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21.
基于多尺度空间分析技术构建了两种影像去雾方法。多时相参考影像去雾方法利用同一地区没有雾的影像作为参考,运用多尺度空间分析技术获取地面低频信息将雾去除。自动影像去雾方法是基于拓扑分析的多尺度空间分析技术,分析影像的纹理和特征信息,将同一场景中的雾和地面信息分离,从而获得去雾后影像。通过青岛地区大量遥感影像数据测试,证明该方法是非常有效的。  相似文献   
22.
2021年夏季首次利用激光雾滴谱仪开展长白山主峰雾的观测研究。结合地面自动气象站、探空、葵花8号高分辨率卫星资料和ERA5再分析资料, 对2021年7月31日—8月1日长白山主峰出现的持续时间达19 h、最低能见度小于100 m的雾过程的宏微观特征分析表明:此次雾过程具有持续时间长、环境风速大、能见度低、有短暂消散, 且数浓度低、有效直径和液态水含量小等特征。雾滴有效直径平均值为5.7 μm, 数浓度平均值为246.4 cm-3, 液态水含量平均值为0.05 g·cm-3, 其微物理特征与海雾特征接近。雾过程开始为爬坡雾, 这是长白山主峰夏季典型的地形云雾, 随后由高空云层平流至长白山主峰而接地产生。在强浓雾的形成、发展和减弱阶段, 雾滴数浓度、液态水含量和有效直径的变化具有较好对应关系;在成熟阶段, 雾滴数浓度、液态水含量和有效直径变化的对应关系不明显。  相似文献   
23.
本文使用六个不同的最新大气模式进行了协调数值集合实验,评估和量化了全球海表面温度(SST)对1982-2014年冬季早期北极变暖的影响.本研究设计了两组实验:在第一组(EXP1)中,将OISSTv2逐日变化的海冰密集度和SST数据作为下边界强迫场;在第二组(EXP2)中,将逐日变化的SST数据替换为逐日气候态.结果表明:(1)EXP1的多模式集合总体平均值显示0.4℃/10年的近地表(约850 hPa)升温趋势,为再分析数据结果中升温趋势的80%.(2)在这六个模式中,模拟的变暖趋势均很强,幅度为0.36-0.50℃/10年.(3)全球海表温度可以解释北极对流层中低层EXP1的大部分模拟的变暖趋势,占再分析数据结果的58%.(4)再分析数据结果中,北极上空的对流层上层变暖(约200 hPa)不是由强迫信号而可能是由自然气候变率引起的.本文还探索了影响北极初冬变暖的可能源区,并讨论了该研究的局限性.  相似文献   
24.
基于重庆市境内长江航道雷达站拍摄的雾天气过程影像资料,利用K最近邻、支持向量机、BP神经网络、随机森林等机器学习算法,对无雾和5类有雾天气个例进行图像识别训练,构建雾图像识别模型,并检验了识别准确率。结果表明:机器学习能够有效识别雾图像,随机森林算法的识别效果优于其余3种算法。对于能见度超过1500 m的无雾天气,模型的识别准确率为100%,对于能见度在1000—1500 m范围内的轻雾、能见度低于50 m的强浓雾,模型的识别准确率在90%以上,对于能见度在50—1000 m范围内的雾、大雾和浓雾,识别准确率超过70%。  相似文献   
25.
陈诚  牛涛  陆尔 《大气科学学报》2019,42(2):267-279
采用1981年1月—2017年2月国家气象信息中心雾、霾数据集资料、同期NCEP/NCAR再分析资料以及哈德来中心的海冰资料,分析了秋冬季喀拉海和巴伦支海海冰变化与东亚冬季风暨中国东部冬季雾和霾日数变化特征之间的关系。研究结果表明,喀拉海和巴伦支海海冰对亚洲区中高纬纬向环流有重要影响,秋季海冰异常偏少是冬季亚洲区中高纬异常纬向环流形成的诱因之一。该地区秋季海冰偏少年,冬季亚洲中高纬地区纬向环流异常偏强,东亚大槽偏弱,影响我国东部地区的东亚冬季风减弱,这为大气污染物在水平方向上的聚集提供了有利条件,同时在海冰偏少年,对流层从中层向下均为正温度距平,与地表温差减小,不利于对流发展,使得大气的状况变得更加稳定,不利于大气污染物在垂直方向上的扩散,水平和垂直方向上的共同作用导致中国东部地区易发生霾天气过程。虽然喀拉海和巴伦支海海冰是影响中国东部地区冬季霾过程发生的重要因子之一,但其对冬季中国东部雾天气发生日数多寡的影响并不显著。亚洲区纬向环流指数相比经向环流指数更能反映中国东部地区冬季雾-霾日数的变化,冬季亚洲中高纬纬向环流越强,中国东部地区雾-霾日数越多。  相似文献   
26.
利用1961~2011年四川142个代表站的逐月雾日数资料,通过一元回归线性倾向趋势分析等方法,研究了四川雾日数的时空分布特征及变化趋势,得出以下结论:(1)四川雾日数分布有明显的区域地理特征,川西高原雾日明显比四川盆地少,高原大部地区整年无雾出现(平均雾日<1d),四川盆地平均雾日达到37d,其中峨眉山常年处于雾的笼罩之中(平均雾日达311.8d);(2)雾日数季节变化与下垫面地理特征也有密切关系,盆地雾日最多的季节是冬季,高原雾日最多的季节是秋季;(3)四川雾日数具有明显的年代际变化特征,经历了偏少-偏多-偏少的过程,总体呈现随时间增加的趋势;(4)四川年均雾日变化趋势的分布具有明显的地理特征,高原为负变化趋势,盆地为正变化趋势。   相似文献   
27.
基于中国587站日最高、最低气温观测资料、月平均的ERA_interim土壤湿度(Soil Moisture,SM)再分析资料及扩展重建的海表面温度(Sea Surface Temperature,SST)资料(ERSST),对极端气温指数进行了定义,利用变形的典型相关分析和集合典型相关分析方法(Ensemble Canonical Correlation,ECC),分析了1979-2009年我国夏季极端气温与前期(春、前冬)SM、SST间的线性联系,建立了中国夏季极端气温预测模型,并对独立样本检验的效果进行了评估。结果表明:1)与中国夏季极端气温联系密切的前期SST异常的空间分布为类PDO(Pacific Decadal Oscillation)型,前期土壤湿度异常的区域为华南、青藏高原、东北和西北地区。2)交叉检验结果表明基于前冬预测因子的极端气温预测模型技巧高于春季,基于SM的极端气温预测模型技巧高于SST。3)独立样本检验表明基于前期SM、SST的ECC模型对中国东部夏季极端气温有一定的预测能力。因此,可以在夏季极端气温的预测业务中考虑前期SM、SST的影响。  相似文献   
28.
王龙  吴海  张瑞  李昌伟 《地质论评》2018,64(1):62-76
随着对现代碳酸盐沉积环境的系统调查和解释、以及对碳酸盐沉积原理认识的深化,自20世纪60年代,一系列碳酸盐沉积相模式得以建立,其中最引人注目的是Wilson和Tucker的工作。但在镶边陆棚及缓坡模式得到了广泛认可和使用的同时,对陆表海和淹没台地型沉积未能予以足够的重视。与过去相比,现今的海平面是相对较低的,因而没有出现陆表海广泛发育的情况。但在漫长的地质历史时期,陆表海曾经覆盖了广泛的克拉通区域,是碳酸盐沉积最重要的场所之一。本文在系统总结前人成果的基础上,将用于描述大尺度碳酸盐岩沉积环境的碳酸盐台地分为镶边陆棚、缓坡、陆表海、孤立台地和淹没台地5种类型分别描述,并重点强调了陆表海和淹没台地的沉积模式。华北地台寒武系大面积分布的潮坪沉积、鲕粒滩相灰岩和竹叶状风暴砾屑灰岩,以及频繁出现的台地淹没事件,为阐明陆表海和淹没台地的沉积提供了绝佳实例。这些实例和研究表明了碳酸盐沉积环境的多样性和沉积过程的复杂性,以及将今论古的困难性,从而为碳酸盐沉积原理的认识和沉积环境的解释提供新认识和新思路。  相似文献   
29.
新疆东部的磁海是一个以Fe-Co组合为特色的矿床。对磁海矿区镁铁-超镁铁岩的年代学和地质地球化学、矿床共生Co的地质特征、黄铁矿的成分特征等研究发现,磁海矿床是一个同期两个系列(即铜镍系列和钛铁系列)幔源岩浆作用复合的岩浆热液型矿床。铜镍系列主要形成了橄榄辉长岩、橄长岩、辉长岩和角闪辉长岩等深成侵入相,辉长岩锆石U-Pb年龄为(279.1±1.4)Ma;岩石以较高的m/f值(多数>1.5)为特征;同时,岩石具有较高的Cu、Ni、Co含量,并赋存有Cu-Ni-Co矿化体,表明该系列与矿床中Co的来源关系密切。钛铁系列以火山-次火山作用为主,形成了玄武岩-辉绿岩等喷出相和超浅成侵入相,玄武岩的锆石U-Pb年龄为(276.2±2.2)Ma;岩石以较低的m/f值(多数<1.5)为特征;岩石中Cu、Ni含量较低而TiO2含量较高,并赋存了磁海矿床主要的磁铁矿体,表明与矿床中Fe的来源密切相关。磁海矿床矿体和矿石地质特征表明,主要磁铁矿(-Co)矿体的形成受控于热液作用,属于与基性-超基性岩浆有关的热液矿床。对不同类型黄铁矿的产出特征及成分特征研究显示,Co的成矿是在磁铁矿成矿之后,(次)火山热液活动继续对与磁铁矿共生的黄铁矿进行交代,形成了含钴黄铁矿和其他钴矿物。也就是说,矿床中Fe和Co是两种来源两个阶段复合形成的,磁海矿床的Fe-Co复合成矿作用实质上是钛铁系列与铜镍系列岩浆的复合。  相似文献   
30.
南洋  饶晓琴  尤媛  关良 《气象》2021,(2):253-260
2020年11月大气环流的主要特征为:北半球极涡呈偶极分布,环流呈三波型,东亚大槽偏弱,南支槽偏弱,西太平洋副热带高压偏西偏强。全国平均降水量为16.9 mm,比常年同期(19.0 mm)偏少11%,月内17—19日出现了一次强雨雪天气过程,湖北恩施建始县和辽宁丹东出现大暴雨,黑龙江牡丹江、鸡西和七台河、内蒙古通辽和赤峰等地出现大暴雪或特大暴雪。全国平均气温为3.9℃,比常年同期(2.9℃)偏高1℃,11月共出现4次冷空气过程,其中1次为全国强冷空气过程(18—22日)。10—17日,大气扩散条件较为不利,华北中南部、黄淮西部、汾渭平原等地发生一次雾-霾天气过程。  相似文献   
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