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在地震动模拟中,高频衰减参数(κ0)是一个重要的参数,它控制了傅里叶谱高频部分的衰减特性.本文利用汶川MS8.0地震和芦山MS7.0地震主余震的1671组强震动观测记录,计算了龙门山地区50个断层距小于150 km的强震动台站的κ0,基于随机有限断层法模拟了汶川地震中这些台站的加速度时程、傅里叶振幅谱和反应谱,并与前人的研究进行比较.结果表明,合理计算的κ0可以有效地改善加速度时程振幅和高频谱(>1 Hz)的模拟结果.另一方面,本文基于κ0与地形高程的相关性,建立了龙门山地区的κ0经验模型.分别采用该经验模型和κ0= 0.04 s模拟了汶川地震的峰值加速度分布,并与观测记录进行比较.结果表明,采用本文提出的κ0模型可以更好地重现汶川地震的峰值加速度分布,特别是在断层破裂方向的反方向区域和山区.综上,汶川地震中山区的峰值加速度明显大于盆地地区的现象,不仅与断层破裂产状有关,还与山区和盆地地区的κ0之间显著的差异有关.
相似文献由于暴雨对流尺度集合预报模式中随机参数扰动能量偏小,本文利用WRFv3.9模式对我国长江流域一次特大暴雨天气过程开展对流尺度集合预报试验,对比分析随机参数扰动(SPP)方法和随机物理倾向扰动(SPPT)方法、随机动能补偿(SKEB)方法混合的扰动特征、评估多种混合扰动方案预报效果,主要结论如下:暴雨对流尺度集合预报中多随机物理扰动气象要素的离散度在单SPP方案基础上均增大,三种方案混合SPP+SPPT+SKEB的离散度最大,总体评分最优;其中SPP+SPPT试验较SPP+SKEB地面气象要素离散度更大,而SPP+SKEB试验较SPP+SPPT气象要素在高空(尤其是风场)离散度更大;SPP+SPPT试验在积分初期各气象要素离散度增加明显,SPP+SKEB试验随着积分时间的延长各气象要素离散度在各高度层增加更为凸显;多种随机扰动混合对降水的预报在集合平均、离散度分布和概率预报技巧等方面均优于单SPP方案,综合来看SPP+SPPT+SKEB方案总体评分最优。SPP+SPPT+SKEB综合了SPP、SPPT和SKEB的优势,在各高度层整个积分时间段各气象要素离散度达到最佳,多随机扰动方案的混合达到了有效互补的效果。
相似文献为了解并提升风云四号卫星A星(FY-4A)对流初生(Convective Initiation,CI)产品对青藏高原夏季降水的指示意义,基于FY-4A CI产品及全球降水测量计划(Global Precipitation Measurement,GPM)降水数据,根据青藏高原地区2020—2022年6—8月FY-4A CI产品识别出的CI样本与1 h后实际观测降水的对应关系,将CI样本划分为无降水CI、弱降水CI和强降水CI三类,并结合大气对流参数与地理位置等信息,利用决策树和随机森林两种机器学习算法建立CI类别识别模型并检验,结果表明:青藏高原地区对流初生后1 h内的降水情况存在明显区域差异,其西北部无降水比例高而东南部降水的比例高;利用抬升指数、云水总量、垂直风切变、中低层湿度、云底高度、零度层高度等大气对流参数信息,能较好区分青藏高原CI出现后是否有降水及降水的强弱;随机森林识别模型结果对于CI类别的识别效果优于决策树识别模型结果,利用随机森林识别模型可以更有效地对青藏高原夏季CI按照降水强度的分类进行识别。
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