综合指标方法在降水分级预报中的应用   总被引：11，自引：1，他引：10  

王建国  李玉华  耿勃  吴炜 《气象》2000,26(4):41-44

利用１９９５年１月～１９９７年１２月国家气象中心的Ｔ１０６分析场资料,采用因子组合、相关分析等手段,确定与降水关系密切,且有、无雨分类较明确的物理量因子,将样本内每个因子由小到大排列后分段,计算各段上的降水频率,根据各物理量对降水贡献的大小,确定各因子的权重系数,将每个样本中的所有因子所在地庆的降水频率加权累加,得到一个综合降水频率值,通过历史拟合,确定降水ＴＳ评分最大的降水频率值为综合预报指标分  相似文献   

复合类别支持的多元线性回归遥感影像色彩归一化方法     

吴炜  程熙  顾国民 《地球信息科学学报》2016,18(5):615-621

受植被时相变化、传感器畸变、获取时刻大气条件等因素的影响,不同时间获取的遥感影像存在色彩差异,而逐波段的色彩归一化容易引起新的色彩畸变。因此,本文提出一种复合类别支持的多元线性回归遥感影像色彩归一化方法,在输入影像和参考影像逐波段高斯归一化的基础上,进行复合聚类,确定各像元的复合类别;在迭代去除变化像元的基础上,将类别中心作为控制点,建立多元线性回归方程,并据此对输入影像进行处理。2组影像的试验结果表明,本文方法相对于传统方法在整体精度、色彩保持等方面具有较大的优势。  相似文献   

中国东部降水的气候模态及雨季划分   总被引：1，自引：1，他引：0       下载免费PDF全文

于群  吴炜  周发琇  王启 《大气科学学报》2014,37(3):378-384

应用中国东部地面观测气候平均候降水量数据和谐波分析方法,研究了华南、长江中下游、淮河流域、华北四个区域降水的年变化特征,特别是夏季风降水的阶段性和区域特征,并对构成降水年变化的气候分量进行分析,将各区降水年变化分解为年循环模态、季节模态、季节内振荡和月内振荡四个气候模态。结果表明:不同模态间的相互调制对降水的阶段性和区域性具有重要影响,年循环是影响雨季的主要模态,季节和季节内振荡模态对决定主汛期起重要作用。基于气候模态划分中国东部雨季和主汛期,方法简单,结果客观合理。  相似文献   

山东气溶胶光学厚度时空分布及其与地面大气污染物质量浓度的相关性分析          下载免费PDF全文

吴炜  丛春华  郑怡 《海洋气象学报》2021,41(1):58-67

基于卫星的气溶胶光学厚度(aerosol optical thickness,AOT)是研究大气污染程度及时空变化的重要参考,由于大气污染物排放特征、地理和气候背景不同,不同区域AOT的时空分布及其与地面大气污染物质量浓度的相关性存在一定的差异。选取了2017年7月—2020年7月山东89个国家环境空气质量监测站数据、日本宇宙航空研究开发机构(Japan Aerospace Exploration Agency,JAXA)发布的葵花8号和9号气象卫星(Himawari-8/9)AOT产品、欧洲中期天气预报中心(European Center for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)的ERA5再分析数据产品,研究了山东地区卫星AOT时空分布特征,AOT与地面污染物质量浓度的相关性,并得出了以下结论:1)山东存在两个主要的AOT低值区,分别位于鲁中山区一带,半岛丘陵并延伸到东部沿海一带,低值区的分布没有明显的季节变化;山东AOT年平均的高值区主要分布在山东西部、南部与外省接壤附近地区,以及渤海南部至莱州湾沿岸一带,在分析气溶胶跨省传输时值得关注。不同季节AOT的高值区分布存在差异。2)山东AOT白天变化呈现双峰结构,08时由峰值逐渐下降,11时转为上升,14时达全天最大值0.608;AOT的日变化趋势与细颗粒物(PM2.5)、O3等大气污染物质量浓度变化明显不同,是影响其相关性的重要因素。AOT月际变化中,存在两个显著的峰值6月(0.648)和10月(0.622),2月AOT最低。AOT的季节变化与地面污染物质量浓度的季节变化呈现一定的反位相特征。3)总体上AOT与PM2.5、O3等主要大气污染物质量浓度的相关性不高,一年之中,6月AOT与污染物的相关程度最低,1月的相关性最高;15—17时是AOT与污染物相关性最强的时间段,而10时相关性最差。单凭AOT难以定量反映污染物的分布特征,使用卫星开展地面大气污染监测分析还需纳入更多的因子进行分析。  相似文献   

气象把脉"天机"助我扬帆起航--青岛奥帆气象服务侧记     

吴炜  林行  张诒年  吕志刚 《山东气象》2008,28(3):F0004-F0004

第29届夏季奥运会及第13届残奥会在北京举行,青岛作为北京奥运会的协办城市,迎来了世界各地的数百名运动员、教练员和体育官员,参加9个级别、11个项目的奥运会帆船比赛和3个项目的残奥会帆船赛事。气象条件是帆船比赛能否顺利进行的决定性因素,除大雾、雷暴等灾害性天气影响比赛外,合适的风力和较为稳定的风向是帆船比赛的基本要求。  相似文献   

山东04.28强飑线过程重力波结构的分析   总被引：2，自引：1，他引：1  

朱磊磊  吴增茂  邰庆国  吴炜  张京英 《热带气象学报》2009,25(4)

利用卫星、雷达及山东省中尺度自动站网获取的多种观测资料分析了2006年4月28日主要发生在山东境内的一次飑线(squall line)过程.利用PSU/NCAR中尺度大气非静力模式MM5对这次飑线过程进行了数值模拟分析.分析结果表明,高空冷槽叠加在低空暖空气上,形成上冷下暖的大气热力层结,积累了大量的对流有效位能.由于太行山地形影响而产生的下坡风与地面低压槽前的西南暖湿气流相汇合,形成中尺度辐合线,触发了不稳定能量的释放,产生对流并由中尺度辐合线组成飑线.用小波分析的方法对数值模拟的结果进行连续小波变换,对变换后的结果进行分析表明:太行山的背风波是此次过程的激发机制之一,并且在这次过程中有明显的中尺度重力波结构,其主要波长约为50~100 km,波包传播速度为14~28 m/s,但50 km波相速略大于100 km波.  相似文献   

光谱和形状特征相结合的高分辨率遥感图像的建筑物提取方法   总被引：3，自引：0，他引：3  

吴炜  骆剑承  沈占锋  朱志文 《武汉大学学报(信息科学版)》2012,37(7):800-805

针对高分辨率遥感影像具有较为丰富的地物属性"谱相"信息和空间分布及其组合"图式"信息的特点,提出了一种光谱和形状特征相结合的建筑物自动提取方法。在多尺度分割和矢量化基础上,根据建筑物的形状、光谱特征,从特征基元中自动选取样本,并计算其特征;通过根据建筑物形状、光谱、纹理构造的模板,在整景影像上进行建筑区域识别,并在建筑区域内提取建筑物外部轮廓。实验表明,本算法具有较高的识别率和较低的误识别率。  相似文献   

一种定量预报评分方案研究   总被引：2，自引：0，他引：2  

王建国  吴炜  徐法彬 《气象》2004,30(10):27-29

在对山东省 1 2 3个站点 4 1年降水、气温资料和近几年省内城市预报资料统计分析基础上 ,分别提出了降水和气温预报的准确性评价原则 ,并制订了符合 χ2 (n)分布特征的降水定量预报评分方法和符合正态分布特征的气温定量预报评分方法。分析了以上方法的应用价值 ,并给出了该方法在实际应用中已取得的效果。  相似文献   

2000年山东省主要气象灾害及成因分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

黎清才  邹瑾  吴炜 《山东气象》2001,21(1):46-47,53

利用气候资料统计了2000年山东省主要气象灾害，根据常规气象资料分析了这些灾害的基本成因。强调了山东省气象灾害的复杂性和物理机制。  相似文献   

山东气溶胶光学厚度时空分布及其与地面大气污染物质量浓度的相关性分析          下载免费PDF全文

吴炜  丛春华  郑怡 《山东气象》2021,41(1):58-67

基于卫星的气溶胶光学厚度(aerosol optical thickness,AOT)是研究大气污染程度及时空变化的重要参考,由于大气污染物排放特征、地理和气候背景不同,不同区域AOT的时空分布及其与地面大气污染物质量浓度的相关性存在一定的差异。选取了2017年7月—2020年7月山东89个国家环境空气质量监测站数据、日本宇宙航空研究开发机构(Japan Aerospace Exploration Agency,JAXA)发布的葵花8号和9号气象卫星(Himawari-8／9)AOT产品、欧洲中期天气预报中心(European Center for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)的ERA5再分析数据产品,研究了山东地区卫星AOT时空分布特征,AOT与地面污染物质量浓度的相关性,并得出了以下结论:1)山东存在两个主要的AOT低值区,分别位于鲁中山区一带,半岛丘陵并延伸到东部沿海一带,低值区的分布没有明显的季节变化;山东AOT年平均的高值区主要分布在山东西部、南部与外省接壤附近地区,以及渤海南部至莱州湾沿岸一带,在分析气溶胶跨省传输时值得关注。不同季节AOT的高值区分布存在差异。2)山东AOT白天变化呈现双峰结构,08时由峰值逐渐下降,11时转为上升,14时达全天最大值0.608;AOT的日变化趋势与细颗粒物(PM2.5)、O3等大气污染物质量浓度变化明显不同,是影响其相关性的重要因素。AOT月际变化中,存在两个显著的峰值6月(0.648)和10月(0.622),2月AOT最低。AOT的季节变化与地面污染物质量浓度的季节变化呈现一定的反位相特征。3)总体上AOT与PM2.5、O3等主要大气污染物质量浓度的相关性不高,一年之中,6月AOT与污染物的相关程度最低,1月的相关性最高;15—17时是AOT与污染物相关性最强的时间段,而10时相关性最差。单凭AOT难以定量反映污染物的分布特征,使用卫星开展地面大气污染监测分析还需纳入更多的因子进行分析。  相似文献