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梅雨锋云系的结构特征及其成因分析 总被引:7,自引:9,他引:7
利用逐时卫星遥感观测资料和地面测站的降水资料,分析了江淮流域2003年6月22~26日暴雨过程中梅雨锋云系的演变、结构特征和形成原因。结果表明,梅雨锋云系为一条TBB的低值带,稳定少动,其上分布着中尺度对流系统(MCS),而中尺度对流系统是由不同尺度、不同强度.的对流单体(包括中β和中γ尺度对流单体)组成的,从而使得梅雨锋云系产生不均匀的降水分布(包括时间上和空间上)。在该暴雨过程中,梅雨锋云系充分体现了中尺度对流系统中所包括的3类组织结构形式。梅雨锋云系与中高纬度云系或热带辐合带云系之间的相互作用与暴雨过程关系密切,梅雨锋云系的维持和发展与强大的黄淮气旋云系直接相关,它是江淮流域上空冷暖气流交汇的结果。 相似文献
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基于中尺度数值模式WRF,选取新疆两次强降水过程,设计3个试验方案,其中试验1为控制试验,试验2提高分辨率,试验3提高分辨率并调整物理参数化方案,初步评估不同分辨率和参数化方案对新疆区域2m温度、10m风速、降水预报的影响。结果表明:(1)提高分辨率对2m温度、10m风速模拟精度均有提高,2m温度预报精度提高约0.5℃,降低了日间温度模拟冷偏差;10m风速预报精度提高约0.5m/s,降低了风速模拟正偏差;但提高分辨率后,模式出现虚假降水预报的情况。(2)提高分辨率并调整物理参数化方案后,2m温度模拟误差略有减小,模拟偏差减小约0.2℃;10m风速模拟误差增大约0.5m/s,模拟偏差增大超过0.5m/s;对降水落区、量级的模拟精度显著提高,减小了降水中心的模拟强度,对虚假降水预报有一定修正。 相似文献
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“6.3”区域致灾雷暴大风形成及维持原因分析 总被引:11,自引:0,他引:11
利用商丘和郑州雷达资料,结合地面加密观测等多种资料,分析了2009年6月3日傍晚至次日凌晨,河南商丘、安徽和江苏北部出现的大范围致灾雷暴大风。本文分两个阶段从中尺度环境、风暴结构、风暴与环境相互作用、雷暴间相互作用的角度对商丘风暴的发展、维持及灾害性大风成因进行了深入探讨,得到以下结论:(1)商丘雷暴大风环境类似美国暖季型Derecho环境;(2)商丘风暴由晋冀雷暴群下沉气流导致的出流阵风锋移动到水汽相对充沛处触发,在有利的环境条件下迅速发展成具有较强的中层径向辐合超级单体风暴,多个超级单体的强下沉气流合并产生了超级单体阶段的地面大风;(3)飑线发展、维持的原因是飑线的自组织结构,飑线与环境入流的相互作用既有利于强上升气流发展,亦有利于强下沉气流发展,干线及叠加在干线上扰动触发的新生回波带不断并入飑线北端;(4)根据径向速度增幅估计,风暴强下沉气流辐散、强冷池密度流和层状云部分降水粒子蒸发对弓形回波阶段地面灾害性大风的增幅作用几乎相当,冷池合并是商丘极端雷暴大风产生的重要原因。 相似文献
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针对资源三号卫星影像如何进行影像融合、波段组合才能到达到最佳视觉效果还没有统一意见的问题,该文提出了利用目前测绘项目中普遍采用的融合算法、波段组合比例对不同地形类别资源三号卫星影像进行实验验证的方法。综合主观评价与客观评价融合后的影像质量,得出了Subtractive、Pansharp和Pansharp2方法较为适合资源三号卫星影像融合的结论,其中绿波段与近红外波段的最佳组合比为9∶1。同时,分析了资源三号卫星影像融合后数据量大大增加、如何将近红外波段的波谱信息合理地加入到红、绿、蓝波段中等问题。 相似文献
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在自动制图综合中,面要素聚合较为常用的方法是利用聚类方法将面要素聚类为若干个类簇,进而将每个类簇合并为更大的多边形图斑。针对地图制图领域的前沿研究课题——地图自动综合,该文提出了一种基于滚球法的面状要素聚合的新方法,通过实验阐述了该方法在居民地等面要素综合中的应用,并与传统的聚合算法进行了效率上的对比分析。该方法较传统的聚合方法效率上有很大提高,在大数据量聚合中有一定的应用前景,当选择合适的滚球半径进行综合时,有较理想的结果。 相似文献
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汶川地震灾后农田和森林植被恢复遥感监测 总被引:1,自引:1,他引:1
2008年汶川8.0级特大地震对当地的生态系统造成了极大的破坏,为了评估5年来灾区农田和森林植被的恢复情况,利用逐年机载高分辨率遥感影像,结合星载遥感数据和地面调查数据,开展了灾区农林植被恢复状况监测。在农田恢复监测方面,结合2008年地震发生后以及2013年5月中旬的机载高分辨率遥感数据,采用目视解译的方式对汶川地震中受损农田的恢复状况进行监测与评估,同时利用GVG(GPS、Video和GIS)农情采样系统的作物种植成数调查结果,分析了灾后作物种植结构的变化。结果表明,灾区1592 ha受损农田,5年后仅有约17.5%得到了恢复和耕种使用。就耕地利用强度而言,重灾区耕地利用率较高,作物种植结构没有发生重大变化。在森林恢复状况监测方面,对典型区(岷江干旱河谷区和盆周山地区的3个重点区域)采用目视解译方式识别出森林变化,并结合大区域尺度规一化植被指数(NDVI)时间序列变化分析,对整个灾区的森林损毁和恢复情况做出评价。监测结果显示,汶川县、什邡市和绵竹市的森林植被恢复情况总体较好,但是一些坡度较大的损毁区、次生灾害频发区的森林尚未恢复,大区域尺度的统计结果显示,地震重灾区的46381 ha重度损毁森林植被和177025 ha中度损毁森林植被区域,完全恢复的区域占13.52%和25.84%,部分恢复的区域都占到50%。在自然恢复较为困难的区域,如汶川县中部和东北部、都江堰市北部、彭州市北部、什邡市北部、绵竹市北部、安县北部及北川县南部等,需要加强人工干预。遥感监测方法既适用于震后的农田和森林恢复状况动态监测,也适用于其他自然灾害发生时对灾区农田和森林植被破坏状况进行应急监测,具有实际应用价值和良好的发展前景。 相似文献