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102.
不同垂直分辨率对台风数值模拟影响的敏感性试验 总被引:1,自引:0,他引:1
利用新一代数值预报模式ARW(Advance Research WRF),模拟试验了在不同垂直分辨率条件下模式对"罗莎"台风的预报性能。试验结果表明,数值模式的垂直分辨率变化对台风路径预报效果的影响不大,但对台风强度和结构的预报效果有明显影响。但是,对于一定的水平分辨率而言,有一个与之匹配的垂直分辨率,垂直分辨率低于或者高于这个相匹配的阈值,模式的预报性能都会下降。 相似文献
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本文以30年500hPa和海平面气压月平均资料为依据,对比分析了东亚和北美大气环流区域性特征的差异,以及不同的气候特征。如美国龙卷风灾害频繁。而中国季风雨带明显等。 相似文献
104.
目前,我省各台站普遍采用机制气表-1封面封底,使用时,对文字输入部分普遍感到费时费力。本文采用ucdos系统下的自定义词组功能,编制封面固定词组及封底常用词组,以期达到封面封底快速输入之目的。 目前微机的中文平台普遍采用ucdos系统,因此,本文利用ucdos系统中的自定义词组功能,编制自定义词组。编制自定义词组有多种方法,本文采用WPS文字处理系统编制。 相似文献
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106.
为提高机载激光测深(airborne LiDAR bathymetry,ALB)精度,需对ALB原始测深偏差进行修正。通过顾及ALB测深偏差诸影响参数,基于神经网络方法,利用实测样本数据训练获得ALB神经网络偏差模型,然后基于神经网络偏差模型对ALB原始测深数据进行修正。结果表明ALB原始测深偏差较大,需进行修正。传统线性偏差模型和本文神经网络模型均能有效修正ALB测深偏差。相比线性偏差模型,神经网络偏差模型具有更高内符合和外符合精度。基于神经网络的ALB偏差建模方法能有效提高ALB测深精度。 相似文献
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针对中国开展的国外农作物产量遥感估测大多依靠中低分辨率耕地信息、省级(州级)或国家级作物产量统计数据的现状,本文以美国玉米为例,探讨利用多年中高分辨率作物分布信息、时序遥感植被指数和县级作物产量统计数据开展国外重点地区作物单产遥感估测技术研究,以期进一步提高中国对国外农作物产量监测精度和精细化水平。首先,利用美国农业部国家农业统计局(NASS/USDA)生产的作物分布数据(CDL)获得多个年份玉米空间分布图,并对相应年份250 m分辨率16天合成的MODIS-NDVI时序数据进行掩膜处理,统计获得每年各县域内玉米主要生育期NDVI均值;其次,以各州为估产区,以多年县级玉米统计单产和县域内玉米主要生育期NDVI均值为基础,建立各州玉米主要生育期NDVI与玉米单产间关系模型;然后,通过主要生育期玉米单产和玉米植被指数间拟合程度,筛选确定各州玉米最佳估产期和最佳估产模型。最终,利用最佳估产模型实现美国各州玉米单产估测和全国玉米单产推算。其中,建模数据覆盖时间为2007年—2010年,验证数据为2011年。结果表明,应用最佳估产模型的2011年美国各州玉米单产估测相对误差在-4.16%—4.92%,均方根误差在148.75—820.93 kg/ha,各州估测结果计算获得全国玉米单产的相对误差仅为2.12%,均方根误差为285.57 kg/ha。可见,本研究的作物单产遥感估测技术方法具有一定可行性,可准确估测全球重点地区作物单产信息。 相似文献
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全国地面资料实现通信传输后,统一预处理软件,在同一平台上建立国家和省一级地面资料收集处理运行系统,不仅可减少不必要的麻烦,简化操作提高工作效率,还可加强上下之间的联系,提高系统整体性和工作质量。 相似文献