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为解决单部雷达强冰雹识别产品在雷达的探测范围、雷达的静锥区以及与基于格点的近风暴环境因子的融合上存在局限性的问题,本文建立了雷达反射率因子的三维局部空间插值及多部雷达拼图方法;类似于SCIT算法的风暴单体的VIL及SHI等冰雹识别参数的计算,基于多部雷达三维插值拼图数据集,实现了格点VIL、SHI、POH和POSH等算法,建立了基于三维格点的多部雷达强冰雹识别参数因子、风暴数值模拟的近风暴环境因子(0°层及-20°层高度)为识别参数的冰雹识别算法。为确定适合于贵州地区的冰雹识别阈值,使用贵州504个防雹炮点的冰雹观测资料及贵州2005年和2006年8次贵阳、遵义雷达站冰雹个例观测资料,建立了冰雹算法校验数据库;通过对降雹校验数据库的统计分析,建立了适于贵州地区VOD与冻结层高度统计关系式,确立了VIL密度产品的强冰雹判别阈值,并通过对WTSM的调整,改进了原来的POSH算法,在贵州西北部到中部一线的一次强冰雹过程中对强降雹区的识别效果较好。 相似文献
83.
Himawari-8静止气象卫星具有高空间分辨率、高观测频次和高时效特点,对于火点检测具有很强优势。对Himawari-8卫星的3.9μm和11.2μm两通道亮温进行了连续时相变化研究,得出两通道的亮温在时间上的变化差值稳定且规律明显。根据两通道的亮温时相特征,考虑白天可见光对3.9μm通道的影响,并结合火点产生时引起的亮温变化特征,提出了适用于晴空条件下改进的火点检测算法。在多处进行了此算法的实验,例如2018-11-27 T 16:40(UTC时)河北张家口市桥东区一化工厂附近发生的严重爆炸起火事件以及2019-02-28澳大利亚西南部发生的火灾事件,均快速有效的检测到了火点。实验表明,改进的火点检测算法能很好的进行火点检测,并能解决晨昏交界、冰雪下垫面、常规火源点、太阳耀光等火点检测的难题。 相似文献
84.
蚁群算法(ACO)主要应用于组合优化问题(COPs),很少应用于地球物理重磁资料物性反演。首先,对蚁群系统中目标函数值与信息素的映射机制进行改进。理论模拟表明,改进后的Gauss模型在收敛速度和反演精度方面比传统的ant-cycle模型要好,适用于重磁资料物性反演。然后,将蚁群算法应用于南岭地区千里山岩体和九嶷山岩体重力资料反演与解释。结果表明:蚁群算法圈定的花岗岩岩体与地面地质填图结果及大地电磁测深反演结果吻合,较好地控制了千里山岩体和九嶷山岩体的深度和形状。该结果可为研究南岭地区花岗岩侵入模式和多金属成矿规律提供参考。 相似文献
85.
针对岩石颗粒边缘模糊、结构复杂的特点,为了更有效地识别颗粒边缘,在基于特征值的C3相干算法的基础上,融合多尺度和多角度的特征表达,提出了一种改进的C3相干算法。该算法综合考虑岩石薄片图像角度域光学特征、空间尺度信息和各向异性信息,能更有效地表征颗粒边缘特征,表现出对复杂矿物结构的适应能力。在采集的岩石薄片正交偏光图像上验证提出的算法,实验结果表明,与原生C3相干算法相比,改进后的C3相干算法在全局图像上的方差和灰度差分乘积分别提升了68.41%和22.91%,信息熵下降了21.61%。 相似文献
86.
卫星遥感反演土壤水分研究综述 总被引:11,自引:1,他引:11
土壤水分是影响地表过程的核心变量之一。精准地测量土壤水分及其时空分布,长期以来是定量遥感研究领域的难点问题。简要回顾基于光学、被动微波、主动微波和多传感器联合反演等卫星遥感反演土壤水分的主要反演算法、存在的难点和前沿性研究问题,介绍了应用土壤水分反演算法所形成的3种主要全球土壤水分数据集,包括欧洲气象业务卫星(ERS/MetOp)数据集、高级微波扫描辐射计(AMSR-E)数据集、土壤湿度与海洋盐分卫星(SMOS)数据集,并结合目前存在的问题探讨卫星遥感反演土壤水分研究的发展趋势。 相似文献
87.
水文参数优化是水文模型发展中的一个重要部分,针对水循环过程模拟中的流域水文模型参数识别的复杂优化问题,回顾了水文模型优化算法的发展历程,对国内外水文模型参数识别算法的最新进展进行了阐述.介绍了模拟退火算法、遗传算法、SCE-UA、粒子群算法等常用算法的参数设定及一般流程,并对编码遗传算法、单纯形混合加速遗传算法和运用融合技术的几种遗传算法以及其它几种常用算法在新安江模型中的优化结果进行了比较,认为混合加速遗传算法是一种较好的方法.在系统研究现代优化算法与传统优化算法的基础上,建立各种优化算法的融合技术和法则可能是进一步提高参数优化算法性能的方向. 相似文献
88.
解决边坡稳定性问题的关键是确定最危险滑动面(潜在最危险滑动面)和边坡的稳定系数。将蚁群算法用于求解土质的边坡稳定性问题。针对蚁群算法在演化过程中存在停滞和过早收敛的现象,对基本蚁群算法的结构形式和蚂蚁转移概率的计算进行了改进。构建了一种新的蚁群算法——元胞蚁群算法(CA-AA)。在文武坡边坡稳定性判别中,利用CA-AA法计算得到其稳定系数为1.37,略小于《岩土工程勘察规范》不平衡推力法计算值,弥补了不平衡推力法的不足,更接近实际。算例结果表明:元胞蚁群算法(CA-AA)总能搜索到问题的全局最优解,且搜索效率也有较大的提高。 相似文献
89.
ABSTRACT Satellite-based observations provide great opportunities for improving weather forecasting. Physical retrieval of atmo spheric profiles from satellite observations is sensitive to the uncertainty of the first guess and other factors. In order to improve the accuracy of the physical retrieval, an ensemble methodology was developed with an emphasis on perturbing the first guess. In the methodology, a normal probability density function (PDF) is used to select the optimal profile from the ensemble retrievals. The ensemble retrieval algorithm contains four steps: (1) regression retrieval for original first guess; (2) perturbation of the original first guess to generate new first guesses (ensemble first guesses); (3) using the ensemble first guesses and nonlinear iterative physical retrieval to generate ensemble physical results; and (4) the final optimal profile is selected from the ensemble physical results by using PDE Temperature eigenvectors (EVs) were used to generate the pertur- bation and generate the ensemble first guess. Compared with the regular temperature profile retrievals from the Atmospheric InfraRed Sounder (AIRS), the ensemble retrievals RMSE of temperature profiles selected by the PDF was reduced between 150 and 320 hPa and below 400 hPa, with a maximum improvement of 0.3 K at 400 hPa. The bias was also reduced in many layers, with a maximum improvement of 0.69 K at 460 hPa. The combined optimal (CombOpt) profile and a mean optimal (MeanOpt) profile of all ensemble physical results were improved below 150 hPa. The MeanOpt profile was better than the CombOpt profile, and was regarded as the final optimal (FinOpt) profile. This study lays the foundation for improving temperature retrievals from hyper-spectral infrared radiance measurements. 相似文献
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