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991.
利用内蒙古自治区1963—2012年95个地面气象观测站的风速观测资料,分析该地区风速的时空变化特征,包括内蒙古年平均风速的变化特征、四季风速变化特征、不同区域风速变化特征,旨在揭示长时间序列的历史风速变化规律,为预测今后内蒙古风速变化趋势奠定基础,并进一步为内蒙古风能资源的开发与利用提供理论参考依据。结果表明:近50a内蒙古地区年平均风速呈现非常显著的减弱趋势(p<0.01),平均每10a减小0.24m·s-1,50a间四季平均风速由大到小依次为春季>秋季>冬季>夏季,风速平均值分别为3.81、2.93、2.90、2.84 m·s-1。四季平均风速的减弱速度介于-0.19^-0.29 m·s-1/10a之间,其中以春季风速减小最为显著,冬季、秋季次之,夏季风速减弱最缓。具体到各盟市:兴安盟、通辽市、赤峰市、锡林郭勒盟、乌兰察布市、包头市、阿拉善盟这几个区域的风速较大,年平均风速均在3.0 m·s-1以上,是风能资源的富集地区,尤其是位于中部的锡林郭勒盟和包头市的一些区域,年平均风速达5.0 m·s-1以上,风能资源蕴藏量最为丰富。风速变化趋势的空间分布结果显示:近50a间包头市和乌兰察布市风速减弱幅度最大,二者平均每10a风速分别减小0.36 m·s-1和0.38 m·s-1。  相似文献   
992.
基于安徽省1981~2012年近32 a风速、风向资料,利用常规气象统计方法,分析了安徽省平均风速、最大风速以及极大风速的空间分布特征,重点分析了最大风速易出现的方位、季节以及各重现期下的风速分布。结果表明:平均风速与最大风速的空间分布相似,大别山区和皖南山区低海拔地区为风速低值区,黄山以及大别山区以北和以东的平原和丘陵地区为风速大值区。除大别山区北部和皖南山区南部的部分地区外,近32 a全省大部风速普遍呈现显著减少趋势。长江以北地区的最大风速出现偏西风的频率最高,大别山区和皖南山区最大风速出现频率最高的方位空间差异明显。此外,最大风速出现在春季的频率最高。  相似文献   
993.
王珏  冷亮  吴涛 《气象科技》2015,43(3):380-386
“灾害天气短时临近预报系统”(SWAN)在我国气象预报业务中已得到广泛应用。文章介绍其中雷达定量降水估算QPE算法 (RASIM方法)的技术与特点,选取湖北省6部S波段多普勒天气雷达在2012年探测的暴雨天气过程资料,系统性评估了SWAN系统中QPE产品实用性,初步分析了产生估算误差的原因。评估表明:整体而言该方法在湖北省使用效果较好,平均绝对误差率小于30%;探测距离的增加对S波段雷达QPE精度影响不大;各雷达对30 mm以上降水的估算平均绝对误差率较小,但估算结果较实况偏弱,随着雨量(雨强)增大,低估的比例也增大。就单部雷达而言,宜昌雷达估算降水误差最大,武汉雷达受附近建筑遮挡影响次之,恩施雷达估算降水误差最小。  相似文献   
994.
利用2007年6月8日—8月31日东亚地区TIGGE集合预报资料中欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasts,ECMWF)和英国气象局(United Kingdom M et Office,UKM O)两个中心的地面2 m气温资料进行集合成员优选研究。结果表明,对于24~96 h预报,集合成员优选方法能够较好地选出预报技巧较高和预报技巧较低的集合成员。个例分析表明,在极端天气出现的地区,优选集合平均的预报优势较为明显。对比ECMWF和UKMO的集合成员优选结果发现,ECMWF的预报效果优于UKMO的预报效果。  相似文献   
995.
针对海洋测绘中的深度基准面,探讨了格网化和无缝连续深度基准面的确定方法,使用自编潮汐获取工具计算出以10km为间隔的黄渤海海区的深度基准面数据,并应用成图软件绘制出比例尺为1∶100万的黄渤海深度基准面图,对黄渤海的深度基准面分布特点做了一定的分析。采用类似方法可以绘制中国海区乃至全球海洋的无缝深度基准面。  相似文献   
996.
选取4组不同的潮汐分潮,包括8分潮和13分潮,基于动态抗差模型对南海北部海域周边北海、海口等8个长期验潮站20年以上的日均水位序列进行分析,求取各验潮站的多年平均海面和海平面变化。结果表明,选取不同的分潮对于应用此模型求解多年平均海面和海平面变化,最大互差分别为6.1mm和0.15mm/a,差值变化在毫米级,即选取20年以上的周期序列应用动态抗差模型分析海平面时,采用8分潮模型即可满足精度要求。  相似文献   
997.
面对实际的遥感影像分类任务,采用深度神经网络的方法存在的最大问题是缺乏充足的标注样本,如何使用较少的标注样本实现较高精度的遥感影像分类,是目前需要解决的问题。ImageNet作为世界上最大的图像识别数据集,在其上训练出的模型有着丰富的底层特征。对ImageNet预训练模型进行微调是最常见的迁移学习方法,能够一定程度利用其丰富的底层特征,提高分类精度。但ImageNet影像特征与遥感影像差距较大,对分类效果提升有限。为了解决上述问题,本文基于传递迁移学习思想,结合深度神经网络,提出一种基于深度传递迁移学习的遥感影像分类方法。该方法通过构建以开源遥感场景识别数据集为源域的中间域,并以ImageNet预训练权重为源域、待分类遥感影像为目标域进行迁移学习,提高遥感影像分类精度。首先,以ImageNet预训练VGG16网络为基础,为加速卷积层权重更新而将全连接层替换为全局平均池化层,构建GAP-VGG16,使用中间域数据集训练ImageNet预训练GAP-VGG16以获取权重;然后,以SegNet网络为基础,在SegNet中加入卷积层设计了T-SegNet,以对获取的权重进一步地提取。最后,将获取的权重迁移到T-SegNet中,使用目标域数据集训练,实现遥感影像分类。本文选取Aerial Image Dataset和UC Merced Land-Use DataSet作为中间域数据集的数据源,资源三号盘锦地区影像为目标域影像,并分别选取了50%和25%数量的训练样本进行实验。实验结果表明,在50%和25%数量的训练样本下,本文方法分类结果相比SegNet的Kappa系数分别提高了0.0459和0.0545,相比ImageNet预训练SegNet的Kappa系数分别提高了0.0377和0.0346,且在样本数较少的类别上,本文方法分类精度提升更明显。  相似文献   
998.
本文概述了月平均水位周期分析的常用方法、存在的问题及其原因;指出合理地选择信号的周期,是分析月平均水位周期信号和趋势预测的关键。由于这种序列往往存在多个周期信号,它们之间存在非线性效应。为了克服由于边瓣的影响和非线性效应而引入的伪周期和相位显着相关的周期,及其对其他周期信号的抑制,可在二阶谱分析的基础上,对序列反复进行最大熵谱估计、周期显着性检验,并用最小二乘滤波法滤掉最显着的周期成分,即采用混合谱显着周期分析法,依次选取接近实际的信号周期。文中给出了月平均水位二阶谱分析、混合谱信号周期分析以及周期成分加线性趋势项的参数拟合实例。  相似文献   
999.
本文将海洋平均重力异常计算分为两个阶段,即首先由实测重力测量点值变换为5′×5′网格值;在此基础上,求5′×5′点值的平均值作为30′×30′或1°×1°分块的平均重力异常。根据海洋重力测量的特点,本文提出一种简便实用的重力异常推值方法——方位距离加权中数法。同时对传统的使用代表误差作平均重力异常精度估计方法进行了改进,提出直接使用重力异常变化梯度作为衡量平均重力异常计算精度高低的尺度,并运用OSU91A模型成功地建立起重力异常变化梯度与平均重力异常计算精度的相关关系,通过此关系可对海洋平均重力异常计算精度作出比较可靠的估计。  相似文献   
1000.
根据二维流体动力学方程和深度平均盐度扩散方程在河口径流量以及蒸发和降水之差为已知情况下构成的闭合方程组,预报出深度平均盐度,然后利用底层盐度与深度平均盐度、水深和时间(月)之间的经验关系,给出底层盐度的二维预报。为了检验试报结果的可靠性,文中将黄渤海底层盐度的试报结果(197年7月11日,时效为3d)与标准断面观测资料(7月11日观测,124.5°E以西,共104站)作一粗略比较。比较表明,试报结果与实测值的相关系数为0.96,均方误差为σ=0.26,绝对误差小于0.2和0.3的站数分别占总站数的63.5×10-2和77.0×10-2,而总均绝差为0.19。由此可见,试报的效果是令人满意的。  相似文献   
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