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江门地区一次暴雨天气分析及数值预报的应用 总被引:4,自引:1,他引:3
本文探讨了江门地区前汛期一次暴雨天气发生发展的物理机制和数值预报产品的特点,结果表明:槽前的正涡度平流导致强烈辐合上升运动,触发边界层不稳定能量的释放,是暴雨产生的触发机制;时、空分辨率较细的数值预报产品对暴雨落点、落区预报提供了较好的参考依据。 相似文献
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江门前汛期不同降水时段特征 总被引:4,自引:2,他引:2
通过对江门地区1971~2007年3—6月候雨量、日雨量,2003~2007年南海和华南地区低层(850hPa)风场、向外长波辐射(OLR)场和水汽场在南海夏季风爆发前后差异的比较分析,发现:江门前汛期降水由锋面降水和夏季风降水2个时段组成,降水集中期分别为5月第2候和6月第2候。南海夏季风爆发后,江门第1次出现的降水可看作是夏季风降水的开始,南海夏季风的不同爆发类型对江门夏季风降水的开始时间有不同影响。江门前汛期的锋面降水为大尺度抬升凝结降水,而具有热带性质的夏季风降水为对流性降水;由于降水性质的不同,导致两者在降水持续时间、降水形式等方面表现出差异。 相似文献
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中国积雪特性及分布调查 总被引:3,自引:3,他引:0
介绍了"中国积雪特性及分布调查"的背景、科学目标、调查内容及方案。调查的总体目标是建立中国全面而系统的积雪特性数据库,服务于气候变化、水资源调查和积雪灾害的数据需求。调查将从历史资料整编、典型积雪区积雪特性地面调查以及积雪遥感调查等方面展开。历史资料的整编包括收集气象站以及各单位已开展的积雪特性观测资料,并按照一定的规范进行整编;典型积雪区地面调查主要是在东北地区、新疆地区和青藏高原开展不同季节的积雪特性调查,以点、线、面3种方式开展,观测内容包括雪深、雪密度、雪水当量、积雪形态、表层硬度、液态水含量、雪粒径、雪层温度、雪土界面温度、介电常数以及积雪的若干化学特性;遥感积雪调查将利用地面调查的积雪特性信息改进已有的积雪参数反演算法,建立中国长序列的积雪面积、反照率以及雪水当量数据集。最终,利用地面和遥感调查所获取的积雪特性及分布数据集对中国进行积雪类型划分,并生产系列积雪特性及专题分布图。 相似文献
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为拓展天绘一号多光谱数据定量化应用,本文采用基于准不变反射率目标物的交叉定标法,以HJ1ACCD2作为参考传感器,对天绘一号多光谱数据进行交叉定标处理。首先利用大气辐射传输模型(MODTRAN)对已知辐射定标系数的HJ1A-CCD2数据进行反射率反演,计算待定标数据相同准不变目标物的辐亮度,建立待定标数据辐亮度与DN值之间的线性关系得到辐射定标系数,并利用MODTRAN对天绘一号多光谱数据进行大气校正。对比准不变目标物光谱曲线,水体在红、近红外波段差异较大,裸露地和建筑物屋顶在4个波段吻合较好。误差分析结果表明除蓝波段外,准不变目标物在其他几个波段的相对误差均小于5%。 相似文献
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针对全极化SAR影像的特点以及传统分割方法存在的问题,提出了一种综合多特征(多种极化特征和形状特征)的全极化SAR建筑物分割模型。该模型采用分形网络演化算法及多元线性回归模型,构建综合多特征的建筑物分割模型。实验结果表明,该模型能够显著提高分割的精度,并且分割对象个数比较合理。 相似文献
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青藏高原Soumi-NPP和MODIS积雪范围产品的对比分析 总被引:1,自引:1,他引:0
Soumi-NPP(Soumi Polar-orbiting Partnership)卫星作为接替服役超期的Terra、Aqua卫星,其积雪范围产品在青藏高原的精度尚未被评价。以Soumi-NPP积雪范围产品为研究对象,利用气象台站点数据并结合更高分辨率的Landsat-8 OLI数据,评价该产品的精度,并与MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)积雪范围产品进行对比分析。结果表明:使用气象台站进行数据验证时,NPP、MOD与MYD三种积雪范围产品的总精度均较高,但三者积雪漏分误差都较大,其中MYD的漏分误差最大,为64.2%;当雪深小于5 cm时,三种积雪范围产品的积雪分类精度都较低,雪深大于等于5 cm时,NPP积雪范围产品的积雪分类精度最高,为82.3%,MOD与MYD的精度分别为77.1%和69.4%;利用Landsat-8 OLI数据验证时,Soumi-NPP积雪范围产品的Kappa系数最高,其均值为0.707,为高度一致性。而MOD10A1与MYD10A1的Kappa系数较低,分别为0.476与0.557,为中等一致性;Soumi-NPP积雪范围产品的Kappa系数大多在0.6以上,精度比较稳定,而MODIS积雪范围产品的Kappa系数波动较大,精度稳定性较差。Soumi-NPP积雪范围产品相较于MODIS积雪范围产品,其精度有了较大的提升,为准确监测青藏高原积雪范围提供了一个更优的选择。 相似文献
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MODIS逐日积雪产品去云算法研究 总被引:11,自引:7,他引:4
由于积雪和云的反射特性, 使用光学遥感监测积雪受到天气的严重干扰, 对研究区云量的分析表明, 无论是MOD10A1还是MYD10A1, 云都是影响该产品对研究区积雪进行实时监测的最大影响因素. 综合不同去云方法, 利用MODIS逐日积雪产品和被动微波数据AMSR-E雪水当量产品, 生成了MODIS逐日无云积雪图像, 并利用研究区85个地面气象观测台站提供的雪深数据对合成的单日无云积雪产品进行验证. 结果表明: 当积雪深度>3 cm时, 新产品的积雪分类精度达到91.7%, 该产品对实时监测青藏高原积雪动态变化具有重要的使用价值. 相似文献
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含铁矿物广泛存在于砂岩型铀矿床中,对地浸开采有着较大的影响。本次研究利用CO2+O2加压搅拌浸出实验、自动矿物分析系统(TIMA)和扫描电镜来对新疆蒙其古尔铀矿床灰色粗粒砂岩矿石浸出前后含铁矿物的连生、解离度和粒度变化进行表征,以此分析含铁矿物在CO2+O2中性地浸过程中的行为及对铀浸出的影响。研究结果表明,浸出后黄铁矿、黑云母和菱铁矿与铀石的连生程度从18.82%、2.77%及0.04%降至0.00%,而绿泥石的连生程度由2.56%变为3.56%和0.00%;4种矿物在浸出前后的解离度主要分布在小于1%的区间内,除菱铁矿解离度没有明显变化以外,绿泥石、黑云母和黄铁矿的解离度均有降低的趋势;粒度方面,浸出后绿泥石、黑云母、黄铁矿和菱铁矿等粒度在5~15μm的比例有所增大,表明它们的粒度均有所减小。上述情况表明,绿泥石、黑云母、黄铁矿和菱铁矿在CO2+O2地浸过程中会发生溶蚀,释放的Fe2+会转化为Fe3+。Fe<... 相似文献
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青藏高原因其复杂的地形地势和和积雪分布使得多种雪深算法未达到理想的精度。基于新一代被动微波数据AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2), 应用随机森林算法(Random Forest, RF)将亮温(Brightness Temperature, BT)和亮温差(Brightness Temperature Difference, BTD)作为参数输入, 并将高程和纬度参数引入雪深反演模型中, 经过模拟退火算法进行有效反演因子筛选, 构建了基于随机森林算法的青藏高原雪深反演模型。结果表明: 与AMSR2全球雪深产品相比, 随机森林算法的拟合优度(R2)由0.41提升至0.60, 均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)由7.36 cm降至4.88 cm, 偏差(BIAS)由3.24 cm减小至-0.16 cm, 随机森林雪深反演模型在青藏高原的精度更高; 青藏高原平均海拔超过4 000 m, 当海拔大于青藏高原平均海拔时, 随机森林算法的反演效果最差, 但RMSE仅为3.78 cm, BIAS仅为-0.09 cm; 高原南部(25° ~ 30° N)因其复杂的地势和相对较少的气象站点使得反演效果较差, RMSE为5.94 cm, BIAS为-0.39 cm; 青藏高原的主要土地覆盖类型为草地, 随机森林算法在草地的RMSE约为3 cm, BIAS接近0 cm。 相似文献