|
|
|
题名
|
作者
|
年代
|
出处
|
被引量
|
| 1 | 半干旱区云量变化特征及其与太阳辐射关系的研究显示文摘利用兰州大学半干旱气候与环境观测站2008年全天空成像仪、微脉冲激光雷达和太阳总辐射观测资料,分析了不同时间段内云量的变化特征及其与太阳辐射的关系。结果表明:2008年3~8月总云量经历了先上升后下降的过程,其中3~5月缓慢上升,各月总云量都在8成以上;6~8月显著下降,但各月总云量都大于6成,说明半干旱区春夏季云量充足,属“不缺云”状态;同一时段内,太阳总辐射先“变亮”后“变暗”,即3~5月大幅上升,6~8月逐步下降;总云量与太阳总辐射存在显著的负相关关系,相关因子 R2=0.68;低云、中云、高云对地面太阳辐射的相对影响值分别为-23.01%、-3.33%和13.09%。 | 曹越前 张武 药静宇 王暐 | 2015 | 干旱气象2015，33，4： | 16 |
| 2 | 1960—2014年祁连山日照时数时空变化特征显示文摘基于祁连山区及其周边气象台站的日照时数数据,利用M-K突变检验法、滑动t检验法、Morlet小波分析方法与ARCGIS空间分析方法对祁连山东段、中段与西段1960—2014年期间的日照时数时空特征以及影响因素进行了分析。结果表明:祁连山区的多年平均日照时数整体上表现出下降态势,其中东段下降最快;日照时数年内变化5月出现最大值,这与该月的天气多晴天有关;夏季与冬季的日照时数突变在四季中表现得最明显,突变开始的年份分别为2000年与1983年;日照时数振荡周期可能为28年。祁连山区年日照时数整体上呈现东南低西北高的分布规律;夏季与冬季各区段的日照时数均为下降态势;祁连山区日照时数的主要影响因素为水汽压、云量、年降水量以及相对湿度。 | 付建新 曹广超 李玲琴 唐仲霞 杨晓敏 | 2018 | 山地学报2018，36，5： | 12 |
| 3 | 利用LM-BP神经网络估算西北地区太阳辐射显示文摘气候、生态、水文等模型的应用需要空间连续分布的太阳辐射数据,由于地形等条件的制约,气象站点的分布有限,无法利用稀少的站点获得空间连续分布的辐射数据,而BP(Back-propagation)神经网络模型对太阳辐射具有很好的预测性,但以往的研究都是基于单个站点估算太阳辐射,而且BP神经网络模型存在收敛速度慢、学习时间长等问题,为解决BP算法存在的不足,采用LM(Levenberg-Marquardt)算法优化后的BP神经网络(简称LM-BP神经网络)结合DEM(Digital Elevation Model)数据估算西北地区128个气象站点2011年的太阳总辐射月均值,通过乌鲁木齐和银川两台站的实测数据进行验证,两台站的平均百分比误差分别为2.89%和3.24%,平均偏离误差分别为0.27 MJ·m-2和0.61 MJ·m-2,且拟合优度均>0.90。该模型各项误差指标较小,估算精度较高。最后将模型模拟出的辐射值,结合已有的24个辐射站点的实测值进行空间插值,得到西北地区2011年逐月太阳辐射精细化空间分布图。 | 李净 王卫东 张福存 | 2015 | 干旱区地理2015，38，3： | 10 |
| 4 | 基于GEWEX-SRB资料的新疆地区太阳辐射时空分布特征显示文摘利用GEWEX-SRB数据对新疆地区1984~2007年的辐照度进行分析,得到新疆地区近24 a的太阳辐射时空变化趋势。研究表明,该地区辐照度在空间上从东南部向西北部逐渐减小,从春季到冬季,辐照度逐步由经向分布向纬向分布转变。季节平均值夏季最大,春秋次之,冬季最小。年变化呈单峰趋势,接近正态分布,最大值出现在6月份。日变化表现为14时最大,17时、11时、20时、8时依次减小。24 a整体呈现增大趋势,但增大缓慢,夏季变化呈减小趋势,其余各季节均呈增大趋势。 | 黄家敏 杨洪海 陈勇航 光莹 辛渝 马骁骏 | 2017 | 太阳能学报2017，38，2： | 9 |
| 5 | 晴空下山区太阳辐射模拟显示文摘由于太阳辐射在山区的空间分布情况较为复杂,在Arcgis,Envi和C++基础上,提出了一个晴空条件下估算山区太阳辐射分布的模型。在借鉴国内外太阳辐射研究成果基础上充分考虑了地形因素和大气状况,利用Modtran大气辐射传输模型、DEM和Modis反照率数据建立了山区太阳辐射计算模型。以黑河上游山区为试验区,利用该模型模拟得到了黑河上游山区的太阳辐射,分析了坡度、坡向、海拔对太阳辐射空间分布的影响,并利用实测值对模型进行了验证,结果表明:该模型可较好地反映研究区内山区太阳总辐射的分布,可用于山区太阳辐射的估算。 | 李净 罗晶 | 2015 | 干旱区地理2015，38，1： | 8 |
| 6 | 拉萨地区太阳能资源变化特征分析及评估显示文摘利用线性回归分析法、10年滑动平均法和Mann-Kendall检验法,分析了拉萨地区太阳总辐射量和日照时数变化特征。拉萨地区太阳总辐射量呈现显著的下降趋势,一年中太阳总辐射量的分布呈现单峰型,5月最高,12月最低;年日照时数呈现微弱的下降趋势,各月日照时数差异不大,全年日照时数呈双峰型,10月日照时数最大,8月日照时数最小。对拉萨地区太阳能资源的分析和评估结果表明:拉萨地区多年平均年太阳总辐射量为7 473.3 MJ/m2,属于太阳能资源最丰富区;太阳能资源稳定程度指标为1.89,稳定程度高,且直接辐射占主导,有利于进行太阳能资源的开发利用。 | 杨富程 孙周 韩二红 | 2014 | 可再生能源2014，32，12： | 8 |
| 7 | 昆明市太阳辐射变化特征及影响因子分析显示文摘根据1993—2016年昆明市24 a太阳辐射及其他相关资料,采用回归分析、Mann-Kendall突变检验、小波分析和灰色关联度等方法,分析昆明市地面太阳辐射变化特征,并对其影响因子进行了分析。结果表明,近24 a来昆明市地面接收年太阳辐射量在4620.21~6221.65 MJ/m^2之间变化,最大值出现在2016年,最小值出现在2008年,平均每年的太阳辐射为5598.06 MJ/m^2,且整体上呈现波动式上升趋势。昆明市干湿季分明,干季(11月—次年4月)地面得到的太阳辐射量较多,为2825.22 MJ/m^2,雨季(5—10月)较少,为2774.41 MJ/m^2;一年中地面接收太阳辐射量最多月份在4月,其值为604.75 MJ/m^2,最少的是12月,其值为361.01 MJ/m^2,相差243.74 MJ/m^2。地面接收的太阳辐射有一个突变点为2014年,但不明显。年小波分析表明,近24 a昆明市各年地面接收的太阳辐射量主周期为15 a;季节小波分析发现,干季比雨季振幅大,其主周期都为19 d。近24 a昆明市地面太阳辐射受自然和人为因子共同影响,其中自然因子对太阳辐射影响最大的是降水量,人为因子中对太阳辐射影响最大的是工业总产值,且自然因子的作用大于人为因子。 | 何萍 崔梅艳 李矜霄 刘树华 | 2019 | 地理科学进展2019，38，11： | 7 |
| 8 | 新疆南疆地区太阳能资源时空分布特征及区划研究显示文摘研究基于1980—2015年中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集(ITPCAS)和30个气象观测站点逐月日照资料,运用趋势分析、重标极差分析、小波分析及光热资源评价指标评估方法,对1980—2015年新疆南疆地区太阳总辐射时空分布变化规律与太阳能资源做出分析评价;并结合风沙天气频次、人口丰富度、陆路交通可达性等因素构建区域太阳能资源区划分级指标体系,探索南疆地区太阳能资源利用区划。结果表明:新疆南疆地区太阳总辐射有明显的年际变化特征,总体呈现增长趋势,且每10~15 a出现一次波动。太阳能资源南多北少,同纬度相比山区多、平原少;其中,昆仑山系一带太阳能资源最丰富且较稳定。将全区太阳能资源分为3个区:阿克苏、喀什、和田等地区太阳能资源丰富,利用价值较高且沙尘天气相对较少,为Ⅰ级可利用区,是光电与光生物质能综合利用的最佳区域;塔里木盆地及边缘地带,沙尘天气多且陆路交通可达性一般,为Ⅱ级可利用区,可在该区域推广应用农业温室、太阳能采暖等;若羌地区为Ⅲ级可利用区,该区受沙尘天气影响较大且人口、基础交通设施条件较差,可大力推进分布式光伏电站和独立微网建设。 | 顾玮 古丽·加帕尔 尹瀚民 姜亮亮 藏晓芳 | 2021 | 干旱区地理2021，44，6： | 4 |
| 9 | 基于CERES/Aqua卫星资料的新疆地面向下短波辐射时空分布特征显示文摘利用CERES SSF Aqua MODIS Edition 3A数据对新疆地区2003—2015年的北京时间13—17时的地面向下短波辐射变化进行研究,得到了新疆地区近13 a的地面向下短波辐射时空分布特征。该地区向下短波辐射从东南向西北随着纬度的增加而逐渐减少,从春季到冬季,地面向下短波辐射逐渐地由经向型分布向纬向型分布转变,秋季变化幅度为全年最大,夏季最小。年变化呈现单峰趋势,接近正态分布,最大值出现在2004年5月13时。在日变化中,13时最大。整体来说,新疆地区近13 a地面向下短波辐射呈现下降趋势,以13.3 W·m-2/10 a的速率减小。春季变化呈现增大趋势,其余各季均为减小趋势。 | 庞明珠 周黛怡 陈勇航 钟珂 辛渝 秦榕 刘琼 胡俊 | 2017 | 沙漠与绿洲气象2017，11，5： | 4 |
| 10 | 秦巴山区地表太阳辐射的时空动态及农业气候区划研究显示文摘运用GIS空间分析,研究了秦巴山区1960—2015年地表太阳辐射的时空动态。结果表明:①秦巴山区地表太阳辐射量年平均值为4482.77 MJ/m^2,呈现由南向东北、西北递增的态势;年际变异系数为8.85%,呈现由西南向东北递减的态势。②地表太阳辐射量年际变化呈明显下降趋势,年平均递减率为-10.17 MJ/m^2,1970—1992年下降尤为明显;空间上呈现西北局部不显著的微增和东部普遍显著性的减少。③年内地表太阳辐射量呈单峰型,最大值在7月,最小值在12月,空间上由南向西北、东北递增;7月年递减率为-0.49 MJ/m^2,以西南剑阁县、北川县和东南保康县递减明显;12月年递减率为-0.715 MJ/m^2,以汉滨区递减最快;④结合降水量和≥10℃积温,将秦巴山区分为5个农业气候区。秦巴山区地表太阳辐射量呈'北高南低的纬向变化,高纬东西分异',年内递减区表现为'夏季纬向变化,冬季涡旋状'的空间差异。因此,区域内部地表太阳辐射量空间差异大,利用光能资源助力农业扶贫,应体现区域差异。 | 张静 吴洁 秦公伟 冯俊霄 郑博 赵文博 | 2020 | 地理科学2020，40，10： | 2 |
| 11 | 青藏高原阿里地区大气颗粒物质量浓度的季节变化特征显示文摘基于2018-12-01至2019-11-30在中国科学院阿里荒漠环境综合观测研究站颗粒物监测仪的数据,获得了大气颗粒物质量浓度及其季节变化特征.研究结果表明,PM10、PM_(2.5)、PM1在观测期间的日均质量浓度分别为(10.51±8.62)μg·m^(−3)、(4.05±2.36)μg·m^(−3)和(2.47±1.56)μg·m^(−3),低于青藏高原城市地区.PM_(2.5)、PM10远低于国家规定的颗粒物年平均一级浓度限值(GB 3095—2012),表明阿里地区洁净的大气本底特征.阿里地区污染源稀少,气象因子成为影响颗粒物浓度变化的重要因素.尽管阿里地处西风和印度季风的过渡带,西南季风显著影响了阿里站颗粒物浓度变化,季风带来的暖湿气团使季风期颗粒物浓度显著降低;加之边界层高度等气象因素的季节变化,使大气颗粒物浓度呈现明显的季节变化规律,冬季和季风前大于季风期和季风后期.阿里站处于高寒荒漠环境,大气颗粒物以粗颗粒为主,PM_(2.5)/PM10的平均比值为0.39,与其他地点对比,比值偏低.聚类分析表明,阿里站主要受偏西气团影响.潜在源贡献因子分析(PSCF)和浓度权重轨迹分析(CWT)分析结果表明,PM10、PM_(2.5)、PM1主要潜在源区均分布在印度西北部、巴基斯坦北部.由于监测原理的不同和气象因子的影响,MODIS AOD数据与颗粒物浓度数据在12月、7月和8月差异较大,遥感获取的气溶胶参数需要进一步订正提高在高原的适用性. | 谢会晴 邬光剑 曹泊 于正良 石洪发 张宇轩 黄菊 | 2023 | 环境化学2023，42，4： | 0 |
您所在的机构暂未开通此部分的功能，请联系管理员