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31.
基于梯度的500 hPa槽线天气系统自动分析方法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
利用位势高度场资料,针对500 hPa高空槽线天气系统,以天气学定义及其图形学特征分析为基础,在保持天气动力学理论约束的同时,提出基于位势高度梯度进行槽线天气系统自动分析的方法。面向各级气象台站的天气预报业务,利用气象信息综合分析系统 (MICAPS) 第4类位势高度格点数据资料,经过梯度计算、垂线确定、方向划分、邻域对比、节点初选、噪声判别、分类滤除、聚类分析、轴向平均等步骤,解决了一系列相关技术问题,完成了西风槽和横槽两类槽线系统自动分析的程序开发。近年宁夏寒潮强降温等过程的分析试验表明,该算法稳定可靠,中高纬度地区槽线分析能力更强,运行效率进一步提高。  相似文献   
32.
宁夏区域性强沙尘暴卫星遥感监测系统   总被引:1,自引:1,他引:1  
应用GMS-5或YF-2静止气象卫星云图资料,依据不同目标物(如水体、地表、沙漠、地面积雪、中高云、低云、扬沙、沙尘暴)在红外通道、可见光通道、水汽通道的平均灰度及光谱响应曲线的差异,利用多参数条件下的分类合成处理与评估技术,确定了宁夏及周边地区沙尘区(扬沙和沙尘暴)在静止卫星云图各通道中灰度阈值,建立了集信息综合分析和动态监测为一体的沙尘暴客观评估和实时监测系统。  相似文献   
33.
宁夏干旱区强对流降水过程雷达图像纹理特征分析   总被引:9,自引:5,他引:4  
使用银川新一代天气雷达体扫数据,进行极坐标向平面直角坐标系的变换,计算得到了宁夏中北部气候干旱区2004—2005年较强对流降水51次过程中的组合反射率图像资料。利用灰度共生矩阵,获取了角二阶矩、熵、对比度、相关、差值倒数矩等图像纹理参数的具体数值分布。分析结果表明:宁夏中北部气候干旱区强对流降水过程中,雷达组合反射率图像与中国南方相比,数值具有明显的差异。新一代天气雷达组合反射率资料遥感图像的纹理结构不够明显,相对纹理清晰度不高,仅有较弱、较细的纹理,图像较为平滑、稳定,表明对应的降水云团比较均一。  相似文献   
34.
利用NCEP/NCAR再分析春季逐月平均位势高度、风、温度、垂直速度等物理量的格点资料,通过图形分析技术进行天气系统识别,建立3类宁夏春季干旱多层次环流概念模型,并对各类型主要影响因子进行特征量对比计算,得出了宁夏春季干旱监测预测定量化指标。在如下条件下,宁夏易发生春季干旱:(1)500 hPa东亚大槽位于120°-140°E,其中位于120°-130°E间时发生的干旱强度最大,偏东或偏西则强度减弱;(2)500 hPa中亚脊强盛、完整且位于60°-100°E,位于80°E附近干旱强度最大,弱脊分裂或偏西则干旱强度较弱;(3)副热带高压呈带状,脊线位于20°N以南且西脊点位于110°E以西时;(4)850 hPa偏南气流强度较弱,北界位于27°N以南时;(5)700 hPa判定区域(30°-50°N、90°-110°E)内干区控制范围比率达45%时;(6)500 hPa判定区域(30°-50°N、90°-110°E)内下沉气流区占区域面积的比率≥75%,700 hPa下沉气流区占区域面积的比率≥60%,且宁夏北部受下沉气流区控制。利用图形分析法对宁夏春季干旱进行监测预测,对2010年和2011年春季气候趋势进行拟合检验,效果良好。  相似文献   
35.
应中国科学院邀请,日本鸟取大学名誉教授、鸟取园艺产业研究所所长远山正瑛、鸟取大学农学部助教岩崎正美二人,于1985年5月17日至6月4日访问中国。先后访问中国科学院沙漠研究所及其野外实验站——宁夏中卫沙坡头沙漠科学研究实验站,并赴内蒙西部的阿拉善实地考察腾格里沙漠东缘的人工防沙林及流沙飞播试验,对阿拉善人民及沙漠治理方面所做的工作表示钦佩和赞赏,最后,赴内蒙包头及河北张家口市宣化进行考察访问。 远山先生殷切希望在沙漠研究治理与利用方面与我开展合作,为我国沙漠利用事业做出贡献。1984年8月,远山先生按照我国人才引进政策,根据中国对外友协和日本东方科学技  相似文献   
36.
基于雷达回波强度面积谱识别降水云类型   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
基于谱分析原理提出了雷达回波强度面积谱的概念及算法,利用宁夏银川多普勒天气雷达回波资料,分析了不同性质降水云的雷达回波强度面积谱,并根据不同性质降水云雷达回波强度面积谱特征,提出了基于雷达回波强度面积谱识别降水云类型的方法,利用强回波面积(回波强度不小于40 dBZ的回波面积)占总回波面积百分比和基本降水回波面积(回波强度不小于20 dBZ的回波面积)占总回波面积百分比作为降水云类型判别的主要因子,提炼出基于雷达回波强度面积谱特征参数的层状云、积层混合云、对流云等不同类型降水云的判别指标,建立了基于雷达回波的降水云类型自动判识模型。利用该模型对2016-2017年6次强降水过程进行了降水云类型判别试验,模型准确判别出6次强降水过程中2次为对流云降水、4次为混合云降水,判别结果较好地反映了降水云类型,验证了判识方法的可行性。  相似文献   
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