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以大汶河流域为研究区域,利用自动站雨量数据、数值预报雨量数据、雷达基数据等气象资料,建立以TOPMODEL模型为核心的暴雨山洪预报模型,模拟暴雨发生时山洪的产生及变化,预报山洪发生的规模和时间,再根据流域不同历史重现期的面雨量值,实现山洪监测预警。具体作法:将大汶河流域拆分成90m×90m的网格点,依据8邻域汇水理论模拟每个网格点内水流情况,并根据汇水与地理信息,将全流域划分为三级,降低由于降雨和下垫面的空间不均匀性对模拟结果带来的影响;利用时间叠加和滞后性实现对山洪的预报,并应用数值预报精细化雨量产品,进一步修正山洪预报结果,延长山洪预报时效;计算各子流域不同历史重现期的面雨量值,将其作为致灾阈值,实现各子流域的分级报警;另外,采用概率配对法确定雷达反射率与降雨量的关系实现雷达估测降水,对自动站模拟山洪的方法进行有效的补充,提高系统的业务可用性。 相似文献
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介绍了像控点位置选择的一般基本要求,像控点的布点方案以及野外像控点的目标选择方法,以及后期的上交成果表格。 相似文献
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利用地面观测资料和MICAPS资料,分析了泰安3次秋季强降雪产生的天气形势、物理量及其演变特征,同时对欧洲中心数值预报的温度预报进行了检验。结果表明:泰安秋季强降雪发生的天气形势均为回流形势;雨雪转化时850hPa均有东南气流建立,当850hPa东南气流转为北西北气流、925hPa东北气流转为西北气流控制时,降雪趋于结束;强降雪发生时850~400hPa均有较强的上升运动,水汽辐合中心在800~850hPa;雨雪相变基本发生在08时和20时前后,欧洲中心数值预报850hPa温度预报≤-2℃可作为泰安秋季雨(雨夹雪)转为雪的温度指标。 相似文献
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基于谷歌云在线处理平台(Google Earth Engine,GEE),以2019年全年Landsat-8 OLI影像为数据源,选取黑龙江省哈尔滨市为试验区,基于决策树算法、随机森林算法、最邻近算法、支持向量机算法开展土地覆盖分类方法研究,并对不同分类器方法提取结果进行精度评价.试验结果表明,基于GEE平台可以快速完成土地覆盖分类,各分类方法都可以达到较好的效果;采用决策树算法提取结果最优,总体精度为97.53％,Kappa系数为0.9586. 相似文献
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