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51.
空间数据问题与GIS发展的思考 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论了GIS空间数据的几个理论问题:空间数据概念的完整性,空间数据量,面向多维空间、动态分析的空间数据结构,以及GIS空间数据的初始化和空间尺度等;深入探讨GIS在解决这些问题时所面临的困惑,并在分析了GIS所需的空间数据基础上定义了位、邻、近、势4类空间关系数据,由此探讨了地图代数作为一种解决思路的可行性及其若干特点。 相似文献
52.
从初始化中排除潮汐信号方案在全球模式中的应用 总被引:4,自引:2,他引:2
对国家气象中心全球预报模式T106L19原有的标准非绝热正规模初始化方案要求外强迫是准静止这一假定进行了修正,将潮汐信号在初始化条件中适当地表达出来并将其从中排除。与三维变分分析SSI的联接对比试验表明,修正潮汐信号后的新方案在消除高频重力波振荡方面与标准初始化方案有同样的效果,但该方案较标准初始化更好地捕捉住了地面气压的半日变化,更接近于未经初始化的分析场。模式7天预报500hPa高度场与分析场的对比检验表明,新方案的距平相关系数和均方根误差都较原方案有明显的改进。 相似文献
53.
54.
摘要:利用2010—2019年贵州地区2683个自动气象站逐时降水观测资料,在结合地形特征分析了贵州降水总体时空特征的基础上,从平均雨强和降水概率方面进一步研究了贵州各季日内降水的精细化特征。结果表明:(1)贵州年降水时长和年降水量空间分布有所差异,其中位于大娄山脉北侧的遵义赤水和习水地区则仅为降水时长的大值区;(2)四季降水时长分布主要受当季主要降水系统位置的影响,而平均降水强度则兼受地理条件的影响,偏向山脉的南麓;(3)在日内降水分布上,贵州四季都存在明显的夜雨现象,其中下半夜到凌晨(00—06 时)降水发生概率更大且强度更强,其中心有明显自西向东传播的特征;(4)短时强降水主要出现在春夏两季且向东传播明显,并主要在夜间到早晨。 相似文献
55.
增强虚拟参考站网络系统软件(VENUS)研制 总被引:2,自引:1,他引:1
论述了具有自主知识产权的网络GNSS增强虚拟参考站系统软件(VENUS)的总体设计和功能模块设计.该软件系统平台界面友好,商品化程度高,目前已投入实际网络的运行中,稳定性好.经统计,其实时动态定位(RTK)的外符合精度水平为2~3 cm,高程为3~6 cm;内符合精度水平为1~2 cm,高程为2~4 cm;精度分布均匀,初始化时间短. 相似文献
56.
多水平集演化的高分辨率遥感影像分割 总被引:2,自引:0,他引:2
提出多水平集演化的非监督高分辨率影像分割模型,避免传统多水平集方法中的区域重叠问题.提出新的水平集函数重初始化技术加快曲线演化,该模型缓解面向像元分割中的"椒盐效应"及面向对象分割中尺度选择不佳造成的过/欠分割现象. 相似文献
57.
由于洋面上缺少有效的台风观测资料,台风初始化对全球数值预报业务模式而言,仍然是一个悬而未决的问题。国家气象中心自从2009年将T639全球数值预报系统投入业务运行以来,应用了一套完整可行的台风初始化方案,其技术路线是在台风刚发生时的预报时刻,在背景场嵌入人造bogus涡旋;而在后续的循环滚动预报时刻,采取涡旋重定位和涡旋调整技术方案;因此,第一个预报时刻的涡旋形成技术直接影响到后续时刻的台风涡旋质量乃至预报效果。但是,人造bogus涡旋主要依据统计的经验模型建立,其结构与全球数值模式的动力学、物理学属性并不匹配。基于国家气象中心T639全球资料分析同化-预报循环系统,一套升级版的台风初始化方案被发展了起来,与业务方案的主要区别在于升级方案利用资料同化技术来形成初始涡旋而不是直接嵌入人造bogus涡旋;这在很大程度上减少了人为主观因素对台风初始结构的影响,而更多地是依靠变分资料同化来协调约束产生三维空间的涡旋环流,这样产生的涡旋环流不但与周围环境场比较协调,而且与模式的动力学、物理学属性也比较匹配。应用新方案,本文对生成于西北太平洋2011-2012年27个台风进行了数值试验,初步分析表明,新方案在实现台风初始涡旋环流结构方面有着不错的表现,相比于业务使用的方案而言,新方案台风路径平均预报误差有了不错幅度的降低,2~5 d预报平均路径误差普遍降低了3%~15%。 相似文献
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60.
高光谱影像中存在大量的混合像元,极大地限制了高光谱影像的定量应用,高效且精准地进行像元解混尤为重要。端元矩阵的初始化、算法本身的代价函数及其迭代规则,三者的不同往往会导致获取的最终端元光谱和端元丰度的不同。在不同条件下,选取适当的初始化方法、代价函数和迭代规则,使得高光谱解混结果更优尤为重要。本文改进了一种基于欧氏距离和光谱信息散度的分块初始化方法(IBISS),改进后方法在中低信噪比情况下优于其他初始化方法。同时针对初始化、算法本身这两个方面进行大量试验,结果表明:①分块初始化优于全局初始化;②梯度迭代NMF算法相比于乘性迭代NMF算法,具有更快的收敛速度,但容易陷入局部最小值;③乘性迭代分块NMF算法相比于乘性迭代标准NMF算法能够获取更好的端元丰度信息;④梯度迭代分块NMF算法不适用于随机初始化后的光谱解混过程。 相似文献