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31.
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   
32.
李畅  姜霞  沈新勇 《山东气象》2021,41(4):62-72
利用印度气象局(India Meteorological Department,IMD)、国际气候管理最佳路径档案库(International Best Track Archive for Climate Stewardship,IBTrACS)提供的1982—2020年阿拉伯海热带气旋路径资料,美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)再分析资料,对近39 a阿拉伯海热带气旋源地和路径特征、活跃区域、频数及气旋累积能量(accumulated cyclone energy,ACE)指数的季节特征和年际变化特征进行分析,并结合环境因素,说明其物理成因。结果表明:阿拉伯海热带气旋多发于10°~25°N,65°~75°E海域,5—6月、9—12月发生频数较高且强度较强,1—4月、7—8月发生频数较低且气旋近中心最大风速均小于35 kn;频数的季节变化主要受控于垂直风切变要素;阿拉伯海热带气旋发生频数和ACE近年有上升趋势,年际变化主要受控于海面温度(sea surface temperature,SST)和850 hPa相对湿度要素。  相似文献   
33.
选取2016—2018年每年4—9月份RPG-HATPRO型42通道微波辐射计观测的不稳定指数参数(K、SI、CAPE、LI)及水汽参数(IWV、LWP),研究得出各参数触发雷雨大风、短时强降水的阈值条件为K>37℃、SI<-1℃、IWV>60 kg/m~2、LWP>400 g/m~2,而LI、CAPE无法对3种天气类型进行区分。利用费舍判别分析方法,将不稳定指数参数及水汽参数作为预报因子,建立预报方程并进行检验,结果表明:二级判别方程预测对流天气的准确率为76%,可以作为预报对流天气的辅助工具;多级判别方程不能很好地区分3种天气类型,但将其作为修正后的二级判别方程使用,能提高对流天气的测中概率。  相似文献   
34.
基于2012—2019年兰州地区146个区域自动气象站小时降水数据,从不同时间尺度分析兰州地区近8 a降水精细化特征。结论如下:(1)2012—2019年,兰州地区年均降水量总体呈"北少南多、外多内少"的空间分布特征;年降水量具有明显的年际变化,2018年降水异常偏多46%,而2015、2017年降水异常偏少,尤其2015年偏少30%。(2)兰州地区降水主要集中在7—8月,受环流形势影响,7—8月南部降水明显多于北部,其余月份南北降水差异不明显。(3)兰州地区降水量和降水范围分别表现为"朝少夕多"、"夜大日小"的日变化特征;受海拔高度影响,城区降水量总体比山区小,且因热岛效应,城区降水主要集中在午后至傍晚前后,多为对流性降水,而山区降水日分布较为均匀,整体日波动较小。(4)安宁区短时强降水发生频次最高,但短时强降水频发的站点出现在皋兰县六合站和永登县徐家磨村站,永登县是兰州地区短时强降水预报需重点关注的地区。  相似文献   
35.
基于2012—2019年兰州地区146个区域自动气象站小时降水数据,从不同时间尺度分析兰州地区近8 a降水精细化特征。结论如下:(1)2012—2019年,兰州地区年均降水量总体呈"北少南多、外多内少"的空间分布特征;年降水量具有明显的年际变化,2018年降水异常偏多46%,而2015、2017年降水异常偏少,尤其2015年偏少30%。(2)兰州地区降水主要集中在7—8月,受环流形势影响,7—8月南部降水明显多于北部,其余月份南北降水差异不明显。(3)兰州地区降水量和降水范围分别表现为"朝少夕多"、"夜大日小"的日变化特征;受海拔高度影响,城区降水量总体比山区小,且因热岛效应,城区降水主要集中在午后至傍晚前后,多为对流性降水,而山区降水日分布较为均匀,整体日波动较小。(4)安宁区短时强降水发生频次最高,但短时强降水频发的站点出现在皋兰县六合站和永登县徐家磨村站,永登县是兰州地区短时强降水预报需重点关注的地区。  相似文献   
36.
Based on the observations of a squall line on 11 May 2020 and stratiform precipitation on 6 June 2020 from two X-band dual-polarization phased array weather radars (DP-PAWRs) and an S-band dual-polarization Doppler weather radar (CINRAD/SA-D), the data reliability of DP-PAWR and its ability to detect the fine structures of mesoscale weather systems were assessed. After location matching, the observations of DP-PAWR and CINRAD / SA-D were compared in terms of reflectivity (ZH), radial velocity (V), differential reflectivity (ZDR), and specific differential phase (KDP). The results showed that: (1) DP-PAWR has better ability to detect mesoscale weather systems than CINRAD/SA-D; the multi-elevation-angles scanning of the RHI mode enables DP-PAWR to obtain a wider detection range in the vertical direction. (2) DP-PAWR’s ZH and V structures are acceptable, while its sensitivity is worse than that of CINRAD/SA-D. The ZH suffers from attenuation and the ZH area distribution is distorted around strong rainfall regions. (3) DP-PAWR’s ZDR is close to a normal distribution but slightly smaller than that of CINRAD/SA-D. The KDP products of DP-PAWR have much higher sensitivity, showing a better indication of precipitation. (4) DP-PAWR is capable of revealing a detailed and complete structure of the evolution of the whole storm and the characteristics of particle phase variations during the process of triggering and enhancement of a small cell in the front of a squall line, as well as the merging of the cell with the squall line, which cannot be observed by CINRAD/SA-D. With its fast volume scan feature and dual-polarization detection capability, DP-PAWR shows great potential in further understanding the development and evolution mechanisms of meso-γ-scale and microscale weather systems.  相似文献   
37.
基于常规气象观测资料和PM2.5浓度资料,分析了2019年1月10—14日天津市东丽区出现的一次持续性雾霾天气特征及其成因。结果表明:此次雾霾天气具有明显的阶段性特征,高空平直西风环流、中层暖脊和地面弱气压场为此次雾霾天气出现提供了有利的天气形势。轻雾和霾阶段,能见度变化更易受到相对湿度的影响;而雾阶段,能见度变化更易受到风速的影响。PM2.5浓度与地面气象因子关系密切,与能见度、风速负相关,与相对湿度正相关。当其他气象条件稳定,且周边地区污染物浓度较高时,近地面风向转变,对本地区雾霾的出现起到关键性作用。  相似文献   
38.
李状  苏晶文  董长春  叶永红  杨洋 《中国地质》2022,49(5):1509-1526
【研究目的】 了解长江中下游平原地区地下水流系统并深入分析其地下水水化学特征及其演化机制。【研究方法】 综合马鞍山市当涂地区的水文地质条件、水动力场等,基于研究区水化学基本特征,运用多元统计分析、水化学图件、离子比值和反向水文地球化学模拟等方法对该地区浅层地下水水化学演化进行分析。【研究结果】 结果表明:(1)研究区地下水主要为低矿化度偏碱性水,地下水组分中阳离子以Ca2+和Mg2+为主,阴离子以HCO3-和SO42-为主。(2)研究区地下水水化学类型主要可分为7类,其中松散岩类孔隙含水岩组和碎屑岩类孔隙裂隙含水岩组的水化学类型主要为HCO3-Ca型、HCO3-Ca·Na型、HCO3·Cl-Ca·Na型以及HCO3-Ca·Mg型;基岩类裂隙含水岩组的化学类型主要为HCO3·SO4-Ca·Mg型和SO4·HCO3-Ca·Mg型。(3)研究区浅层地下水水样超标率为46%,总体水质较差,超标率较高的组分依次为Mn、高锰酸盐指数(CODMn)、硝酸盐(以N计)、Fe、As、氨氮(以N计)等。(4)研究区地下水的化学组分主要受到岩石风化作用的控制;此外,还存在Na-Ca的正向阳离子交替吸附作用。反向水文地球化学模拟结果进一步定量论证了水岩相互作用对本区浅层地下水组分的形成和演化起着主导作用。【结论】 研究区地下水主要为低矿化度偏碱性,主要可分为松散岩类孔隙水、碎屑岩类孔隙裂隙水和基岩类裂隙水。主要离子比例和反向水文地球化学模拟揭示了本区浅层地下水化学组分主要是地下水溶滤方解石、白云石等碳酸盐矿物、石英、长石等硅酸盐矿物,高岭土等黏土矿物以及岩盐、石膏等达到过饱和之后形成的。  相似文献   
39.
范杰  朱星  胡桔维  唐垚  贺春蕾 《岩土力学》2022,43(4):1009-1019
裂纹监测对岩石损伤演化的认识至关重要。为研究岩石裂纹扩展及损伤变形特性,开展了含不同倾角(0°~90°)预制裂隙的标准细黄砂岩样的单轴压缩试验。利用三维数字图像相关技术(3D-DIC)获取岩样三维空间坐标下的应变分布,并结合声发射从光学与声学的角度监测了裂纹的扩展演化。由此提出了一种裂纹主应变的计算方法,定量表征岩石劣化的损伤变量D值。最后,探讨了由声发射与损伤变量D值确定岩样特征强度的影响因素。结论如下:(1)裂纹主应变反映了岩样受荷过程中同源裂纹在时间上的变化速率与空间上的扩展趋势,能较好地表征岩石的开裂行为;(2)声发射适用于确定岩样的起裂应力,不适用于损伤应力的确定,损伤变量D值所确定的起裂应力滞后于声发射,但适用于损伤应力特征值的确定;(3)结合声发射与DIC技术确定的归一化起裂应力范围为0.63~0.94、归一化损伤应力的范围为0.83~0.99;(4)预有裂隙会影响岩石的材料力学性能。随着倾角的增加,岩石的起裂应力、损伤应力及峰值应力呈增长的趋势,由于难以形成局部应变场聚集,裂纹的萌生与起裂更加困难。结果表明,3D-DIC技术的利用可以提高对岩石开裂行为的理解,对岩石的损伤监测与判识更有重要的意义。  相似文献   
40.
陈勇  苏剑  曹玲  王力  王世梅 《岩土力学》2022,43(Z2):23-34
土−水特征曲线是非饱和土持水性能和水气运移规律的重要表征,由于其测试过程繁杂、影响因素众多,很难通过系列试验和数学模型全面表达。为探索土的类型和物理状态对土−水特征曲线的影响,以国内外大量试验数据为基础,以反映其形态的3个特征值(进气值、减湿率、残余含水率)为对象,采用数据分析统计方法揭示不同赋存条件对特征值的作用规律,采用机器学习方法探究影响因素的敏感性。研究结果表明:土体的物质组成(颗粒级配、粒径尺度、塑性指数)及赋存状态(密实程度、饱和含水率、干湿循环作用、环境温度)是影响其持水性能的常见分析指标,各影响因素对3个特征值的影响特征既有巨大差异也有相互联系,敏感性成果表明代表黏粒含量的塑性指数和反映密实程度的干密度是影响土体持水性能的最主导因素,给出的特征值分布范围考虑了两个主导因素的影响,具有较强的代表性和借鉴意义。  相似文献   
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