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基于中国气象局国家基准气象观测站逐日观测资料,采用百分位法对1980~2019年夏季青藏高原中东部地区极端日降水进行定义,分析了不同分位极端日降水的气候分布特征。结果表明:(1)青藏高原中东部夏季降水呈东多西少、中间多南北少的反位相分布特征,且存在显著的年际和年代际变化。(2)99%分位降水阈值普遍在24 mm/d以上,95%分位和90%分位降水阈值维持在12~20 mm/d,75%分位降水阈值则进一步下降至7~9 mm/d。(3)从长期变化趋势看,青藏高原中东部99%分位的极端日降水出现频次呈显著的上升趋势,其余几个分位则以下降趋势为主。(4)相较于99%和90%分位而言,95%分位在青藏高原中东部夏季降水中具有更为突出的贡献,且近40 a来99%分位的贡献在不断增加。(5)青藏高原中东部日降水量介于0.1~10.5 mm,但日降水量的频次波峰和总降水量的波峰位置存在差异,2.4~5.1 mm日降水量在青藏高原中东部降水中具有重要作用。 相似文献
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波动方程基准面延拓研究进展 总被引:5,自引:3,他引:2
复杂的地表采集条件是地震偏移成像必须面对的问题.地形高程起伏变化较大,以及近地表低速层速度的横向变化,是导致反射地震数据非双曲时差特征的主要原因,严重影响了后续速度估计和偏移成像的精度.对于复杂地表条件,基于地表一致性的时移法静校正很难满足高精度资料处理的要求.波动方程基准面延拓方法不受地表一致性限制,很好地保持了波传播的动力学特征,而且在改善成像质量方面效果显著,应用广泛.本文探讨了消除地表因素影响的基准面延拓方法,对一些意义比较突出的方法进行了详细介绍. 相似文献
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为实现对降水粒子的高精准分类,整理3 a机载探测降水粒子图像,构建山东省降水粒子图像数据集(Shandong Province Precipitation Particle Image Dataset, SD-PPID)。结合多维度混和的模型放缩方法,提出一种基于EfficientNet卷积神经网络的降水粒子识别模型(A Precipitation particle Recognition model based on EfficientNet convolutional neural Network,PREN)。通过多模型、多指标评价对比,验证了PREN模型具有较好的性能和分类识别能力,模型的识别准确率、精准率和召回率均为98%。使用PREN模型分析对流泡降水粒子特征,选取2次典型积层混合云降水过程的3个时段,结合机载Ka波段云雷达(Airborne Ka-Band Precipitation Cloud Radar,KPR)和DMT粒子测量系统(Droplet Measurement Technologies)分析对流泡内部与外部、不同强度和不同高度的降水粒子形状占比,并研究其降水... 相似文献