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81.
精细尺度降水的临近预报对于提升现代城市内涝和山洪地质灾害预警能力具有重要意义。深度学习作为一种新兴方法,在挖掘数据内部特征及物理规律方面更具优势,近年来在天气雷达图像领域的应用已初见成效。为进一步提升精细尺度降水的临近预报能力,基于深度学习网络模型RainNet,研究建立了两种滚动预报方式,开展了京津冀地区1 km分辨率精细尺度降水滚动式临近预报试验和对比分析。 试验结果表明:与传统基于交叉相关的外推预报相比,深度学习网络模型RainNet总体可以明显改进降水1 h临近预报的绝对误差和相关系数;两个RainNet相结合的滚动预报方式对1.04 mm/(10 min)及以下阈值降水,在10—50 min预报性能一致优于传统的交叉相关外推预报。深度学习模型对降水消亡过程的时、空演变趋势刻画更好,尤其更适用于降水消亡过程的临近预报。采用两个RainNet模型相结合的滚动式预报方式优于单一模型滚动预报方式。 相似文献
82.
分析了地球重力场、海洋潮汐、行星摄动、地极潮汐、相对论加速度等对GPS轨道拟合及轨道外推造成的影响,认为在GPS定轨中除了顾及地球重力场及海洋潮汐对卫星轨道影响之外,还应注意地球重力场模型及海洋潮汐模型的选用问题;此外,在短弧定轨可以不考虑行星摄动、地极潮汐以及相对论加速度的影响,但长弧定轨中需考虑它们的影响。 相似文献
83.
通过多种理想试验对正定、保形守恒型有理函数插值半拉格朗日平流方案分别在平面直角坐标以及阴阳网格球面坐标中进行了计算性能分析,并采用多种误差模对守恒型有理函数插值半拉格朗日平流方案的网格收敛性进行评估。结果表明,采用分段有理函数插值的守恒型半拉格朗日平流方案可以有效消除不连续分布处的数值振荡、保证正定性,物理场平滑分布时维持1-2阶收敛速度;而在不连续点或大梯度区域以及应用分维技术的多维算法都会通过有理函数的降阶特性,影响平流计算的收敛阶数,并且,在球面坐标中受球面曲率的影响,守恒型有理函数插值半拉格朗日平流算法的网格收敛速度有所降低。 相似文献
84.
基于大涡模拟评估GRAPES模式对对流边界层的模拟性能 总被引:3,自引:1,他引:2
为检验GRAPES半拉格朗日动力框架在大涡尺度上的模拟性能,为未来发展千米及其以下高分辨尺度的数值模式奠定基础,并构造GRAPES大涡模式以检验和发展边界层湍流参数化提供科学工具。通过在GRAPES模式中加入Smagorinsky-Lilly小尺度湍涡参数化,并将模式分辨率提高至50 m,构建GRAPES大涡模式(GRAPES_LES),以便分析GRAPES模式在大涡尺度上的适用性。同时利用广泛应用的已有大涡模式UCLA_LES作为参考,通过对干对流边界层湍流的模拟分析及与UCLA_LES模拟结果的对比,得出如下主要结论:GRAPES半拉格朗日动力框架能够模拟出与已有的大涡模式相似的边界层湍流特征;同时,通过分析也证明GRAPES存在由于采用半拉格朗日平流计算而带来过度耗散的问题:当使用相同的滤波尺度(Smagorinsky 常数)时,GRAPES_LES模拟出的速度场更为平滑,小尺度湍流结构过于光滑,通过对湍流能量的能谱分析更清楚地表明了这一点。进一步,对不同的Smagorinsky常数(对应不同的滤波尺度)进行了敏感性试验,表明可以通过改变滤波尺度,有效地缓解半拉格朗日框架隐含的耗散问题,得到更接近UCLA_LES所模拟的湍流特征。 相似文献
85.
基于江西及其周边地区的雷达组合反射率拼图,将二维Boussinesq(水平无辐散)质量连续方程约束至江西地区的TREC风场,得到改善后的TREC风场(COTREC风场),并基于COTREC风矢量开展了江西地区雷达回波的外推。个例分析表明,经过二维无辐散连续方程约束后,COTREC风中的噪声和不一致得到了显著的平滑,其风速水平梯度和风向切变都显著减小。基于COTREC风外推的雷达回波在形态上也得到了明显的改善,其外推回波中由风场的噪声或不一致引起的异常失真回波明显减少。为了进一步评估TREC和COTREC方法的外推表现,对2018年7月1—31日江西地区有明显降水的287个时次的雷达回波分别进行了1 h和2 h外推。结果表明:相对于TREC方法,COTREC方法在1 h和2 h的外推时间上均能改善外推回波的精度,其外推回波与实况的相关系数和TS评分均较TREC方法高。 相似文献
86.
在进行浅海过渡带地震资料采集时,需要将电缆和检波器沉放到海底,由于洋流、潮汐等因素的影响会使检波点的实际位置与预设位置不同,从而严重影响了后续的地震资料处理工作,因此需要对检波点进行二次定位。在海底检波点二次定位中,炮点位置已知而检波点位置未知,需要从多个炮点位置正向外推波场,使波场逐步延拓到检波点,以此来获得检波点的位置。具体实现是在海底划分网格应用克希霍夫积分法外推渡场,获得网格点的能量值,能量最高的网格点便是检波点的位置。在划分网格时需要先粗分网格,求得网格点能量值,然后在能量高的网格点区域重新细分网格,通过细分网格点的能量值来确定出检波点位置。在检波点二次定位中利用的主要是直达波的波场信息,在预处理时,需要突出直达波压制干扰波。基于波动方程的检波点二次定位在模拟和实际地震资料处理中都得到了良好的效果,验证了这种方法的可行性。 相似文献
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