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21.
近年来引发青岛暴雨的台风特征分析 总被引:3,自引:1,他引:3
采用FNL(NCEP/NCAR)全球1°×1°再分析格点资料和实况观测资料,选取2001—2008年引发青岛暴雨的6个登陆台风个例,从源地、路径、结构、强度及其环境场作用等方面分析其特征,并与未引发青岛暴雨的登陆台风特征进行了合成对比分析。结果表明:台风登陆我国福建或浙江后继续北上至30°N以北时,会引发青岛暴雨;台风东移入海,再次登陆山东半岛且登陆点离青岛越近,引发的暴雨越强、范围越广;台风影响青岛时,已处于生命史中的衰亡阶段,但高层暖心结构仍较明显,强度仍会维持一段时间;台风登陆后沿着南北向块状副高边缘的引导气流方向移动,且高空有冷槽与台风低压结合,会引发青岛全区性的暴雨、大暴雨天气。 相似文献
22.
基于遥感资料的2008年黄海绿潮浒苔水文气象条件分析 总被引:5,自引:1,他引:5
利用EOS卫星的多通道资料,采用通道合成的方法,给出了2008年5~7月间黄海海面浒苔的分布情况。利用卫星遥感的海上风场、降水、云中液态水含量、海表面温度(SST)等资料,分析了绿潮浒苔期间的水文气象条件、以及浒苔聚集和定向移动的原因。结果表明:2008年4~5月中旬苏北~山东半岛、黄海西部降水异常偏多导致近海营养盐偏多,5月下旬黄海上空日照比较充足,光和作用加强,有利于海上浒苔迅速繁殖。5~6月黄海大风日数异常偏少,可导致悬浮泥沙少,有利于可见光在水中的透射,利于浒苔的生长。浒苔的密集区位置与风场辐合区位置比较一致,浒苔密集区的移动与盛行风向基本一致,向下风方向漂移。6月偏东风异常是浒苔在青岛附近沿岸大量聚集的主要原因。 相似文献
23.
相较于地面站点观测,卫星可以监测更大范围的夜间雾区分布,目前虽然已存在几种经典的夜间陆地雾遥感反演算法,然而其在我国大范围陆上的适用性尚不清楚。基于葵花8号(Himawari-8)静止气象卫星数据,分别利用双通道差值法、温度差值法及归一化大雾指数法反演了我国2016年1月—2018年12月的夜间陆地雾区,并用地面观测资料以鉴定成功评分、准确率、判识率和误判率为指标参数对雾区反演结果进行验证分析,讨论了三种反演方法的适用性。结果显示:1)三种夜间陆地雾反演方法在秋季和冬季反演效果最好,其中温度差值法的鉴定成功评分高、准确率高、误判率低,反演效果最好,双通道差值法的判识率高、误判率高,反演效果次之,归一化大雾指数法效果最差。2)三种方法对夜间陆地雾的反演在秋季和冬季的最佳适用区域略有不同,但都倾向于在平原和盆地达到最佳效果,如华北平原、长江中下游平原和四川盆地。3)两次雾过程的反演结果显示,温度差值法和双通道差值法对平原地区夜间雾的识别能力均较强,在具体雾过程反演中各有优势。 相似文献
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25.
26.
基于无人机、高分卫星影像资料,通过实地调研与遥感影像对比分析,建立基于无人机、高分卫星遥感影像获取建筑物的技术路线,并以甘肃省陇南市为研究区进行实例验证。研究结果表明:利用无人机航拍进行建筑物识别时,采用倾斜摄影和正射影像相结合的方式,建筑物识别效果较好,尤其是对屋顶相同或类似的不同结构建筑物的识别;基于遥感技术获取建筑物时不仅要建立区域建筑物遥感影像解译标志,还需要借助区域地理环境特征、建筑物排列、占地面积、建筑物阴影等因素进行辅助识别,才能获取较为可靠的结果;陇南市建筑物类型主要有土木(含木构架)结构、砖木结构、砖混结构、框架结构4类,占比分别为19.25%、44.29%、31.32%、5.14%,建筑物遥感解译结果精度在-23.92%~25.28%;基于无人机和卫星遥感影像获取居民地建筑物数据可以用于更新地震应急基础数据库,但存在一定的误差。 相似文献
27.
共偏移距道集已被广泛地应用于地震速度建模及振幅随偏移距变化(AVO)的研究中,但复杂构造及射线多路径产生的共偏移距道集不保幅性等一系列缺陷给AVO研究带来很大的困难.共反射角道集包含有能反映地下速度和岩性变化的信息,更有利于速度模型优化、地震振幅属性分析及地下岩性和断裂的研究.本文通过研究共反射角深度偏移方法和理论,完善了基于目标的共反射角深度偏移技术,提出了获得相对保幅共反射角道集方法.该方法克服了共偏移距域道集在复杂介质中遇到的困难,更能有效地反映波场和地质结构方面的信息.通过理论模型数据进行了试算,并采用实际地震数据对此方法进行了验证,在陡倾角成像方面取得较好效果. 相似文献
28.
29.
青岛海雾的气候特征和预测研究 总被引:4,自引:0,他引:4
使用青岛市气象台近30年(1971-2000年)的气象观测资料,对青岛沿海发生的海雾进行了详细的气候统计和分析,揭示青岛海雾发生的基本气候特征;同时通过对青岛平流海雾发生时的天气图分析,得出入海高压的后部型和低压或倒槽的前部型及均压场型这三类地面天气形势场最容易导致青岛平流海雾的出现;最后根据平流海雾发生的特征,用逐步回归方法对平流海雾的预报因子进行了筛选,在此基础上,利用SVM(Support Vector Machines)的分类方法对青岛雾季发生的平流冷却海雾的预测进行了研究,预测结果表明了SVM方法对青岛雾季发生的平流冷却海雾有着较好的业务预报效果,为青岛海雾的预报提供了1种新的途径. 相似文献
30.