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1997—2017年塔克拉玛干沙漠腹地降水特征 总被引:1,自引:1,他引:0
利用塔克拉玛干沙漠腹地塔中气象站1997—2017年逐日和逐时降水资料,分析塔克拉玛干沙漠腹地降水日变化特征、极端强降水特征及其天气背景。结果表明:1997—2017年研究区降水量呈增加趋势、降水日数呈减少趋势,大雨雨量和雨日明显增加,降水呈增强演变。降水多见于6月,最大雨强为8.4 mm·h-1。降水量日变化呈多峰特征,降水量最大值出现在23:00,06:00是降水频次最多时刻。降水强度和降水频次对降水量作用不同,午后至前半夜强度大,频次少;而后半夜至清晨频次多,强度小。降水以短历时降水为主,其中1~3 h的短历时降水对总降水量贡献率高达61.76%。日降水和小时降水的99百分位强度阈值分别为15.3 mm·d-1和6.0 mm·h-1,大于90百分位极端降水量占总降水量贡献率近半。极端强降水天气发生在南疆盆地受北纬40°以南低槽、切变槽或弱的气旋式风场控制地区,南疆盆地提前增湿,民丰850 hPa比湿接近或超过10 g·kg-1的背景下,降水连续性较差,多中小尺度引发局地短时降水。 相似文献
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基于现场光谱数据的珠江口MERIS悬浮泥沙分段算法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用珠江口海域4个航次共59个站位的实测遥感反射比和悬浮泥沙数据(悬浮泥沙浓度范围为4-140g·m-3),建立了利用MERIS遥感数据反演珠江口悬浮泥沙浓度的分段算法.算法以Rrs(620)/Rrs(560)=0.9为阈值,当Rrs(620)/Rrs(560)<0.9时,红绿波段比值可以较好地反演悬浮泥沙浓度.随着悬浮泥沙浓度的增加,Rrs(620)/Rrs(560)>0.9,红绿比值趋于饱和,对悬浮泥沙的变化响应不敏感,此时采用包含红波段和近红外波段的波段比值提取水体的悬浮泥沙浓度.利用该分段算法从MERIS遥感图像中提取珠江口水体的悬浮泥沙浓度分布,得到较好的结果. 相似文献
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基于小波分析中传统的阈值函数,结合其他学者提出的小波阈值函数,提出一种改进的小波阈值函数,并将其应用于变形监测数据的去噪处理。理论分析和算例表明,新的小波阈值去噪函数能够有效去除噪声。 相似文献
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针对GPS高程时间序列受各类噪声干扰的影响,导致难以提取有用信息的问题,提出一种基于整体经验模态分解(EEMD)结合多尺度排列熵(MPE)的阈值降噪方法。该方法以EEMD为核心算法,将原始信号分解成一系列本征模态函数(IMF),并采用MPE作为指标将其分类为噪声IMF、混合IMF和信息IMF;然后利用阈值函数处理混合IMF,实现二次降噪;再重构降噪后的数据与信息IMF,获得降噪结果。仿真信号和实例分析结果表明,该方法与相关系数法、MPE法相比,降噪评价指标RMSE、SNR和dnSNR均为最优,说明该降噪方法效果最好,本文方法获得的降噪结果能够更好地反映出时间序列本身的非线性变化特性,可为GPS高程时间序列分析提供可靠依据。 相似文献
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自适应空间邻域分析和瑞利-高斯分布的多时相遥感影像变化检测 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于自适应空间邻域分析和瑞利-高斯模型(Rayleigh-Gauss models, RGM)分布的多时相遥感影像自动变化检测方法。该方法把自适应空间邻域信息和改进的差值影像与比值影像乘积变换融合 法(improved multiplying transform fusion, IMTF)结合构造差异影像, 可以有效地抑制噪声和消除多时相影像之间配准误差的影响, 具有更强的鲁棒性。在对差异影像的分割处理中, 运用瑞利和高斯模型分别模拟变化类像元和非变化类像元的分布情况, 然后估计出两类像元的概率 相似文献
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黄土丘陵沟壑第三副区水文地貌关系正确DEM的建立与评价 总被引:1,自引:0,他引:1
本文以黄土丘陵沟壑第三副区的藉河流域为研究区,利用ANUDEM软件和1:5万地形图研究了水文地貌关系正确DEM的建立方法,从派生等高线与原始数字化等高线对比等方面对建立的DEM进行了质量评价。并且与传统TIN方法建立的不同水平分辨率的DEM做了比较。结果表明:由等高线、高程点、河流和陡崖线在ANUDEM5.1中生成的DEM质量优于由等高线、高程点和地形特征点用TIN方法生成的DEM。ANUDEM建立的DEM更能精确地反映水文地貌特征。在此基础上,研究了确定集水面积阈值的方法,通过在Arc/Info环境下运行AML程序自动提取了基于水文地貌关系正确DEM的流域特征。 相似文献
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确定像元地理坐标是几何纠正及卫星数据应用的基础。经验插值方法常用于计算高分辨率辐射计AVHRR1B定位数据,研究插值模型的定位误差具有重要意义。该文分析了AVHRR像元空间位置和像元大小,利用AVHRR扫描线的圆心角θ表示像元的位置,建立了像元位置θ和像元大小Δθ的表达模型;根据分段线性插值模型,计算插值后的像元位置θafter和像元大小Δθafter,获得分段线性插值模型的像元位置和大小的误差模型。 相似文献
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