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1.
2.
应用常规气象观测资料、NCEP 1°×1°再分析资料,选取登陆北上山东地点相近但暴雨落区分别位于台风中心西北侧和东北侧的两个台风,分析暴雨落区相对台风中心非对称分布的成因。结果表明:台风进入中纬度以后,0421号台风“海马”位于高空深槽前,与西风槽相互作用,西风槽携带的冷空气从西北侧侵入台风环流,产生湿斜压锋区强迫抬升、冷暖空气交绥、水汽辐合等因素造成暴雨,暴雨趋于出现在台风中心的西北侧,为高比湿舌前方、较强水汽辐合区与相当位温密集区叠加的区域;而0509号台风“麦莎”与副热带高压相互作用,引起涡度及涡度平流的非对称改变,暴雨区与500 hPa正涡度区或正涡度平流相对应,暴雨趋于出现在台风中心的东北侧,为强正涡度平流区与水汽辐合叠加的区域。 相似文献
3.
5.
6.
山东暴雨天气学预报指标的统计特征分析 总被引:6,自引:0,他引:6
采用山东省2000—2011年逐日、逐时降水资料和NCEP最终分析资料,研究了山东省暴雨天气学指标物理量的时空分布,获得了不同季节、区域和范围的暴雨预报指标特征。研究表明:山东暴雨有明显的夜间增强趋势。业务中常用的暴雨指标物理量均有不同程度的季节性变化特征,一方面表现在指标物理量的阈值有明显的季节性差异,例如暴雨的850 hPa比湿指标在4、5月仅为10 g·kg~(-1),而7月则可达14 g·kg~(-1);另一方面不同季节的水汽、动力和热力不稳定等因子对暴雨贡献也不尽相同,通常盛夏季节暴雨的水汽因子较高,而动力因子偏低,而且对流不稳定性较强,但斜压性减弱,其他季节的暴雨则相反。山东暴雨指标物理量的区域性差异没有季节性差异明显,同时各因子的区域差异也并不一致,具体来说鲁南暴雨需要更强的水汽,同时热力不稳定性因子也较高,K指数比其他区域约高0.5℃,而半岛地区暴雨动力因子更强。同时,大范围暴雨和区域暴雨需要更好的水汽条件、更强的动力条件,但对流不稳定条件较低,而局地暴雨则与此相反。 相似文献
7.
在大数据时代,高分辨率对地观测技术实现了对地球表层地理现象和地理过程最为真实、量化、全面覆盖又快速更新的数据化记录,可为地理空间认知研究的新发展奠定时空信息聚合与挖掘计算的基准。地理图斑是影像空间映射到地理空间中对于地理实体的抽象化表达,是构建地理场景和承载地理空间各类信息进而开展模式挖掘的最小单元。本文以地理图斑为基本对象,通过分析其中视觉模拟、符号推测等几类机器学习的协同计算机制,从空间、时间与属性等维度构建了集“分区分层感知”、“时空协同反演”、“多粒度决策”三者于一体的地理图斑智能计算模型,并以在贵州息烽县、广西江州区开展的农业种植结构制图与规划决策为应用案例,探索了地理图斑分布、生长以及功能3种模式的挖掘方法,并进一步设计了动态视角下开展图斑动力模式挖掘的研究思路。 相似文献
8.
介绍一种基于嵌入式操作系统WinCE开发的天然气表字符自动识别系统。系统运用区域增长法和最大类间方差法对图像进行字符区域定位及字符分割,提出了将Gabor特征用于气表字符识别并讨论了Gabor滤波器参数优化设置方法。实验表明系统具有良好的识别效果及实时性。 相似文献
9.
山东省两次暴雪天气的对比分析 总被引:7,自引:1,他引:6
应用常规天气图资料、探空资料、加密自动站观测资料、地基GPS/MET遥感大气水汽观测资料、卫星云图、多普勒雷达观测资料和NCEP/NCAR 1。×1。再分析资料,采用诊断分析和对比分析方法,对山东省2009年11月11 12日和2010年2月28日两次暴雪天气的水汽、热力、动力条件和中尺度特征进行对比分析。结果表明,(1)两次暴雪都是受高空槽影响产生的,700hPa附近有较强的偏南气流向暴雪区输送暖湿空气,整层大气高湿近于饱和,中低层有逆温,整层温度≤0 C;暴雪产生在700~500 hPa槽前西南气流前部、850 hPa东北风与东南风辐合的区域,近地面层都为东北风。(2)不同点是,前次暴雪过程中低层先有冷空气影响,然后中高层暖湿气流北上,中低层能量低,以稳定性降雪为主,持续时间长;后次暴雪过程中,先是中低层暖湿气流北上,而后强冷空气从低层锲入,低层形成低涡,地面形成气旋,中低层对流不稳定,对流发展,降雪强度大,持续时间短。(3)暴雪期间GPS/MET水汽监测的可降水量在20 mm左右,对降雪量有一定的指示性。加密自动站观测中温度0C线是雨、雪的分界线,有助于判别降水的形态。 相似文献
10.
基于融化层识别算法(melting layer detection algorithm,MLDA)原理,利用2020年7—8月济南、青岛两部S波段双偏振多普勒雷达体扫数据,进行融化层高度信息识别试验,根据试验结果在MLDA算法中引入径向连续性检验、增加扫描仰角范围与调整判别融化层出现的距离库总数阈值的改进措施,与改进前的MLDA算法进行了对比分析,得到以下结论:MLDA对融化层顶高度有一定识别效果,识别的融化层顶高度的平均绝对误差较大,融化层底高度过低;加入径向连续性检验(简称MLDA-R1)后,识别的融化层顶高度的平均绝对误差明显减小,融化层底对应温度与融化层厚度分布在合理区间,但是遗漏识别的试验数明显增加;在MLDA-R1基础上,扫描区域增加了3.3°仰角(简称MLDA-R2)并调整了判别融化层出现的距离库总数阈值(简称MLDA-R3),融化层遗漏识别的试验数明显减少,同时提高了对融化层高度信息的识别效果;一些降水回波与非降水回波混合的区域会被错误识别为融化层区域,影响MLDA算法对融化层的识别效果,仍需进一步改进。总体来看,改进后的MLDA更适用于我国S波段双偏多普勒振雷达,对雷... 相似文献