从小体质略弱，爱流清涕，很甲亢严重吗。

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2011-12-18 10:55 标签： 甲亢严重吗

【摘要】：随着全球经济的迅速发展,城市化不断加剧,越来越多的城市发展成为超级都市。城市范围的不断扩张以及人口的急剧膨胀对城市能量平衡、空气质量、居民健康以及局地气候等的影响一直都是各领域的研究热点[1,2]。在城市非均匀复杂下垫面和人类活动的影响下,城市内的各个物理过程和物理机制,包括能量平衡、化学物质转换机制等,以及其对城市小气候的相互影响和反馈作用都没能研究透彻,这也导致城市区域模拟框架的不完善。目前只能通过已有的不同类型的参数化方案来寻求尽可能准确描述这些物理过程的参数化方案的组合方式。在WRF模式中,影响城市模拟效果的参数化方案主要是边界层参数化方案和城市冠层方案。不同城市都会因其独特的地形、城市化程度、形态特征以及建筑的几何分布等特征而表现出对不同参数化方案不同的响应结果。北京作为我国典型的特大型城市,位于华北平原北部,是我国的政治文化中心,随着城市规模不断扩大,北京不断加剧的热岛强度和空气污染问题一直是各界学者关注的重点[3-5]。因此,本文利用WRF模式,结合北京自动站及北京三个观测点(宝联、朝阳、大兴)每天8次的同步加密探空数据(2016年8月28日~9月2日),针对城市冠层方案(UCM[6]、BEP[7]、BEM[8])及无城市冠层方案no Hong[13]方案,对比讨论其各自的优缺点及针对气象要素和边界层结构模拟效果的最佳搭配方式,对北京地区城市热岛及空气污染问题的研究提供模拟基础,同时对其它平原地区大型城市的模拟研究有一定参考意义。研究结果表明:(1)对于近地面气温的模拟,不同组合的方案都能非常好地模拟出气温的日变化特征,相关系数均超过0.96,但是考虑了建筑物储能作用以及室内室外能量交换的BEM方案模拟结果与观测结果的平均绝对差异最小,其中BL+BEM方案与观测值的均方根误差最小(1.28℃),更接近观测事实。对于位温垂直廓线,夜间也是BL+BEM方案在相关系数(0.98)和均方根误差(1.59℃)上更具优势,而在白天则是BL+UCM方案更能准确描述位温的垂直结构,相关系数为0.84。(2)对于近地面比湿的模拟,考虑了建筑物影响的UCM、BEP和BEM方案要比no UCM方案更符合观测结果,其中MYJ+BEP方案的相关系数最大(0.85),均方根误差最小(0.57g/kg),模拟效果最优。对于比湿廓线,各方案对夜间比湿的模拟效果差异不大,相关系数在0.82~0.88,其中MYJ+UCM方案最优(相关系数0.88,均方根误差1.21g/kg),而各方案对白天的模拟效果差异略大,相关系数在0.67~0.92,其中BL+BEM方案最优(相关系数0.92,均方根误差1.62g/kg)。(3)对于近地面风速,MYJ+BEP方案最优,其相关系数为0.91,均方根误差为1.26m/s。对于风速廓线,MYJ方案的模拟效果要更接近观测结果,其中MYJ+BEM方案在夜间模拟效果最好(相关系数为0.9),MYJ+no UCM方案在白天最好(相关系数为0.93)。(4)对于近地面风向,由于受地面建筑等障碍物具体分布的影响,各方案的模拟效果均不够理想,各方案的均方根误差均超过25.91°,其中BL+BEM方案最优(均方根误差为25.91°)。各方案对风向廓线的模拟效果受背景风速的影响很大,因此各方案的模拟效果在风速较大的白天更好,其中MYJ+BEM方案在白天最优(均方根误差为10.95°),而YSU+no UCM方案在夜间最优(均方根误差为26.28°)。(5)综合来看,MYJ+BEP方案对近地面各气象要素的模拟效果最好,若需要重点关注城市热岛等现象,可以考虑BL+BEM方案,而MYJ+UCM方案则可以较好地模拟出边界层内各气象要素廓线的基本特征。本文仅对各模式在北京城市地区的模拟效果做出初步分析,对具有相似地形条件及城市发展程度地区的方案选取有一定参考意义,但对于特殊地形、城市化较弱的地区还需要进一步地具体分析。


【摘要】：流域植被变化及气候变异的水文响应是目前生态水文学领域的研究热点。其中又以定量区分植被变化、气候变异及其他因素干扰对流域径流量的影响最具挑战,尤其是针对大流域尺度缺少普适性强的定量分析方法。与此同时,诸多研究表明不同流域间的植被变化与气候变异的水文响应存在高度差异。若要探究流域间响应差异的影响机制需要运用统一的定量方法,选取一定数量的流域进行对比研究。但由于涉及流域数量较多、分析过程繁琐使得研究效率低下。针对上述问题,本研究综合运用改进型双累积曲线和线性回归模型,设计了一套定量区分植被变化、气候变异及其他因素对径流影响的方法,应用于泾河流域子流域东川和合水川;并分别基于MATLAB framework平台开发了植被变化与气候变异的水文响应评价系统,实现了流域植被变化、气候变异和其他因素的水文响应定量评价的批量化处理,提高了分析效率,为进一步研究不同尺度流域植被变化和气候变异的水文响应差异的影响机制提供了高效的研究工具。本文首先采用Kendall’s?和Sperman’s?非参数检验对东川和合水川流域1983年至2003年季节尺度/年尺度上水文气象数据变化趋势进行检验;再运用改进型双累积曲线、Mann-Kendall突变点检验法和符号检验定量气候变异与非气候因素对径流的影响;随后利用回归分析建立累积LAI(Leaf Area Index)变化与累积非气候因素对径流的影响量的关系,结合95%置信区间去除统计误差,从而定量植被变化对径流的影响量。最后,分别在MATLAB GUI及.NET framework平台下开发植被变化与气候变异的水文响应评价系统,封装定量分析方法。实现了流域植被变化和气候变异的水文响应定量分析过程的批量化处理,为自然资源管理提供了辅助决策工具。主要结论如下:(1)东川流域1983年至2003年间,年径流总体呈增加趋势。其中气候变异使雨季径流增加,使旱季径流与年径流减少;而植被变化使旱季径流和年径流增加,使雨季径流减少。在年间,该流域植被变化以草地减少,林地和灌木略微增加为主,由于草地的蒸散能力低于林地和灌木,且保水能力均弱于林地和灌木,故该流域雨季径流减少且旱季与年径流增加。(2)合水川流域1983年至2003年间,年径流总体呈减少趋势。气候变异使雨季径流和年径流增加,使旱季径流减少;而植被变化使雨季径流、旱季径流和年径流均减少。该流域在年间,植被变化以林地和草地显著增加,灌木减少为特征。而林地蒸腾量大于灌木和草地,同时林地蒸腾量的增加使流域产流量下降,加剧了该地区的干旱。由此可见,该流域不宜大规模造林。(3)运行于MATLAB GUI平台与.NET framework平台的水文响应评价工具均实现了定量分析的批量化处理。由于编程语言特性不同,两种系统在设计上具有一定差异。其中MATLAB GUI程序展现了其强大的数学计算能力,而.NET framework程序在现有功能上进行了拓展,开发出情景预测模块,能预测未来植被与气候变化情景下的径流动态。总而言之,本文开发的两种程序功能上具有互补性,在设计风格上各有特色,起到了相辅相成的效果。

【学位授予单位】：电子科技大学
【学位授予年份】：2018


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