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2015年7月22日福建西部山区经历了一次罕见的极端降水过程,6 h降水量高达254.9 mm,24 h最大降水量达295.5 mm。利用常规天气资料、自动气象站、卫星云图、风廓线雷达以及多普勒天气雷达资料,分析此次过程的中尺度对流系统的环境条件及结构演变特征。分析表明:低空季风槽北抬减弱后的切变和高空高压之间的南北向槽缓慢向东北移动是此次强降雨的主要影响系统,不稳定能量加大、抬升凝结高度和自由对流高度低、大气可降水量大及中等到弱的垂直风切变形成有利于中尺度对流系统发展的环境条件。中尺度对流系统在发展过程中结构发生改变,由线状对流伴随层云（TL/AS）的结构转变为静止后向建立的中尺度对流系统,极端降水出现在静止后向传播阶段。高空冷空气入侵,低空西南急流加强并伴风速辐合,冷暖空气交汇导致中尺度对流系统加强发展,边界层西南气流在有利的喇叭口地形作用下加强抬升,北上受到山脉阻挡形成小涡旋,西北侧对流单体移入后不断加强,对流单体的移动方向和传播方向相反,中尺度对流系统形成静止后向传播,产生列车效应,出现极端降水。 相似文献
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大气折射的映射函数与神经网络拟合比较分析 总被引：1，自引：0，他引：1
首先介绍映射函数和神经网络模拟方法在大气折射研究领域中的应用情况,总结映射函数的基本形式,分析BPNN的基本原理,进而研究了基本映射函数的BPNN变换。最终利用普尔科沃大气折射表这一数据平台与MATLAB7中的神经网络工具箱,建立与映射函数对应的BPNN模型,对普尔科沃大气折射表进行BPNN模拟。与相关文献的映射函数模拟进行比较分析:BPNN的模拟精度是4阶分式映射函数的2倍,不仅证明大气折射的映射函数模拟存在较大的拟合残差,而且表明BPNN对大气折射的非线性拟合优于映射函数,同时也为BPNN的隐层神经元具备挖掘高阶隐含信息提供了一个研究实例。 相似文献
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