基于改进U-Net的海岸线提取方法

遥感影像海陆分割对于海岸线提取及其动态监测具有重要意义。传统的基于光谱特征和图像处理的海岸线识别和提取方法,在面对高分辨率遥感图像复杂的纹理和空间分布时,只能生成具有局限性的图像特征结果,且分割结果准确率不高。本文将深度卷积神经网络应用于高分遥感图像的海陆分割问题,并在经典编码器-解码器结构的基础上进行了创新。首先,为了降低调参难度引入批归一化层,降低了网络对参数的尺度和初始值的敏感度;其次,采用转置卷积代替传统卷积,在模型训练过程中通过梯度递减算法,不断更新参数权值,显著提高语义分割的精度。利用研究区域高分一号遥感图像数据对于人工岸线及自然岸线的分割实验结果显示:相较于经典U-Net与SegNet,改进U-Net网络,对于各种自然岸线和人工岸线具有更低的边界模糊度和更准确的分割结果,对于自然岸线的提取结果,漏检、错检现象较少;对于人工岸线的提取具有更大的感受野,能够提取岸线的空间结构信息,避免误分类。面对日益丰富的高分辨率的遥感影像数据源,基于改进U-Net的海岸线提取,能更好地保留边界信息且具备更优的语义分割效果,可以更为准确地挖掘高分遥感影像的空间分布特征、纹理特征以及光谱特征,...     

基于生成对抗网络GAN的人工智能临近预报方法研究

研究设计了基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的人工智能临近预报方法,并进行了业务试验。该方法利用广东12部S波段天气雷达2015—2017年海量雷达拼图资料进行人工智能学习来做临近预报。GAN方法从一系列雷达观测资料中,运用卷积法提取回波图像信息建立预报模型,并通过损失函数训练模型,得到基于人工智能技术的临近预报。对2018年发生在广东地区的4个天气过程的外推预报试验表明,GAN方法对对流天气过程的回波位置、形状及强度的临近预报多数情况下与实况基本一致,具有较好的预报效果。但是该方法预报的回波范围偏大,对层状云降水的预报效果较差。对西风带系统引起的降水,西南季风降水,东风系统引起的降水以及台风降水的18个个例1 h预报的3个级别的回波强度检验发现,GAN方法对中等强度回波的预报较好,但对强回波的预报效果仍有待提高。     

闭合气压系统中心分布特征量及应用

用单位半径球面上闭合气压系统环流指数P（强度）、C（中心位置）的多年序列,构造了历年系统中心在C-周围分布的3个特征量：1）平均距离r,它定义为历年系统中心C偏离于气候中心C-（即中心位置异常C′）的权重几何平均距离,是系统中心分布区域大小的度量;2）压缩系数μ,它描述了历年系统中心分布区域偏离于圆形的程度,是历年系统中心位置分布各向异性的度量;3）极大异常方向β,它用系统中心极大异常偏离-C处正东方向的角度,给出了系统中心的主要异常方向。对1948—2007年6、7、8月100hPa南亚高压中心位置分布特征量的计算结果表明,它们能简要、精确地描述系统中心位置异常在球面上的分布特征。根据r、μ、β的定义,它们也适用于精确描述球面上其他要素场中闭合系统中心在球面上的分布特征。     

河南省近10年汛期多雨时段大尺度环流特征

利用1995~2004年气象资料,分析了河南省降水最多年份汛期降水集中时段的大尺度环流特征,结果发现:降水集中时段100hPa南亚高压120°E脊线基本维持在25~32°N之间,降水集中时段开始前南亚高压有一个东移北跳过程,降水集中期间100hPa高度场上呈现东高西低形势,有利于副高西伸和北抬;西太平洋副热带高压相对稳定,在多雨时段副高进退次数较多,且较长时间稳定在25°N左右,有利于西南暖湿气流沿副高外围进入河南省境内,为暴雨提供了充足的水汽;在降水集中时段,中纬度西风急流轴位置被北抬到40°N以北, 40°N以南基本是东风,这种中纬度地转西风持续偏弱,有利于副热带高压北跳和北跳后稳定,使雨带稳定在河南省。     

平流层异常下传对2009年12月北半球大范围降雪过程的影响

2009年12月北半球中纬度出现大范围持续低温、暴风雪等天气。采用NCEP／NCAR再分析资料研究了平流层AO（Arctic Oscillation,北极涛动）异常信号下传的特征及其对本次极端气候事件的影响,并讨论了与平流层异常信号下传相关的行星波活动。结果表明：1）与此次极端气候事件相联系的负位相A0异常11月首先发生在平流层,维持将近1个月后于12月初开始下传,并且迅速传至地面。12月整个对流层的位势高度及温度在极区附近出现强的正异常,而中纬度地区则为负异常。2）平流层AO异常信号下传后,地面出现有利于低温降雪过程的环流异常。12月上旬,亚洲大陆东部及北美大陆西部出现异常偏北风,造成了俄罗斯、北美西部大面积负的温度异常;12月中下旬,欧洲大陆盛行偏西北气流,同时蒙古高压增强,欧亚大陆北部包括中国北方出现大片负的温度异常。3）在此次极端气候事件之前,北半球高纬度地区有异常强的行星波上传至平流层,导致平流层出现负位相的AO异常,并维持了一个月;随后,上传到平流层的行星波减弱,同时平流层负位相的AO异常迅速传至地面,导致了有利于低温降雪的环流异常。     

2001-2010年蒙古国MODIS-NDVI时空变化监测分析

利用2001 - 2010年的空间分辨率为1km的MODIS-NDVI数据,以蒙古国为研究区域,利用最大值合成法、均值法与差值法、一元线性回归等方法,分析了不同季节下植被覆盖的年内变化、年际变化与波动趋势、空间变化特征.结果表明:M(ODIS- NDVI对植被的生长变化具有较高的敏感度,可有效应用于植被生态的评估和监测...     

深圳市“龙舟水”的时空特征及致灾风险分析

为了解深圳“龙舟水”期间降雨时空分布及致灾风险，利用深圳市国家基本气象站长序列资料和高时空分辨率的区域自动气象站资料，开展了深圳市“龙舟水”降雨时空分布及精细至街道的强降雨致灾风险分析。研究结果表明：1953—2021年深圳“龙舟水”雨量和雨日均呈略减少趋势，但2000年以来雨强呈增强趋势；“龙舟水”期间降雨呈“前少后多”的特点，6月6—14日是“龙舟水”最集中时期。降雨空间差异性大，呈东多西少分布：东南部大鹏新区雨量最多，西部宝安、光明、南山最少；“龙舟水”期间短时雨强大，1和3 h雨量极值普遍超过50和100 mm,分别达到深圳暴雨橙色和红色预警信号发布标准；1、3、24 h雨量极值呈由东南(大鹏-盐田)、西北(宝安-光明)向中部逐渐减小的分布，东南沿海是“龙舟水”期间极端短时强降水和持续性强降雨叠加区。基于精细到街道的降雨积涝阈值，深圳北部和中部是龙舟水强降雨致灾高风险区，“龙舟水”强降水期间需重点防范。     

构造-热年代学和成矿年代学研究进展

构造活动对成矿具有重要的控制作用,同位素年代学是厘定构造活动期次和成矿时代的重要手段.文章对近些年来同位素定年方法在这两方面所取得的进展进行了评述.