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利用重力异常信息获取梯度全张量 总被引:1,自引:0,他引:1
重力位二阶梯度张量反应了重力异常的空间变化率[1],特别适合于探测或研究局部的小地质体及其细节.本文在地球外部重力场基本理论的基础上,围绕如何利用重力异常信息计算获取重力梯度张量的理论与方法展开了研究.通过实验对比,验证了重力梯度较之于重力异常更能反应细致的局部特征. 相似文献
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提出基于距平分析的Argo海表温度场(SST)重构方法,即在Argo浮标观测点提取温度距平值序列进行Kriging插值生成距平场,并叠加气候态SST的方法重构Argo海温场。以Argo数据相对稀少的2003年8月份和Argo数据相对较多的2012年8月份印度洋海域(60°S—30°N,25°—125oE)为例,重构水平分辨率为1°×1°的海表温度场。分析表明:(1)这种基于距平分析方法重构的海温场与对Argo数据直接Kriging插值获得的结果相比在精度上有大幅提高;(2)重构的温度场与最优插值海表温度场(OISSTV 2.0)的等温线具有高度的一致性,并且在Argo浮标附近海域有更好的细节表现;(3)即使在Argo数据相对稀少的海域,基于距平分析方法重构的海温场也能保持较高的精度要求,包括边缘海域和南大洋极锋附近均有较好表现。 相似文献
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将雷达50 km探测半径的可视范围分为4个区域,分别获取平均反射率因子垂直廓线,确定与对应区域的雨量计匹配最佳的平均反射率因子廓线上的Z值;同时获取雷达波束被阻挡地区各雨量计高空平均反射率因子垂直廓线,并寻找该廓线与可视区域内的平均反射率因子垂直廓线相关性最好的廓线,以及被阻挡区域的Z值对应的最佳匹配高度上的Z值,对其进行降水估计。采用安徽合肥雷达站和雨量计站点资料进行试验,并进行误差分析,结果表明:利用最佳匹配方法得出的平均反射率因子垂直廓线上的Z值对雷达波束被阻挡区域的降水估计效果有一定改进。 相似文献
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改进的TREC算法在奥帆赛测试期的应用 总被引:4,自引:3,他引:1
基于青岛的新一代天气雷达,计算TREC数据,并对TREC数据的质量控制进行设置,以剔出杂波引起的孤立TREC数据,根据TREC法得到的回波移动进行雷达回波移动外推。给青岛奥运会帆船赛测试赛起到了较好的保障作用,并详细分析了2006年8月26日的一次强天气过程,利用TREC法得到的回波移动产品对该过程从回波移动方向上进行了分析,并用PUP产品进行效果检验。结果表明:TREC算法对于天气过程的雷达回波移动趋势预测有较好的效果,它能大致反映出3km高度的水平流场运动方向和速度。通过分析还发现,该算法对于预报强天气过程雷达回波的移动,进行雷暴等灾害性天气预警.有一定的指导作用. 相似文献
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用相关法估测CAPPI等高面上的TREC风 总被引:2,自引:0,他引:2
使用雷达资料,运用相关法估测CAPPI(constant altitude plan position indicating,等高平面位置显示)上的TREC(tracking radar echoes by correlation)风,根据雷达在两个观测时间的数据,估算CAPPI上的水平流场,从而外推整个回波场的运动走向.经输入台风、暴雨、晴空边界层的回波个例试验,结果表明有助于短时天气预报.在TREC应用于晴空回波时,根据当地实际情况,通过适当改动相关系数的阈值可以消除杂波产生的对TREC矢量的干扰. 相似文献
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城市内部研发密集型制造业的空间分布与区位选择模式——以北京、上海为例 总被引:3,自引:0,他引:3
基于微观企业数据对北京和上海研发密集型制造业空间分布的特征和影响因素进行分析,进而揭示其区位选择模式差异。研究发现,北京企业集中分布特征明显,热点区主要位于核心城区及近郊的少数地区,并形成以中关村-上地为中心的集聚格局;上海企业表现为集中与扩散并存,热点区在郊环线以里区域零散布局,并形成以漕河泾和张江为双核的联动共生集聚格局;北京和上海企业均存在开发区和交通指向性以及路径依赖,与此同时,上海企业还具有学研机构和老工业区指向性以及郊区化现象,北京企业则出现逆郊区化。研发密集型制造业在北京和上海分别形成以开发区为空间载体的“紧凑型-中心性”模式和以开发区、学研机构和老工业区为多元空间载体的“离散型-郊区化”模式。不同行业企业基本符合总体特征,但又呈现一定的特殊性。 相似文献
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