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为了研究副热带高压(副高)背景下极端短时强降水系统的动力和云物理结构特征,利用厦门X波段双偏振相控阵雷达观测数据,采用多普勒雷达风场反演技术并结合高精度的地形数据,对2021年8月11日发生在厦门地区的一次极端短时强降水事件进行了分析。研究表明:(1)这次过程发生在副高控制之下,具有弱天气尺度强迫特征。地面辐合线促进了线状对流系统的形成,其后向传播过程导致了局地极端强降水的发生。(2)对流系统的中层存在大粒子累积区,大粒子的下泻导致雨强增大。倾斜上升(下沉)气流的配置使得大粒子的下泻不会影响上升气流,有利于对流系统的发展与维持。下沉气流与偏南气流相遇触发了上游对流系统的发展,形成后向传播。(3)在弱天气尺度系统背景下,局地地形对于降水系统的影响得以凸显。地形造成的低层辐合使得差分反射率因子(ZDR)、差分传播相移率(KDP)等双偏振参数在迎风坡处明显增大,且大值区在此处维持。更大、更浓密的降水粒子形成了极高的降雨效率。(4)暖雨过程和冰相过程在这次极端降水事件中并存,前者对雨水的形成起主导作用,冰相粒子的融化加速了这一进程。(5)强降水时雨滴的破碎和碰并趋于平衡,雨强的增大取决于雨滴浓度的升高。因此,KDP可作为判断雨强是否增大的指标。(6) ZDR柱与KDP柱的演变对于地面雨强的变化具有预示性,特别是在持续降水过程中,ZDR(KDP)柱的再度发展预示着降水系统的再次增强。 相似文献
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目前,阵列声波测井信号处理大多在时间域或频率域中进行。但是,单纯的时间域或频率域方法有很大的局限性。为了打破这些局限性,笔者将分数阶Fourier变换方法用于阵列声波测井信号的分析之中,研究了不同性质储集层中信号幅度随分数阶Fourier变换阶数变化的规律。实验结果表明:在干层,幅度呈"1"型分布;在水层,幅度呈"Y"型分布,"Y"的两支开口较小,在阶数大于0.3的区域中,幅度较大;在油层,幅度呈"Y"型分布,"Y"的两支开口较大,在阶数大于0.6的区域中,幅度较大。因此,分数阶Fourier变换在提取阵列声波测井蕴含的储集层流体性质信息方面具有很好的前景。 相似文献
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地表信息提取是地理国情监测和环境保护的重要环节,本文选用Landsat-8 OLI遥感影像为主要数据源,针对分类样本数据少这一问题,在对2015年和2017年全球地表覆盖数据优化处理的基础上,将其作为分类的先验知识,以最大似然法、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和随机森林(Random Forest,RF)机器学习方法,以及基于VggNet-16和ResNet-18模型的深度学习方法,对黄河三角洲区域进行地表信息提取方法的应用研究.结果表明,在利用粒子群优化遗传算法进行特征优化的基础上,RF和SVM模型分类总体精度较高,其中RF和SVM模型分类总体精度最高可达87.3%、86%;VggNet-16和ResNet-18两种模型的分类精度较机器学习方法有较大提升,其中以ResNet-18分类精度最佳,最高总体精度可达94.1%,Kappa系数为0.91.本文的研究方法在中分辨率遥感地物分类时具有较好的适用性和推广价值. 相似文献
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