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41.
海底地形和海洋重力场在一定波段频率域上存在相关性,传统海底地形反演方法主要考虑海底地形与重力数据之间的线性关系,而忽略非线性项作用对反演结果的影响。基于此,提出了基于海底地形单元分区的BP神经网络反演方法,改善海底地形反演精度。选取东印度洋北部东经90°海岭附近海域(83°E~92°E,10°S~10°N)为实验区,利用船测水深、卫星测高重力等数据,根据地形特征将实验区分为海盆区和海岭区,使用BP神经网络方法分别进行海底地形反演,构建了实验区1′×1′局部海底地形模型。结果表明,基于地形单元分区的反演结果模型平均相对误差精度可达1.45%,比未分区的反演结果均方根误差降低了42 m,验证了本文方法的有效性和可行性。 相似文献
42.
利用东印度洋海域周边长期验潮站实测数据、TOPEX/Poseidon等系列卫星测高反演结果,评估了DTU10,EOT11a,FES2014,GOT4.8,OSU12和TPXO8六种全球潮汐模型精度,根据卫星测高结果给出了浅水分潮改正量和长周期分潮改正量的经验模型,又在此基础上分析并构建了研究区域精度最优的深度基准面模型。考虑到全球潮汐模型在近岸的影响因素及验潮站位置,将13个验潮站分成开阔海域与近海海域两类,与潮汐模型的对比,结果表明,DTU10和FES2014模型分别在开阔海域和近海海域精度最优。根据潮汐模型在不同分潮处的精度,如EOT11a模型在O1和K1分潮处精度较高,DTU10在N2,M2,S2和K2分潮处精度较高等,分别构建了开阔海域与近海海域的组合深度基准面模型,计算得知误差分别为11.33和20.95 cm,其精度显著提高。 相似文献
43.
45.
46.
积云并合在强对流系统形成中的作用 总被引:14,自引:8,他引:6
利用中尺度非静力平衡模式(MM5V3),模拟研究了积云并合过程在北京2001年8月23日一次产生强降水和冰雹对流天气形成中的作用。研究结果表明,积云并合在此次强中尺度对流系统(MCS)形成中有非常重要作用。整个形成过程经历了从单体并合、积云团并合和强中心并合的多尺度并合过程。首先,相邻孤立对流单体之间通过在中层形成云桥并合成为积云团,接着相邻积云团之间也通过中层云桥并合形成具有多个强中心的中尺度对流系统,最后,中尺度对流系统内强中心实现并合。而强中心并合过程伴随着强降水、大风等剧烈天气的产生。积云下沉气流对于积云并合有着重要作用,由强辐散出流形成的上升气流及与环境风相互作用有利于并合的形成和发展。并合过程导致云内上升-下沉气流增强,对流运动发展加强,有利于水汽转化,形成大量过冷云水和冰相粒子。大量冰晶和霰的形成有利于强降水的产生。 相似文献
47.
48.
49.
台风对海洋叶绿素a浓度影响的定量遥感初探 总被引:5,自引:1,他引:4
研究台风对海洋水色环境的影响,是目前海洋遥感技术又一应用领域。由于台风期间天气恶劣,遥感资料较少,国际上主要针对个别典型台风,研究其对海表温度、海洋叶绿素a浓度及初级生产力的影响,很少通过遥感资料系统地对这一影响进行定量分析和建模。自2000到2007年,过境中国近海以及西北太平洋海域台风近百次,作者通过系统地分析这期间MODIS,SeaWiFS的3A级叶绿素a浓度数据,结果发现:(1)台风促进了相应海域叶绿素a浓度的大幅增长,总体上平均增长约1.426倍,个别区域在5倍以上,同时,该增长一般延后3~6d,在7~10d后恢复到原来的水平;(2)进一步对这些数据进行一元统计线性回归,发现叶绿素a浓度增长比(Rchl-a)与台风影响因子(Tsub>w)满足如下关系:Rchl-a=0.0012Tsub>w+1.017,其相关系数达0.8;(3)台风期间叶绿素a浓度与无台风时叶绿素a浓度之间有很强的线性关系,其关系满足:Cchl-a=1.2367C0chl-a+0.0636,且相关系数高达0.98。这一初步研究结果对进一步通过遥感手段深入研究台风对海洋水色环境的影响有借鉴意义。 相似文献
50.
2007年以来,洛阳市按照"数据准确、工作一流、保障有力、整体推进"的工作思路,科学谋划,精心组织,强力推进,确保了第二次土地调查工作的顺利进行。 相似文献