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1.
利用ICESat数据确定格陵兰冰盖高程和体积变化   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
两极冰盖消融是造成海平面上升的重要原因,作为世界第二大冰盖,格陵兰冰盖消融速度在进入21世纪以后明显加快,引起了广泛关注.本文利用ICESat卫星激光测高数据,探讨了坡度改正的方法,通过改进平差模型解决了病态问题,并采用重复轨道方法计算了2003年9月至2009年10月间格陵兰冰盖的体积和高程变化趋势,对格陵兰冰盖各冰川流域系统的变化情况进行了详细分析.结果表明,格陵兰冰盖在这6年间平均高程变化趋势为-16.79±0.84 cm·a-1,体积变化速率为-301.37±15.16 km3·a-1,体积流失主要发生在冰盖边缘,其中DS1、DS8等流域的体积损失正在加剧,而高程在2000 m以上的冰盖内陆地区表现出高程积聚的状态,但增长速度明显减缓.与现有研究成果的对比表明,算法优化后的本文结果更具可靠性.  相似文献   
2.
The objective of this research was to acquire a raindrop size distribution (DSDs) retrieved from C-band polarimetric radar observations scheme for the first time in south China.An observation period of the precipitation process was selected,and the shape-slope (μ-Λ) relationship of this region was statistically analyzed using the raindrop sample observations from the two-dimensional video disdrometer (2DVD) at Xinfeng Station,Guangdong Province.Simulated data of the C-band polarimetric radar reflectivity Z_(HH)and differential reflectivity Z_(DR)were obtained through scattering simulation.The simulation data were combined with DSD fitting to determine the Z_(DR)-Λand log_(10)(Z_(HH)/N_0)-Λrelationships.Using Xinfeng C-band polarimetric radar observations Z_(DR)and Z_(HH),the raindrop Gamma size distribution parametersμ,Λ,and N_0were retrieved.A scheme for using C-band polarimetric radar to retrieve the DSDs was developed.This research revealed that during precipitation process,the DSDs obtained using the C-band polarimetric radar retrieval scheme are similar to the 2DVD observations,the precipitation characteristics of rainfall intensity (R),mass-weighted mean diameter (D_m) and intercept parameter (N_w) with time obtained by radar retrieval are basically consistent with the observational results of the 2DVD.This scheme establishes the relationship between the observations of the C-band polarimetric radar and the physical quantities of the numerical model.This method not only can test the prediction of the model data assimilation system on the convective scale and determine error sources,but also can improve the microphysical precipitation processes analysis and radar quantitative precipitation estimation.The present research will facilitate radar data assimilation in the future.  相似文献   
3.
卫星估雨精度的不确定性受到当地降雨类型和像元内降雨非均匀性影响,而结合这两个关键因素开展半干旱草原卫星估雨的研究有限.2009年夏,我们在中国锡林郭勒半干旱草原用多部微雨雷达和雨量计构建了9 km卫星像元降雨观测网,观测了像元内降雨非均匀性(空间变异系数CV),并评估了卫星估雨精度.结果表明:(1)CV值受像元内平均降雨量,降雨类型,降雨云面积及移向等影响,如高Cv值的降雨过程大多为平均降雨量小,对流性降雨过程,降雨云边缘像元CV值较高;(2)TRMM 3B42V7卫星估雨产品适用性较好,CMORPH和PERSIANN次之,但TRMM 3B42V7易在半干旱草原湖泊处高估降雨.  相似文献   
4.
中国于2019年第35次南极考察中,首次在南大洋布放了锚系实时综合观测浮标(西风带海洋环境监测浮标,WEMB),为深入了解此海区的海洋环境变化提供了宝贵资料.国家海洋技术中心WEMB研究团队基于AVISO公开发布的多颗卫星高度计L3产品,通过数据配对,误差统计和最小二乘线性拟合等方法,对西风带海洋环境监测浮标的有效波高数据误差进行了分析与校正.校正后的浮标有效波高统计显示西风带常年处于大浪以上海况,观测期间内57%处于巨浪海况,并且伴随有高度相关的大风天气.  相似文献   
5.
由于卫星重力梯度观测的有色噪声特性和海量观测特征,在利用直接法进行重力场模型的最小二乘求解时,观测值的协方差阵为超大型的非对角阵,这给数值求解带来了极大困难.本文提出了一种基于先验误差功率谱密度的最优ARMA滤波模型构建方法,结合法方程的分块求解策略,可实现对卫星重力梯度观测值的高效滤波处理.数值仿真结果表明,利用最优ARMA滤波器进行时域滤波后,法方程的态性得到了明显改善,重力梯度观测值中的有色噪声得到了有效的"白化"处理,大地水准面精度得到了显著提升.  相似文献   
6.
李刚  刘畅  曹癑瑶  孟宪贵 《气象》2020,46(8):1074-1088
利用海上浮标站、自动站、多普勒天气雷达、L波段雷达探空、NCEP/NCAR再分析逐6 h和降水等观测资料,结合EVAP雷达风场反演获得的水平风场资料,对2018年1月9—11日一次渤海海效应暴雪过程的产生机制进行了分析。结果表明:此次海效应暴雪过程是一次极端降雪事件,具有强降雪持续时间长、降雪量大、暴雪分布近γ中尺度等特征。暴雪发生前后受两次强冷空气影响,渤海和山东半岛地区持续降温,850 hPa温度降至-18~-16℃,是产生强海效应降雪的有利条件;此次冷空气明显强于12月渤海海效应暴雪,1月产生海效应暴雪的850 hPa温度中位数较12月低约5℃。受强冷空气影响时,海气温差明显增大,海洋向低层大气输送的最大感热通量可达226.8 W·m~(-2),低层大气高湿饱和,导致大气层结不稳定,不稳定局限于850 hPa以下,为浅层对流。雷达反射率因子图上具有明显的"列车效应"。造成窄带回波的原因在于出现了低层切变线,即在山东半岛北部沿海的小范围区域内出现了东北风及西西南风,形成了西北风与东北风、西西南风与东北风的切变线,触发暴雪产生。而东北风达到的高度不超过1.2 km,多在0.6 km以下。通过此次极端暴雪过程的综合观测资料分析,揭示了较少出现的1月海效应暴雪的特征,其形成的环流形势、热力不稳定、动力条件等与常见的12月海效应暴雪基本类似,主要差异在于冷空气强度较12月偏强,这可成为1月海效应暴雪的首要预报着眼点;海上浮标站、雷达风场反演技术是定量揭示海效应暴雪中尺度特征的良好资料和方法。  相似文献   
7.
利用福建龙岩、漳州、泉州新一代多普勒天气雷达和厦门海沧双偏振雷达探测资料,采用动态地球坐标系下双雷达三维风场反演与拼图技术,基于天气研究和预报模式(Weather Research and Forecasting,WRF)及其资料同化系统,对登陆台风“莫兰蒂”(1614)引起的2016年9月14—15日福建强降水过程进行了双雷达风场反演拼图资料检验及其三维变分同化对强降水精细预报影响的数值试验,结果发现:(1)动态地球坐标系下双雷达反演风场能合理反映实际风场分布状况,其误差相对较小。相较厦门翔安风廓线雷达及厦门探空秒级测风数据,反演风风向(风速)平均绝对误差分别为7.8°(2.6 m/s)及3.4°(1.1 m/s);(2)反演风场水平方向稀疏化对同化及预报结果极为重要,过密的反演风场资料会给同化及预报结果带来负效果。文中采用18、6、2 km 3重嵌套,在3重嵌套区域均进行同化以及仅在2 km区域进行同化两种情况下,均表现为当反演风场资料水平分辨率提高到0.1°时,同化分析及预报的台风环流开始受到负影响;且当反演风场资料水平分辨率越高时,负效果越明显。敏感性试验结果显示,分辨率取0.2°时数值预报效果最好;(3)以美国国家环境预报中心全球预报系统(National Centers for Environmental Prediction/Global Forecast System,NCEP/GFS)0.5°×0.5°分析场为初值,基于3个不同起报时刻(2016年9月14日14时、20时及15日02时)(北京时,下同)模拟的福建省境内台风内核雨带和螺旋雨带逐时演变、台风路径与强度、逐时降水TS评分和空间相关差异显著,其中14日14时起报试验效果最好;而14日20时起报试验效果最差,这与该试验初始台风大风轴风速明显偏大有关;(4)在上述3个不同起报时刻试验基础上,分别增加双雷达反演风场资料的三维变分同化后,福建境内地面风场和台风内核雨带、螺旋雨带逐时分布、逐时降水TS评分和空间相关、台风环流结构以及U、V风垂直廓线分布均有明显改善,最大正影响时效可达24 h;但仅对1—6 h时效内台风路径有改善。   相似文献   
8.
建立适用于专题地图产品检索的用户偏好推荐模型是提高专题地图质量的有效方式之一,在专题地图产品推荐场景中,存在严重的内容冷启动和评论数据稀疏问题,现有的推荐算法无法为特定类用户推荐不同特征的专题地图产品,导致用户从专题地图中获取偏好信息受到限制。因此,本文构建基于负采样的连续词袋模型和基于Word2Vec的Item2Vec相结合的用户偏好推荐方法,用于专题地图产品推荐。① 计算用户行为日志文件中交互行为数据的隐性评分,以代替专题地图推荐信息流场景中稀疏的用户评论数据;② 基于负采样的连续词袋模型提取目标专题地图的前后地图序列感知特征信息,通过控制正负样本比例为1:2,提升目标专题地图潜在评分的预测精度;③ 通过Item2Vec将带有用户行为特征信息的专题地图映射到向量空间,计算用户对专题地图的相似度矩阵,根据用户偏好程度完成推荐。在构建的专题地图评分实验数据集Thematic CMaps和4个公开验证数据集MovieLens上的测试结果表明:与LFM、Personal Rank、Content Based和SVD 4种传统推荐算法相比,本文所提方法可有效提高潜在评分的预测精度,推荐性能最高达到27.85%;与以霍夫曼采样方式的Item2Vec基础方法和YouTubeNet 2种神经网络推荐算法相比,评分预测精度有一定提高,且推荐性能不断提升,最高达到2.97%和5.78%。以经典算法奇异值分解(SVD)为例,将MovieLens-20M数据集切分后,在数据量不断增大的数据子集中,本文所用方法的评分预测精度和性能均优于SVD方法。  相似文献   
9.
New Earth observation missions and technologies are delivering large amounts of data. Processing this data requires developing and evaluating novel dimensionality reduction approaches to identify the most informative features for classification and regression tasks. Here we present an exhaustive evaluation of Guided Regularized Random Forest (GRRF), a feature selection method based on Random Forest. GRRF does not require fixing a priori the number of features to be selected or setting a threshold of the feature importance. Moreover, the use of regularization ensures that features selected by GRRF are non-redundant and representative. Our experiments based on various kinds of remote sensing images, show that GRRF selected features provides similar results to those obtained when using all the available features. However, the comparison between GRRF and standard random forest features shows substantial differences: in classification, the mean overall accuracy increases by almost 6% and, in regression, the decrease in RMSE almost reaches 2%. These results demonstrate the potential of GRRF for remote sensing image classification and regression. Especially in the context of increasingly large geodatabases that challenge the application of traditional methods.  相似文献   
10.
To support the adoption of precision agricultural practices in horticultural tree crops, prior research has investigated the relationship between crop vigour (height, canopy density, health) as measured by remote sensing technologies, to fruit quality, yield and pruning requirements. However, few studies have compared the accuracy of different remote sensing technologies for the estimation of tree height. In this study, we evaluated the accuracy, flexibility, aerial coverage and limitations of five techniques to measure the height of two types of horticultural tree crops, mango and avocado trees. Canopy height estimates from Terrestrial Laser Scanning (TLS) were used as a reference dataset against height estimates from Airborne Laser Scanning (ALS) data, WorldView-3 (WV-3) stereo imagery, Unmanned Aerial Vehicle (UAV) based RGB and multi-spectral imagery, and field measurements. Overall, imagery obtained from the UAV platform were found to provide tree height measurement comparable to that from the TLS (R2 = 0.89, RMSE = 0.19 m and rRMSE = 5.37 % for mango trees; R2 = 0.81, RMSE = 0.42 m and rRMSE = 4.75 % for avocado trees), although coverage area is limited to 1–10 km2 due to battery life and line-of-sight flight regulations. The ALS data also achieved reasonable accuracy for both mango and avocado trees (R2 = 0.67, RMSE = 0.24 m and rRMSE = 7.39 % for mango trees; R2 = 0.63, RMSE = 0.43 m and rRMSE = 5.04 % for avocado trees), providing both optimal point density and flight altitude, and therefore offers an effective platform for large areas (10 km2–100 km2). However, cost and availability of ALS data is a consideration. WV-3 stereo imagery produced the lowest accuracies for both tree crops (R2 = 0.50, RMSE = 0.84 m and rRMSE = 32.64 % for mango trees; R2 = 0.45, RMSE = 0.74 m and rRMSE = 8.51 % for avocado trees) when compared to other remote sensing platforms, but may still present a viable option due to cost and commercial availability when large area coverage is required. This research provides industries and growers with valuable information on how to select the most appropriate approach and the optimal parameters for each remote sensing platform to assess canopy height for mango and avocado trees.  相似文献   
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