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81.
本文对海河下游地区强降水过程与大气低频信号进行了诊断分析,结果表明雨日的低频涡度场在我国存在显著的偶极子型异常分布。根据这一异常分布特征构造了一对低频预报指数Dcurl35和Dcurl12以及相应的延伸期强降水过程的低频预报方法。进一步使用该低频预报方法进行了历史降水过程的回报检验和2014年强降水过程的预报试验,结果证明该方法对海河下游延伸期强降水过程有较好的预报能力,可以实际应用于海河下游延伸期强降水过程预报业务。 相似文献
82.
2012/2013年冬季,我国平均气温为-3.8℃,较常年同期(-3.4℃)偏低0.4℃,就空间分布来看,我国东北、华北、黄淮、江淮和新疆北部气温较常年同期偏低。利用1951-2013年国家气候中心整理的全国160站月平均气温资料、英国Hadley中心全球海温资料、NCEP/NCAR再分析大气环流资料、德国不莱梅大学提供的海冰卫星遥感资料,通过EOF分析、回归分析、合成分析、相关分析方法研究了引起2012/2013年冬季我国气温异常的东亚中高纬大气环流异常,并从海洋环境要素异常的角度分析造成这种环流异常的原因。分析结果表明:2012/2013年冬季我国气温异常分布主要是由于北极涛动(AO,Arctic Oscillation)呈负位相,西伯利亚地区高度场异常偏高,东亚大槽明显偏深的环流形式引起的。而太平洋年代际振荡(PDO,Pacific Decadal Oscillation)负位相是引起西伯利亚高压强度偏强和东亚冬季风强度偏强的年代际海洋背景,前期9月海冰范围异常偏小是导致2012/2013年冬季AO呈现负位相及我国东北和新疆北部呈现异常低温的主要原因。 相似文献
83.
采用NCEP/NCAR日平均再分析资料,对冬季热带外低频振荡(大气角动量收支及地形力矩)与AO(Arctic Oscillation)指数进行计算,通过功率谱和统计分析发现,它们都存在30~60 d的周期,大气角动量收支与山脉力矩的变化为正相关,且显著响应AO变化。通过动力学诊断分析初步认为,北半球两大地形的山脉力矩作用于纬向大气角动量,副热带纬向西风发生变化,改变南北西风偶极子结构,使得AO产生变化,而且在两大地形中以喜马拉雅山脉地形作用为主。通过对喜马拉雅山脉地区的动力学诊断发现,在高(低)AO指数阶段,喜马拉雅山脉地区激发准定常行星波并作用于副热带西风,导致副热带西风偏弱(偏强),高纬西风偏强(偏弱),因而AO偏强(偏弱),平流层极涡偏强(偏弱),极涡强(弱)中心偏向东北亚。 相似文献
84.
利用NCEP/NCAR再分析和全国740站逐日降水资料,运用一点滞后相关等方法,对2007年夏季江淮流域强降水期间低频振荡的波动活动特征及其与降水低频变化的联系进行了分析。结果表明,在2007年夏季降水中,降水低频分量起着重要作用。降水的低频振荡主周期为10~30d,降水距平时间序列与10~30d低频分量具有较好的对应关系。低频扰动在对流层上层和低层都呈现波列状分布,且在降水活跃位相时,低频环流在高、低层具有斜压结构。在对流层上层,低频扰动有缓慢的东移倾向,相速度为每天2~3个经度。西风带中存在多次移动性波列向下游的传播,且在120°E以西以每天14经度的群速度向下游频散能量,表明10~30d低频波动具有明显的下游发展特征。在强降水开始5d前,低频波动与能量可起源于高纬的乌拉尔山附近,沿着西北-东南向的路径向下游传播。下游发展的低频波动为江淮流域带来了能量,为强降水的发生提供了条件。这些结果加深了人们对低频波动在江淮流域强降水过程中所起作用的认识,可为寻找江淮流域强降水过程预报线索提供科学依据。 相似文献
85.
86.
一种裸露土壤湿度反演方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前土壤湿度反演方法研究较少且缺少实时性的现状,该文提出一种土壤湿度反演方法——最小二乘支持向量机技术。以积分方程模型为正向算法,数值模拟不同雷达参数(频率、入射角及极化)下后向散射系数随土壤含水量和地表粗糙度的变化情况。经过数据敏感性分析,选取C-波段和X-波段、小入射角下的同极化后向散射系数作为支持向量回归的训练样本信息;经过适当的训练,利用支持向量回归技术对土壤含水量进行了反演研究;并考虑通过多频率、多极化、多入射角数据的组合,消除地表粗糙度的影响,提高反演精度。模拟结果表明,该方法反演土壤湿度具有较高的精度和较好的实时性;同时,与人工神经网络方法的结果比较,证明了该方法的有效性,为土壤湿度的反演研究提供了一种方法。 相似文献
87.
88.
高维遥感图像的快速分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现对高维遥感图像的快速准确分类,提出了一种基于k均值二叉树支持向量机(SVM)的分类方法。该方法通过对选取的训练样本进行k均值聚类,生成支持向量机分类二叉树,作为确定最佳分类顺序的依据,以降低分类过程中的误差累积并提高整体分类精度,而且可缓解由样本数量不均衡导致的分类误差。该方法可在不进行降维处理的情况下,对高维遥感图像进行快速准确分类。测试结果表明,其分类速度和分类精度都优于传统的支持向量机分类结果。 相似文献
89.
针对现有变形预测方法对于大坝变形的预测效果不理想的问题,该文利用局部均值分解方法获取生产函数分量并进行支持向量回归建模,用此方法对大坝变形进行多尺度分析。通过局部均值分解对大坝变形序列进行分解得到其乘积函数分量,然后利用支持向量机回归进行外推预测,再把各乘积函数分量的预测结果进行叠加重构生成,进而获得大坝变形预测值。通过实例分析,比较GM(1,1)、支持向量机和该文方法3种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明该文方法充分发掘数据本身所蕴含的物理机制和物理规律,提高了大坝变形多尺度预测精度。 相似文献
90.
改进支持向量机的高分遥感影像道路提取 总被引:2,自引:0,他引:2
针对支持向量机受分类数的限制在高分辨率遥感影像中无法直接获取高精度道路网信息的问题,该文提出一种新的混合的基于支持向量机的方法:首先,利用模糊C均值聚类方法将输入的遥感影像分为3类,以减少支持向量机的错分现象;其次,运用支持向量机将不同类别的像素分为道路类和非道路类;最后,应用马尔科夫随机场对分类结果进行噪声去除,并采用形态学进行后处理,进而得到精确道路网信息。实验结果表明:该算法不仅能够从高分辨率遥感影像中提取出道路网,而且精度优于直接使用支持向量机算法以及对比算法。 相似文献