气溶胶对北京中尺度对流系统影响的数值试验

利用可分辨云模式(WRF),模拟研究了不同气溶胶浓度对北京地区2001年8月23日一次产生强降水和冰雹的对流天气的影响。结果表明,气溶胶浓度的增加不利于对流云的发展,导致地面降水减小,但是对降水结构没有明显影响。气溶胶浓度增加导致云中水成物数浓度和质量浓度均发生变化,其中云水、冰晶和雪含量增加,而雨水、霰和雹含量减小。从云微物理学分析发现,气溶胶浓度减小有利于高层云的形成,云滴有效半径随着气溶胶浓度增加而减小。     

南海中沙群岛海域温盐结构时空变化特征及其控制因素

南海中沙群岛海域夏秋季水团实测温盐深数据统计分析结果表明,研究区海水表层温度为30.0～31.2?℃,最高温度位于中沙海台区域;表层盐度为33.6～34.1?PSU,最高盐度分布在西北部东岛海域附近;底层温度1～25?℃,盐度34.1～35.2?PSU,最高盐度分布在工区东南角.总体上,研究区水团温盐结构表现为表层高温...     

带有变量中误差非正态模型中的Box—Cox变换

Ｂｏｘ－Ｃｏｘ变换主要用于得到近似正态分布的随机变量，线性模型中的响应（因）变量Ｙ（或经过变换的Ｙ）通常建立在精确测量无误差的独立变量集上，本文研究独立变量中的测量误差（即变量中误差）对Ｂｏｘ－Ｃｏｘ变换中参数估计影响，研究结果表明，忽略变量中的误差将产生变换参数估计的偏离，该结论由分析论证和随机模拟得以支持。     

对台风麦莎(2005)的熵流特征初步分析

根据热力学第二定律推导出熵平衡方程,并在数值模拟输出结果的基础上利用熵平衡方程中的熵流项来分析2005年台风"麦莎"发生、发展和消亡各阶段的熵流特征.(1) 从对流层的低层到对流层的高层,台风中心附近的熵流分布会逐渐由负熵流占优势互补趋向于以正熵流为主;(2) 对流层中层500 hPa的负熵流分布显示出,随着台风的强度加强(减弱),台风中心附近的负熵流强度也会随之加强(减弱);(3) 台风中心附近的负熵流分布和强度特征对于台风强度和未来移动路径有一定的指示意义.     

山东半岛典型冷涡暴雪个例对流云及风场特征的观测与模拟

利用卫星云图、 多普勒天气雷达资料、 常规观测资料和MM5模式模拟结果, 分析了2005年12月4日典型冷涡造成山东半岛暴雪的云带变化、 对流单体的生成与发展、 低空急流特征及雷达强回波带的变化特征。结果表明： 冬季冷涡携带强冷空气南下, 经过渤海暖湿下垫面后影响山东半岛时, 卫星云图上从渤海到山东半岛可以清楚地分析出造成暴雪的西南-东北向结构特征的横向云带; 雷达图上, 在渤海到山东半岛形成一强降雪回波带, PPI径向速度图上可清楚地分析出暴雪区的低空急流和中尺度对流的低空辐合, 雷达径向速度垂直剖面反映暴雪产生在零速度线附近和低空急流的存在; MM5模式模拟结果显示： 暴雪发生时山东半岛在1.5 km存在低空急流, 水平风的时间-高度垂直剖面反映暴雪发生时干冷空气经过暖湿的渤海海面在700 hPa以下出现暖平流, 垂直上升运动和散度的低层辐合、 高层辐散与雷达图像反映的强降雪回波是相对应的。     

贵州大暴雨个例形成机制数值模拟

利用3层嵌套的中尺度数值模式MM5 V3.5,模拟了2007年6月24～25日发生在贵州中南部的一次大暴雨过程.利用模式输出的高分辨率资料,对这次暴雨天气及中尺度低涡的形成机制进行了诊断分析.模式较成功地模拟出了中尺度系统的演变和降水的分布特征.中尺度低涡的发展、稳定维持是造成贵州这次大暴雨天气的直接原因.暴雨、大暴雨出现在低涡的西南侧.在低层正涡度、辐合、强烈的上升运动和高层负涡度、辐散的有利配置下,形成深厚的上升运动柱,这种中尺度动力配置结构,不仅与暴雨区和暴雨发生时段相对应,而且是引起此次暴雨的中尺度低涡发展和持续的动力机制之一.暴雨区与强烈上升运动区,正涡度区相对应.     

基于时态GIS的古气候动力模拟动态演化的分析与实现

对古气候研究环节中的动态演化问题进行研究和分析,提出了一种时空索引模型,以解决动态演化过程中的时间和空间的对应关系问题,利用时空索引对象来解决空间对象及其属性描述信息,在时间t的信息查询、显示和叠加。为古气候研究、再现和重建古气候以及模拟古气候环境下的大气环流基本场(包括温度场、降水场、气压场和位势高度场),在两维空间格局上,进行时间维的动态演化分析,提供了一个实用工具,在全球变化和区域响应等可视化方面具有较为广泛的应用前景。     

基于模糊物元模型的中国旅游生态安全评价及障碍因子诊断研究

基于DPSIR模型构建旅游生态安全评价指标体系,利用模糊物元模型对中国31个省(市、区)(不含港澳台)旅游生态安全进行动态评价,并运用空间自相关分析空间格局演化特征.同时借助障碍度模型,对旅游生态安全的障碍因子进行诊断.结果表明:①旅游生态安全呈现出波动增长的"W"型演化趋势.2013-2016年中国旅游生态安全在空间...     

联合像元-深度-对象特征的遥感图像城市变化检测

特征空间的构建和优化对遥感图像识别能力的提高具有重要作用。针对面向对象方法对波段光谱信息利用不足,以及像元识别法无法充分利用图像空间几何等信息的问题,本文建立了新颖的联合像素级和对象级特征的航摄遥感图像城市变化检测方法。首先,充分利用像素级和对象级特征的优势,建立考虑光谱、指数、纹理、几何、表面高度及神经网络深度特征的特征空间;然后,引入LightGBM(light gradient boosting machine)算法对大量特征进行选择研究;最后,采用随机森林识别器对宜兴市2012年和2015年两期遥感图像进行识别,利用变化矩阵进行城市的变化检测。结果表明:联合像元、深度、对象特征和LightGBM特征选择算法的识别效果最好,平均的总体识别精度达到了88.50%,Kappa系数达到0.86,比基于像元、深度或对象特征的识别方法分别提高了10.50%、15.00%和4.00%;城市变化检测精度达到了87.50%。因此,本文方法是利用甚高分辨率航摄遥感图像进行城市变化的检测的有效方法。