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91.
海岸带变化监测以遥感影像为矢量更新依据。在实际应用中,由于数据源复杂,全色影像与底图套合、多光谱影像与全色配准容易出现局部超限,为项目生产带来一定的难度。本文主要介绍利用样条函数进行影像的局部配准以满足项目精度要求。  相似文献   
92.
A convective and stratiform cloud classification method for weather radar is proposed based on the density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithm. To identify convective and stratiform clouds in different developmental phases, two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) models are proposed by applying reflectivity factors at 0.5° and at 0.5°, 1.5°, and 2.4° elevation angles, respectively. According to the thresholds of the algorithm, which include echo intensity, the echo top height of 35 dBZ (ET), density threshold, and ε neighborhood, cloud clusters can be marked into four types: deep-convective cloud (DCC), shallow-convective cloud (SCC), hybrid convective-stratiform cloud (HCS), and stratiform cloud (SFC) types. Each cloud cluster type is further identified as a core area and boundary area, which can provide more abundant cloud structure information. The algorithm is verified using the volume scan data observed with new-generation S-band weather radars in Nanjing, Xuzhou, and Qingdao. The results show that cloud clusters can be intuitively identified as core and boundary points, which change in area continuously during the process of convective evolution, by the improved DBSCAN algorithm. Therefore, the occurrence and disappearance of convective weather can be estimated in advance by observing the changes of the classification. Because density thresholds are different and multiple elevations are utilized in the 3D model, the identified echo types and areas are dissimilar between the 2D and 3D models. The 3D model identifies larger convective and stratiform clouds than the 2D model. However, the developing convective clouds of small areas at lower heights cannot be identified with the 3D model because they are covered by thick stratiform clouds. In addition, the 3D model can avoid the influence of the melting layer and better suggest convective clouds in the developmental stage.  相似文献   
93.
A closed-cell marine stratocumulus case during the Aerosol and Cloud Experiments in the Eastern North Atlantic (ACE-ENA) aircraft field campaign is selected to examine the heterogeneities of cloud and drizzle microphysical properties and the aerosol-cloud-precipitation interactions. The spatial and vertical variabilities of cloud and drizzle microphysics are found in two different sets of flight legs: Leg-1 and Leg-2, which are parallel and perpendicular to the cloud propagation, respectively. The cloud along Leg-2 was close to adiabatic, where cloud-droplet effective radius and liquid water content linearly increase from cloud base to cloud top with less drizzle. The cloud along Leg-1 was sub-adiabatic with lower cloud-droplet number concentration and larger cloud-droplet effective, but higher drizzle droplet number concentration, larger drizzle droplet median diameter and drizzle liquid water content. The heavier drizzle frequency and intensity on Leg-1 were enhanced by the collision-coalescence processes within cloud due to strong turbulence. The sub-cloud precipitation rate on Leg-1 was significantly higher than that along Leg-2. As a result, the sub-cloud accumulation mode aerosols and CCN on Leg-1 were depleted, but the coarse model aerosols increased. This further leads to a counter-intuitive phenomenon that the CCN is less than cloud-droplet number concentration for Leg-1. The average CCN loss rates are ?3.89 \begin{document}$\mathrm{c}{\mathrm{m}}^{-3}\;{\mathrm{h}}^{-1}$\end{document} and ?0.77 \begin{document}$\mathrm{c}{\mathrm{m}}^{-3}\;{\mathrm{h}}^{-1}$\end{document} on Leg-1 and Leg-2, respectively. The cloud and drizzle heterogeneities inside the same stratocumulus can significantly alter the sub-cloud aerosols and CCN budget. Hence it should be treated with caution in the aircraft assessment of aerosol-cloud-precipitation interactions.  相似文献   
94.
利用1961—2017年中国地面观测站日降水资料、全球大气多要素和海表温度月资料,分析华南区域持续性强降水过程的气候特征,诊断并比较与华南前汛期、后汛期区域持续性强降水年际变化相关的大气环流和海表温度异常特征。结果表明,3—12月华南都可能出现持续性强降水过程,其中汛期4—9月的占了94.4%。伴随着区域持续性强降水的年际变化,华南本地垂直上升运动显著异常是前汛期和后汛期的共同点,但前汛期、后汛期在华南及周边环流异常、水汽输送来源以及海温异常分布等方面都存在一定差异。在前汛期华南区域持续性强降水偏重年,赤道西太平洋区域海温偏低,由于大气罗斯贝波响应使西太平洋副热带高压偏强,热带西太平洋向华南区域水汽输送加强,从而有利于区域持续性强降水偏重。后汛期华南区域持续性强降水偏重年的海温异常分布是赤道中东太平洋区域正异常、东印度洋至西太平洋暖池区负异常,海温异常通过西北太平洋副热带高压、南海热带季风强度、水汽输送和垂直环流等多方面,导致后汛期区域持续性强降水偏重。   相似文献   
95.
基于1979—2020年逐日的NOAA向外长波辐射资料、NCEP/NCAR再分析风场资料,以及全球CMAP再分析降水资料,探讨了气候态亚洲热带夏季风涌的传播过程及与我国夏季相应的降水联系。分析结果表明,主汛期亚洲热带气候态夏季风季节内振荡(CISO)活动是亚洲夏季风活动的主要特征,随时间北传的亚洲热带夏季风CISO称为亚洲热带夏季风涌,主要有南亚夏季风涌和南海夏季风涌。亚洲热带夏季风涌的传播可分为四个阶段。在亚洲热带夏季风涌的发展阶段,印度洋区域低频气旋与对流活跃,孟加拉湾和南海热带区域被低频东风控制,我国大部分地区无降水发生,降水中心位于两广地区。当进入亚洲热带夏季风涌活跃阶段,孟加拉湾和南海热带地区低频气旋和对流活跃,东亚低频“PJ”波列显著,我国降水中心北移到长江以南的附近区域。亚洲热带夏季风涌减弱阶段,孟加拉湾与南海低频气旋消亡,对流减弱,低频西风加强,日本南部附近为低频反气旋控制,我国长江中下游低频南风活跃,降水中心也北移到长江中下游地区,而华南地区已基本无降水,此阶段的大气低频环流场与亚洲热带夏季风涌发展阶段基本相反。进入亚洲热带夏季风涌间歇阶段时,孟加拉湾和南海热带地区低频反气旋活跃,对流不显著,日本南部附近的低频反气旋北移减弱,我国东部基本在低频南风的控制下,降水中心也逐步北移到华北-朝鲜半岛一带,此时的大气低频环流场与亚洲季风涌活跃阶段基本相反。   相似文献   
96.
利用重建的华南区域黑碳气溶胶(Black Carbon, BC)浓度资料,分析其与南海夏季风在年际尺度上的关系。结果表明,华南区域BC浓度与南海夏季风的关系在2000年前后有明显的突变,由显著负相关变为显著正相关,即由高BC浓度弱季风变为高BC浓度强季风。通过合成对比分析,发现1988—1999年(第一时间段)的华南BC主要气候效应是间接辐射强迫作用:华南BC使云粒子半径减小,抑制华南区域春季降水,增加了云的生命期,从而使到达地面的短波辐射减少,表面和低层大气降温。负温度异常激发了异常反气旋,在南海区域即有东风异常。到夏季,东风异常减弱了季风强度,同时抑制了南海地区的降水。2000—2010年(第二时间段)的华南BC主要气候效应是直接辐射强迫作用:春季高BC浓度通过直接气候效应,增暖大气,加强降水,但是雨日减少,从而使到达地面的短波辐射增多,表面和低层大气增温。正温度异常激发了异常气旋,在南海区域即有西风异常一直维持到夏季,增大了季风强度,同时增强了南海地区的降水。  相似文献   
97.
基于IBTrACS提供的热带气旋最佳路径数据集,在统计分析历史热带气旋的发生年频次、发生位置、路径移动及强度变化等的基础上,建立了西北太平洋热带气旋轨迹合成模型。模型包括生成模型、移动模型、消亡模型及强度模型4个部分,并从地理轨迹密度、年登陆率、登陆风速分布三个方面,对模拟的气旋路径与历史气旋路径进行比较,以验证模型的准确性和可靠性。结果表明,构建的西北太平洋热带气旋全路径统计模拟模型稳健可靠,可进一步应用于研究区热带气旋的定量精细化的风险评估,能提高气旋风险灾害评估的可信度。  相似文献   
98.
为调查庐枞矿集区中东部七家山—马口地区深部矿产资源潜力,利用小波变换方法提取深源重磁场,通过对垂向一阶导数Z与水平方向导数模S进行参数变换,突出深源重磁场的局部异常; 结合频谱激电(spectrum induced polarization,SIP)、可控源音频大地电磁测深(controlled source audio-frequency magneto tellurics,CSAMT)成果,在调查区深部查明了一条长大于3.0 km、宽大于0.5 km的高重低磁、低阻高极化异常带; 根据调查区内外已知铜矿(化)体分布规律,结合已知矿(化)体在深源重磁异常中的分布及钻孔(zk4601)钻探验证结果,认为上述异常带是铜多金属矿化蚀变带的反映,是寻找铜多金属矿的有利部位,具有较好的找矿前景。  相似文献   
99.
古气候模拟比较计划(PMIP)是古气候数值模拟领域一项重大的国际合作研究计划,其主旨是为古气候模拟和模拟结果评估提供一个协调机制,理解过去气候变化的物理机制和气候反馈的重要作用,为未来气候预估提供科学依据。同时,通过对比分析验证模式的模拟性能,探索其不确定性,促进耦合气候系统模式的发展。PMIP目前进行到第四阶段(PMIP4)。PMIP4进一步加强了与第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)的协作,选取了5组共同关注的PMIP4-CMIP6古气候模拟试验(中全新世、末次盛冰期、过去千年、末次间冰期和上新世暖期),考察气候系统对不同气候背景的综合响应。除此以外,PMIP4还设计了众多敏感性试验研究不同外强迫因子的影响。PMIP4模拟试验不仅为古气候研究提供大量的模拟数据,还将服务于CMIP6及其他众多模式比较计划。  相似文献   
100.
利用2014—2017年汕头市PM2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP (Back-Propagation)人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM2.5质量浓度预报模型。结果表明:与多数内陆城市不同,汕头市PM2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关;PM2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关;PM2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关(相关系数为-0.143);汕头市非汛期PM2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水(暴雨以上除外)对PM2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM2.5浓度有明显清除作用;BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM2.5级别命中率TS分别为100%和90.3%,准确指数分别为87.7%和89.9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。  相似文献   
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