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882.
883.
基于时频分析方法提取瞬态瑞利波频散曲线 总被引:2,自引:0,他引:2
作为一种无损浅层勘探方法,瑞利波越来越多地应用于地震工程、环境工程及岩土工程测试中。其中,一项重要的工作是提取瑞利波的频散曲线。根据激振方式不同,瑞利波勘探可分为稳态法、瞬态法和地脉动台阵法。基于相位谱法提取瞬态瑞利波的频散曲线,一般将两通道瑞利波的相位差限制在2π之内,因此限制了两拾振器之间的布点距离。本文利用时频分析方法,分析了瞬态瑞利波法频散曲线的提取方法,避免了对相位差的限制。数值试验结果表明,采用时频分析方法提取到的频散曲线具有较高的精度。 相似文献
884.
根据地转风和偏差风原理,建立了风预报的数值产品释用方案。通过一年试验预报和3年业务预报检验,证明此方案是一个有效的实用的方案。 相似文献
885.
利用HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory)模型和ERA_INTERIM数据,计算2013—2017年北京奥林匹克体育中心(以下简称奥体中心)2月期间抵达的72 h后向轨迹,并结合聚类分析方法和污染物浓度数据,分析2月不同轨迹对奥体中心污染物浓度的影响,采用四种不同的轨迹分析方法分析奥体中心污染物来源特征,并通过实例分析了不同轨迹分析方法的优缺点和适用性。结果表明:奥体中心2月主导气流明显,为西北路径,出现概率为55.85%;清洁通道为北向气流,污染来源为南向路径和偏东路径,对应颗粒物浓度最高;通过轨迹统计方法得到奥体中心2月颗粒物主要污染来源为河北地区、山东半岛、黄渤海区域、新疆北部与河西走廊。此外,研究发现潜在源贡献函数和浓度权重轨迹方法适用于近距离污染源的识别;停留时间浓度加权方法采用确定性办法通过迭代可以精准识别出北京奥体中心主要污染物来源;定量传输偏差分析方法引入不确定性概念,适用于大范围确定性污染源识别,但同时会产生虚假的污染物来源。不过,采用RTWC方法和QTBA方法相结合可消除QTBA方法带来的虚假污染源。 相似文献
886.
从气候波动的瞬时频率与瞬时振幅出发,结合最小二乘支持向量机技术,提出了基于幅频分离技术的气候时间序列预测方法,并对南京地区降水距平进行了30候的预测试验。结果表明,幅频分离预测法能够对所有模态的振幅和高频模态的瞬时频率进行较好的预测,而预测的瞬时频率累积误差会对模态分量的预测距平相关性产生敏感影响,该新方法能够显著提高气候序列高频模态的预测效果。对于气候序列的低频模态分量,集合经验模态分解的边界效应会对瞬时频率的求解产生较大误差,使得序列边界区的幅角计算不准确,导致对低频模态的最终预测效果不理想。对气候序列的高频分量采用幅频分离并进行最小二乘支持向量机预测,而对其低频分量仅采用最小二乘支持向量机进行直接预测,可同时提高高、低频分量的预测效果,并最终提高整个气候序列的预测准确性。该分频预测方法可以使南京降水预测的30候距平相关保持在0.4以上。 相似文献
887.
该文对比分析概率回归降水等级预报和回归降水等级预报的差异, 2007年秋季至2008年夏季全国平均检验结果表明:概率回归降水等级预报效果好于回归降水等级预报, 尤其是小雨预报, TS评分明显高于回归降水等级预报, 同预报偏差过大情况也有很大改善。进一步分析表明:回归降水等级预报方法在建立小雨预报方程的样本中, 少数较大降水量的样本方差占总方差的百分比过大, 导致预报方程中反映的预报量与预报因子的关系以少数大降水量样本为主, 是造成小雨预报空报过大的原因。与模式降水预报的对比分析表明:概率回归降水等级预报效果好于模式直接降水预报, 模式降水空报较大情况得到改善。 相似文献
888.
889.
为检验RAMS模式在金塔地区的模拟性能, 首先选2005年7月2~3日金塔地区的一次晴好天气过程, 然后利用RAMS及MM5模式对该过程进行了48 h三重嵌套的数值模拟, 最后对金塔绿洲、 戈壁及沙漠点近地面各变量的模拟值及实测值进行了对比分析。结果表明: RAMS模式对绿洲、 戈壁和沙漠不同下垫面近地面温度的模拟表现良好, 基本模拟出了近地面相对湿度的日变化趋势, 较好地模拟出了绿洲\_沙漠环流引起的绿洲“冷岛效应”和临近绿洲的戈壁与沙漠上空的“逆湿”现象; RAMS模式对绿洲下垫面潜热通量的模拟比感热通量更接近实况, 而对戈壁和沙漠下垫面感热通量的模拟好于潜热通量, 三种下垫面上净辐射的模拟都与观测值较接近; 同MM5模式的模拟结果比较, RAMS模式对非均匀下垫面净辐射、 感热通量的数值模拟更优于MM5模式。这表明RAMS模式在金塔地区应用的可行性。 相似文献
890.
青藏高原探空大气水汽偏差及订正方法研究 总被引:3,自引:1,他引:3
水汽是大气的主要成分和降水的主要物质来源.青藏高原大气水汽分布对区域天气和气候有很大影响,为了探讨探空观测的大气水汽总量(R)资料的可靠性,本文以地基GPS遥感的大气水汽总量(G)为参照标准,对拉萨(1999~2010年)和那曲(2003年)的R进行对比分析和偏差(R-G)订正.结果表明:近10多年拉萨站R比G明显偏小,偏小程度随使用不同的探空仪而异.GZZ-2型机械探空仪和GTS-1型电子探空仪多年平均的PW偏差分别为-8.8%和-3.9%,随机误差分别为17.6%和13.6%.近10多年PW偏差变化呈减少趋势,这与探空仪性能改进有关.分析发现,青藏高原PW偏差具有明显季节变化和日变化特征,夏季比冬季明显,1200 UTC比0000 UTC明显.拉萨站GZZ-2型和GTS-1型探空仪在1200 UTC多年平均的PW偏差分别为-15.8%和-7.3%,在0000 UTC分别为-1.6%和-0.4%.那曲站GZZ-2型探空仪在1200 UTC和0000 UTC的PW偏差分别为-12.4%和-0.3%.分析还表明,太阳辐射加热与气温的日变化和季节变化是造成高原PW偏差日变化和季节变化的重要原因.据此,提出了高原PW偏差的订正方法,并以拉萨和那曲站为例进行PW偏差订正,订正后的PW系统偏差显著减少,随机误差也相应得到了改善. 相似文献