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目前土地卫片执法中对影像变化图斑的提取主要依靠作业人员对两时相高分辨率卫星遥感影像的目视解译,以确定土地利用变化发生的空间位置。图斑的正确与否完全依靠解译人员的目视判读经验,容易产生错误。通用的检测流程针对特定遥感影像数据可以得到较好的检测结果,但是面对大面积、特征多样、分辨率较高的城市遥感影像时,应用效果可能不佳。融合流程优化思维,整合现有成熟的遥感影像变化检测相关技术,利用数字城市建设中积累的大量高精度GIS数据,并结合地物形状特征指数和检测人员的作业经验,进行变化检测自动化研究,包括人机交互检测和批量自动检测两个主要流程,并应用于深圳市土地卫片执法中的土地利用变化图斑提取环节,可提高其自动化程度,有效降低时间和人力成本,及时发现并阻止土地违法利用行为。 相似文献
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为评估用于超大城市综合气象观测试验的测风激光雷达,从最大有效探测高度和数据获取率两方面对测风激光雷达的探测能力进行分析,同时使用测风激光雷达与深圳气象梯度观测塔的测风资料从不同观测高度、不同观测值等方面进行对比分析,结果表明:测风激光雷达与深圳气象梯度观测塔的风速、风向一致性较好,相关系数分别为0.96、0.99,平均绝对误差分别为0.54 m/s、9.95 °,且不同高度层的测风结果也较为一致,但雨天和雾天条件对测风激光雷达的最大有效探测高度和数据获取率影响较大,设备探测能力受到一定的限制。 相似文献
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利用广东省深圳市30个自动气象站观测数据对深圳市近10年的气候变化趋势进行了分析,结果表明:（1）深圳市2011—2020年的平均气温增长率约1.47 ℃/(10 a),比上一个10年显著增加,气候变暖并未停滞;（2）受城市化的影响,深圳市气温日较差在较大范围内呈减小趋势,但在少数地区却反常地呈现了上升趋势;（3）深圳的地面风速总体呈下降趋势,其中发达地区风速下降更快;（4）2011—2020年深圳市的平均相对湿度呈上升趋势,最高每年增长1.33%;（5）统计深圳各区不同时次的极端降雨量数据可以发现,未发展地区的极端降雨量增速较大,年总降水量的增长率也较高,增长率最高为42.41 mm/a,而其他地区的6 h以内的滑动降水量极大值均呈下降趋势;（6）利用多个自动气象站长时间序列数据,可以对深圳局地气候变化特征进行更加精细化的分析,这对国家基本站而言是一种有益的补充,有助于更加深刻地发掘城市化与气候变化的关系。 相似文献
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基于2016-2018年ECMWF模式温度预报和浙江省72个国家基本站观测资料,根据温度日变化特征,采用K-近邻(KNN)回归算法进行误差订正,改进浙江省172 h精细化温度预报。在KNN回归算法中,将模式起报时刻的温度视作“背景”,由模式预报减去起报时刻温度消除“背景”影响,得到温度日变化曲线,通过温度日变化曲线构建差异指标,选取历史相似个例。根据历史相似个例的误差特征,对温度预报进行订正,得到改进的温度预报。检验结果表明,KNN方案的温度预报平均绝对误差较ECMWF和30 d滑动平均误差订正方案(OCF)的分别减小26.2%和5.2%;日最高和最低温度预报误差绝对值小于2℃,准确率较ECMWF的分别提高14.8%和4.3%,较OCF的分别提高3.0%和1.3%。KNN方案对地形复杂地区的温度预报改进效果更为明显,对冷空气活动和夏季高温等天气过程预报改善效果也较稳定。 相似文献
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深圳S波段与X波段双偏振雷达在定量降水估计中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
双偏振多普勒天气雷达的一个重要应用是进行定量降水估计（QPE）,它可以获得反射率（ZH）、差分反射率（ZDR）和差传播相移率（Kdp）这些与降水粒子有关的信息,常用的双偏振雷达降水估计方法有基于ZH的R（ZH）、基于ZH和ZDR的R（ZH,ZDR）、基于Kdp的R（Kdp）和基于Kdp与ZDR的R（Kdp,ZDR）这4种。文中利用深圳市S波段和X波段双偏振多普勒雷达探测资料,结合高精度地形数据和雨滴谱仪观测数据,设计了基于双偏振量的定量降水估计方法:首先利用地形数据和雷达地理信息,分析了雷达的遮挡状况,形成了这两部雷达的复合平面扫描仰角信息;随后利用雨滴谱仪观测资料,使用T矩阵方法统计得到了深圳地区的上述4种降水反演方法的参数;最后设计了混合降水反演方法,基于双偏振信号（即Kdp和ZDR）的强弱,使用不同的降水反演方法进行定量降水估计。基于12个降水个例,利用各反演方法产生的定量降水估计结果与雨量计观测资料比较。结果表明,混合降水反演方法在降水反演的准确度和稳定性上均优于任何一种单一定量降水估计反演方法。基于文中介绍的定量降水估计方法,使用深圳S波段和X波段雷达产生了定量降水估计产品,并与深圳目前业务定量降水估计产品进行对比评估。结果表明,使用本方法产生的定量降水估计产品在准确度和稳定性上要优于目前的业务产品。此外,X波段雷达的定量降水估计产品性能要略高于S波段雷达的定量降水估计产品,这说明高时、空分辨率的X波段雷达可以提高定量降水估计精度。但由于雷达扫描平面内双偏振雷达对融化层和冰区的偏振量观测与降水的关系尚未明确,因此,本方法仅适用于雷达扫描平面内液态降水区。 相似文献
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基于广东10部S波段多普勒天气雷达的三维拼图资料,利用机器学习技术开发了一种冰雹识别和临近预报的人工智能算法。算法设计时以雷达回波反射率的垂直和水平扫描数据为基础训练集,将冰雹云的雷达反射率扫描数据作为正样本,将其他雷达反射率扫描数据作为负样本,通过贝叶斯分类法对正、负样本数据集进行机器学习,训练人工智能识别冰雹云内在规律的能力。训练时以广东省2008-2013和2015-2016年的数据作为训练集,使用了2014年广东省12次冰雹过程的数据做检验。对比检验的结果表明,人工智能法比传统的概念模型法击中率高9个百分点。研究结果表明了人工智能对冰雹这类非线性强天气过程具有较强的识别能力。 相似文献
7.
海域分等定级是制定海域使用金征收标准和开展海域资产价格评估的前提和依据。借鉴《海域定级技术指引(试行)》,遵循资源禀赋差异、收益差异、节约利用和生态用海的原则选取海域自然条件和海域区位条件2个定级因素及海水质量、海洋自然灾害等10个评价因子,构建深圳市浴场用海定级的评价指标体系。采用综合指数评价法计算出207个评价单元的得分情况,通过聚类分析方法和变异系数(CV)来校核级别,最终将浴场用海的海域划分为Ⅰ级(22.22%)、Ⅱ级(33.82%)和Ⅲ级(43.96%)3个级别。研究成果为海洋管理部门制定浴场用海不同级别的基准价格提供了依据。 相似文献
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我国城市规划中气候信息应用回顾与展望 总被引：2，自引：1，他引：1
城市规划中气候信息的应用经历了从早期的风玫瑰图利用到考虑风、温、湿、压等要素的气候适宜性分析以及目前关注城市通风环境、热环境以及污染敏感区的城市环境气候图技术的历程。气候信息获得的途径也从数量极为有限的基本气象观测站资料到空间加密的自动气象站资料、更精细的气象数值模式以及精细化地理信息技术的应用。同时,细化的技术导则和规范的建立以及不同行业间的联合发文有力推动了气候信息的实际应用。此外,研究展示了近年开展的伊犁、深圳、北京实际案例主要内容。最后,针对未来我国将根据大气环流特征和生态环境承载能力、走优化城镇空间布局和城镇规模结构的新型城镇化道路,从工作层面和技术层面给出了需要不断完善并深入研究的几个重点。 相似文献
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To improve the accuracy of short-term(0–12 h) forecasts of severe weather in southern China, a real-time storm-scale forecasting system, the Hourly Assimilation and Prediction System(HAPS), has been implemented in Shenzhen, China. The forecasting system is characterized by combining the Advanced Research Weather Research and Forecasting(WRF-ARW)model and the Advanced Regional Prediction System(ARPS) three-dimensional variational data assimilation(3DVAR) package. It is capable of assimilating radar reflectivity and radial velocity data from multiple Doppler radars as well as surface automatic weather station(AWS) data. Experiments are designed to evaluate the impacts of data assimilation on quantitative precipitation forecasting(QPF) by studying a heavy rainfall event in southern China. The forecasts from these experiments are verified against radar, surface, and precipitation observations. Comparison of echo structure and accumulated precipitation suggests that radar data assimilation is useful in improving the short-term forecast by capturing the location and orientation of the band of accumulated rainfall. The assimilation of radar data improves the short-term precipitation forecast skill by up to9 hours by producing more convection. The slight but generally positive impact that surface AWS data has on the forecast of near-surface variables can last up to 6–9 hours. The assimilation of AWS observations alone has some benefit for improving the Fractions Skill Score(FSS) and bias scores; when radar data are assimilated, the additional AWS data may increase the degree of rainfall overprediction. 相似文献
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基于模糊逻辑的大气云粒子相态反演和效果分析 总被引：4，自引：1，他引：3
为了探究8mm云雷达探测到的大气云粒子相态特征,根据Shupe总结得到云雷达探测参量:反射率因子、Doppler径向速度、线性退偏振比以及温度在不同相态水凝物对应的云雷达产品特征阈值,采用不对称T型的隶属函数,成员函数包括:反射率因子、线性退偏振比、径向速度以及垂直温度廓线,反演出的粒子相态包括:雪、冰晶、混合相态、液水、毛毛雨、雨等6种。通过联合分析中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室的偏振云雷达探测资料和GTS1型探空仪温度数据,结果表明;通过模糊逻辑法对云雷达探测的参量反演出的大气粒子相态结果与探空实时数据一致性较好,对现阶段常规天气预报参考、人工影响天气作业指挥以及效果评估来说具有较好指导性。 相似文献