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运用自然正交分解方法(EOF)提取了北半球冬季热带外地区标准化纬向平均纬向风场的前两个模态。第1模态(方差贡献为34%)表现为中高纬带的西风(东风)异常和中纬带的东风(西风)异常,与之相联系的海平面气压场的异常表现为极区与中高纬度地区海平面气压场的反位相变化,即北极涛动(AO);第2模态(方差贡献为21%)表现为中纬带的西风(东风)异常和中低纬带的东风(西风)异常,与之相联系的海平面气压场的异常表现为副极地地区与副热带地区海平面气压场的反位相变化,即副热带涛动STO(sub-tropical oscillation)。副热带涛动的水平结构表现出较强的纬向对称性,垂直方向上表现出相当正压性;与副热带涛动正位相相联系的纬向平均温度场表现为中高纬度地区负异常和副热带地区正异常,而且费雷尔环流加强南移。副热带涛动不仅在冬季有所表现,而且在整个冬半年(11月—翌年4月)都有所表现,但在夏半年则不存在。 相似文献
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青藏高原积雪范围和雪深/雪水当量遥感反演研究进展及挑战 总被引:1,自引:0,他引:1
积雪是地表特征的重要参数,对辐射收支、气候和长期天气变化均有重要影响。雪本身又是一个重要的天气现象和水文气象参数,过量的降雪也会带来严重的雪灾,如牧区雪灾、雪崩和融雪洪水灾害等。因此对积雪的监测,尤其是对山区的积雪监测,具有多方面的意义。利用卫星遥感技术监测积雪已有50余年的历史,并已形成了系列业务产品。青藏高原平均海拔超过4 000 m,该地区的积雪具有重要的水文、气候和生态环境意义。由于地形复杂,人迹罕至,地面观测站点稀少,受较强太阳辐射的影响,积雪消融迅速、区域差异消融以及风吹雪等因素导致积雪分布破碎化严重,对使用遥感资料监测该地区的积雪造成的极大的困难和不确定性。随着国内外传感器技术的不断发展,光学和被动微波遥感数据的同步获取技术已经非常成熟,综合利用光学遥感数据高空间分辨率和被动微波数据不受云干扰的特点,结合机器学习、无人机等技术,将环境参数加入反演模型中,有助于提高青藏高原积雪参数反演精度。 相似文献
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大气沉降是陆源物质向海洋输入营养盐的重要方式,沙尘、野火和火山喷发均能够产生气溶胶,这些典型的自然源气溶胶在风场的作用下,能够进行远距离的输运,期间由于沉降作用进入海洋,为上层海洋提供限制性营养盐促进海洋浮游植物生长,提升海洋的初级生产力,促进碳循环过程。以海表叶绿素浓度作为海洋初级生产力的重要指标,通过海表叶绿素浓度的响应,探究沙尘、野火和火山这三种典型自然源气溶胶的传输路径及其沉降对海洋初级生产的影响。结果显示,海洋初级生产对气溶胶沉降的响应不仅与气溶胶排放类型有关,也与温度、动力过程、光合有效辐射等海域初级生产影响因素有关,体现了海洋初级生产对自然源气溶胶的敏感性,自然源气溶胶沉降所驱动的海洋初级生产在全球碳循环中具有重要的潜在影响。 相似文献
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随着矿产勘查工作由浅部矿向深部隐伏矿、由易识别矿向难识别矿发展,找矿难度日益增大,地质专家越来越重视新理论、新方法、新技术的应用。深度学习作为人工智能的前沿领域/技术,对于实现矿产资源预测“智能化预测评价”具有得天独厚的优势。本文以陕西省镇安县西部钨钼矿集区单元素化探异常原始数据为基础,提出了基于深度学习的钨钼矿产评价方法。该方法以归一化地球化学数据作为模型训练数据,通过深度学习中深度自编码网络方法实现异常值提取进而识别重点成矿有利地段,实现矿产资源找矿远景区定性预测。研究结果表明,在对957条单元素化探异常原始数据分类且做好模型标签后,整个过程在计算机的“黑盒子”中自动完成学习和预测,相较于传统预测研究方法,本文方法具有自动化程度高和客观性强的特征。此外,本文利用已知矿点构建训练数据集,采用随机森林方法对预测区进行矿产资源找矿靶区预测圈定,为进一步缩小找矿靶区范围提供科学依据。 相似文献
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Landsat8不透水面遥感信息提取方法对比 总被引:1,自引:0,他引:1
不透水面是重要的地表覆盖类型,利用卫星遥感影像准确提取不透水面信息对于掌握地表覆盖变化具有重要意义。现有研究已提出了多种不透水面遥感信息提取指数,但目前尚缺乏对这些不透水面指数的系统对比分析。利用Landsat8卫星遥感影像,测试了目前8种主要不透水面指数的提取精度。结果表明,在现有不透水面指数中,垂直不透水层指数能够有效增强不透水面信息,不透水面提取精度最高(89. 6%),其次是比值居民地指数和生物物理组分指数(87. 5%和87. 4%),城市指数与新建筑指数提取精度再次之(82. 9%和80. 0%),归一化差值不透水面指数、归一化建筑指数和基于指数的建筑指数未能有效增强不透水面信息,提取精度较低(75. 0%)。此外,这8种不透水面指数都未能有效解决不透水面与大片裸地光谱混淆的问题,在裸地广泛分布的区域难以准确提取不透水面,平均提取精度仅为71. 0%,影响了不透水面指数的大区域应用。 相似文献
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如何避免水体提取中阴影信息与水体信息的混淆,是利用遥感数据提取城市水体信息需要解决的一个问题。本文以高分一号WFV图像及Landsat8 OLI图像为数据源,利用阴影轮廓的位置与形状在不同太阳高度角及太阳方位角下的差异性,提出一种基于多时相阴影轮廓差分的城市水体提取方法(WMSD)。以广州市天河区为试验区进行水体信息提取,同时运用NDWI、MNDWI及SWI指数法分别提取水体信息,进行精度对比分析。结果显示,本文所提出的WMSD方法分类精度超过88%,较NDWI法、SWI法及MNDWI法的水体提取精度分别提高了8.50%、9.50%及4.67%。说明基于阴影轮廓位置与形状的差异提取水体信息的方法能够较好地解决阴影与水体提取信息混淆的问题,为利用遥感数据提取城市地区水体提供了一个可行的处理方法。 相似文献
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2020年5月17日,山东省出现大范围强对流天气(简称“5·17”强对流),冰雹范围之广为近10年之首。对流风暴高度组织化,区域性的超级单体群以及一条长度超过500 km的强飑线造成此次极端强对流天气。利用ERA5再分析、加密自动气象观测站、多普勒天气雷达等资料,剖析了此次极端强对流天气的环境条件。结果表明:冷涡位于最有利于山东出现强对流的关键区,大尺度天气系统强迫强,对流层中层异常强的冷空气南下影响前期异常增暖的山东地区,造成“5·17”极端强对流。天气系统的异常程度更能代表动热力强迫的强度,异常程度达到2σ以上有可能造成极端强对流天气。当冷涡南下过程中强度减弱,但异常程度增加时,其东南象限仍能产生极端强对流天气。强的深层垂直风切变有利于对流风暴组织化发展,飑线的长轴走向与0~6 km垂直风切变矢量方向相同,新单体发生、发展、合并的区域位于风矢量差大值中心前沿。低层暖湿平流源源不断地向山东输送暖湿空气,是CAPE重建的机制,是超级单体群和长飑线得以长时间维持的主要能量来源。 相似文献