘要:利用2002年10月1日-2008年3月31日青海省Terra/MOD10A1和Aqua/MYD10A1每日雪被产品,合成了MODIS五日积雪分类图像(MOYD_5D),结合AMSR E五日雪水当量产品(AE_5D),利用用户自定义合成算法合成五日积雪分类图像AEMD_5D。根据气象台站的雪情数据,对比分析MOYD_5D、AE_5D和AEMD_5D这3种积雪产品的积雪分类精度(Sa)。结果表明,1)当积雪深度为1~3 cm时, MOYD_5D、AE_5D和AEMD_5D的积雪分类精度分别为17.5%、49.8%和23.2%;2)积雪深度为4~6 cm时,MOYD_5D、AE_5D和AEMD_5D的Sa分别为46.2%、55.1%和56.9%;3)雪深为7~9 cm时,MOYD_5D、AE_5D和AEMD_5D的Sa分别为58.6%、78.5%和78.6%;4)当雪深≥10 cm时,MOYD_5D、AE_5D和AEMD_5D的Sa分别为66.7%、82.2%和84.1%。合成产品AEMD_5D对积雪分类精度有所提高,对于牧区雪灾监测及评价具有重要的应用价值。 相似文献