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徐州持续性霾过程的季节特征分析 总被引：3，自引：3，他引：0
利用常规气象观测资料、NCEP再分析资料及污染物浓度小时资料,从天气形势、地面气象要素特征、污染物浓度变化、霾形成及维持的机制等方面,分析了徐州2013年持续性霾过程的季节特征。结果表明：秋、冬季中高层为西到西北气流,低层暖脊,地面为高压后部或鞍型场;春、夏季在中高层西南风、低层高压后部偏南气流、地面风场不是很弱的情况下出现持续性霾。秋、冬季霾日夜间风速接近静风,白天风速较夜间略大,风向以偏北和偏东居多;春、夏风向、风速相对稳定,风速维持2~3 m·s-1,风向多为东到东南。秋、冬季出现霾时层结稳定,具有明显的贴地层逆温结构,逆温层顶较低,春季逆温层顶略高于秋、冬季,而夏季出现霾时可以是不稳定的层结,低层也不具备明显逆温特征。冬、夏季霾区上空多为微弱的上升运动,高度不高,其上为下沉气流;春、秋季夜间到早晨霾区上空多为下沉气流。 相似文献
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数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)是基础数据,数据本身不可避免地存在不确定性.不确定性会随着传播而累积,从而影响DEM应用结果的可靠性.从DEM不确定性传播的角度,利用蒙特卡罗模拟技术研究了DEM不确定性传播对坡度、上坡集水面积、地形指数和TOPMODEL模型的影响,发现DEM不确定性传播对坡度、上坡集水面积和地形指数有一定的影响,对上坡集水面积影响最大,对地形指数影响最小;但DEM不确定性传播对TOPMODEL模型影响甚微. 相似文献
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WANG Peifa DU Jinkang FENG Xuezhi KANG Guoding 《中国地理科学(英文版)》2006,16(4):320-326
1 Introduction Digital Elevation Model (DEM) is a digital representa- tion of the earth’s surface and is typically represented in three formats: Grid DEM, TIN (Triangular Irregular Network) and contour-based storage structure. Being readily available and easily operating, Grid DEM has been widely applied to the analysis of hydrological problems (Moore et al., 1991) and other fields. Unfor- tunately, DEM has its inherent errors, the departure of a measurement from its true value, whic… 相似文献
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复杂地形下长江流域太阳总辐射的分布式模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
利用长江流域气象站1960-2005年的观测资料(包括常规气象站点资料和辐射站点资料)、NOAA-AVHRR遥感数据(反演地表反照率),以1km×1km的数字高程模型(DEM)反映地形状况的主要数据,通过基于DEM数据的起伏地形下天文辐射模型和地形开阔度模型,分别建立了长江流域太阳直接辐射、散射辐射和地形反射辐射分布式模型,实现了长江流域太阳总辐射模拟,并对总辐射模拟结果进行了时空分布规律分析和对其受季节、纬度、地形因子(高度、坡度和坡向等)影响的局部规律分析,以及模拟结果的误差分析和站点验证分析。结果显示:太阳总辐射在季节上受影响的程度依次是春季>冬季>夏季>秋季;随着高度、坡度、纬度的增加,太阳总辐射受坡向影响的程度呈增强趋势,从坡向上看,向阳山坡(偏南坡)对太阳总辐射量明显高于背阴坡(偏北坡)。模拟的平均绝对误差为13.04177MJm-2,相对误差平均值3.655%,用站点验证方法显示:模拟绝对误差为22.667MJm-2,相对误差为4.867%。 相似文献
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面向对象的高空间分辨率遥感影像道路信息的提取 总被引：8，自引：0，他引：8
遥感影像的道路信息提取是构建及更新地理空间数据库的一个重要组成部分。针对高空间分辨率遥感影像丰富的地物细节信息和突出的结构、纹理信息的特点,采用一种面向对象技术,实现了高空间分辨率影像道路信息提取。首先,利用面向对象的影像分割技术得到道路均值对象,然后挖掘高空间分辨率遥感影像中描述道路的光谱特征、几何特征及纹理特征,构建道路对象的知识库,实现了城郊重要道路信息的提取。与最大似然法相比,提取结果充分利用道路形状和纹理信息,能克服光谱特征的噪声现象,提取道路准确率高,为高空间分辨率遥感影像道路信息提取提供了一种新的途径。 相似文献
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Global solar radiation（GSR） is the most direct source and form of global energy, and calculation of its quantity is highly complex due to influences of local topography and terrain inter-shielding. Digital elevation model（DEM） data as a representation of the complex terrain and multiplicity condition produces a series of topographic factors（e.g. slope, aspect, etc.）. Based on 1 km resolution DEM data, meteorological observations and NOAA-AVHRR remote sensing data, a distributed model for the calculation of GSR over rugged terrain within the Yangtze River Basin has been developed. The overarching model permits calculation of astronomical solar radiation for rugged topography and comprises a distributed direct solar radiation model, a distributed diffuse radiation model and a distributed terrain reflectance radiation model. Using the developed model, a quantitative simulation of the GSR space distribution and visualization has been undertaken, with results subsequently analyzed with respect to locality and terrain. Analyses suggest that GSR magnitude is seasonally affected, while the degree of influence was found to increase in concurrence with increasing altitude. Moreover, GSR magnitude exhibited clear spatial variation with respect to the dominant local aspect; GSR values associated with the sunny southern slopes were significantly greater than those associated with shaded slopes. Error analysis indicates a mean absolute error of 12.983 MJm-2 and a mean relative error of 3.608%, while the results based on a site authentication procedure display an absolute error of 22.621 MJm-2 and a relative error of 4.626%. 相似文献
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