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91.
基于Himawari-8卫星的云参数和降水关系研究 总被引:1,自引:1,他引:0
基于日本Himawari-8卫星的云产品,对中国中东部地区2017年夏季(6—8月)每日08—17时的降水资料进行了分析,重点讨论了云光学厚度(COD)、云顶粒子平均尺度(CPS)、云顶温度(CTT)三个云参数与降水的关系。试验表明,降水概率与云参数相关性较高,存在随着COD增加、CPS增加、CTT减小而增加的明显趋势。但是,单个云参数与降水强度相关性则较低;COD、CPS、CTT与小时降雨率的相关系数分别为0.2315、0.1823、-0.2235,均为弱相关。如果综合考虑联合两个或三个云参数形成小时降雨率分布矩阵,则降水过程能得到更为清晰的体现。2017年8月28日的个例表明,相比纯粹基于红外的算法,三参数方法可以明显提高小时降雨率的估计精度。 相似文献
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由于能见度具有局地性和复杂的非线性变化特征,一直是精细化预报的难点。人工神经网络对复杂变化过程的模拟能力较高,为解决这一难题提供了可能性。本文采用循环神经网络,利用福州气象观测站地面观测数据,建立了福州单站能见度短临预报模型,并就预报能力进行了评估。随机检验结果表明,在1 h、3 h、6 h时效上,循环神经网络的预报与观测的变化趋势一致性较好;均方根误差比基于实况的预报分别减小15.75%、31.66%、41.26%,说明具备较好的预报能力;平均绝对值误差比传统BP神经网络分别减小12.90%、24.45%、 38.99%,表明循环神经网络对能见度预报具有优势,为能见度的精细化短临预报提供了新途径。 相似文献
93.
利用美国国家环境预测中心NCEP全球再分析资料的温度图像结合天体引潮力附加构造应力,对2003年5月以来的国内MS≥6.0、国外MS≥7.0的地震作了统计分析。以2004年7月12日—2004年8月25日间西藏地区3次地震为例得出如下认识:NCEP温度异常图像可以较好地反映短临地震构造活动时空演变过程;天体引潮力附加构造应力对地应力处于临界状态的活动断层具有明显的诱发作用;利用NCEP温度异常图像与天体引潮力附加构造应力结合进行地震短临预测是具有良好应用前景的新思路;西藏的3次地震均发生在天体引潮力附加构造应力周期相同的相位上,即天体引潮力附加构造应力变化达到相对稳定的峰值的末端,而不是发生在天体引潮力附加构造应力最大时刻,同时2003—2004年在西藏发生的其它震例中,地震发生在上述周期相同的相位,因此认为应当对其它区域更长时间更多的震例作这方面的进一步研究 相似文献
94.
超高强混凝土短柱抗震性能的试验研究 总被引:4,自引:0,他引:4
通过对12根剪跨比λ=2.0的超高强混凝土短柱在低周反复荷载下抗震性能的试验研究,分析了其破坏形态,并研究了轴压比和配箍率对试件滞回特性和抗震延性的影响,提出了满足一定延性要求(μ△≥3.0)超高强混凝土短柱的轴压比限值和箍筋加密区的最小配箍特征值的建议值。该值可为现行规范的修订提供参考。 相似文献
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96.
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对2011年3次短历时强降水天气过程的闪电特征分析结果表明:①3次短时强降水都以负闪为主,负闪占总闪电的比例都在92﹪以上;②小时闪电频数峰值超前降雨峰值1h或同相;③5min闪电频数超前雨量峰值5~60min;④负闪电密集区主要发生在40dBZ以上的回波区,偶尔发生的正闪一般在较弱回波处;闪电大部分发生在回波顶高大于5km以上的区域;多分布在速度不均匀场附近;闪电密集区与VIL大值区对应关系不太好;⑤不同云体,闪电特征不尽相同,闪电频数高峰有的发生在强回波阶段,有的并不是回波最强阶段,而是减弱阶段。强回波前沿出现闪电密集区或前方无回波处发生闪电,预示未来强回波移动的方向;有的云体发展、成熟阶段闪电分布密集,负闪电主要集中在强回波中心附近,云体减弱阶段闪电分散,集中在单体的不同部位。 相似文献
98.
99.
基于概率拟合曲线的贵州省降雨型滑坡预警预报模型,利用降水预报数据和实况数据对2020年强降水背景下的27次降雨型滑坡事件进行预警预报,从两个方面检验了该模型的业务实用性。结果表明:利用降水预报数据开展降雨型滑坡预警预报,提前3 d和提前1 d的效果优于提前2 d,其准确率均为63%,具有一定的业务实用性;利用降水实况数据开展降雨型滑坡预警预报,滑坡实际发生的位置与模型预警预报中可能性较大以上的区域吻合度较高,进一步验证该模型具有一定的准确性和实用性;能否准确把握降水强度和落区是影响降雨型滑坡预警预报准确率的关键因素。 相似文献
100.
四川作为农业大省,旱灾是导致农业减产最主要的因素。通过遥感和GIS手段进行四川省土壤干旱程度的时空分析,提高干旱的空间可视化程度,加强干旱监测的时效性尤为重要。本研究基于四川省2007—2016年逐季度的MODIS数据和1961—2011年40个气象站的月降水资料,采用温度植被干旱指数(TVDI)计算得到四川省干旱等级分布情况,辅以标准化降雨指数(SPI)进行相关性分析,并通过线性回归、反距离权重空间插值、GIS空间分析模型重建等方法,分析近十年来四川省地区以季度为时间尺度的土壤干旱时空变化特征,制作各时相土壤干旱分布图展示其微变化。结果表明:(1)在月时间尺度上,SPI-1与TVDI呈中等至强负相关关系,即TVDI值越小,SPI值越大,干旱程度越轻;验证结果表明TVDI都能够较好地对四川省的干旱空间分布状况进行反映。(2)四川省各区域、各季节干旱分布不均:空间上,干旱频发的区域集中在四川盆地及攀西南部区域。时间上,在春季,四川盆地区域的土壤干旱程度大致呈现加剧—持续—减缓的趋势;夏季,四川盆地的干旱变化趋势是加剧—减缓—加剧;秋季,四川盆地的干旱变化趋势是加剧—减缓—持续减缓;冬季,全川干旱程度变化不明显。本文的研究结果对四川省开展农业防灾减灾,引导农业灌溉具有指导意义。 相似文献