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101.
基于河北区域数字地震台网资料,采用CAP波形反演方法计算2020-07-12唐山MS5.1地震的震源机制解,同时采用sPL深度震相方法对震源深度进行精确测定。结果显示,唐山MS5.1地震震源机制解节面Ⅰ走向143°、倾角83°、滑动角-14°,节面Ⅱ走向235°、倾角76°、滑动角-173°;sPL深度震相方法测定的主震震源深度为14 km,与CAP波形反演方法的计算结果一致。结合地震序列分布特征、等震线形态、区域地质构造及深地震反射剖面等资料分析认为,节面Ⅱ为发震断层面,并推测此次地震的发震断层为唐山-古冶断裂。  相似文献   
102.
冻土在气候系统中起重要作用,研究并揭示冻土时空变化对于增加陆气相互作用的理解具有重要意义。本研究利用包含土壤冻结融化界面动态变化的陆面过程模式CAS-LSM(Chinese Academy of Sciences Land Surface Model),采用0.9°(纬度)×1.25°(经度)分辨率,结合4种大气强迫数据(全球土壤湿度项目强迫数据集GSWP3、美国国家大气研究中心/美国国家环境预报中心强迫数据集CRU-NCEP、普林斯顿全球强迫数据集Princeton、全球变化以及水文观测项目强迫数据集WFDEI)针对1960~2009年进行全球模拟,研究不同大气强迫作用下多年冻土活动层厚度变化趋势及其不确定性。通过与活动层厚度观测数据比较,陆面过程模式CAS-LSM模拟的活动层厚度与观测值比较接近。结果表明:在1960~2009年期间,不同大气强迫作用下多年冻土活动层厚度基本呈现增加的趋势,基于强迫数据WFDEI模拟的活动层厚度增加趋势最大。不同大气强迫数据模拟的活动层厚度区域平均和变化趋势范围为1.1~1.25 m和0.27~0.51 cm/a,相对变化的不确定性范围为11.2%~23.5%。其中青藏高原地区、北美地区、欧亚大陆北部地区的活动层厚度区域平均和变化趋势范围分别为2.26~2.81 m、1.07~1.31 m、1.32~1.48 m和0.47~1.0 4 cm/a、0.29~0.48 cm/a、0.25~0.55 cm/a。通过对地表温度以及气温的变化趋势分析表明:大气强迫数据中气温的差异是造成这些差异的主要原因。  相似文献   
103.
陆面过程蒸腾作用的模拟制约着天气,气候降水预测的精确度.近几十年来,为了更好地描述植被蒸腾的水力约束,陆面过程模式发展了基于植物性状的植物水力胁迫方案.然而,我们对于植物性状在蒸腾模拟中的地位仍然缺乏了解,植物性状对蒸腾的重要性仍需进一步量化.本研究利用Morris方法评估植物性状参数在通用陆面模式植物水力胁迫方案(CoLM-P50HS)中的重要性,针对17种植物性状,筛选出最为重要的:耐旱性状(P50),气孔性状,和光合作用性状.在12个FLUXNET站点中,参数的重要性由归一化敏感度来衡量.P50的重要性随着降水的减少而增加,而气孔性状和光合作用性状的重要性则随着降水的减少而减少.在干旱或半干旱地区,P50比气孔性状和光合作用性状更重要,这意味着当植物经常经历干旱时,水力安全策略比植物生长策略更关键.而耐旱性状的巨大变异性进一步暗示了多种植物水力安全策略的共存.忽视P50的变异性可能会对陆面过程模式蒸腾作用的模拟造成严重误差.因此,为了更好地表示植物水力功能的变异性,需要增加对耐旱性状的观测并耦合到陆面模式中.  相似文献   
104.
强对流短时预报(2—6 h)具有较大难度。一方面,基于观测数据的外推已基本不可用;另一方面,高分辨率数值模式(High-resolution Numerical Weather Prediction,HNWP)的预报性能有待提升。利用深度学习方法,将卫星、雷达、云-地闪电(简称闪电)等观测数据和高分辨率数值模式预测数据进行融合,得到更有效的闪电落区短时预报结果。基于多源观测数据和高分辨率数值天气预报数据的特性,构建了一个双输入单输出的深度学习语义分割模型(LightningNet-NWP),使用了包括闪电密度、雷达组合反射率拼图、卫星成像仪6个红外通道,以及GRAPES_3km模式预报的雷达组合反射率等共9个预报因子。深度学习模型使用了编码-解码的经典全卷卷积结构,并使用池化索引共享的方式,尽可能保留不同尺度特征图上的细节特征信息;利用三维卷积层提取观测数据时间和空间上的变化特征。结果表明,LightningNet-NWP能够较好地实现0—6 h的闪电落区预报,具备比单纯使用多源观测数据、高分辨率数值模式预报数据更好的预报结果。深度学习能够有效实现多源观测数据和数值天气预报数据的融合,在2—6 h时效预报效果优于单独使用观测数据或数值天气预报数据;预报时效越长,融合的优势体现得越明显。   相似文献   
105.
天气雷达探测资料是进行强对流天气临近预报的主要参考数据。针对传统雷达回波外推方法中存在资料信息利用率不足和外推时效有限的问题,文中利用神经网络进行雷达回波的外推、利用预测神经网络模型进行2 h以内的回波变化预报。回波外推问题的关键是回波时、空序列预测问题,该网络具有解决时间记忆问题的长、短时记忆单元(Long Short-Term Memory,LSTM)和提取空间特征的卷积模块。应用福建、江苏和河南多年的雷达探测资料构造训练和测试数据集。为消除降水的不平衡和提高对强回波的预报准确率,网络采用带权重的损失函数进行训练。对光流法和预测神经网络进行测试集检验以及个例分析,结果表明,在相同外推时效和检验反射率阈值的情况下,预测神经网络的临界成功指数、命中率均高于光流法,虚警率低于光流法。不同类型降水预测神经网络的SSIM值(structural similarity)均高于光流法,且层状云降水的SSIM值比对流云降水的大。因此,预测神经网络对强回波的预报能力高于光流法;在预报时效性上,预测神经网络模型具有一定的优越性;预测神经网络对层状云降水预报的准确率比对流云降水的高。   相似文献   
106.
土壤湿度是地球系统模拟的重要参数之一,准确获得其时空分布和变化特征是研究陆-气相互作用的基础。再分析资料和陆面数据同化资料均可提供全球或区域高分辨率土壤湿度产品,但在使用前需要对其进行评估分析。利用土壤湿度观测数据,计算ERA5、ERA5-Land、NCEP-DOE R2、CRA40再分析资料和GLDAS-Noah、GLDAS-CLSM、CLDAS陆面数据同化资料土壤湿度产品与观测数据的中位数、模拟偏差、相关系数等统计指标,并分季节和气候区讨论不同土壤湿度产品在中国北方地区的模拟效果。结果表明:整体来看,CRA40与观测值的相关性最好,ERA5和ERA5-Land分别对干中心、湿中心模拟效果更好,GLDAS-Noah对于较干土壤地区模拟略偏湿,CLDAS对较湿土壤地区模拟结果以系统性偏干为主,NCEP-DOE R2和GLDAS-CLSM模拟效果较差;ERA5、ERA5-Land、NCEP-DOE R2、GLDAS-Noah和CLDAS在所有季节均为模拟正偏差,春季模拟效果较好的是CRA40、ERA5-Land,夏季和秋季ERA5-Land、ERA5和CRA40与观测值相关性较好,不同产品模拟的冬季土壤湿度和观测值相关性是全年中最小的;不同土壤湿度产品在干旱区以模拟偏湿为主,GLDAS-Noah模拟效果最佳,但模拟土壤湿度峰值和谷值的出现时间较观测较早,GLDAS-Noah、CRA40、ERA5能较好模拟季风区干、湿土壤的持续时段和土壤湿度变化振幅,大部分产品能模拟出夏季风影响过渡区较干土壤和较湿土壤的出现时间。  相似文献   
107.
李琛  吴进  郭文利  金晨曦  齐晨 《干旱气象》2021,39(4):687-696
基于2019年10月至2020年3月北京市延庆小海陀山区高海拔站点二海坨站和低海拔站点长虫沟站逐时气象观测数据,分析小海陀山区雪面温度演变特征及其与气象因子的相关性。采用BP神经网络及逐步回归方法建立该地区两站的雪温预报模型并进行效果检验。结果表明:(1)小海陀山区积雪时段雪温逐小时变化幅度较气温更显著,雪温与气温及总辐射呈明显正相关,气温及总辐射是影响雪温变化的主要因子;(2)基于神经网络方法建立的雪温预报模型效果优于逐步回归方法建立的雪温预报模型,模型效果低海拔站点优于高海拔站点,夜间优于白天;(3)区分白天与夜间的分时段建模方案更适用于低海拔站点。  相似文献   
108.
通过对山东地震台网记录的2022年1月8日门源MS 6.9地震原始波形进行分析,测算出88个测震台站的MSMS7MS(BB)等3种面波震级,并与中国地震台网速报和青海区域地震台网编目测定结果进行对比分析。结果表明:①山东地震台网测定门源MS6.9地震的面波震级MSMS7MS(BB)分别为7.20、7.16、6.96;②MS(BB)震级的测定方法简单,不同台站之间的偏差较小,一致性较好,适合在地震台网的地震速报中使用。这与震级国家标准GB 17740—2017的规定相一致。  相似文献   
109.
采用震源深度测定的确定性方法(PTD)和震源机制CAP反演法,对2019年11月30日河南淅川丹江口水库发生的ML 4.2地震进行分析,重新计算了此次地震的震源深度。结果表明,2种方法所得到的震源深度基本一致,均约为7.0 km,与中国地震台网中心统一编目结果(7.1 km)相差不大,此结果可能表明地震监测台网相对较好的情况下,用不同方法测得的震源深度相差不大。  相似文献   
110.
降低计算机断层扫描(CT)的剂量对于降低临床应用中的辐射风险至关重要,深度学习的快速发展和广泛应用为低剂量CT成像算法的发展带来了新的方向。与大多数受益于手动设计的先验函数或有监督学习方案的现有先验驱动算法不同,本文使用基于深度能量模型来学习正常剂量CT的先验知识,然后在迭代重建阶段,将数据一致性作为条件项集成到低剂量CT的迭代生成模型中,通过郎之万动力学迭代更新训练的先验,实现低剂量CT重建。实验比较,证明所提方法的降噪和细节保留能力优良。   相似文献   
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