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1.
地下水的赋存和埋深是地下水资源勘察的重要内容。遥感技术具有数据获取快、综合成本低、观测尺度大等诸多优势。基于遥感的地下水资源评估技术一直受到研究人员的关注,也是遥感应用研究中的热点和难点。回顾总结了遥感技术在评估地下水赋存和埋深领域的应用与研究进展,根据不同评估技术的特点将其划分为单因子模型评估法、多因子综合模型评估法、重力卫星数据评估法3种。得出以下结论①地下水遥感评估技术经过多年发展,模型方法更加多样,精确度不断提高,可以作为传统地下水资源勘察的重要辅助手段;②遥感评估地下水赋存的研究发展迅速,但针对地下水埋深信息的评估研究进展相对缓慢;③高时空分辨率遥感技术和机器学习技术的结合运用、无人机遥感技术的应用是地下水资源遥感评估技术的未来发展方向。 相似文献
2.
基于S波段双线偏振雷达资料、雨量计资料及激光雨滴谱数据,在CSU-ICE算法的基础上建立了CSU-LPA算法.以华南地区一次季风暴雨过程为评估对象,对CSU-LPA算法与传统PPS (Precipitation Processing System)算法进行了效果对比,评估该算法在业务中的应用效果.结果 表明,在绝对值相对误差指标上,CSU-LPA算法相对于PPS算法其估测误差减小了约16%;PPS算法在过程累计估测降水分布中存在几个区域的显著高估,且估测散点值分布离散,而CSU-LPA算法的估测结果与实况吻合度较高,估测散点值分布集中,说明新算法稳定性良好;单站小时累计估测降水中,CSU-LPA算法能有效抑制PPS算法的高估效应,尤其在累计雨量较大的时候体现得更为明显. 相似文献
3.
4.
基于河南省111个气象站1961—2017年均一化前后逐日平均气温数据,采用统计分析方法,分析均一化前后河南省年、四季和月的平均气温变化规律及其空间分布,以期明确非自然因素对河南省平均气温变化趋势的影响。结果表明:1961—2017年,均一化前后河南省年平均气温均呈显著上升,均一化后增温速率为0.21℃/10 a,较均一化前偏大0.02;季节之间,均一化前后均以冬季增温速率最大,均一化前后分别为0.36℃/10 a和0.38℃/10 a;月份之间,均一化前后均以2月增温速率最大,分别为0.49℃/10 a和0.51℃/10 a。从各站看,全省有41.4%的站点平均气温变化未受到非自然因素的影响,其余58.6%的站点受非自然因素影响较大;对于年平均气温,均一化后有96.4%站点气温显著上升,均一化前为90.1%,增加了6.3%,58.6%的站点中有43.3%的站点气候倾向率被低估、15.3%被高估;对于季节平均气温,均一化后冬春两季均有99.1%的站点平均气温显著上升,均一化前分别为98.2%和92.8%;对于月平均气温,均一化前,12个月中月平均气温增温显著的站点超过50%的月份有2月、3月、4月、10月和12月,均一化后,又增加了个1月;非自然因素对平均气温数据的影响导致了对全省气温变暖速率的低估。 相似文献
5.
为规范水声环境资料质量检核评估工作,开展了水声环境资料质量检核评估标准规范研究,参照水声环境数据后期处理一般程序,梳理分析了原始数据、处理算法、模型运用及处理流程等数据质量误差来源;结合标准化水声环境资料处理程序及成果形式,研究了数据及数据处理全流程检核评估方法,给出数据文件、处理代码及配套文档资料应包含的内容及检查方法;研判了数据质量检核评估要求,给出三级验收制度、检核评估形式及提交的资料清单要求,对开展水声环境资料验收汇交规程及相关标准规范的制定、修订工作,具有较强的参考价值。 相似文献
6.
采用邻近插值和双线性插值方法,将国家气象信息中心研发的能见度实况融合格点分析产品插值到四川省156个国家级考核站,选取2018年11月25日四川盆地一次大雾天气过程,对其在四川盆地的适用性进行评估.结果 表明,该产品误差普遍在5km范围内,随着海拔的增加,逐渐由低估转为高估;分级检验为:30km以上能见度的误差最大,随着能见度的下降,误差也逐渐下降.大雾过程中,产品能监测低能见度天气,表现出落区的变化,能见度在30km以上时,格点实况以高估为主,30km以下时随着能见度的降低,格点实况从低估逐渐转为高估. 相似文献
7.
选用汉台区1980—2019年9—10月日降水量,分析了汉台区秋季降水量、雨日、连阴雨、暴雨等气候特征,并采用华西秋雨监测标准,分析了汉台区秋雨期长度、秋雨量、综合强度的气候特征及其变化趋势。结果表明:汉台区9—10月降水集中,占全年总降水量的比例大,雨日多,为华西秋雨的典型区域之一,但年际变化波动明显,20世纪90年代后期至今为波动上升期;汉台区秋季多连阴雨天气,连阴雨过程平均持续8.1 d,持续时间长,常有暴雨、大暴雨等强降水天气;2011年以来秋雨综合强度明显偏强,2019年秋雨综合强度达到近40年最强;近40 a秋雨综合强度变化趋势与9—10月降水量变化趋势一致,但波动更明显,2014年以来秋雨综合强度增强趋势明显。 相似文献
8.
9.
利用最新的深度学习算法,即卷积长短期记忆(Convolution Long-Short Term Memory)神经网络,构建基于深度学习的人工智能短临预报系统,以广州地区2019年3-5月雷达观测的数据为输入进行训练,然后进行短期1h内的降水预报。利用常用的统计评分指标(探测率POD、误报率FAR、临界成功指数CSI,相关系数CC)检验模型。结果表明,预报结果与实际观测的相关系数在1h内预报均保持在0.6以上,在1h内预报探测率均保持在80%以上,临界成功指数在降水强度为10mm·h^-1时,基本保持在60%,误报率均小于40%。 相似文献
10.
2000—2016年中国再分析辐射资料与观测值对比 总被引:1,自引:0,他引:1
大气再分析辐射资料克服了传统的地面观测资料缺乏和台站分布不均的缺点,以及卫星遥感反演算法的适用性和传感器精度等问题,采用不同的模型对太阳辐射状况进行动态模拟,并结合实际观测数据对模型进行校正,建立了长时间序列和不同分辨率的数据产品。尽管目前再分析辐射产品评估已经有较多的研究,但是针对我国长时间序列太阳辐射变化的不同再分析辐射资料间的精度对比评估较少,尤其缺乏不同再分析辐射资料空间差异性研究。选取2000—2016年NCEP/DOE、ERA-Interim、GLDASV2.1三种不同空间分辨率的再分析辐射资料,通过对比三种资料与我国辐射观测数据的差异,对三种再分析辐射资料在空间分布和时间序列的适用性进行详细的精确度评估。结果表明,从年资料对比来看,2000—2016年中国区域NCEP辐射资料显著高于其他三种资料,与观测值平均偏差约为1 342.2 MJ/(m2a),东部地区高估现象严重。ERA辐射资料平均偏差为681.8 MJ/(m2a),中国西部、华北及华中地区高估严重。GLDAS辐射资料平均偏差最小为130.2 MJ/(m2a)。从月资料对比来看,三种再分析数据在夏秋季月份的精度比冬春季月份要高。冬半年,三种再分析资料在海拔>1 000 m的东北大兴安岭、西北和云南等地相对误差低于海拔 < 1 000 m的华北、华中、华东、西南和华南地区;但夏半年这种分布现象不明显。 相似文献