您的位置: 专家智库 > >

王秀琴

作品数:4 被引量:20H指数:3
供职机构:新疆气象局更多>>
发文基金:中国沙漠气象科学研究基金中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室开放基金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目更多>>
相关领域:天文地球水利工程更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇天文地球
  • 1篇水利工程

主题

  • 2篇降水
  • 1篇订正
  • 1篇雪灾
  • 1篇区划
  • 1篇精细化
  • 1篇风区
  • 1篇风速
  • 1篇百里风区
  • 1篇TRMM

机构

  • 4篇中国气象局
  • 4篇新疆气象局
  • 1篇新疆维吾尔自...

作者

  • 4篇王秀琴
  • 3篇卢新玉
  • 2篇王旭
  • 1篇魏鸣
  • 1篇马禹
  • 1篇刘艳

传媒

  • 2篇冰川冻土
  • 1篇应用气象学报
  • 1篇沙漠与绿洲气...

年份

  • 1篇2023
  • 1篇2021
  • 1篇2019
  • 1篇2017
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
TRMM月降水量产品在新疆地区的订正被引量:9
2017年
利用1998—2013年TRMM月降水量产品与新疆同期的105个气象站地面观测降水量,运用逐步回归与BP-神经网络方法,选取1998—2010年数据建立新疆地区的降水订正模型,并利用2011—2013年月降水量进行检验。结果表明:加入地形因子对TRMM月降水量产品订正效果明显,整体上两种模型对TRMM月降水量产品订正的相关系数从最初的0.66分别提高到0.75和0.80,相对误差由10.75%分别降低为4.88%和3.19%;月尺度上,TRMM月降水量产品相对误差为-5.68%~54.44%,经逐步回归模型订正后为-4.26%~32.57%,而.BP神经网络模型订正后为~5.33%~24.48%,表明BP神经网络模型订正效果更好;从综合时间技巧评分s,看,订正后TRMM月降水量产品在各月的效果均有不同程度提高,逐步回归模型订正后提高0.01~0.49,BP神经网络模型订正后提高0.03~0.70。因此,基于逐步回归模型与BP神经网络模型订正的TRMM降水量产品均能够准确、定量地再现降水分布,为TRMM降水量产品质量改进提供一种较实用的参考方法。
卢新玉魏鸣王秀琴
关键词:TRMM降水订正
1980—2019年新疆南部不同强度暴雨洪水灾害的空间分布和时间变化特征被引量:3
2021年
以1980—2019年新疆南部出现的暴雨洪水灾害事件造成的死亡人数、倒塌房屋数、倒塌棚圈数、牲畜死亡数、受灾面积作为灾情要素,采用比值权重法和无量纲化线性求和,构建了暴雨洪水灾害事件的灾损指数。根据灾损指数,采用百分位数法将每次暴雨洪水灾害事件定量划分为一般、较重、严重、特重四个等级。结果表明:新疆南部暴雨洪水事件在塔里木盆地北缘多于南缘,西部多于东部,高值区集中在阿克苏地区、喀什地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州一带;暴雨洪水事件多发在3—10月,年出现次数呈现明显上升趋势,增幅为8次·(10a)^(-1),主要表现为一般性灾害发生频次的增加;新疆南部暴雨洪水灾害年平均灾损指数在1985年和1999年发生两次突变,平均值表现出"低—高—低"阶段性变化;暴雨洪水灾害发生次数与3—10月降水量、大雨发生日数、暴雨发生日数密切相关。近40年来新疆南部降水量的增多,导致暴雨洪水灾害次数增加;年平均灾损指数与特重和严重灾害发生次数关系密切,后者对其贡献率达87%。
王秀琴王秀琴
关键词:降水
基于灾情数据的新疆雪灾的评估与区划被引量:8
2019年
选取1955-2017年新疆因雪灾造成的牲畜受灾数量、作物受灾面积、经济损失三大灾情数据,揭示新疆雪灾时间和空间分布特征,通过构建雪灾灾损指数,对新疆雪灾进行区划。分析表明:新疆雪灾的发生北疆多于南疆,山区多于盆地,西部多于东部,主要集中发生在阿尔泰山区、天山山区及昆仑山区,灾情最重的是阿勒泰地区、伊犁地区、塔城地区;进入2000年以后,雪灾呈现明显高位震荡特点;利用多指标综合评估法,运用连续型随机变量分布密度近似求法,求得的新疆雪灾灾损指数,能客观反映新疆雪灾灾情;雪灾灾损指数遵从Γ分布,根据Γ分布函数属性及各类雪灾事件发生概率,进行了新疆雪灾等级区划。研究成果可为决策服务及气候可行性论证提供理论依据,对科学准确地制定防灾备灾措施、及时组织开展雪灾应急救助工作以及灾后的恢复重建决策给予一定参考。
王秀琴王秀琴卢新玉马禹
关键词:雪灾
2005—2020年新疆百里风区精细化逐时风速特征研究
2023年
基于2005—2020年百里风区气象观测站的风速数据,对质量控制后的2 min平均风速、大风日数、日最大风速、日极大风速资料进行计算,得到百里风区精细化逐时风速特征。结果表明:(1)随时间分辨率的提高,24次与4次定时观测值差异明显增大,且偏差随风力等级增高而增大;(2)百里风区风速变化规律与大气环流紧密相关,地形起到加强放大作用。在太阳辐射及地形地貌影响下,百里风区年平均风速达8.3 m·s^(-1),年平均大风日数为200.6 d,地面风速持续较高;(3)春夏季平均风速最大,且较大风速持续时间长;(4)平均风速高峰时段与大风易发时段不完全重合,平均风速最大值出现在04时前后,大风高发时段峰值集中在17—20时。
王秀琴王秀琴刘艳卢新玉杜峰
关键词:精细化百里风区
共1页<1>
聚类工具0