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92.
利用张衡一号电磁卫星朗缪尔探针观测的原位电子密度数据和等离子体分析仪观测的原位氧离子密度数据,针对2022年1月8日青海门源MS6.9地震,分析震前电子密度和氧离子密度异常特征,并总结以往震例。结果显示,在门源MS6.9地震前11天出现电子密度和氧离子密度高值异常;对电离层异常进行震例统计分析,发现大多数地震前6天以内出现电离层异常,且走滑型地震和逆冲型地震震前居多,讨论异常产生的机理可能为大气声重波机制和电场机制。 相似文献
93.
遥感与深度学习为及时掌握露天煤矿区土地利用情况提供了高效率的技术手段。基于国产高分二号(GF-2)卫星高分辨率遥感影像,利用深度学习DeepLabv3+模型实现露天煤矿区土地利用识别,并与U-Net、FCN、随机森林、支持向量机、最大似然法等方法进行对比。首先,制作高分辨率影像样本数据,通过敏感性测试确定适合研究区露天煤矿场景的样本最佳裁剪尺寸和方式;然后,训练深度神经网络DeepLabv3+模型,进行土地利用识别实验;最后,比较不同方法的识别结果。结果表明:研究区露天煤矿场景下的样本最佳裁剪尺寸为512像素×512像素,最佳裁剪方式为随机裁剪。采用的DeepLabv3+模型对露天煤矿区土地利用识别的总体精度、Kappa系数分别为80.10%、0.73,均优于U-Net、FCN、随机森林、支持向量机、最大似然法等方法的识别精度。DeepLabv3+模型的识别速度与上述5种方法保持在同一数量级,验证了DeepLabv3+模型和GF-2卫星影像在露天煤矿区土地利用识别中的可行性,对露天煤矿区生态环境监测与修复规划具有重要意义。 相似文献
94.
卫星重力与地球重力场研究是国际大地测量学的重要研究领域,不仅带动了大地测量学本身的发展,也在其他相关研究领域取得了重要的科学应用.以2000年1月至2020年9月的20年Web of Science核心合集数据库中关于该领域的科学论文为研究对象,使用文献计量的方法,应用CiteSpace软件对当前研究现状、近年来发展脉络以及研究热点进行分析.结果 表明,关于卫星重力和地球重力场的文献数量总体上逐年上升,2016年以来维持较高的水平,其中美国、德国以及中国的发文量位居前三位;发文量排名前三的研究机构分别为中国科学院、加州理工学院和美国国家航空航天局;我国在卫星重力及地球重力场领域的研究力量相对集中,中国科学院、武汉大学以及中国科学院大学发文数占中国总数的75.36%;利用GRACE数据和球谐函数构建高精度地球重力场模型,反演局部质量变化是当前国际研究热点.得益于卫星重力观测数据,全球重力场模型得到了实质性改进. 相似文献
95.
长江中下游六省大气甲烷柱浓度时空分布 总被引:2,自引:0,他引:2
甲烷(CH4)是造成气候变暖的主要温室气体之一。为了了解长江中下游水稻种植区CH4浓度的分布情况,本次研究基于温室气体观测卫星(greenhouse gases observing satellite,GOSAT)和大气红外探测仪(atmospheric infrared sounder,AIRS)卫星反演的数据产品,对我国长江中下游六省大气CH4柱浓度的时空分布特征进行了研究。研究结果表明,由GOSAT反演的长江中下游六省大气CH4浓度呈逐年增长趋势,其年均浓度由2011年的1817×10?9增长至2018年的1875×10?9,高于东三省、华北平原和全国平均水平。区域平均年增长量为8.2×10?9 a?1。各省年际增长幅度略有差异,纬度偏低的江西、湖南和浙江三省大气CH4浓度高且增长量偏大,纬度偏高的湖北、安徽和江苏三省大气CH4浓度略低且增长量偏小。长江中下游六省大气CH4呈现较强的季节变化特征,湖北、湖南、江西和浙江峰值出现在9月,安徽、江苏峰值出现在8月。垂直方向上长江中下游六省CH4浓度随气压降低,浓度逐渐减小,呈现出明显的季节变化特征,近地面层GOSAT反演的最高值出现在夏季,最低值出现在春季;高层最高值出现在秋季,最低值出现在春季。AIRS反演的大气CH4浓度空间分布上北高南低,与GOSAT反演结果不一致,可能由于AIRS主要反映了对流层中层大气状况而GOSAT更多的反映了近地面层大气CH4的变化。其垂直方向上呈现高度越高,浓度越低,不同高度上秋季浓度均最高。 相似文献
96.
在南岭高海拔山脉、植被茂密等地区开展地质调查难度大,人员和物资难以进入,因此需提前根据该区域的地形线性特征合理设计野外调查路线;此外地形线性特征可为区域构造运动信息的认知提供辅助知识.遥感技术以其宏观性、多尺度、多层次的特点成为地质研究和地质勘查的重要手段,然而在高植被覆盖区,常见的光学影像难以穿透植被,而微波雷达遥感则因为较好的植被穿透性,使得其应用成为可能.因此,提出了一种基于雷达卫星Sentinel-1和数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据的地形线性特征提取方法.该方法首先利用似然比边缘检测算法提取Sentinel-1影像中的边缘特征,然后对DEM进行线性特征增强以生成山体阴影影像,再利用Canny边缘检测算子提取DEM数据中的山脊线与山谷线等主要线性特征,以DEM提取出的特征线为中心建立缓冲区并与雷达影像的提取结果做相交处理,将得到的线性特征利用道格拉斯-普克算法进行局部直线拟合,最后得到研究区的地形线性特征.结果表明,该方法综合考虑了雷达影像的微观细节信息和DEM数据的宏观趋势信息,在保留主要线性地形特征的同时剔除了伪边缘和噪声点,提取效果较好. 相似文献
98.
基于FY-2F静止气象卫星提供的2015年5—9月的高分辨率数据,通过温度阈值法识别出深、浅对流后,分析和比较了深、浅对流在对流初生(convective initiation,CI)至发展阶段中云顶高度、云顶快速降温率(cloud top cooling rate,CTC)以及多通道差值等云顶物理量特征的变化异同。结果表明:深、浅对流在CI阶段的云顶物理量特征具有相似变化特征,即云顶高度均在短时间内快速上升,CTC值均先减小后增大;深、浅对流差异表现为深(浅)对流云顶上升高度能(不能)超越水汽层高度;深对流CTC最低值较浅对流CTC最低值更低。基于CI阶段深、浅对流的CTC最低值的差异,通过个例验证,表明利用深、浅对流CTC最低值的差异,可以在识别出CI的基础,判断出CI是否发展成为深对流,从而能提前做出预警。 相似文献
99.
100.
利用热带测雨卫星测雨雷达(TRMM PR)降水回波反射率因子廓线(降水率廓线)与全球探空大气温湿廓线(IGRA)的多年融合资料,研究了青藏高原拉萨站夏季降水结构及相应的大气温湿结构特征。结果表明,该站降水回波反射率因子分布在17~45 dBz,大部分小于26 dBz;回波顶高度达17 km,呈现“瘦高”外形;相应的大气低层湿润,降水云内大气并非饱和,但温度露点差比全部状态时的值小。深厚降水系统的回波外形也呈现“瘦高”,按照降水率随高度的非线性变化,其垂直结构可分为三层,而浅薄降水系统的垂直结构呈现一层,即平均降水率斜率随高度呈对数线性变化,最大平均降水率(0.7 mm·h^-1)出现在地面。深厚降水与浅薄降水云体内400 hPa高度(7.5 km)上下的露点温度递减的速率不同。降水云体内的零度层高度大约6.3 km,但PR没有探测到零度层亮带。统计结果还表明拉萨探空站及附近的大气可降水量为20.89 mm·d^-1,降水转化率为27.0%,深厚降水系统的降水转化率是浅薄降水系统的2.9倍,深厚降水系统和浅薄降水系统的CAPE值分别为1941.7 J·kg^-1和1451.8 J·kg^-1。本研究结果为模式模拟青藏高原降水云内的温湿结构提供了观测依据。 相似文献