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1.
基于重庆市境内长江航道雷达站拍摄的雾天气过程影像资料,利用K最近邻、支持向量机、BP神经网络、随机森林等机器学习算法,对无雾和5类有雾天气个例进行图像识别训练,构建雾图像识别模型,并检验了识别准确率。结果表明:机器学习能够有效识别雾图像,随机森林算法的识别效果优于其余3种算法。对于能见度超过1500 m的无雾天气,模型的识别准确率为100%,对于能见度在1000—1500 m范围内的轻雾、能见度低于50 m的强浓雾,模型的识别准确率在90%以上,对于能见度在50—1000 m范围内的雾、大雾和浓雾,识别准确率超过70%。 相似文献
2.
基于常规气象观测资料和PM2.5浓度资料,分析了2019年1月10—14日天津市东丽区出现的一次持续性雾霾天气特征及其成因。结果表明:此次雾霾天气具有明显的阶段性特征,高空平直西风环流、中层暖脊和地面弱气压场为此次雾霾天气出现提供了有利的天气形势。轻雾和霾阶段,能见度变化更易受到相对湿度的影响;而雾阶段,能见度变化更易受到风速的影响。PM2.5浓度与地面气象因子关系密切,与能见度、风速负相关,与相对湿度正相关。当其他气象条件稳定,且周边地区污染物浓度较高时,近地面风向转变,对本地区雾霾的出现起到关键性作用。 相似文献
3.
利用地基多通道微波辐射计遥感反演华北持续性大雾天气温、湿度廓线的检验研究 总被引:5,自引:0,他引:5
地基多通道微波辐射计可提供高时间分辨率的大气温、湿度和液态水含量廓线遥感探测数据,为大气层结及云雾形成和演变特征研究提供了重要手段,但对其观测数据的可靠性检验研究很少。本研究在对比晴空MonoRTM模拟亮温和微波辐射计观测亮温的基础上,利用华北地区2009—2013年11个雾天气过程的170个时次(其中30个为雾发生时次)的探空数据,检验了美国Radiometrics 35通道MP-3000A型微波辐射计(Microwave Radiometer Profiles,MWRP)探测的温度、水汽密度和相对湿度数据,并结合系留气艇和CloudSat云雷达等观测资料,检验了典型雾个例的MWRP反演的温、湿度廓线数据。与探空数据的比较表明,两者的温度(T)数据的相关系数超过0.98,水汽密度(ρ)的相关系数超过0.95,但相对湿度(RH)的相关系数只有0.67左右。总样本误差分析中MWRP反演的T比探空偏低约3℃,ρ的均方根误差(E)在1 g/m~3以内,RH在1—7 km高度偏大,总样本RH垂直平均E在18%左右,雾天时的RH垂直平均E在23%左右。与系留气艇观测数据比较表明,MWRP反演的T也偏低,但两种探测方式的T和RH在指示雾的发展演变过程中具有很好的一致性。CloudSat云雷达数据验证了MWRP反演显示中高层出现高RH区与云的存在有关。 相似文献
4.
南京市紫外线辐射强度的变化及影响因子 总被引:1,自引:0,他引:1
利用南京市2005-02—2009-01共4 a的紫外线辐射观测资料,分析了到达地面的紫外线辐射强度的变化特征,并探讨了云、污染物浓度和雾、霾天气等对紫外线辐射强度的影响。结果表明,低云量对紫外线强度的衰减更明显,最大达58.15%,蔽光性云层对紫外线辐射强度的衰减可达71%~80%;紫外线辐射强度与污染物浓度呈负相关,其中与NO2的相关性最好,为-0.39;晴空条件下,严重霾对紫外线辐射强度的衰减率可达20%以上,浓雾对紫外线辐射强度的衰减接近50%。 相似文献
5.
北京一次持续性雾霾过程的阶段性特征及影响因子分析 总被引:11,自引:1,他引:10
利用北京地区高时间分辨率观测资料对2009年11月3—8日一次持续性雾霾天气过程中的气象因素和气溶胶演变特征进行了分析。结果表明,该次雾霾过程具有明显的阶段性特征,前期以霾为主,中期发展为雾霾交替,后期随着相对湿度减小再次转换为霾并最终消散。边界层逆温是低能见度过程形成的必要条件,但并不最终决定雾霾低能见度强度。相对湿度和PM2.5浓度是决定能见度大小的两个关键影响因子,对能见度的影响体现出阶段性特征。大部分时段PM2.5浓度是影响能见度的主要因子,当能见度小于1 km时,能见度变化更多受相对湿度影响。不同的情景计算表明,控制PM2.5浓度对于改善本次过程的能见度有重要作用。 相似文献
6.
为了探究北京城市下垫面对雾天气过程的影响,为北京地区雾数值预报水平的提高提供理论基础和科学依据,选取2011年10月29日北京地区雾天个例进行了数值模拟试验,通过对WRF/Noah/UCM模式系统中城市冠层参数的调整,显著改善了模式对此次雾天气过程的模拟效果.使用参数调整后的模式系统通过敏感性试验分析研究了北京城市下垫面对雾发生、发展和消散过程的影响.结果表明:参数调整后的WRF/Noah/UCM模式系统能够与实际观测较相符地模拟此次发生在北京地区的雾天气过程,北京城市下垫面主要通过对温度的改变对雾的形成、发展和消散产生显著影响,使雾不易在城市及其附近形成和发展,延后城市地区雾的形成,但城市的存在也使得城市地区及其附近雾不易消散,相较于没有城市时消散时间延后. 相似文献
7.
8.
分析了1997—2006年辽宁境内能见度小于1000 m雾的时空分布特征。结果表明:就雾发生的频率而言,辽宁存在两个高值区和两个低值区,高值区分别位于黄海北部沿岸至辽宁东部山区和锦州北部至阜新一带,低值区分别位于辽宁中北部平原以及朝阳地区。从雾的日变化上看,近86%的雾出现在夜间,近69%的雾出现在02-08时,且多为辐射雾。地域不同但气候条件相近时,雾的日变化与雾发生的次数存在极其相似的特点。依据相似的地理环境和气候条件、雾的日变化特征以及雾发生次数等,将辽宁划分为5个预报区,对雾采取分区预报,以提高雾预报的准确率。 相似文献
9.
10.
在有雾的天气下经常发生几百辆车连续追尾碰撞的恶性交通事故,因此为了做好交通安全工作有必要开展雾的风险分析研究。在考虑雾的出现频率、持续时间和能见度3个参数的基础上,通过改进雾的危险性指数(FHI)方法,得出了适合我国气象标准的雾的标准化危险性指数(NFHI)的计算方法。为了使危险性指数适应雾的数值预报产品的应用,进一步改进了雾的标准化危险性指数的形式,提出了适合数值预测模式的雾的标准化危险性指数。最后结合京津塘高速公路沿线5个国家气象站36 a的雾的观测数据,利用NFI方法计算得出了4个季节的雾的危险性等级,并使用数值预报结果计算了不同地点的雾的标准化危险性指数。利用该指数计算方法可以通过比较不同路径危险性的大小进行最佳路径的选择,为交通安全提供科学参考。 相似文献