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951.
为了探究连续运行参考站网的实时动态相对定位(continuously operating reference stations-real time kinematic,CORS-RTK)无验潮技术在海岸带水下地形测量精度问题,以单波束测深数据为例,通过对比分析主测线与检查线交叉点误差以及有验潮和无验潮重合点误差两种方式... 相似文献
952.
山东半岛一次强暴雨的分析和数值模拟 总被引:4,自引:3,他引:1
利用T213资料、常规观测资料和多普勒雷达资料,对2004年8月5日发生在山东半岛东部的一次大暴雨过程进行了数值模拟和分析,在模拟结果比较成功的基础上,利用细网格模拟资料重点分析了高、低空急流和850 hPa低压与暴雨的关系,以及山东半岛地形的动力作用。结果表明:暴雨强回波从南向北传播时强度逐渐增强,反映了中尺度对流系统的结构和发展;对流云团首先在低空急流中心左前方生成,与副热带高压边缘的西南暖湿气流有关,中尺度高空急流是伴随对流由强高空出流而形成,高、低空急流的耦合作用有利于强对流天气的维持和发展;在副热带高压西侧边界层激发出一个中β尺度低压,该低压形成后与暴雨区相伴移动,且移动路径与山东半岛东部地形分布有关,山东半岛地形对西南暖湿气流阻挡和绕流的动力作用是导致威海附近强暴雨的原因之一。 相似文献
953.
利用常规气象资料、NCEP FNL 1°×1°再分析资料、FY-2G卫星TBB(相当黑体亮温)资料、雷达资料分析2018年9月2日麻栗坡猛硐特大山洪泥石流的气象成因,结果表明:猛硐位于100 hPa热带东风急流入口区右侧,500 hPa上位于两高压之间的相对低压区,在700 hPa风场上,猛硐附近存在风向辐合切变,高低... 相似文献
954.
2019年9号台风利奇马在浙江造成极端降水,其中8月9日白天浙江东部受台风外围螺旋雨带长时间影响,9日夜间在台风内核对流影响下降水有显著增强;降水中心与浙江临海地区的天台山、括苍山和雁荡山等地形特征密切相关。GPM(Global Precipitation Measure)卫星遥感反演表明近岸台风螺旋雨带以层积混合型降水为主,台风眼墙区域以热带暖云对流型降水为主;眼墙区雨滴有效直径更大、雨滴数密度更高,有利于形成高降水强度。台风登陆前移动速度较慢,浙江沿海地区维持低层锋生和辐合,有利于外围螺旋雨带降水维持和增强;登陆前后受环境垂直切变等因素影响,台风中心左前侧眼墙区域对流活跃,在登陆点附近强降水区偏向于台风中心左侧。分钟级降水观测表明台风登陆期间浙江近海山区降水强度2~3倍于平原地区,其中地形性降水增幅效应与台风对流非对称结构差异对降水影响程度基本相当,有利于在台风中心左前侧的括苍山—雁荡山山区形成强降水中心。 相似文献
955.
由于观测资料不能覆盖研究所关注的高空区域,已有理论又无法解释所面对的问题,所以希望利用数值模拟来生产一套逼近真实的数据,以补充观测的欠缺。 相似文献
956.
957.
958.
高时空分辨率NDVI时序数据作为遥感应用中的重要数据源,对土地覆被动态变化监测具有重要意义,特别是在地表高程变化显著、气候条件复杂、景观异质性强烈的热带山区。虽然当前学者们提出了诸多时空数据融合模型,但针对这些模型在热带山区的NDVI数据融合精度及其影响因素分析尚不多见。对此,本文选取3类时空数据融合方法(权重函数法、概率统计法和多种混合法)中具有代表性的4个模型:STARFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、RASTFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、ESTARFM(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、BSFM(Bayesian Spatiotemporal Fusion Model)(STARFM、ESTARFM为权重函数法;BSFM为概率统计法;RASTFM为多种混合法),选择位于我国热带山区的纳板河流域作为研究区。对融合模型的... 相似文献
959.
地貌识别,对于人类建设,地质构造研究,环境治理等相关领域都有着重要意义。传统的基于像素单元或面向对象的地貌识别方法存在局限性。由于流域小单元具有表面形态的完整性,在地貌演化中具有明确的地理意义,基于流域小单元的地貌识别成为了该领域的一个新热点。然而,基于传统地形因子的地貌识别方法使用的因子往往较为单一或者在地学描述上存在重复性,目前尚无针对流域小单元进行空间结构描述和拓扑关系特征量化的地貌识别研究。基于此,本文基于DEM进行水文分析并通过坡谱方法解决了小流域稳定面积难以确定的问题,在黄土高原样区提取了181个稳定小流域。根据复杂网络理论和地貌学原理提出了流域加权复杂网络的概念和相应的8个定量指标用于流域空间结构的模拟和量化描述。最后采用了基于决策树的XGBoost机器学习算法进行地貌识别,实验对于黄土高原主要地貌类型的识别显现出较好的效果,Kappa系数为86.00%,总体精度达到了88.33%。对于地貌形态特征明显的地貌,复杂网络方法其顾及空间结构和拓扑特征的特性导致了其较高的识别性能,精度和召回率都在90%~100%之间。通过与前人的研究进行对比,其识别结果亦呈现出较高的精度,这些... 相似文献
960.