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941.
针对2005年8月8~10日辽宁区域性台风暴雨过程,以常规气象资料、自动站资料及卫星云图资料为基础进行分析。结果表明:暴雨是台风、副热带高压与西风槽相互作用的结果,较好的水汽条件是产生台风暴雨的重要条件之一,低空急流是水汽输送的通道,也是台风暴雨的明显特征之一;结合单站气压连续变化以及云系变化判断“麦莎”登陆时间地点;应用基于概率分析的暴雨事件快速评估模型对暴雨灾害进行评估,评估表明暴雨过程为三级暴雨灾害,属中度级别。 相似文献
942.
柔性立管连接海上平台和水下生产系统,缓波型构型可以减轻其受到的顶部张力和疲劳损伤,触地点处系链对于固定水下立管起着重要作用,然而加装系链的缓波型立管系统设计更为复杂。通过缓波型基本理论计算出合理的立管初始状态,之后使用立管分析软件OrcaFlex,在充分考虑环境因素、船体结构、立管材料和线型以及重力块、浮力块、系链等配置参数的情况下,建立缓波型立管系统有限元模型,通过静动态分析验证其满足设定的关于立管构型、张力、弯曲半径,系链张力和FPSO偏移量5个约束条件。结合神经网络优化算法和遗传算法制定出针对文中立管系统的优化算法并通过MATLAB编程将浮力块数量优化至最少,之后基于L-M算法构建神经网络模型,通过迭代训练提升精度,得到最终参数优化结果。通过对比优化前后静动态分析结果可知:优化后浮力块数量大幅减少,立管最大有效张力大幅减小,而悬挂段最低点深度有一定程度的增大,整体构型更趋向于合理的缓波型构型。 相似文献
943.
在深水海洋管线的安装过程中,制造工艺的偏差和外部环境的影响易导致管线上不均匀的扭矩分布,在张力的共同作用下,管线在其触地区可能出现“成环”现象,受到严重损伤,而海洋管线的触地区也是海沟集中形成的区域。为了研究海沟对海洋管线成环行为的影响,基于OrcaFlex软件和构建海沟模型的经验公式,建立了深水悬链线立管和海沟的三维数值模型。就海沟轮廓、位置和土壤属性对立管成环行为的影响展开参数分析,并研究了不同工况下成环的临界载荷。研究表明:海沟的产生和扩展、立管相对海沟的合理位置以及土壤参数中海床表面不排水抗剪强度和吸力因子的增加,可有效降低立管成环过程中的最大压缩力和最大弯矩,从而减少成环引起的损伤;临界载荷的分析则有助于对成环的临界条件进行预测,避免成环现象的发生。 相似文献
944.
945.
946.
947.
针对传统方法在捕捉气象序列长期依赖关系及泛化性能上的不足,提出了一种基于稀疏注意力与自适应时序分解的气温预报模型(ATFSAS)。该模型整体采用编码器 解码器架构,结合稀疏注意力机制以有效捕捉气象观测数据间的长期依赖性。为减少编码过程中造成的冗余,提出了一种信息蒸馏方法。通过结合多层解码器与自适应时序分解单元,逐步细化预报信号中的周期性和趋势性分量,实现了较为精准的气温预报。基于德国耶拿气象数据集,进行24 h精细化气温预报,其平均绝对误差为1.7108℃。基于中国地面气候资料日值数据集,进行中短期日平均气温预报和多地区单日平均气温预报,相比传统模型LSTM,ATFSAS模型预报结果的平均绝对误差分别提升了35.56%和23.66%。 相似文献
948.
本文从高空风探测原理出发,提出可业务化运行的卫星导航探空系统高空风平滑计算方法。该算法首先根据北斗〖CD*2〗GPS(Global Positioning System)双模式探空仪提供的大地坐标秒间隔数据,基于地心坐标系计算原始高空风;然后,采用矢量滑动平均法对原始数据进行平滑处理。通过与同球施放的芬兰RS92探空系统做比对分析得出,滑动平均窗口在0~32 km高度范围内设置为34 s、在32 km高度以上设置为60 s条件下,卫星导航探空系统与RS92探空系统高空风测量结果吻合较好。该算法计算结果同基于站心坐标系计算的30 s滑动平均风基本相同,但其风速分量误差范围在32 km高度以下略优、在32 km高度以上减小明显,升空全程误差范围更为稳定。 相似文献
949.
介绍了在自研的《气象雷达基数据结构分析软件》的基础上,通过空间三维插值方法和VTK(Visualization Toolkit)图形图像库显示技术,实现天气雷达基数据三维可视化的功能,该软件可运行于多种操作系统。三维重建功能支持多项交互式操作,能够快速突出雷达回波的结构特征:允许在雷达平面图上选定任意矩形区域进行三维重建;支持地形和雷达回波的叠加;具备缩放、漫游和视角变换功能;提供不同数值区间的透明度和光照系数调整;实现多种类型的切面视图和三视图。最后,本文结合软件在强对流单体、台风等个例中的应用情况,展示了三维重建功能如何帮助预报员快速掌握风暴结构及其演变规律。 相似文献
950.
为了提高短时强降水预报准确性,在2019—2020年4—9月福建省逐时降水实况观测资料与中国气象局广东快速更新同化数值预报系统(CMA-GD)模式预报产品的基础上,应用LightGBM集成学习算法框架,建立以30 mm·h-1为阈值的逐时降水预报模型。通过特征处理、自助聚合及超参数搜索等技术对模型进行优化,结合AUC、AUPR与传统分类指标,设计了包括业务模拟测试在内的多项试验,通过对比各建模方案验证了模型对于较长时效的短时强降水预报的适用性。结果表明:模式预报本身的命中率和空报率均较高,各建模方案具有不同程度的改善作用。自助聚合可以增强模型预测稳定性,轻微不平衡子训练集能降低模型预测空报率而取得更高的综合评分,在验证集中最佳TS评分可达17.5%;对分类信息增益贡献最大的特征变量为K指数,其次为500 hPa露点温度和时间参数特征;试验指标从优到劣依次为:随机交叉验证、小时划分的随机交叉验证、业务模拟测试,可见模型有效性主要来自相同或相邻时刻的样本信息;设计基于逻辑回归的异质模型动态融合方案以改善静态同质模型表现,各项指标均有小幅提升,在命中率接近50%时削减空... 相似文献