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971.
A running mean bias (RMB) correction ap- proach was applied to the forecasts of near-surface variables in a seasonal short-range ensemble forecasting experiment with 57 consecutive cases during summer 2010 in the northern China region. To determine a proper training window length for calculating RMB, window lengths from 2 to 20 days were evaluated, and 16 days was taken as an optimal window length, since it receives most of the benefit from extending the window length. The raw and 16-day RMB corrected ensembles were then evaluated for their ensemble mean forecast skills. The results show that the raw ensemble has obvious bias in all near-surface variables. The RMB correction can remove the bias reasonably well, and generate an unbiased ensemble. The bias correction not only reduces the ensemble mean forecast error, but also results in a better spreaderror relationship. Moreover, two methods for computing calibrated probabilistic forecast (PF) were also evaluated through the 57 case dates: 1) using the relative frequency from the RMB-eorrected ensemble; 2) computing the forecasting probabilities based on a historical rank histogram. The first method outperforms the second one, as it can improve both the reliability and the resolution of the PFs, while the second method only has a small effect on the reliability, indicating the necessity and importance of removing the systematic errors from the ensemble.  相似文献   
972.
青海省都兰县瑙木浑沟口金矿区位于昆中构造带北侧,区内断裂构造十分发育,主要为NW向断裂,与区域构造方向基本一致。区内含矿蚀变带与NW向深大断裂成矿关系密切,NW向断裂为区内的主要导、控矿构造,其次级构造或构造膨胀部位及构造拐弯处,均为找矿的有利地段,推测为容矿场所。该区华力西期岩浆活动强烈,剧烈的构造运动为金元素的活化、迁移、富集、沉淀提供了通道和成矿空间。研究认为氧化标志、蚀变标志及构造标志是该区的主要找矿标志。  相似文献   
973.
为准确掌握每年土地利用实际变化情况,保持土地调查数据的现势性,全国各地每年进行土地调查数据库更新工作。山东省自2011年开始使用MapGISK9软件进行数据库更新,通过对软件的应用,总结更新过程中遇到的各种技术问题,为新一轮建库工作的顺利进行提供更多经验和有效解决方法,推进了全省土地变更调查工作。  相似文献   
974.
中国年代际暴雨时空变化格局   总被引:17,自引:5,他引:12  
史培军  孔锋  方佳毅 《地理科学》2014,(11):1289-1298
采用1951~2010年中国659个气象站点的日值降水数据,以中国气象局颁布的降水强度等级划分标准为依据,分别计算1951~1960、1961~1970、1971~1980、1981~1990、1991~2000、2001~2010年的年代际暴雨雨量、雨日和雨强,并统计了其相应的站点数目变化。结果表明,在时间上,中国年代际暴雨雨量和雨日显著增加,暴雨雨强也呈现增加趋势;在空间上,中国年代际暴雨雨量和雨日呈现出从东南沿海地区向华中和西南及环渤海地区逐渐扩张的梯度增加趋势,年代际暴雨雨强远不如暴雨雨量和暴雨雨日梯变明显。中国暴雨1951~2010年年代际时空变化格局很可能是在全球变暖大背景下中国地势与城市化共同作用的结果。  相似文献   
975.
利用云导风技术结合高分辨率气象卫星遥感数据获取风矢量,在监测台风等极端气象灾害方面具有重要应用。本文提出了一种基于加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)图像匹配的云导风计算方法,利用SURF算法结合随机抽样一致算法(random sample consensus,RANSAC),提取并匹配两景连续时序云图的特征点,计算风矢量,并结合当地大气温度廓线指定云高,经质量控制得到云导风矢量。运用该方法模拟了2018年台风“山竹”的云导风矢量,以美国威斯康星大学气象卫星研究合作所(CIMSS)的大气运动矢量资料进行验证,结果表明:(1)风速和风向的相关系数分别为0.78和0.79,均方根误差分别为4.75 m·s–1和37.64°,平均绝对百分比误差分别为33.49%和22.55%,整体具有良好的模拟精度;(2)与CIMSS资料相比,基于特征点匹配的SURF云导风计算方法在反演密集云区的风矢量有明显优势,可有效提高云区内风矢量的数量,扩大风矢量的空间覆盖范围;(3)图像对比度增强处理对特征点的提取和风矢量的空间分布有重要影响,伽马变换因子γ=5时,能较好地平衡台风外围螺旋云带和中心附近云区的风矢量数量,反映台风风场的整体特征。该方法作为基于尺度不变特征变换的云导风计算方法的改进,可为利用卫星遥感影像数据进行云导风计算提供新的思路。  相似文献   
976.
为了研究海底防沉板—桩复合基础在地震荷载作用下的动力反应特性,以我国南海深水工程实例为研究对象,利用Flac3D有限差分仿真软件建立了计算模型,土体采用Mohr-Coulomb本构模型,模型底部输入EL Centro地震波,对不同桩长的复合基础进行分析计算.在该特定工程背景下,研究结果表明:随着桩长的增加,防沉板顶部加速度放大系数呈减小趋势;地震荷载下,复合基础发生震陷,沉降量在地震波加速度峰值过后趋于稳定;当桩长为6m时,复合基础的水平振动程度和震陷量最小;由于桩基础把震动能量传输到深部土层中,复合基础周围土体的加速度响应值小于远场土体.在动力时域内,防沉板与桩连接处弯矩最大,需要在此处增设加固装置.  相似文献   
977.
范强  孔凡强  杨俊  李永化 《测绘通报》2013,(12):71-73,108
图斑是GIS中矢量面状数据的最小组成单元,图斑骨架线是对图斑总体形状的抽象概括,也描述了图斑的扩展方向,它在地物降维处理、地物剖分等方面有着广泛的应用。本文在传统边扩展算法的基础上,考虑图斑三角网的独有特点,提出任意图斑的Delaunay三角网的生成方法,且在此过程中同步提取出图斑的骨架线;并在GIS环境中建立以上算法的模型,同时给出具体、详细的流程和示例。  相似文献   
978.
本文首先简要介绍了基于Gamit和Globk进行高精度数据处理的基本流程,并据此来分析处理GNSS基准站数据,通过获取各基准站不同时期的N、E、U方向坐标;比较各基准站N、E、U方向坐标变化情况,来分析基准站稳定性。  相似文献   
979.
为了实现cm级HY-2卫星精密定轨,提出了基于DORIS和SLR的HY-2卫星综合定轨方法。模拟了DORIS信标站与SLR跟踪站的观测数据,确定了定轨方法和流程,探讨了分别赋予不同观测精度时各定轨精度,并分别分析了不同的信标站分布以及两种观测技术综合精密定轨中权对定轨精度的影响。实验表明,观测精度的高低直接影响着单一技术的定轨精度;优化信标站的分布,可明显提高定轨精度并节约计算时间;多种技术综合定轨时,合理分配各观测量的权可使定轨精度达到最佳;分别赋予DORIS和SLR观测量0.3mm/s和10mm的权,则使HY-2卫星定轨精度达到cm级。  相似文献   
980.
孔毅  王新 《现代测绘》2013,36(3):18-20
国家测绘地理信息局明确提出了"构建智慧中国、监测地理国情、壮大地信产业、建设测绘强国"的总体战略目标。而地理学研究对象的复杂性决定了它用其他成熟学科的方法很难做到精确描述、解释和预测。为了弄清楚其形成原因和演化规律,除了需要详细分析现代过程外,还必须经常性地借助历史过程的考察与分析来达到目的。这恰恰是智慧中国建设中的需要解决的问题。智慧中国建立是在地理学知识和现代遥感、测绘、地理信息系统以及计算机、卫星定位系统、互联网、云计算等技术发展之上的,同时为地理学发展创立了符合发展规律和发展要求的研究平台。  相似文献   
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