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1.
Streamflow modelling results from the GR4H and PDM hydrological models were evaluated in two Australian sub-catchments, using (1) calibration to streamflow and (2) joint-calibration to streamflow and soil moisture. Soil moisture storage in the models was evaluated against soil moisture observations from field measurements. The PDM had the best performance in terms of both streamflow and soil moisture estimations during the calibration period, but was outperformed by GR4H during validation. It was also shown that the soil moisture estimation was improved significantly by joint-calibration for the case where streamflow and soil moisture estimations were poor. In other cases, addition of the soil moisture constraint did not degrade the results. Consequently, it is recommended that GR4H be used, in preference to the PDM, in the foothills of the Murrumbidgee catchment or other Australian catchments with semi-arid to sub-humid climate, and that soil moisture data be used in the calibration process.  相似文献   
2.
综述国内外数篇论文,从强对流天气监测、预报预警、模式同化3个方面总结分析了近年来地面稠密观测资料的应用与优劣之处。综述表明:地面加密自动站、风廓线雷达、地基GPS、雨滴谱仪等多种观测仪器组成的地面稠密观测网具有时间尺度密集、覆盖面积广泛、能捕捉较多细微变化的优势,通过该观测网所得数据总结出的一系列指示性指标在强对流监测预警中具有重要的指示意义。但因中国地形天气情况复杂多变、数据缺失、仪器造价昂贵等问题,导致该观测网所得指示性指标不能适用于中国全境,应根据该观测网数据分析总结适应本地的预报指标。  相似文献   
3.
针对Android手机GNSS伪距定位精度较低的问题,利用手机端观测信息,通过载波相位/多普勒平滑伪距改善手机端伪距观测值的质量,从而达到提高定位精度的效果。首先给出了Android手机GNSS原始观测量的获取方法,然后推导了载波相位平滑伪距和多普勒平滑伪距算法模型,并设计合理有效的试验对算法的精度进行评定。试验结果表明:在手机端静态定位中载波相位和多普勒平滑算法均可提高原始伪距的定位精度,且多普勒平滑算法表现更优;在手机端动态定位中多普勒平滑算法可获得比原始伪距更优的定位精度,但是载波相位平滑算法较原始伪距更差;由于硬件的制约手机端周跳和信号失锁严重,占比超过50%,载波相位在手机端的可用性较低;多普勒平滑算法的最优平滑时间常数小于等于10 s,具有实时动态定位的巨大潜力。  相似文献   
4.
为了更有效地将卫星数据应用于北极航行导航,被动微波(PM)产品的海冰密集度(SIC)与从中国北极科学考察中收集到的船基目视观测(OBS)资料进行了比较。在2010、2012、2014、2016和2018年的北极夏季总共收集了3667组目测数据。PM SIC取自基于SSMIS传感器的NASA-Team(NT)、Bootstrap(BT)以及Climate Data Record(CDR)算法和基于AMSR-E/AMSR-2传感器的BT、enhanced NT(NT2)以及ARTIST Sea Ice(ASI)算法。使用PM SIC的日算术平均值和OBS SIC的日加权平均值进行比较。比较了PM SIC和OBS SIC之间的相关系数,偏差和均方根偏差,包括总体趋势以及在轻度/普通/严重冰况下的情况。使用OBS数据,浮冰尺寸和冰厚对不同PM产品SIC反演的影响可以通过计算浮冰尺寸编码和冰厚的日加权平均值来评估。我们的结果显示相关系数的范围为0.89(AMSR-E/AMSR-2 NT2)到0.95(SSMIS NT),偏差的范围为-3.96%(SSMIS NT)到12.05%(AMSR-E/AMSR-2),均方根偏差的范围为10.81%(SSMIS NT)到20.15%(AMSR-E/AMSR-2 NT2)。浮冰尺寸对PM产品的SIC反演有显著的影响,大多数PM产品倾向于在小浮冰尺寸情况下低估SIC,而在大浮冰尺寸情况下高估SIC。超过30 cm的冰厚对于PM产品的SIC反演没有明显影响。总体来看,在北极夏季,SSMIS NT SIC与OBS SIC之间有着最好的一致性,而AMSR-E/AMSR-2 NT2 SIC与OBS SIC的一致性最差。  相似文献   
5.
An ensemble Kalman filter based on the Weather Research and Forecasting Model (WRF-EnKF) is used to explore the effectiveness of the assimilation of surface observation data in an extreme local rainstorm over the Pearl River Delta region on 7 May 2017. Before the occurrence of rainstorm, the signals of weather forecasts in this case are too weak to be predicted by numerical weather model, but the surface temperature over the urban area are high. The results of this study show that the wind field, temperature, and water vapor are obviously adjusted by assimilating surface data of 10-m wind, 2-m temperature, and 2-m water vapor mixing ratio at 2300 BST 6 May, especially below the height of 2 km. The southerly wind over the Pearl River Delta region is enhanced, and the convergence of wind over the northern Guangzhou city is also enhanced. Additionally, temperature, water vapor mixing ratio and pseudoequivalent potential temperature are obviously increased over the urban region, providing favorable conditions for the occurrence of heavy precipitation. After assimilation, the predictions of 12-h rainfall amount, temperature, and relative humidity are significantly improved, and the rainfall intensity and distribution in this case can be successfully reproduced. Moreover, sensitivity tests suggest that the assimilation of 2-m temperature is the key to predict this extreme rainfall and just assimilating data of surface wind or water vapor is not workable, implying that urban heat island effect may be an important factor in this extreme rainstorm.  相似文献   
6.
The thermophysics of asteroids has become an important frontier for the research of asteroids in recent years. In this paper, we have introduced the thermophysical models commonly used in this field, by using these thermophysical models and combining with the data observed by the space or ground-based IR telescopes, some thermophysical parameters of asteroids, such as the thermal inertia, geometric albedo, effective diameter, surface roughness, and surface temperature, etc., can be derived. We have mentioned also the shape model and IR observation of asteroids, as well as the obtained thermophysical parameters for a part of asteroids. These thermophysical parameters can be further applied to studying the asteroids’ Yarkovsky effect, YORP effect, and so on, even can provide the relevant information for the spacecraft landing on the asteroid surface and the return mission of a spacecraft after the asteroid sampling.  相似文献   
7.
张运林  秦伯强  朱广伟 《湖泊科学》2020,32(5):1348-1359
过去40年,全球气候变暖、辐射变暗和变亮、风速减弱、气候异常波动等自然环境变化以及筑坝建闸、岸堤硬质化和调水引流等强烈人类活动势必会深刻改变太湖湖泊物理环境和过程,驱动湖泊生态系统演化.基于历史文献、档案数据以及气象水文和透明度等长期观测数据,本文系统梳理了太湖气温、水温、风速、水位和透明度等物理环境空间分布和长期变化特征,探讨了气温和风速、水位和透明度相互协同作用机制及其潜在生态环境意义.受全球变化和城市化等影响,过去40年太湖气温和水温呈现显著升高趋势,而近地面风速则表现为持续下降,湖泊增温和风速下降有利于藻类生长和蓝藻水华漂浮聚集,某种程度上增加了蓝藻水华出现频次和集聚的面积.为防洪和满足流域日益增长的水资源需求,闸坝管控和调水引流使太湖水位呈现缓慢增加趋势,而入湖污染物增加和富营养化则造成水体透明度逐渐下降,致使透明度与水位(水深)的比值明显降低,减少了湖底可利用光强,恶化水下光环境,在一定程度上驱动了太湖水生植被和草型生态系统退化.湖泊物理环境长期变化逐渐拓展了太湖藻型生境空间而压缩了草型生境空间,加剧了草型生态系统向藻型生态系统转化和增强了藻型生态系统的自我长期维持.太湖湖泊物理环境的显著变化也会部分抵消流域营养盐削减和湖体营养盐下降对藻类生物量和蓝藻水华的控制,增加了太湖蓝藻水华防控和湖泊富营养化治理的难度.这意味着未来流域控源截污需要更加严格的标准,而湖泊水位等物理环境的有效管控是应对藻华加剧和恢复草型生态系统的适应性管理策略.  相似文献   
8.
在定襄地震台地磁观测中,地磁仪易受到发电机的供电干扰,文章通过对观测数据的分析,进一步找出干扰的原因,并提出排除方法。同时,对影响地磁观测的其他因素进行分析,以提高地磁观测资料的精度,保证仪器运行的稳定性。  相似文献   
9.
10.
雷电定位系统与人工观测雷暴日数统计比较   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
为了利用雷电定位系统 (lightning location system,LLS) 资料统计人工观测雷暴日数,采用湖北省2007—2012年LLS监测资料,选取25个气象站为圆心,统计其不同监测半径 (r) 圆区域内LLS监测的雷电日数,并与人工观测雷暴日数进行比较。结果表明:r≤7 km时,LLS监测平均年雷电日数小于人工观测平均年雷暴日数;r≥8 km时, LLS监测平均年雷电日数大于人工观测平均年雷暴日数;r=22 km圆区域内年平均雷电日数可替代最大年雷暴日数。根据r=7 km,r=8 km圆区域内LLS监测的年雷电日数、年平均地闪密度资料,分别采用直接替代法、地闪密度法和该文提出的二元法计算年雷暴日数,结果显示:二元法效果最好。二元法计算的2007—2012年25个站平均年雷暴日数与人工观测相等,平均差异为7.4%;二元法计算的2013年年雷暴日数与人工观测相差0.8 d,平均差异为12.3%。  相似文献   
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