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61.
基于比差分传播相移(KDP)的降水估计算法R(KDP)相较于传统基于水平反射率因子(ZH)的算法R(ZH)的表现更优。在雷达实际运行中,由于随机误差和后向散射相位(backscattering phase)的影响,可能出现负的KDP。运用一种基于变分的雷达定量降水估计混合算法(V-RQPE)。该算法用变分拟合方法重构差分相位(ΦDP),用一种新的稳健的边界条件求解方法,在消除随机误差的同时获得非负的KDP,进而进行降水估计。随后我们使用2017年5月7日广州S波段雷达的回波数据和地面雨量站观测数据进行验证,同时使用了六种不同的算法进行对比,结果显示,在1小时累计降水估计中,V-RQPE表现最好,在24小时累计降水估计中,V-RQPE和基于变分拟合的KDP的降水估计算法(R-VKDP)表现最好,实验结果表明变分拟合方法对雷达降水估计能力有显著提升。   相似文献   
62.
为评估CWRF模式的降尺度能力和其热带气旋模拟对物理参数化方案的敏感性,本文利用ERI再分析资料驱动CWRF在30km网格上对1982-2016年中国近海热带气旋开展了一次集合模拟.结果表明:CWRF与ERI均能模拟出热带气旋的季节变化和年际变化形势且均存在低估,但相较ERI,CWRF的降尺度技术和集合模拟可以再现更多的热带气旋,显著减少低估.年际变化结果提升最为明显,它对积云方案最为敏感,其次是边界层,陆面和辐射方案,对云和微物理方案较弱.该研究为应用CWRF理解和预报热带气旋提供了参考.  相似文献   
63.
高原涡作为经常给我国带来暴雨等灾害的天气系统,其形成一般认为是通过感热和潜热自下而上激发的,然而,2013年5月下旬发生的一次引发其下游灾害性强降水的高原涡却是由对流层高层天气尺度低涡诱发的。为此,基于新发展的多尺度子空间变换和多尺度能量涡度方法以及ERA5再分析资料对其动力学过程进行了详尽的探讨,先将原始场重构到三个尺度子空间,即背景环流尺度子空间、天气尺度子空间和高频尺度子空间,重构场上首次显示此次过程生成于青藏高原西北侧,其成因为对流层高层基本气流尺度向天气尺度的跨尺度动能正则传输,即正压失稳,并且表现为从高层向下。在发展阶段,其能量最终来源为基本气流向天气尺度的有效位能传输和非绝热加热,然而这些过程只发生于涡旋低层的西侧。进一步分析发现,天气尺度内存在一个能量再分配“路径”:首先,低层西侧获得的有效位能转换为动能,西侧垂直的气压梯度力做功将低层获得动能向高层分配;在高层,水平的气压梯度力做功进而将西侧获得的动能向东侧分配;东侧垂直的气压梯度力做功再将动能向低层分配;至此,低层西侧获得的能量被分配到整个涡旋空间中,使得涡旋能够均匀发展。  相似文献   
64.
GPS掩星反演大气温湿资料具有高垂直分辨率、高精度、受云和降水影响小等优点,针对GRAPES同化预报系统,发展设计了一种既考虑预报模式高度-地形追随垂直坐标不均匀分层特点,又结合掩星反演资料特性的新适应性垂直稀疏化方案。通过个例试验和批量试验,探索了该适应性稀疏化方案对分析预报质量的影响。试验结果表明:选取合适的稀疏参数,新稀疏化方案的GPS掩星反演资料对背景场的调整更加有效,分析场质量更高;位势高度、比湿、温度和风场等预报场的均方根误差均更小;适应性稀疏化方案对改善台风路径预报具有积极作用。批量试验则进一步证实了适应性稀疏化方案对分析场质量有明显的改善作用。  相似文献   
65.
在中纬度北太平洋大气强斜压区,存在频繁的天气尺度涡旋活动,通过水分、动量和能量输送维持大气环流。为了进一步研究天气尺度涡旋发生发展与大尺度环流之间的联系,利用1981—2013年再分析资料,筛选出西部发展型天气尺度涡旋114个偏强日和87个偏弱日,给出了西部发展型天气尺度涡旋异常导致的动力和热力强迫的变化,同时从能量转换的角度分析了西部发展型天气尺度涡旋与平均流之间的相互作用,并探讨了其与西太平洋遥相关型的关系。结果表明:西部发展型天气尺度涡旋通过动力强迫和热力强迫影响平均流,其中动力强迫主要造成北太平洋中纬度上空的西风气流加速并向北移动;热力强迫的作用则是减弱中纬度大气斜压性。同时,强西部发展型天气尺度涡旋有利于西北太平洋上空对流层低层斜压有效位能向扰动动能的转化增大和扰动动能向平均流的转化增大,有利于中纬度地区对流层高层平均流向扰动动能的转化增大。此外,西部发展型天气尺度涡旋通过与平均流的作用,对维持西太平洋遥相关型的负位相有一定影响。  相似文献   
66.
基于1982-2017年NCEP_CFSv2(NCEP Climate Forecast System version 2)模式预测资料对黑龙江省夏季降水进行降尺度预测。通过分析黑龙江省夏季降水与同期环流因子的关系、模式对关键区环流因子的预测,选取模式模拟与再分析资料相关较好、黑龙江降水实况与再分析资料关系较好的环流因子作为预测因子,结合最优子集回归法筛选因子,建立降尺度预测模型,最后采用交叉检验法进行预测效果检验和独立样本预测。结果表明:模式降尺度预测与实况的距平符号-致率为69%,6 a独立样本预测中有5 a预测正确,优于目前的业务预测效果。进-步研究发现,在模式能够准确预测环流因子的情况下,模式降尺度可以较好地预测黑龙江省夏季降水的趋势。此外,模式降尺度在拉尼娜年预测效果较好。  相似文献   
67.
孙岩  琚宜文  黄骋  周巍  晁洪太  王志才 《地球科学》2018,43(5):1518-1523
通常认为岩石是被剪破或张裂的,那么,为何我们能寻觅到位于同压力垂直方向的破裂构造呢?H Odé剪切变形理论给出一个精辟的回答:在塑性或粘-弹性变形中,由于介质的分异作用,存在一个从屈服条件中获得的速度不连续性,这样,其介质就能沿着等速的特征面剪切滑移.该理论亦称为塑性剪切作用准则,之前是从宏观-直观力学表象予以验证,如构造挤压带的破裂面、正压力下Griffith裂隙端点裂开和垂直压力下的碎裂流动等.进而,我们对花岗岩标本实施高温/高压实验,并取其位于轴压垂直方向裂隙的薄壳表层做扫描电镜观测.然后把从其表层观察的具有H Odé力学表象的微纳米现象,同一般剪切作用的屈服效应结构,从3个方面相比较鉴别.(1)粘-弹性变形:高温-高压的实验样品更容易产生塑性压缩容积流动,不仅具粘性也具弹性变形,随之,样品可展现纳米涂层作用和纳米分层作用.(2)纳米尺度结构:纳米尺度颗粒能成为单一纳米粒-纳米线-纳米层结构,且复体的纳米粒可细分成粒状的、线状的和片粒状的结构等.(3)有序组构:尽管H Odé破裂的粒化流动和纹理流动的优选方位,同普通剪切作用相比,处于弱势范畴,然而综合分析观之,这两者的屈服特征是完全一致的.反之,我们应用H Odé剪切理论去研究一些非常规的变形现象,必能拓展纳米地质学的研讨范畴和认知能力.   相似文献   
68.
在智能交通系统中,准确和高效的短时交通流量预测是交通诱导、管理和控制的前提。由于交通流量动态变化中表现出的时变性和非平稳性特征,其预测难度较大,是交通领域中亟待解决的难题。为提高短时交通流量的预测精度,本文设计与实现了基于自适应时序剖分与KNN(A-TS-KNN)的短时交通流量预测算法。① 基于动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)动态剖分单日时序为不同的交通模式;② 在不同交通模式,采用互信息法求解每个预测时刻时间延迟的最大阈值,构造不同时间延迟的状态向量,生成交通流量历史数据库;③ 采用十次十折交叉验证的方法求解每个时刻不同时间延迟与不同K值的正交误差结果分布,提取误差最小的正交结果,得到自适应时间延迟与K值的参数组合;④ 采用K个最相似的近邻的距离倒数加权值作为预测结果。对比K近邻(K-nearest neighbors, KNN)、支持向量回归(Support vector regression,SVR)、长短期记忆神经网络(Long-short term memory neural network,LSTM)以及门控递归单元神经网络(Gate recurrent unit neural network,GRU)共4种主流预测模型,A-TS-KNN算法预测精度显著提升;将A-TS-KNN算法用于福州市城市路网中其他交叉路口的短时交通流量预测,结果表现出良好的泛化能力。  相似文献   
69.
交通违法行为是引发交通事故的重要原因,然而现有研究主要关注交通违法行为的整体特征,缺少面向交通违法治理需求的分析框架。本文基于时空热点分析方法,提出从热点区域时间分布特征和典型时段热点区域空间分布特征两个角度识别交通违法行为特征的分析框架,分别用于支撑局部交通违法热点以及全局违法模式的原因分析和精准治理。基于该方法对福州市的机动车和非机动车(含行人)违法行为特征进行了识别分析,结果表明:机动车和非机动车违法行为在时间维度均呈现出9:00和16:00一日双峰特征,在空间维度呈现出“一片区、多热点”的聚集分布特征。二者也存在明显差异,具体表现为:① 在时间维度,非机动车违法行为呈现出更大的变化幅度,高峰时段与中午低谷时段、工作日与周末的违法行为数量差异均明显高于机动车;② 在空间维度,机动车违法行为在商业中心、医院等重要场所和交通枢纽呈现出聚集特征,分布范围更广,而非机动车违法行为则主要在人流量大且人车混行严重的城市中心路口区域呈现聚集特征;③ 不同违法热点地区产生的原因存在差异,需要有针对性制定治理措施。上述发现表明了本文方法能够全面快速识别交通违法行为特征,可以帮助指导城市交通违法行为动态监测分析系统建设,为持续优化城市交通现场执法警力动态分配以及交通违法行为精准治理提供决策支持。  相似文献   
70.
人口空间化是提升人口统计数据空间分辨率的常用手段,现有研究多基于统计建模思想建立多源数据与统计人口的数学模型以预测格网人口。兴趣点(Point of Interest, POI)作为精细人口估算的重要数据源,通常以数量/密度型指标形式参与回归建模,该方式忽略了类型相同但个体规模不同的POI与人口之间数量关系的差异,特征均质化处理造成POI语义细节的损失,导致中心城区人口低估与远城区高估。为此,本文基于随机森林模型,提出一种顾及POI人口吸引力异质性的城市人口空间化方法。该方法在表征POI空间多尺度重要性的基础上,引入移动定位数据构建人口吸引力指标;并基于非欧式滤 波修正格网人口权重,建模人口空间自相关,刻画水体等障碍物对局部空间连通性的影响。本文以武汉市为研究区域开展100 m格网验证,通过与POI密度型回归模型、公开人口数据集的对比和消融实验,展现了人口吸引力指标与权重修正的有效性。结果表明,本文方法平均绝对误差为WorldPop、GPW及对比模型的1/4~2/3,在精细人口空间化场景具有精度优势。此外,本文还讨论了移动定位数据采样率及格网粒度对建模精度的影响。  相似文献   
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