基于GB/T21714的雷击风险评估软件设计及参数探讨

根据模糊理论和层次分析的方法, 建立自然风景区雷电灾害风险评估模型。以三峡某自然风景区为例, 选取符合该景区特性的准则层和方案层及其参数值, 评估雷击人员伤亡损失风险, 提出切实有效的整改措施。评估结果表明:该自然风景区雷电灾害风险较高; 闪电密度、雷电流强度、雷电预警和响应系统、直击雷防护措施以及防接触和跨步电压措施对该自然风景区雷电灾害风险影响程度最大; 为了减小雷电灾害风险, 该自然风景区应建立雷电预警和响应系统, 设置临时避雷场所, 完善直击雷防护措施以及防接触和跨步电压措施, 并进行防雷装置安全性能常规检测。

     

大连一次沙尘天气的遥感研究

利用中韩合作沙尘暴监测项目的微脉冲激光雷达（micro pulse lidar,MPL）观测了2005年11月6日影响大连的一次沙尘天气过程。MPL观测发现,影响大连的沙尘气溶胶层位于1～2km高度,厚度达1km,层内最大消光系数高达1．08km^-1,占整层气溶胶光学厚度（aerosol optical depth,AOD）的47％,接触到地面后可使地面消光系数达到0．23km^-1。沙尘气溶胶层与气象要素的垂直分布密切相关,整层的相对湿度很低。沙尘气团影响时地面空气动力学直径小于10μm的粒子质量浓度（PM10）达到峰值1678．9μg·m^-3,PM10的时间变化与MPL反演的近地面消光系数相当一致．两者之间的转换系数在1．94到6．50mg·m^-3·km^-1之间.     

广东省A级旅游点空间分布特征与可达性测度

基于GIS空间分析技术,采用标准差椭圆、可达性模型等方法,从类型、聚集度、关联性等方面对广东省2010年、2013年以及2016年的A级旅游点的空间分布特征及可达性测度进行研究。结果表明,广东省及各分区A级旅游点的空间分布有集聚的趋势,粤北分区的集聚现象则有所缓解。广东省A级旅游点与客源地间的可达性良好区域具有明显的聚集现象,总体格局以珠三角中心区域为核心,呈环状向外扩散的圈层结构。     

无主漂油源集合预测方法研究

采用基于"拉格朗日"粒子追踪方法的油粒子数值溯源模式,引入天气预报中的"集合预报"方法,考虑气象、海洋环境背景场误差因素,研究无主溢油源的集合预测方法。对某次渤海中西部溢油溯源事件的数值模拟结果表明,溢油源集合预测分析结果与溢油源实际调查情况相符,表明无主漂油源集合预测方法科学、结论可信。     

湖北地区云地闪电时空分布特征分析

为揭示湖北地区云地闪电时空分布特征及雷电活动规律,以满足雷电灾害防护和雷击风险评估工作需要,采用湖北不同地理位置的13个雷击探测仪组成的闪电监测定位系统获取的2006年3月至2009年2月的云地闪电资料,从闪电的极性分布、日变化、月变化、强度、闪电密度、累计概率分布等方面进行统计分析。结果表明:云地闪电中负闪电占闪电总数的96.2%;正闪电占闪电总数的3.8%;闪电频次的日变化呈明显的单峰单谷型,一日中,最大值出现在15—16时,最小值在09—10时;一年中,4—8月闪电次数占全年闪电总数的95.9%,其中7—8月闪电次数最多;正、负闪电的强度主要集中在10～50 kA,大于30 kA的累积概率在50%以下,大于60 kA的累积概率8.1%,大于100 kA的累积概率1.6%;拟合出湖北地区大于某雷电流强度累积概率方程,经统计分析,实测值与计算值相关系数达0.99998。闪电密度分布呈明显的地域性差异,鄂东南的嘉鱼县、咸宁、黄石、鄂州市一带为闪电高密度区,鄂西的远安县、当阳市附近为闪电次高密度区。山区与丘陵、平原交接地带,即地表状况发生明显变化的地带,是雷电多发地带。鄂西南山区县市雷电日数较多,闪电密度不一定随之增加,其原因可能是山区县市土壤电阻率较大和山区局地小气候环境共同影响的结果。     

近岸海域污染海陆一体化调控初探

近岸海域是海陆交互作用的复合带，防治其污染应该是社会、经济的、管理的综合防治。本文分析了近岸海域污染海陆一体化调控的机理，并就调控的目标、切入点、动力、方法进行了深入探讨，构筑了海陆一体化调控的模式。     

基于深度图像目标检测的智能台风涡旋识别技术

基于2005—2020年的中国气象局台风最佳路径数据集以及葵花(Himawari)8和风云(FY)卫星云图数据,首先将卫星原始数据转换为FULLDISK灰度图像作为台风涡旋识别技术的图像来源,并制定新的VOC(Visual Object Classes)标注规范,构建了样本标注数据集。利用运行速度快、识别准确率高的人工智能领域经典目标检测SSD(Single Shot MultiBox Detector)模型作为台风涡旋识别的基础模型,并针对台风涡旋识别的独特性,特别是弱涡旋识别困难,提出一种迭代的SSD目标检测模型,明显提高了台风涡旋的识别精度。通过目标检测技术对卫星云图进行智能特征分析、抽取、识别和定位,实现了自动涡旋正确识别和定位,最终建立了智能台风涡旋识别技术。测试结果显示：该技术对强热带风暴级以下强度台风涡旋正确识别率为40%～80%,对强热带风暴级及以上强度台风涡旋正确识别率达90%以上,能够精准识别强台风级及以上强度涡旋,该技术为今后业务利用高时空分辨率卫星图像对台风进行实时精密监测提供了技术支撑。