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  • 简介:为提高本刊编辑部稿件采编工作的效率,经过认真筹备,特决定于2010年6月1日起正式开通本刊网站并启用网络采编系统。本刊网站地址:http://qhqx.cbpt.cnki.net。自该日起,本刊不再接受纸质稿件投稿和基于Email的电子版稿件投稿。作者投稿前,请先登陆本刊网站进行用户注册,

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  • 简介:为提高本刊编辑部稿件采编工作的效率,经过认真筹备.特决定于2010年6月1日起正式开通本刊网站并启用网络采编系统。

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  • 简介:结合江西省南昌市某新建高层建筑的案例,分析了高层建筑对周边建筑雷电环境的影响。结果表明:新建高层建筑的存在将减小周边较低建筑遭受直接雷击危害的概率,具体减少的程度与建筑的相对距离和相对高度有关;由于新建高层建筑遭受直接雷击的概率远远大于周边较低建筑,雷击时所产生的电磁脉冲对周边建筑电器设备损害的概率要大大增加;新建高层建筑的管线与原较低建筑的管线不可能完全分开,原建筑管线可能流入的雷电流也会大大增加。因此,在新建高层建筑设计时,应根据具体情况进一步完善原周边建筑防雷击电磁脉冲措施,加强屏蔽与综合布线、等电位连接。

  • 标签: 雷电防护 高层建筑物 雷电环境 影响
  • 简介:利用NCEP再分析资料,采用WRFV3.2模式对2014年3月30-31日发生在广州的一次持续性雷雨伴随冰雹天气过程进行模拟,并对基本气象要素进行验证,重点对冰相水成的时间和空间特征进行分析.结果表明:1)模式模拟的雷达回波、K指数、风场、相对湿度场、探空曲线分布与实况非常吻合,K指数、相对湿度以及探空曲线均显示强对流天气特征明显,在一定程度上指示了冰雹的出现.2)霰粒子产生的时间与冰雹出现的时间非常吻合,云中过冷水对冰雹形成具有重要的作用.通过分析霰粒子和过冷水的时间演变,在一定程度上可以监测冰雹的发生发展.另外,云冰、雪、雨水的混合比在冰雹出现的时刻表现为异常增强,这些变化对冰雹的监测均具有一定的指示意义.3)高度一时间序列图能够直观地显示霰、雨水、云冰、雪、云水等水成的时间演变情况,方便预报员的使用,为今后数值预报产品的释用提供参考.

  • 标签: 强雷雨 数值模拟 冰雹 水成物
  • 简介:通过介绍VRRP技术,实现青海气象通信网络以中国电信线路与中国移动线路的双备份、双线路、双冗余以及市州网络简单的故障排查。

  • 标签: VRRP技术 OSPF动态路由 备份网络
  • 简介:基于2015年秋末冬初华北地区频繁出现的大范围重污染天气过程,利用无人直升机搭载的气溶胶采样装置和激光粒子计数器对北京顺义及房山地区近地面大气颗粒进行探测,分析了重雾霾天气大气颗粒的质量浓度和数浓度廓线及其分布特征。结果表明:北京地区重雾霾天气过程粒径小于1.0μm的气溶胶数浓度随高度变化不明显,粒径大于1.0μm的气溶胶数浓度随高度呈弱的减小趋势,说明重污染天气条件下近地面层大气颗粒的粒子数相对稳定,亚微米级气溶胶数浓度较高,而粗粒子气溶胶数浓度较低。基于无人直升机搭载的气溶胶采样装置采集的气溶胶样品的质量浓度廓线表明,50m高度大气颗粒物质量浓度较高,最大浓度达700μg·m-3。

  • 标签: 雾霾 大气颗粒物 质量浓度 数浓度廓线
  • 简介:利用1961-2002年ERA-40逐日再分析资料和江淮流域56个台站逐日观测降水量资料,引入基于自组织映射神经网络(Self-OrganizingMaps,简称SOM)的统计降尺度方法,对江淮流域夏季(6-8月)逐日降水量进行统计建模与验证,以考察SOM对中国东部季风降水和极端降水的统计降尺度模拟能力。结果表明,SOM通过建立主要天气型与局地降水的条件转换关系,能够再现与观测一致的日降水量概率分布特征,所有台站基于概率分布函数的Brier评分(BrierScore)均近似为0,显著性评分(SignificanceScore)全部在0.8以上;模拟的多年平均降水日数、中雨日数、夏季总降水量、日降水强度、极端降水阈值和极端降水贡献率区域平均的偏差都低于11%;并且能够在一定程度上模拟出江淮流域夏季降水的时间变率。进一步将SOM降尺度模型应用到BCCCSM1.1(m)模式当前气候情景下,评估其对耦合模式模拟结果的改善能力。发现降尺度显著改善了模式对极端降水模拟偏弱的缺陷,对不同降水指数的模拟较BCC-CSM1.1(m)模式显著提高,降尺度后所有台站6个降水指数的相对误差百分率基本在20%以内,偏差比降尺度前减小了40%-60%;降尺度后6个降水指数气候场的空间相关系数提高到0.9,相对标准差均接近1.0,并且均方根误差在0.5以下。表明SOM降尺度方法显著提高日降水概率分布,特别是概率分布曲线尾部特征的模拟能力,极大改善了模式对极端降水场的模拟能力,为提高未来预估能力提供了基础。

  • 标签: 统计降尺度 SOM(Self-Organizing Maps) 江淮流域 极端降水