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252.
浓雾不仅严重威胁着航空运行安全,而且导致的航班延误和取消亦给航空公司和社会经济效益带来巨大损失,因此开展机场爆发性浓雾的研究具有重要的科学意义和应用价值。利用常规气象观测资料、ECMWF细网格精细化数值预报产品(简称EC)和NCEP全球再分析资料,对2016年4月16日21:03—17日8:13(北京时)发生在厦门机场的一次爆发性浓雾天气过程进行分析,结果表明:海风和地面长波辐射为本次浓雾爆发性形成提供主要热力冷却条件。雾前10 min海风风速的突增使空气过饱和度增大,促使了雾的生成和爆发性增长。潮湿土壤的蒸发提供了充足水汽,也是雾第二次爆发性增长的直接原因。850 hPa以下显著增温增湿和700 hPa下沉运动维持了贴地强逆温,为雾爆发性形成提供了极稳定的层结条件。EC对此次浓雾形成的重要因子预报能力差异较大,虽然能准确预报海风的形成和机场入夜后云量的骤减,但对于海风预报的稳定性有待提高。 相似文献
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针对无人机遥感影像中可能出现的多个密集的小目标,在检测时会出现误检、漏检的难点问题,本文提出了一种基于YOLO v4的具有密集连接网络模块的遥感影像轻量化目标检测算法,实现了对无人机遥感影像中车辆小目标的高精度识别。首先,对YOLO v4主干网络CSP Darknet53的卷积层采用密集连接、稀疏连接两种处理方式,加强特征的提取和重复使用,以缓解梯度消失问题;然后,对此模块进行模型剪裁,减少网络层数并定义为新的密集连接网络模块;最后,在NWPU-VHR-10数据集和笔者所在课题组制作的Vehicle-850无人机影像数据集上进行了对比试验并取得了较好的效果。本文改进后的网络结构在提高遥感影像目标检测准确率的同时,缩短了网络模型的收敛时间,减少了模型占用的内存空间,提高了遥感影像中目标检测的速度。 相似文献
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255.
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The 3D-Var Data Assimilation Experiments on a Dense Fog Event over the Central Plain of China 总被引:1,自引:0,他引:1
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Nonhydrostatic mesoscale WRF and its 3D-Var system are used to study a dense fog event occurring in 13-14 January 2006. Three different observation data sets including GTS (Global Telecommunication System), AMDAR (Aircraft Meteorological Data Relay) data, and 9210 data are assimilated into the initial analysis fields in experiments. Experiments with three different assimilation time intervals (1, 3, and 6 h) are also carried out. Three experiments with different data sets have all modified the temperature and humidity field of initial fields, and therefore show an obvious positive effect on fog simulation. Further study indicates that the humidity and stability of boundary layer are improved obviously in assimilation experiments, although different data sets make different contribution to the analysis fields. The multi-time assimilation cycle experiments show that the analysis increment in experiment with l-h interval is more realistic than that with 3- and 6-h intervals. 相似文献
257.
侯俊胜 《物探化探计算技术》2000,22(1):34-39
基于辽河盆地锦99块(兴)稠油油藏地质地球物理测井特征和当前该区油田开发生产的需要,我们提出了利用常规测井资料,计算该区稠油油藏的泥质含量、孔隙度、含油饱和度、渗透率、出砂指数和有效厚度等参数的有效方法,通过实际应用表明了上述方法的实用性。 相似文献
258.
重质非水相有机污染物(DNAPL)泄漏到地下后,其运移与分布特征受渗透率非均质性影响显著。为刻画DNAPL污染源区结构特征,需进行参数估计以描述水文地质参数的非均质性。本研究构建了基于集合卡尔曼滤波方法(EnKF)与多相流运移模型的同化方案,通过融合DNAPL饱和度观测数据推估非均质介质渗透率空间分布。通过二维砂箱实际与理想算例,验证了同化方法的推估效果,并探讨了不同因素对同化的影响。研究结果表明:基于EnKF方法同化饱和度观测资料可有效地推估非均质渗透率场;参数推估精度随观测时空密度的增大而提高;观测点位置分布对同化效果有所影响,布置在污染集中区域的观测数据对于参数估计具有较高的数据价值。 相似文献