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71.
高分辨率模式雷达回波预报能力分析 总被引:1,自引:1,他引:0
利用2018年7—8月GRAPES_3 km、东北短临(WRFRUC)高分辨率模式综合雷达回波预报数据和辽宁省SWAN雷达组合反射率(MCR)实况,基于邻域法FSS评分指数,分析模式在台风北上和副热带高压边缘暴雨过程中的雷达回波预报能力。结果表明:两家模式在不同降水过程中对小阈值雷达回波有较好的预报技巧,随着回波量级增大,模式预报FSS逐渐减小,雷达回波55 dBz时,FSS甚至为0。当邻域半径是3时,35 dBz以下的回波预报中GRAPES模式在台风北上暴雨中的预报技巧低于副热带高压边缘,35 dBz则相反。WRFRUC模式始终表现为台风北上暴雨中预报较好。当邻域半径9时,WRFRUC模式在台风暴雨中的FSS评分高于GRAPES模式,GRAPES模式在副热带高压暴雨中的FSS评分始终高于WRFRUC模式。GRAPES和WRFRUC模式的最大FSS评分技巧均出现在邻域半径是11时,分别为0.239和0.195。GRAPES模式中FSS评分在12 h逐小时预报中前3个时次较强,WRFRUC模式则表现为中间时次强,两头弱。 相似文献
72.
74.
沙特赛尼亚特矿床是新特提斯磷块岩成矿域的重要组成部分,具有丰富的磷资源及其伴生的铀资源,但是目前对赛尼亚特矿床研究程度较弱。文章在综合分析前人已有工作的基础上,对赛尼亚特矿床及外围开展地质和放射性调查,对赛尼亚特磷块岩段开展实测、矿物学研究、沉积环境和层序地层分析,认为赛尼亚特矿床赛尼亚特磷块岩段中间燧石层为区内含铀磷块岩发育的标志层,并且据此将赛尼亚特磷块岩段分为上部磷块岩层和下部磷块岩层。赛尼亚特磷块岩段及单个磷块岩层内均具有明显的自下而上砂质组分逐步减少而钙质组分增加的特点。磷块岩结构、构造表明其为远距离搬运形成的产物,铀的富集与磷块岩发育密切相关。层序对比分析结果表明,在白垩纪图赖夫期,区域上发育向东南方向的海侵,为研究区再搬运沉积磷块岩的形成提供了动力。赛尼亚特磷块岩段为海侵演化阶段的产物,磷块岩代表层序地层中的海侵体系域,磷块岩沉积结束达到最大海侵面。磷块岩段中间夹杂的泥岩和燧石及顶部燧石层为高位体系域产物,每一层磷块岩代表一次海侵过程,多层磷块岩表明经过几次海侵过程。文章建立的磷块岩层序旋回及动力学模型,对含铀磷块岩型铀资源预测具有重要意义。 相似文献
75.
为明确鄂尔多斯盆地中南部上古生界层序特点与岩相古地理演化规律,利用周缘野外露头和盆地钻井测井相特征,分析层序界面、体系域界面的岩性、古构造及海侵方向变化特征,总结层序发育特点与岩相古地理演化规律。结果表明: 不同风化序列的区域性不整合面及海侵方向转换面为二级层序界面,区域性海退面、下切冲刷面及陆上暴露面为三级层序界面; 潮间带砂坪及近岸相海侵含砾砂岩顶为海侵面,最大海侵面发育灰岩、泥页岩及煤层,是海侵体系域与高位体系域分界面; 上古生界包括二级层序2个: MSQ1、MSQ2,三级层序6个: SQ1、SQ2、SQ3、SQ4、SQ5、SQ6,其中SQ1—SQ2发育水进体系域与高位体系域,不发育低位体系域,SQ1为潟湖—障壁海岸沉积体系,SQ2为泥炭坪—泥坪相潮坪沉积;SQ3—SQ6发育完整的低位—海侵—高位体系域,SQ3发育区域性海退进积海陆过渡相三角洲沉积,SQ4早期为低位体系域下切冲蚀砂体,晚期沉积古环境由温暖湿润还原环境演变为炎热干燥的氧化环境,SQ5—SQ6早中期为氧化环境三角洲沉积,SQ6晚期为高位体系域具海侵夹层的潮坪相沉积。研究为鄂尔多斯盆地及其他盆地层序与岩相古地理演化提供理论依据。 相似文献
76.
人工建设用地(包括建筑物、道路、广场等社会服务设施)的识别一直是用来监测地区发展速度的一个有效途径。针对目前在人工建设用地识别领域中对在建建筑物的忽视问题,利用中性集、均值漂移以及绿度因子等概念将在建建设用地信息进行增强,进而将其成功识别出来。实验证明,该方法对高分辨率遥感影像的人工建设用地识别是可行的。通过分析2009—2013年期间北川新城的建设工地面积及分布的变化情况可以看出,北川新城在2010—2013年期间完工面积占2009—2010年新建工程总面积的98.17%,在北川新城拓展区又新建0.6 km2的工程,施工迅速,为受灾居民提供了良好的居住和生活保障。 相似文献
77.
为了提高从高分辨率遥感图像(high-resolution remote sensing image,HRI)中提取道路信息的自动化程度和准确性,发展了一种HRI道路分割算法,主要包括光谱合并、边界合并和基于形状特征的道路区域提取等3个步骤。其中,前2个步骤是基于区域生长的图像分割算法。光谱合并综合考虑了区域的均值、方差等统计特征量,以提高分割精度;边界合并采用了基于矢量梯度的边界计算方法,以准确提取多光谱HRI中的边界强度;结合全局最优合并算法实现光谱和边界合并,以得到最优化的分割结果。在道路区域被完整分割出来的基础上,利用形状特征提取道路,采用圆形度特征区分道路和非道路。利用2景Orb View3多光谱图像进行道路提取实验的结果表明,该方法的道路提取结果总精度和Kappa系数分别在97%和0.8以上,明显优于SVM监督分类方法。 相似文献
78.
无人机巡检是目前电力部门主推的一种巡检方式,招弧角是一种重要的电网设备、但其呈现细长的几何形状特征,其测量需要优于1 cm空间分辨率的影像.为了从无人机获取的高分辨率影像上提取招弧角,该文提出了基于随机森林、集成学习、全连接条件随机场的无人机影像分类和招弧角提取方法.首先,提取了影像的12个光谱和纹理特征.接着,建立训练样本库,训练了多个独立的随机森林分类器、并形成随机森林集成模型进行影像分类.最后,利用全连接条件随机场优化分类结果.该文采用5000张无人机影像进行了实验.实验表明,该文提出方法的整体分类精度达到85.5%,招弧角识别的正确率为98.3%、完整率为74.3%,表明该方法具有潜在的工程应用价值. 相似文献
79.
快速准确地从遥感影像提取冰川堰塞湖水体信息,是研究冰坝遥感监测与应急监测的核心热点问题。以GF-1卫星遥感影像为主要数据源,采用归一化差分水体指数(NDWI)、改进阴影水体指数(ENDWI)和面向对象(SVM)对克亚吉尔冰川堰塞湖水体进行定量提取。比较分析3种水体判识方法,3种方法均可以提取完整的水体边界,并且抑制了90%以上的非水体信息。NDWI法和ENDWI法可应用于GF-1地表水体提取,能够满足冰坝水体监测与应急监测需求,但面向对象法最适宜GF-1影像的水体信息准确提取。 相似文献
80.
利用InSAR技术获取高寒高海拔地区高精度DEM 总被引:1,自引:1,他引:0
本文以Sentinel-1A SLC数据为原始影像,利用InSAR技术获取新疆西天山中部高寒高海拔地区小区域DEM,将获得的DEM与常用的SRTM v4 DEM和GDEMDEM进行对比分析。结果表明:利用InSAR技术处理Sentlnel-1A SLC数据可以获得分辨率为15 m的高精度DEM,该DEM数据精度优于SRTM v4 DEM和GDEMDEM,能更好地描绘地表地形细节,可作为输入数据获取地面高精度形变信息,为工程建设和地质灾害评价提供重要的基础数据。此外,该方法对DEM数据的更新也具有重大意义。 相似文献