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1.
曹翔  吴立广  曹剑 《气象科学》2015,35(3):258-267
为了验证50 km分辨率的SNU-AGCM模式(Seoul National University Atmospheric General Circulation Model)模拟TC活动的能力, 利用Hadley中心月平均海温资料驱动模式, 模拟了1980—2009年全球热带气旋的活动特征。与观测资料对比分析, 两组利用不同对流参数化方案的试验, 都能够模拟与观测类似的TC结构以及全球TC活动的主要特点, 包括全球生成总频数、各海区路径分布和TC活动的季节变化。但是各个海域TC生成的年平均频数与观测还存在明显差异。模式中西北太平洋和南太平洋两组试验平均的TC频数较观测分别偏多21.5%和31.3%;而北大西洋、南北印度洋分别偏少11.4%、41.1%和50%。模拟的东北太平洋TC比观测少了将近88%, 而观测中TC极少的南大西洋在两组试验中平均每年却有1.5个TC生成。模拟的TC频数较观测的差异主要与模拟的北印度洋季风、西北太平洋季风槽、垂直风切变、850 hPa相对涡度与观测的差异有关。  相似文献   
2.
在过去的几十年内,非开挖铺管技术发展迅猛,而我们也应该重视那些达到服务年限管线的移除技术。非开挖管线移除(简称TPR)是针对某些无法使用明挖法移除的管线(如带排水沟的渠道、主要道路、环境保护区等)中采用非开挖移除方法。这种方法有多个优点使得管线的业主对TPR技术产生了浓厚的兴趣,例如:完全移除管线,避免了管线停用和管线填充工序,彻底终止管线通行能力和相关责任义务。TPR在整个要移除的管道上采用水射流切割管壁。TPR设备定位在钻杆上,位于需要移除管线的一端,设备将插入地下管线中并通过钻杆驱动到管内。TPR切割头设有喷嘴,在操作过程中通过喷嘴的回转和移动,在管线的整个长度获得螺旋形切口。在TPR施工全过程中管线仍保持一定的结构强度。在最后阶段,取出切割头并且利用HDD钻机可以将有螺旋切割口的管线取出来,同时在孔内填充了粘土浆。TPR的设计已经完成并且该系统的第一台样机已经组装好,现场测试取得了很好的结果。  相似文献   
3.
中国旅游洞穴景区(点)的统计分析   总被引:3,自引:3,他引:0  
曹翔  杨晓霞  李溪  向旭  孙晓蓓 《中国岩溶》2017,36(2):264-274
通过中国洞穴数据库、中国各省市旅游景区名录、同程旗下网站(www.17u.net)和欣欣旅游网(www.cncn.com)下属的洞穴旅游专栏以及其他相关网站、报刊等途径获得中国大陆旅游洞穴的相关数据,对中国旅游洞穴的数量、质量、开放时间、空间分布、开发主题、门票价格等进行统计分析,结果发现:截止2016年7月,中国大陆地区拥有旅游洞穴景区(点)708个,其中,旅游洞穴景区364个,旅游洞穴景点344个,除宁夏和上海外,在其余29个省级行政区均有分布;现有A级旅游洞穴景区177家;以旅游洞穴景区作为重要组成部分的世界自然遗产有2处,世界地质公园有6处,国家地质公园有24处,国家级风景名胜区有26处;中国旅游洞穴景区(点)开放时间主要集中于20世纪70年代以来的40多年间,尤以1980—2008年间开放的最多,年际差异性较小;受岩溶地质背景的区域差异和社会经济发展水平的双重影响,中国旅游洞穴景区(点)较为集中地分布于西南、中南、华南、华东地区,在省际间空间上呈凝聚态势;中国旅游洞穴景区(点)的开发主题主要涉及地质观光、历史遗迹、宗教活动、科普教育、医疗保健、地下漂流等类型;中国5A、4A、3A、2A级旅游洞穴景区的平均门票价格分别为129元、86.16元、53.09元、37.19元,高于非洞穴类同类A级旅游景区。   相似文献   
4.
倪钟萍  王鹏  黄晓龙  曹翔 《气象科学》2021,41(2):172-182
利用浙江省自动站气象要素资料、FNL全球分析资料和雷达资料,对比分析路径相似的2019年台风"利奇马"和2004年台风"云娜"给浙江带来的影响。结果表明:"利奇马"风雨大值区位于浙东和浙北,"云娜"风雨大值区位于浙东和浙南;"利奇马"带来的整体降水比"云娜"带来的降水大,但单站雨量极值"云娜"强于"利奇马";极端大风"利奇马"强于"云娜"。究其原因与台风登陆时的强度、登陆后移动路径、滞留时间等有很大关系。环境场的不同对台风路径产生影响,也影响台风的不对称结构,进而影响台风带来的风雨分布。极端降水与降水条件和台风滞留时间有很大关系,极端大风与台风自身结构和强度、海岛位置有关。  相似文献   
5.
图像超分辨率重建旨在从低分辨率图像中生成包含高频细节的高分辨率图像。随着近年来人工智能的快速发展,基于深度学习的超分辨率重建算法取得了突破性进展。然而,水下光学图像通常会产生严重的颜色失真、细节缺失、对比度下降与模糊等多种退化问题,重建难度远高于常规的自然光学图像。目前尚未有文献对基于深度学习的水下光学图像超分辨率重建进行系统性综述。首先,对自然图像退化方式和数据集进行分类总结,结合国内外最新研究现状将基于深度学习的单幅图像超分辨率重建算法分为针对一般退化、已知(非盲)多种退化、未知(盲)多种退化 3 个方面进行详细总结,为水下应用场景提供参考。然后, 介绍了水下光学图像退化方式,归纳了常见的公开数据集,总结并分析了水下光学图像超分辨率重建的最新进展。最后,对该领域未来可能的发展趋势进行了展望。  相似文献   
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