次天气尺度与中尺度暴雨间相互作用的研究综述

参考了近年来有关次天气尺度与中尺度暴雨间相互作用的文献,主要论述了低空急流与中尺度暴雨、高低空急流耦合与中尺度暴雨之间的关系。指出暴雨的研究主要是使用滤波、数值模拟及诊断分析;暴雨的诊断研究还是集中在垂直速度、水汽通量、辐合辐散等方面,有必要寻找并研究新的指数和物理量。     

海冰非均匀条件下大气环流模式和海洋环流模式耦合的实现

通过采用一种较好地考虑了海气通量交换对下垫面特征非线性依赖的通量计算方案,利用较成熟的逐日通量距平耦合方案实现了次网格尺度海冰非均匀条件下一个全球大气环流模式和一个全球海洋环流模式在高纬地区的耦合,并完成了一个50年的长期积分。模拟结果表明,通量计算方案中水道的作用是合理的,耦合模式能较好地模拟出北半球高纬海冰的主要地理分布特征,但夏季北冰洋内部靠近欧亚大陆部分边缘海区海冰密集度偏大。     

分位数调整法在北京动力降尺度模拟订正中的适用性评估

基于分位数调整法对变网格模式LMDZ4在中国区域进行动力降尺度模拟的北京日平均气温和降水结果进行了统计误差订正。订正后的日平均气温在年循环、平均值和频率等方面均十分接近观测值,全年平均气温偏差由-1.2℃降至-0.4℃。降水的订正过程较气温更加复杂,首先对降水日数进行订正,以消除模式产生的虚假微量降水,订正后降水日数误差由61.5%降至3.7%。此外,分位数调整法可有效订正中小型与极端降水的频率和强度,订正后全年降水误差由0.28 mm/d降至0.07 mm/d。订正后最大降水月为7月,与观测一致,消除了冬季的虚假极端降水。分位数调整法无论是对气温还是降水,其订正效果都存在明显的季节性差异。日平均气温的订正在冬、夏季要优于春、秋季,对极端高、低气温的订正更加显著。该统计误差订正方法不仅有效消除了气候平均值的漂移,同时对极值也有一定改善,是一种相对完善的订正方案。分位数调整法也存在一定的不确定性,订正效果受观测资料和模式模拟能力影响较大。     

不同计算形式的相关分析在气象中的应用综述

相关分析在气象科研和业务中具有广泛应用,是定量分析气象变量之间关系的重要工具.首先系统综述了气象科研与业务中不同计算形式的相关分析算法,然后重点阐述了相关分析在气象领域应用的最新进展,特别是全窗口滑动相关和相关系数的扫描式多尺度突变检测算法.接着介绍了大数据研究领域中新发展的相关分析算法,简析了其对气象相关分析的启示....     

华南飑线升尺度增长过程中的多尺度能量相互作用分析

采用WRF模式对华南飑线的升尺度增长过程进行模拟,利用Barnes滤波将模式数据分解为三个尺度,分别代入相应的能量方程中进行计算,从能量角度研究飑线升尺度增长过程中动能和位能的变化,以及三个尺度系统能量的相互转化.研究表明:动能的变化与飑线过程中各尺度系统的演变有较好的对应,β中小尺度对流的发展对应β中小尺度系统动能的...     

改进Faster R-CNN的遥感图像多尺度飞机目标检测

为了提高遥感图像中多尺度飞机目标的检测精度,本文提出一种基于改进Faster R-CNN的遥感图像飞机目标检测方法。该方法借助多层级融合结构,将深层次的语义特征与浅层次的细节特征相结合,生成多种尺度的既具有精确的位置信息又具有深层次的语义特征的特征图;再借助Faster R-CNN的多尺度RPN (Region Proposal Network)机制,通过对RPN中候选区域尺度的修正,从而提高遥感图像中多尺度飞机目标的定位精度;最后利用Faster R-CNN的分类回归网络,得到飞机目标检测结果。在高分辨率遥感图像中进行了实验,对3种特征提取网络ZF、VGG-16以及ResNet-50进行改进,改进后的精度分别提高了11.34%、9.87%以及1.66%,并且生成的检测框更加贴合飞机目标。实验结果表明,本文方法适用于遥感图像多尺度飞机目标检测,在提高目标定位精度的同时降低了目标漏检现象。     

非均匀地表蒸散遥感研究综述

本文评述了目前常用的遥感估算地表蒸散方法,包括地表能量平衡模型、Penman-Monteith类模型、温度—植被指数特征空间方法、Priestley-Taylor类模型和其他方法。然而使用这些方法估算地表蒸散时会面临严重的尺度效应,而产生尺度效应的根本原因之一是地表异质性,在分析了非均匀下垫面对水热通量遥感反演造成的影响后,介绍了面积加权、校正因子补偿与温度降尺度3种尺度误差纠正方法;并从地面观测实验的角度简述了非均匀下垫面水热通量真实性检验的研究;最后探讨了将来建立更具时空代表性的非均匀下垫面地表蒸散遥感估算模型可能会面临的一些挑战。     

基于多尺度分割和径向基神经网络的极化SAR影像分类

针对目前常用的基于像素的深度神经网络极化SAR分类方法产生的椒盐现象,文中提出了一种联合自适应阈值多尺度分割方法和径向基神经网络的极化SAR地物分类方法。实验证明,该方法能够有效地保留SAR图像的结构特征并有效消除分类过程中产生的椒盐现象和破碎斑块,具有较高的分类精度。     

基于自然间断点分级法的土地利用数据网格化分析

土地利用在自然资源统一管理中扮演着重要角色,面对不同区域和年份的数据,统一分析比对口径尤为重要,同时也应反映出相互之间的差异。本文以宜兴市2009年和2017年土地利用现状数据为数据源,首先使用统一的分类标准提取用地类型中的3大类,通过不同大小的单元划分尝试和结果分析,发现适用于该数据的网格尺度大小;然后基于自然间断点分级法进行分级范围划定,对宜兴市三类用地类型的分布和变化趋势进行综合分析,较为真实地反映了宜兴市用地情况;最后通过选用合适的空间尺度和分级范围划定方法,进而构建一个兼具操作性和科学性的土地利用数据网格化方法,为自然资源部门统筹管理和综合治理提供依据。     

虚拟现实中可视化及声音表达的几点思考

结合虚拟现实的现状,本文重点对可视化及声音在虚拟现实中的使用提出了几点思考。对可视化而言,重点讨论了三维动态显示存在的问题,提出应该增强虚拟现实中的多尺度表达,重视属性信息的表达。对声音的使用而言,在声音变量的描述方法及人耳听觉感知机制的基础上,重点介绍了声音在虚拟现实中的特殊作用。