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一次浅薄低涡暴雨过程数值模拟及发展机制分析 总被引:3,自引:1,他引:2
运用WRF中尺度数值模式对2009年7月27日长江下游地区的一次6 h累计降水226 mm的暴雨过程进行数值模拟,利用模式输出资料,对引发此次暴雨过程的浅薄低涡移动演变和动力结构、温湿特征进行分析,探讨低涡发展东移机制。结果表明:低涡位于500 hPa西风槽前,仅出现在对流层低层,动力与温湿特征均表现其浅薄结构。低涡暴雨降水主要发生在低涡东侧暖式切变线附近。水汽来源于中国南海和东海两地,水汽辐合层深厚,达600 hPa。此次低涡具有较强的斜压结构特征。通过涡度方程分析,辐合辐散流场的维持和发展为正涡度变化率作出主要贡献,三维风场倾斜扭转项作用与正涡度变化存在重要正相关。地形的动力作用使得背风坡更有利于低涡绕山后加强。高低空急流耦合中心和水汽凝结潜热释放区均有利于引导低涡以及低涡暴雨加强东移。湿等熵面呈垂直陡立状,指示低涡已发展到成熟期。预示暴雨即将减弱。倾斜涡度发展条件C_d0的连续增强,指示斜压性、稳定度和垂直风切变的综合作用也是这次低涡保持发展加强的重要原因。 相似文献
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一次台风远距离暴雨中的干侵入分析 总被引:4,自引:3,他引:1
利用常规观测资料和NCEP再分析资料,对2008年7月17—19日发生在山东地区的台风远距离暴雨过程进行了观测分析和模拟研究。结果表明:降水期间有来自中高层的干冷空气的侵入,主要有两种表现形式:对流层顶附近向下的干空气侵入和对流层低层由西北向南的干空气侵入。干侵入存在于300~600 hPa之间,高层略微落后于低层,不利于对流不稳定的发展。但干冷空气侵入使得等相当位温面倾斜,有利于条件性对称不稳定的发展。干侵入使原来不饱和湿空气出现饱和,有利于降水增幅,雨区始终位于500 hPa干区前沿。高层正位涡扰动沿相当位温密集带向低层输送,500 hPa位涡高值区与降水有较好的同位相关系,对降水的发展和移动有一定的指示意义。 相似文献
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研究了业务驱动的土地利用变化发现机制的基本思路及其实现方法,提出了基于数据库触发器机制完成土地利用变化数据捕获的技术方案,涵盖触发器自动配置和变化数据缓存、传输、管理。结合试点应用,完整地实现了这套技术方案。试点应用表明,该研究成果能够及时地发现土地利用变化信息并进行有效的管理和应用。 相似文献
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自适应步长的海洋流线构造算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为深入研究海洋流场的结构特征,在临界点理论的支持下,根据不同的临界点类型提出了充分考虑流场结构特征的初始质点源布置策略,并根据原始网格矩阵中局部网格的流速和流向,提出了一种具有更宽泛步长调整适用度的自适应步长计算模型。该模型可根据具体流场特征实现步长增长倍数和全局步长增长控制的双自由度调整,同时可满足同向加速和逆向减速的步长控制。为实现流线在全局流场中的合理化布置,提出了基于平滑窗口的流线密度调整策略。对全球海洋流场进行可视化实验,结果表明,本文算法在海洋流场结构特征的表达中应用效果较好。 相似文献
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针对步长固定的传统流线数值积分中造成的计算不精确或无谓计算过多的问题,文献[15]提出了一种自适应步长的海洋流线构造算法,该算法中的自适应步长计算模型可综合考虑局部网格的流速和流向,具有双自由度调整的优点,但也存在着邻近网格流向改变过大造成的追踪不持续、网格内流速过缓造成的迭代死循环等问题,为此本文提出了一种新的自适应步长计算优化模型,优化后的模型在保持原模型优点的基础上,通过限定积分步长的下限取值范围,解决了流线追踪不连续及计算迭代死循环问题,同时通过调整参数μ及δ在模型中的控制范围,使积分步长的适用度更加宽泛,从而提高了算法的计算效率、减少了数据存储量,并避免了流线混叠及锯齿现象,通过大量试验及三维可视效果的对比分析,验证了算法的可行性和有效性。 相似文献
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列车运行仿真已成为轨道交通领域研究的热点之一,但国内大量的仿真运行研究侧重于提高目视效果和仿真效率,在仿真系统(尤其是以真实地形、卫星影像等空间数据为场景的仿真系统)数据管理能力上缺乏深入研究和探索。本文将GIS技术应用到列车运行仿真系统的构建中,尝试借助GIS强大的数据组织与管理功能提高运行仿真系统数据管理能力。同时,通过数据分块、外存和层次细节(LOD)模型策略等性能优化策略提高仿真系统中海量场景数据的调度和显示效率。本文基于ArcGIS engine和ArcGISGlobe实现了列车运行仿真试验系统的开发和运行,结果表明,上述思路应用于列车运行仿真系统中可兼顾数据管理能力和高速仿真效率。 相似文献
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人类活动轨迹的分类、模式和应用研究综述 总被引:4,自引:3,他引:1
各种传感器的应用与发展,如车载GPS、手机、公交卡、银行卡等,记录了人类的活动轨迹。这些海量的人类活动轨迹数据中蕴含着人类行为的时空分布模式。通过对这些轨迹的研究可以挖掘个体轨迹模式,理解人类动力学特征,进而为对轨迹预测、城市规划、交通监测等提供支持。因此,研究各类传感器记录的人类活动轨迹数据成为当前的研究热点。本文对人类活动轨迹的获取与表达方式进行剖析,并将人类的活动轨迹按照采样方式和驱动因素的不同分为基于时间间隔采样、基于位置采样和基于事件触发采样等3类轨迹数据。由于各类轨迹数据均由起始点、锚点和一般节点等构成,因而将轨迹模式挖掘的研究按照锚点、出行范围、形状模式、OD流模式、时间模式等进行组织,研究成果揭示人类活动轨迹在时间、空间的从聚模式、周期性等特点。在此基础上,将人类活动轨迹在城市研究中的应用,按照用户轨迹预测、城市动态景观、城市交通模拟与监控、城市功能单元识别以及城市中其他方面的研究应用进行系统综述,认为人类活动模式挖掘是城市规划、城市交通、公共安全等方面应用的基础。 相似文献