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豫北“21·7”极端暴雨过程特征及成因分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用探空、地面自动站、多普勒雷达等观测资料及ERA5再分析产品,对2021年7月17—22日豫北地区的极端暴雨过程进行分析。结果表明,极端暴雨过程具有强降水持续时间长、降水强度极端及地形影响明显等特征。极端暴雨过程发生于稳定的大尺度天气形势下,在日本海高压西伸及台风烟花(2106号)、查帕卡(2107号)西北行背景下,黄淮低涡外围加强北上的东南急流/偏南急流为强降水的发生提供了异常充足的水汽、能量条件,对流层中低层暖湿平流强迫、叠加地形影响的强动力辐合抬升作用及低空弱冷空气扩散南下是形成强降水的重要条件,而大气“强-弱-强-弱”的对流不稳定层结特征转化说明强降水过程中存在着两种互补的物理机制。不同阶段极端短时强降水(小时降水量≥50 mm)对流系统的形态结构和发展演变特征不同,但从雷达回波的垂直分布来看,系统均具有“低质心”特征,质心强度≥55 dBz且≥50 dBz强回波垂直伸展至5~8 km、持续时间1 h以上。强降水对流系统在太行山前30 km左右范围内的后向发展特征明显,一方面与地面西行偏东风/东北风在太行山绕流作用下形成的地形辐合线不断南伸有关,另一方面也与强降水冷池效应促使... 相似文献
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祁连山地区的降水与大尺度环流系统和复杂地形强迫形成的地形云发展变化有关。本文利用多种观测资料对2018年发生在祁连山地区过程降水(2018年7月19-20日,CASE1)和地形云降水(2018年8月28日,CASE2)两类降水过程进行天气学分析,并利用高分辨中尺度数值模式WRFV3.8.1对两类降水过程的数值模拟结果分析了有关物理参量和发展机制等方面的差异。结果表明:CASE1是在有利的大中尺度条件下形成的降水过程,它的形成是大尺度环流系统和局地地形共同作用的结果,CASE2没有明显的大尺度环流系统,主要是由局地地形诱发的降水过程;CASE1具有水汽供给充足,降水发生前大气中层结明显不稳定、对流有效能量大(1064.84 J·kg-1)、水平风的垂直切变强(27.6 m·s-1)、理查森数(Ri)小于0和垂直上升运动强烈等特点,这有利于产生大范围持续性的降水过程;而CASE2过程中的层结较CASE1的稳定,MCAPE的最大值为546.15 J·kg-1,约为CASE1的一半,水平风垂直切变最大值为17.37 m·s-1,远小于CASE1的值,... 相似文献
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洪潮水面线是指导水利规划和工程建设的重要依据,对保障地区防洪安全至关重要。河道地形作为关键影响因子之一,其变化对洪潮水面线有着极大的影响。以西北江三角洲河网为对象,在分析其河道地形近几十年变化特征的基础上,利用一维水动力模型探讨了河道地形变化对三角洲区域整体洪潮水面线的影响。结果表明:(1)受人类活动,特别是20世纪80年代末以来大规模的采沙活动的影响,西北江三角洲的河道地形整体呈冲刷状态,其中90年代前后最为显著;(2)对于西北江三角洲腹部及其以上区域,基于2005年河道地形的区域整体洪潮水面线较1999年的结果显著下降,最大降幅达1.8 m(18%);对于三角洲尾部区域,基于2005年河道地形的洪潮水面线略高于1999年的结果,增高幅度小于0.1 m(2.5%);(3)潮汐及比降变化对洪潮水面线的增高作用强于河道冲刷引起的下降作用是三角洲尾部近口门河道2005年河道地形的洪潮水面线高于1999年的主要原因。研究结果可为地区水利工程建设以及防洪减灾提供参考。 相似文献
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中朝边境天池破火山口湖底地形多波束测深探测 总被引:4,自引:3,他引:1
为调查天池破火山口湖的基本参数和湖底地形特征,研究破火山口的内部构造、破火山口的组合样式和垮塌堆积分布,本文采用多波束测深方法,对天池湖底地形进行了探测。探测结果显示:天池最大水深值为373.2m,天池水域边界实测周长为13.44km,天池湖水面面积9.4km~2,天池总蓄水量约为19.88×10~8m~3。天池周边分布4个温泉,温度为7~47℃。根据湖底地形推断,现今的天池破火山口形成于千年大喷发。其后,在天池西侧形成一个喷火口,东侧形成一个熔岩丘。天池湖底存在5个较大的破火山口内壁垮塌堆积区,但在湖底未见熔岩流。天池边缘出露的温泉点对应环状断裂,同时反映深部存在岩浆体。 相似文献
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潮滩是陆地与海洋之间重要的生态过渡地带,具有复杂的生态过程和重要的服务功能。受陆海交互作用及人类活动的影响,潮滩处于高度动态变化过程中,而传统测绘技术受到潮滩可达性影响无法快速获取潮滩地形信息。为解决潮滩高程数据获取困难的问题,本文提出一种基于潮汐动态淹没过程和时序遥感影像的潮滩地形信息提取算法,利用K-means++聚类方法实现水域提取,并通过时序淹没特征计算潮滩淹没频率提取潮滩范围信息,最终综合区域潮汐特征反演潮滩地形。研究以崇明东滩为例,利用2016—2020年所有可用Sentinel-2和Landsat-8时序遥感影像,实现潮滩范围提取与高程反演,并通过实测高程数据进行精度验证。研究结果表明,潮滩范围提取总体精度为97.73%,F1_score为0.98;高程反演平均绝对误差为0.15 m,潮滩高程的反演精度与可用影像的数量呈正相关。研究利用该算法进一步反演长江口地区主要潮滩地形特征,结果表明区域内潮滩面积为346.93 km2,高程范围为1.00~3.84 m,且与现有潮滩范围数据集相比,本研究提取的长江口潮滩范围更为完整。该算法为潮滩地形的快速反演提供了可能,对潮滩资源动态监测和管理具有重要意义。 相似文献
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高时空分辨率NDVI时序数据作为遥感应用中的重要数据源,对土地覆被动态变化监测具有重要意义,特别是在地表高程变化显著、气候条件复杂、景观异质性强烈的热带山区。虽然当前学者们提出了诸多时空数据融合模型,但针对这些模型在热带山区的NDVI数据融合精度及其影响因素分析尚不多见。对此,本文选取3类时空数据融合方法(权重函数法、概率统计法和多种混合法)中具有代表性的4个模型:STARFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、RASTFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、ESTARFM(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、BSFM(Bayesian Spatiotemporal Fusion Model) (STARFM、ESTARFM为权重函数法;BSFM为概率统计法;RASTFM为多种混合法),选择位于我国热带山区的纳板河流域作为研究区。对融合模型的数据源选择、研究区的地形及景观空间异质性、融合模型、以及薄云和雾霾等大气条件等影响因素进行分析,研究结果表明:① 数据融合精度随输入影像之间的时间间隔及其相对变化量增加而降低;融合中输入的高、低空间分辨率数据光谱匹配度越高,融合精度越高(OLI优于Sentinel-2; MODIS优于VIIRS);经过BRDF校正的数据能够有效提高各模型的融合精度;② 地形及空间异质性对融合结果精度影响显著,融合精度与空间异质性呈负相关,本研究中融合精度随着坡度的增大而减小,但坡向对融合精度的影响较小;地形对RASTFM的影响较其他模型低;③ 融合模型中输入的高质量影像越多,模型的融合精度往往越高;④ 薄云和雾霾会对融合精度产生显著负面影响。本研究的结果对于改进热带山地地区的高时空数据融合模型,生产热带山区复杂地理环境的高精度高时空分辨率NDVI数据集具有重要的参考价值。 相似文献
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地貌识别,对于人类建设,地质构造研究,环境治理等相关领域都有着重要意义。传统的基于像素单元或面向对象的地貌识别方法存在局限性。由于流域小单元具有表面形态的完整性,在地貌演化中具有明确的地理意义,基于流域小单元的地貌识别成为了该领域的一个新热点。然而,基于传统地形因子的地貌识别方法使用的因子往往较为单一或者在地学描述上存在重复性,目前尚无针对流域小单元进行空间结构描述和拓扑关系特征量化的地貌识别研究。基于此,本文基于DEM进行水文分析并通过坡谱方法解决了小流域稳定面积难以确定的问题,在黄土高原样区提取了181个稳定小流域。根据复杂网络理论和地貌学原理提出了流域加权复杂网络的概念和相应的8个定量指标用于流域空间结构的模拟和量化描述。最后采用了基于决策树的XGBoost机器学习算法进行地貌识别,实验对于黄土高原主要地貌类型的识别显现出较好的效果,Kappa系数为86.00%,总体精度达到了88.33%。对于地貌形态特征明显的地貌,复杂网络方法其顾及空间结构和拓扑特征的特性导致了其较高的识别性能,精度和召回率都在90%~100%之间。通过与前人的研究进行对比,其识别结果亦呈现出较高的精度,这些都验证了流域加权复杂网络是一种基于流域小单元地貌识别的高精度且有效的方法。 相似文献
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