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热带气旋是一种对我国影响巨大、具有很强破坏性的天气现象;对其相关资料的收集与图集的编制将对研究与预防工作发挥重要的作用。本文阐述了《中国热带气旋气候图集》的设计原则与编制方法,对《图集》的特点与创新之处进行了详细介绍。《图集》在表现形式上的大胆突破与丰富的科普内容所带来的视觉效果与可读性成为最大的亮点;此外,《图集》汇聚的统计资料从时间上、空间上都是到目前为止最完整的。《图集》将为专业工作者提供重要的参考资料,同时为气象基础知识的普及与全民防灾意识的提高做出贡献。 相似文献
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ERS—1／ATSR海表温度在热带太平洋和西北太平洋的印证与分析 总被引：4，自引：0，他引：4
海表温度是气候变化研究的关键参量。ERS／ATSR的设计目标是提供高精精度的海表温度，以满足气候研究的要求。利用美国海洋大气局太平洋海洋环境实验室在热带太平洋的浮标数据和日本气象厅在西北太平洋的浮标数据对1991年至1992年间ESR－1／ATSR数据反演的海表温度进行了印证。在热带太平洋，三通道双观测角算法反演的ATSR海表温度与热带浮标海表温度的平均偏差为－0．22K，标准偏差为0．25K；在西北太平洋，平均偏差为－0．51K，标准偏差为0．61K。结果表明，即使在火山气溶胶的影响下，ATSR海表温度在热带太平洋仍具有较高的精度，可以满足其设计目标。利用大气辐射传输模式LOWTRAN－7，对印证结果进行了分析。 相似文献
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风云四号卫星东南沿海热带气旋强度深度学习估算 总被引：1，自引：0，他引：1
热带气旋TC（Tropical Cyclone）是影响中国的一个重要天气系统。TC强度准确估测对台风灾害防御具有至关重要的意义。本文基于第二代静止气象卫星风云四号（FY-4A）多通道扫描成像辐射计AGRI（Advanced Geosynchronous Radiation Imager）资料，建立了台风强度识别的深度卷积神经网络模型CNN（Convolutional Neural Network），对台风强度不同等级和台风中心最大风速进行了试验。结果表明，CNN模型具有良好的高维非线性处理能力和算法稳定性，能对TC强度进行有效估计，不同TC强度等级识别精度均在97%以上，近中心最大风速平均绝对误差MAE（Mean Absolute Error）为1.75 m/s，均方根误差RMSE（Root Mean Square Error）为2.04 m/s。CNN可有效挖掘卫星TC形态的深层信息，对台风强度的定量化估测具有较高的应用前景。 相似文献
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红外卫星云图和相关向量机的有眼热带气旋客观定强模型 总被引：1，自引：1，他引：0
热带气旋TC(Tropical Cyclone)是全球影响最严重的自然灾害之一。TC强度和路径的准确预报,对于减轻其带来的灾害影响至关重要。本文基于静止红外卫星云图和相关向量机RVM(Relevance Vector Machine)构建有眼TC客观定强模型。首先,利用高斯平滑对红外卫星云图进行去噪;然后,利用基于测地活动轮廓GAC(Geodesic Active Contour)模型的偏微分方程PDE(Partial Differential Equation)法对有眼TC的眼壁进行分割,提取眼壁的亮温梯度信息,计算眼壁亮温梯度的最大值及梯度数据不同概率时的均值,从而构造与TC强度密切相关的特征因子;最后,利用RVM构建单特征因子、多特征因子与近地面最大中心风速的客观定强模型,研究不同特征维度对TC客观定强误差的影响。实验结果表明,在单特征因子的模型定强中,95%概率眼壁亮温梯度均值的定强误差最小,相比利用单特征因子所构建的定强模型,多特征因子的模型定强误差更小,即多特征因子中包含更多与TC强度相关的特征信息。在多特征因子的模型定强中,二特征因子优于三特征因子模型,说明应当合理选择特征因子维数,并非越多越好。本文所用RVM模型具有良好的高维非线性处理能力,能对TC强度进行有效估计。 相似文献
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全球热带森林分布区NPP变化及其气候响应分析 总被引：1，自引：0，他引：1
本文基于MODIS遥感数据,利用掩膜分析提取了研究区的NNP数据;并结合气象因子数据,利用地理信息技术及数学统计方法,对比分析了2001—2013年全球3个主要热带森林分布区森林NPP变化及其气候响应的异同。结果表明,研究区NPP总量整体呈减少趋势。对比3个区域NPP与温度、降水和光合有效辐射(PAR)的相关关系,亚马孙流域研究区和刚果河流域研究区NPP对PAR变化更为敏感,东南亚研究区NPP对降水变化更为敏感;东南亚研究区NPP对气候变化响应的敏感性较高,刚果河流域研究区次之,亚马孙流域研究区最低。该研究对于进一步了解全球热带森林变化与气候的相关关系具有一定的参考价值。 相似文献
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热带与亚热带拥有大量丰富的自然资源,同时也正在经历着快速的城市化进程,其资源、生态、环境等都面临着前所未有的挑战。同时,热带与亚热带地区存在着大量的自然灾害(如台风、干旱、地震等),威胁着该地区人类经济社会的可持续发展。应用遥感技术对热带与亚热带区域进行全面的监测,对于热带与亚热带区域甚至全球的可持续发展具有重要的意义。然而,由于热带与亚热带特殊的地理条件(如多云多雨等),遥感监测需要克服特殊的技术挑战。本文通过Web of Science核心数据库的7594篇研究论文进行分析,综述了热带与亚热带遥感的研究现状,分别从热带与亚热带遥感的需求、现状、挑战和机遇,通过共被引文献分析和主题词频率分析,建立共被引文献网络和主题词网络,并通过非监督机器学习进行聚类,分别识别出22个共被引文献聚类和6个主题词聚类。通过对这些共被引文献类别和主题词类别的深入分析,本文总结了:(1)热带与亚热带遥感研究的主要监测对象,包括城市地表、热带雨林、红树林、珊瑚、热带草原、生物多样性和自然灾害;(2)热带与亚热带遥感主要采用的遥感技术,包括:遥感数据的选择和使用、遥感数据分析的方法、多云多雨的问题应对以及多源遥感技术。最后,从现代遥感技术的快速发展,本文从8个方面讨论热带与亚热带遥感面临的挑战和未来发展的机遇。 相似文献
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太平洋年代际振荡与中国气候变率的联系 总被引：2，自引：0，他引：2
利用1951～1998年的太平洋年代际振荡(PDO)指数、全球海洋和大气分析资料及中国降水和气温站点观测资料，分析了太平洋年代际振荡在海洋中的特征及其与东亚大气环流和中国气候变率的联系。结果表明，PDO与东亚大气环流及中国气候年代际变化关系密切。对应于PDO暖位相期(即中纬度北太平洋异常冷、热带中东太平洋异常暖)，冬季，阿留申低压增强，蒙古高压也增强(但东西伯利亚高压减弱)，中国东北、华北、江淮以及长江流域大部分地区降水偏少，东北、华北和西北地区气温异常显著偏高，而西南和华南地区气温偏低；夏季，海平面气压在北太平洋的负异常较弱，而在东亚大陆的正异常较强，东亚夏季风偏弱，西太平洋副热带高压偏南，热带太平洋信风减弱，赤道西风增强，此时华北地区降水异常偏少而长江中下游、华南南部、东北和西北地区降水异常偏多，东北、华北及华南地区气温异常偏高，而西北、西南和长江中下游地区气温异常偏低。对应于PDO冷位相期，上述形势相反。结果还表明，处于不同阶段的ENSO事件对中国夏季气候异常的影响明显受到PDO的调制。在PDO冷位相期，当ENSO事件处于发展阶段，华南地区夏季降水偏少，东北地区夏季多低温，在其衰减阶段，华北地区和长江流域降水偏多，淮河地区降水偏少；而在PDO暖位相期，当ENSO事件处于发展阶段，华南地区降水变为异常偏多，而华北地区降水异常偏少，东北低温不再显著，在其衰减阶段，华北地区降水变为偏少，长江流域降水更加异常偏多，淮河地区则趋于正常。 相似文献
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Many places around the world are exposed to tropical cyclones and associated storm surges. In spite of massive efforts, a great number of people die each year as a result of cyclone events. To mitigate this damage, improved forecasting techniques must be developed. The technique presented here uses artificial neural networks to interpret NOAA-AVHRR satellite images. A multi-layer neural network, resembling the human visual system, was trained to forecast the movement of cyclones based on satellite images. The trained network produced correct directional forecast for 98% of test images, thus showing a good generalization capability. The results indicate that multi-layer neural networks could be further developed into an effective tool for cyclone track forecasting using various types of remote sensing data. Future work includes extension of the present network to handle a wide range of cyclones and to take into account supplementary information, such as wind speeds, water temperature, humidity, and air pressure. 相似文献
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针对很多测站不能提供实测气象数据的情况,本文对两种高精度的GPT系列经验模型进行验证。通过对两种模型获得的经验气象数据及对计算可降水汽非常重要的ZHD的精度进行分析,得出如下结论:GPT2w模型的精度要高于GPT2模型,且在无实测气象数据的情况下可以使用GPT2w模型来进行GNSS水汽反演。 相似文献
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《Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE》2008,5(4):588-592
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Developing countries are vulnerable to tropical cyclones due to climatic variability and the frequency and magnitude of some extreme weather and disaster events is likely to increase. Cities and towns situated along the coastal belt of Visakhapatnam district experienced severe damage because of Hudhub cyclone (12 October 2014). The main objective of this research was to identify and quantify the damage to agriculture and vegetation caused by Hudhud cyclone. In this study, landsat-8 satellite data-sets acquired before and after the cyclone have been used; image processing techniques have been carried out to assess the changes of pre- and post-cyclone condition. Economic loss of agriculture crops has been assessed using crop production loss per hectare and total economic loss for agriculture crops in the study area was calculated. Classification results and land use land cover change analysis show that 13.25% of agriculture-Kharif and 31.1% of vegetation was damaged. Crop Biomass was estimated with aid of crop conversion factor for pre- and post-cyclone conditions. Total ‘Above ground biomass’ of the agriculture crop area was estimated at 31.57 t/ha and total loss of biomass was assessed to be 4.2 t/ha. Carbon stock was found to be varying from 0.3 to 8.3 t.C/ha in specific agriculture crops. From the results, it was concluded that Hudhud has done significant damage to the rural and urban areas of Visakhapatnam. The outcome of this study can be used by decision-makers for the release of post disaster relief fund to affected areas. 相似文献
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根据全国739个气象台站1961年1月至2005年12月的逐日气象数据记录建立时空序列数据集,提取极端高温事件和极端低温事件。结合传统关联规则挖掘技术和地理空间数据分析方法,对极端气温事件数据集进行了空间关联模式的分析。实验结果显示,所得空间关联模式中涉及的区域在空间上具有明显的聚集性;在东北、华中两个局部地区的台站中,极端气温事件的发生存在较强的关联规则（支持度阈值6%,置信度阈值95%）,而在其他区域的台站中,极端气温事件不存在类似的关联规则,且极端高温事件的关联规则数量要明显高于极端低温事件。对存在关联规则的台站进行空间分析发现,同一关联规则内的各台站具有空间邻近性,其邻近范围约为200 km。以上空间关联模式的挖掘分析,可以为我国极端气温事件的预警和防控提供有价值的参考。 相似文献
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近年来,由于仪器更换和强震影响,一些长期稳定的GNSS连续站出现了阶跃,严重地影响了参考框架的稳定性和解算精度,理论上这些测站不能再选为参考框架点。针对GNSS连续站阶跃修复及其对数据处理的影响进行了分析,结果表明：1）如果选用未修复阶跃的测站为框架点,将会扭曲解算结果;2）QOCA能够较为便捷地修复测站阶跃;3）修复测站阶跃能够保证参考框架点的稳定性,并能一定程度提高解算精度。 相似文献