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51.
门可佩 《南京气象学院学报》2016,8(5):468-478
南黄海地区是我国东部中强地震活动最为活跃的地区之一,自1846年以来,该研究区M≥6强震活动具有显著的可公度性和有序性,其主要有序值为74~75 a、57~58 a、11~12 a和5~6 a,其中74~75 a和57~58 a具有突出的预测作用.根据翁文波信息预测理论,在回顾总结成功预测1996年11月9日南黄海6.1级强震的基础上,深入研究了南黄海海域M≥6强震活动的可公度性及其预测功能,构建并完善了南黄海海域M≥6强震的二维和三维有序网络结构,对该区未来M≥6强震趋势进行了预测,并对预测的可能性与合理性进行了论证分析.研究结论表明:南黄海海域未来新一轮强震活跃幕的首次M≥6强震将发生在2053-2054年前后,未来第2次M≥6强震或强震群可能发生在2058-2059年前后. 相似文献
52.
多普勒天气雷达双PRF径向速度资料质量控制 总被引:1,自引:0,他引:1
双PRF技术可用于扩展多普勒天气雷达不模糊速度的间隔,但是它也会导致径向速度资料受到离散奇异值的污染,在使用径向速度资料之前,需要对其进行质量控制。通过计算每个库的径向速度与其局地中值速度的差值,定量分析了CINRAD-SA、SC、CD和CC型业务多普勒天气雷达在双PRF模式下的径向速度数据质量,在此基础上提出了一种三步式的双PRF径向速度资料质量控制算法,即首先基于回波尺度大小对径向速度资料中的孤立噪声进行过滤,其次基于局地连续性原则对落在扩展不模糊速度间隔之外的模糊速度进行速度退模糊,最后基于已知的双PRF径向速度数据错误特征进行奇异值修正,并利用CINRAD-SA、SC、CD和CC型多普勒天气雷达的双PRF径向速度资料对该算法进行了测试。数据分析结果表明绝大部分点的速度都遵循连续性原则,与其局地中值速度的偏差较小或几乎没有偏差,而那些奇异值点的速度与其局地中值速度的偏差和高、低PRF的最大不模糊速度对应。对算法进行测试的结果表明该算法能有效地处理模糊速度并合理地修正速度奇异值。使用本算法对双PRF径向速度资料进行质量控制后,在保持原有数据空间分辨率不变的情况,径向速度数据质量得到显著提高。 相似文献
53.
54.
超强不稳定和弱切变环境下一次飑线过程的雷达资料同化与分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用中尺度模式WRF及其3DVar同化系统,对武汉附近多普勒雷达资料进行循环同化,并结合NCEP FNL分析资料、自动站降水资料、雷达回波和探空资料,对2011年7月26日发生在湖北的一次飑线过程进行环境条件分析和同化研究。探空显示:此次飑线发生在超强不稳定和弱的风垂直切变环境中。雷达回波表明:系统内存在东北-西南向和西北-东南向的两条回波带,前一条为飑线主体,在发展和成熟过程中缓慢移动;后一条的西北段快速减弱,而东南段逐渐与前一条合并。利用同化雷达资料后的模式预报场诊断分析表明:初期,虽然动力抬升条件不利于单体的新生和发展,但强不稳定能量却为其提供了强热力抬升条件;在发展期,低层风垂直切变和冷池虽然向有利于飑线发展的方向演变,但强度仍然较弱,而不稳定能量仍起主要作用,飑线是在不断增强的动力抬升和强热力抬升共同作用下逐渐成熟;后期,环境中不稳定能量大减,冷池强度也明显强于低层风垂直切变,动力和热力条件均不利于飑线进一步维持,飑线衰亡。 相似文献
55.
利用河南濮阳CINRDA/SB多普勒雷达探测资料,结合常规天气图资料、地面自动站资料等,对2011年7月10日发生在河南濮阳的下击暴流天气进行诊断分析。分析表明:此次下击暴流天气以高空快速下滑的低压槽为背景,高空冷空气叠加在低空暖舌之上,使大气具有强烈的层结不稳定。大气环境场呈倒"V"形的垂直温湿分布:云底位于700 h Pa高度,云底以下空气干燥,气温直减率约为9℃/km,接近干绝热气温直减率,有利于干下击暴流的发生。地面辐合线的存在和弱冷空气的侵袭,为强风暴单体的产生提供了动力抬升条件。从多普勒雷达产品上看,风暴初始回波发生在一条稳定的晴空窄带回波上,通过单体间的合并加强,发展成为孤立的多单体强风暴;风暴反射率因子反复在3—6 km高度强烈发展,风暴反射率因子强核高度反复4次快速下降,形成强烈的冷下沉气流,在底层出现强烈的径向辐散风;径向速度图上中层一直存在向着反射率因子核心的辐合特征,这正是下击暴流的风场特征。 相似文献
56.
新疆西南部一次局地对流性暴雨成因分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用常规地面和探空气象资料、NCEP逐6h1°×1°的再分析资料和(CINRAD-CC)多普勒雷达探测资料,对2012年7月19日新疆阿图什罕见的短时对流性暴雨形成原因进行了诊断分析。结果表明:此次天气是在南疆低涡有利的环流背景下、低层中尺度低涡促进上升运动及触发不稳定能量释放产生的;冷空气的入侵是造成对流扰动发展的重要原因,同时地面小尺度系统对触发不稳定能量释放也有一定的作用;涡散场的配置、垂直速度、低层偏东急流和强不稳定能量满足了对流发生的基本条件,而较强的垂直风切变则使风暴明显增强;从喀什探空订正图来看,修正后的探空资料中各要素对开展强对流潜势预报有很好的指示意义,有待进一步总结验证;对多普勒雷达资料的分析表明,此次强降水具有强回波、强的垂直风切变、大的垂直液态水含量和较高回波顶高等,与强对流天气的发生发展及落区有较好的对应关系。 相似文献
57.
基于背景误差的特征长度理论,研究调整背景误差水平分辨率对多普勒雷达资料三维变分同化的影响。首先利用NMC方法针对暴雨落区统计不同水平分辨率的背景误差协方差,分析两种不同分辨率的背景误差的结构特征,研究水平分辨率对背景误差特征长度的影响。将其应用于雷达资料同化中,研究背景误差水平分辨率变化对雷达资料同化的影响。结果表明:背景误差水平分辨率由27 km提高到3 km时,在大气低层体现出更细致的动力场信息,其动力场水平特征长度按水平分辨率的二次根递减,而温度场与水汽场水平特征长度变化不明显。在将不同分辨率的背景误差用于三维变分同化时,更高分辨率的背景误差可以在分析场增量中体现更细致的中小尺度信息,能够明显改善雷达径向速度资料同化效果,并在随后的暴雨数值模拟中雨量及其分布形态更接近实况。 相似文献
58.
利用WRF(Weather research and forecasting)模式及模式模拟的资料,采用Hybrid ETKF-3DVAR(ensemble transform Kalman filter-three-dimensional variational data assimilation)方法同化模拟雷达观测资料。该混合同化方法将集合转换卡尔曼滤波(ensemble transform Kalman filter)得到的集合样本扰动通过转换矩阵直接作用到背景场上,利用顺序滤波的思想得到分析扰动场;然后通过增加额外控制变量的方式把"流依赖"的集合协方差信息引入到变分目标函数中去,在3DVAR框架基础下与观测数据进行融合,从而给出分析场的最优估计。试验结果表明,Hybrid ETKF-3DVAR同化方法相比传统3DVAR可以提供更为准确的分析场,Hybrid方法雷达资料初始化模拟的台风涡旋结构与位置比3DVAR更加接近"真实场",对台风路径预报也有明显改进。通过对比Hybrid S试验与Hybrid F试验发现,Hybrid的正效果主要来源于混合背景误差协方差中的"流依赖"信息,集合平均场代替确定性背景场带来的效果并不显著。 相似文献
59.
在测量工作中,由于气候环境、观测方法、观测仪器以及观测人员自身因素等多方面的原因,可能造成观测数据的丢失或者不完全。文中针对这类数据的处理,采用加权平均法和三次样条插值法对缺失数据进行修复,建立GM (1,1)模型,并与非等间隔预测模型进行对比。通过两组仿真数据和两组实测数据验证发现:对于呈指数增长的序列和高增长序列修复之后建模预测精度更高;三次样条插值法数据修复后GM (1,1)建模预测精度较加权平均法预测精度更高;对于低增长序列,直接采用非等间隔建模预测精度更高。 相似文献
60.
将先进的多普勒超声成像技术运用于栉孔扇贝(Chlamys farreri)和虾夷扇贝(Patinopecten yessoensis)循环生理学的研究中,首次量化了扇贝心率(HR)、血流加速度(ABF)、收缩峰值速度(PS)、舒张末期速度(ED)、血液最大瞬时血流量(Max-IBF)、血液最小瞬时流量(Min-IBF)、收缩期与舒张期流速比(S/D)和阻力指数(RI)等指标,对比了两种不同耐温性扇贝的循环生理指标差异。结果表明,两种扇贝HR、ABF、PS、ED、Max-IBF、Min-IBF与水温均呈正相关;在10—25°C间,栉孔扇贝和虾夷扇贝HR范围分别为16—39、14—31次/min,ABF范围分别为1.75—15.84、0.99—7.41cm/s2,PS范围分别为3.54—8.09、2.32—8.85cm/s,ED范围分别为1.51—3.15、1.09—4.23cm/s,Max—IBF范围分别为0.051—0.193、0.137—0.316m L/s、Min—IBF范围分别为0.025—0.072、0.022—0.131m L/s、RI范围分别为0.49—0.69、0.42—0.54,S/D范围为2.28—2.83、1.75—2.12。同一温度下栉孔扇贝的HR、ABF、PS、ED指标水平均高于虾夷扇贝,Max-IBF、Min-IBF水平均低于虾夷扇贝;两种扇贝RI和S/D指标均在一定范围内波动。研究显示,虾夷扇贝在较低的心脏和血流搏动节律下保持了高效的血液流通,从而以相对较少的能量消耗维持了其机体代谢对血液循环的需求,这也与其冷水性的生态习性相适应。 相似文献