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为了研究初值不确定性对我国南方暴雨数值预报的影响,依据历史降水资料的统计分型,选取华南暴雨型、江淮暴雨型和黄淮暴雨型等三类型中具有代表性的暴雨过程,采用AREM模式以不同资料分析场(常规观测资料、NCEP和ERA40同化分析资料)作为初值进行暴雨预报对比试验。试验结果表明,对于各类型暴雨,不同资料初值的差异都会引起暴雨数值预报结果的较大差异;在此基础上,采用经验正交函数(EOF)分析方法,分析了各类暴雨初值误差及其变化信息,从中提取出主要的误差分量,并对这类误差的数值预报影响进行了敏感性试验和预报验证,结果显示,寻找和消除主要的初值误差,对改进暴雨数值预报结果具有重要作用。 相似文献
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华南地壳演化过程及其构造格架 总被引:6,自引:0,他引:6
华南大陆基底由两大块体联合组成:即古扬子块和武夷块。古扬子块基底岩石主要为太古宙灰色片麻岩,古、中元古代科马提绿岩,新元古代蛇绿岩绿岩组成。而武夷块由角闪岩、变粒岩、浅粒岩等组成。地壳生长由西北向东南,由老到新具有由原始未分异地幔向超镁铁质→偏硅铝质→碱质前进演化。在华南大陆形成过程中,主要构造事件为两次碰撞、三次裂解的主体构造格局。大陆生长和构造动力机制均受地幔柱迁移所控制。燕山期以后,华南形成 相似文献
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目前,将北秦岭造山带视为华北陆块南缘古活动大陆边缘模式的观点颇为盛行。但从地壳演变依据、古生物资料、野外资料及地壳地震反射剖面等方面研究成果分析,华北陆块与扬子陆块之间的秦岭海槽应是发育于大陆地壳内部的沉降带,两个陆块间从未存在过真正的古大陆边缘;秦岭造山带是发育于大陆内部因碰撞挤压可起的造山带,并非形成于陆壳板块边缘;“楔入造山”是陆壳内部块体碰撞造山的一种新模式。板块构造理论有局限性,大地构造 相似文献
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额尔齐斯河上游西伯利亚云杉树轮宽度年表特征分析及其对气候的响应 总被引:1,自引:0,他引:1
利用采自阿尔泰山南坡额尔齐斯河上游森林6个采样点的低海拔西伯利亚云杉(Picea obovata Ledeb)树轮样本,建立6个树轮宽度指数年表。分析标准化树轮宽度年表的特征参数及对气候的响应发现:(1)可可托海北(KKT)年表包含的气候信息最多,其次是塔里德萨依(TLD)年表。(2)6个标准化年表及区域年表(HEC)与临近的富蕴气象站与生长季及生长季前期的降水呈正相关,与上年7月到当年6月降水量相关最高达0.755,该研究结果与新疆天山山区云杉对气候的响应完全一致。降水是森林下限西伯利亚云杉树轮宽度生长的主要限制因子。(3)海拔相对较高的协特克阔依汗(XTK)和KKT年表除与其它年表具有对降水相同的响应特点外,还与当年8月的平均最低气温呈显著正相关。(4)区域年表树轮宽度指数经历了9个偏高时段和8个偏低时段,揭示了该地区降水的长期变化。 相似文献
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68.
基于Google Earth Engine和NDVI时序差异指数的作物种植区提取 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高农作物种植信息遥感监测的效率,扩展数据适用范围,本文提出了一种基于时间序列NDVI差异指数的作物种植区提取方法。随着海量遥感与云计算的发展,Google Earth Engine作为一个全球尺度地理空间分析云平台,弥补了单机计算耗时长的不足,为快速遥感分类带来了新机遇。基于Google Earth Engine平台,以河南省开封市杞县为研究区,以2019—2020年杞县地区多时相Sentinel-2影像为数据源,结合物候信息,根据不同作物在时间序列NDVI曲线上的差异构建NDVI时序差异指数,从而提取作物种植区,区分不同作物类型,并与其他方法进行了精度验证和对比。结果表明:① NDVI时序差异指数法以作物物候信息为基础,与GEE高性能的计算能力相结合,形成了作物种植信息快速提取框架,可以方便快捷地进行作物种植区提取,较本地处理具有明显优势;② 杞县冬小麦和大蒜种植区有明显的空间分异性,冬小麦种植区主要集中在研究区西北部以及南部的农村居民点周围,而杞县大蒜则由于产品流通需要,主要集中在研究区中部以及东北部,居民点较为密集,交通便利的城市周边;③ 与时间序列支持向量机法和最大似然法相比较, NDVI时序差异指数进行作物种植区提取的总体精度达到83.72%, Kappa系数为0.67,分别比最大似然法提高了10.02%和0.21,比支持向量机法提高了4.18%和0.09,表明该方法能更高效率,更高精度地提取作物种植信息,实现区域作物种植信息的高效准确监测。总体来看,该方法在一定程度上可拓展遥感数据在农业领域的应用范围,具有推广价值。 相似文献
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70.
监控视频中动态目标的精准定位与跟踪作为计算机视觉领域中重要的研究方向,近年来已成为监控领域的研究热点。传统视频动态目标检测仅依赖图像特征数据,忽略了与地理坐标系精准匹配,特别是对于多个摄像机覆盖的区域,拍摄的角度不同,投影后形成的图像空间分辨率也不同,因此,难以满足智能监控在复杂的地理场景中全方位时空信息感知。本文提出一种多摄像头协同的视频监控图像与地理空间数据互映射模型构建方法来获取动态目标的轮廓和地理位置等时空信息,首先建立监控图像信息与地理空间数据的互映射关系,将观测角度不同、尺度不同和空间分辨率的监控图像置于同一坐标系下,并在此基础上通过融合Canny算子与背景减法来检测目标的边缘信息;然后采用质心偏移算法还原目标在该场景的实际位置,从而实现多角度下连续跟踪,提升地理场景的时空理解力和分析力,提高动态目标的精准定位与跟踪能力。 相似文献