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191.
一次东北冷涡暴雨的水汽输送特征和位涡分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过对2010年7月27~29日吉林省一次较大范围的冷涡暴雨、大暴雨过程进行诊断分析,建立了此类暴雨的天气概念模型:200 hPa呈现“两脊一槽”型,高空急流呈辐散状位于吉林省上空,急流中心最大风速≥60 m/s;500 hPa东北冷涡强烈发展,鄂海阻高稳定维持是此次强降水发生的重要天气系统,中心最大风速≥20 m/s的偏西风急流带横穿吉林省中部;850 hPa风速≥12 m/s的3条急流带在吉林省中东部地区交汇,形成低层辐合、高层辐散的气旋性涡度柱,较强的垂直上升气柱一直向上伸展到500 hPa附近,极有利于对流的发展和强降水的维持。通过计算整层水汽通量与吉林省逐6 h平均降水量的相关矢量场,结果表明:偏西、偏南及偏北3条水汽通道在吉林省中南部汇集是此次强降水发生的重要条件,暴雨落区与整层水汽通量汇合区密切相关,水汽输送以经向(南北方)水汽流入为主。暴雨期间具有较好的动力、热力及能量条件,特别是湿对流有效位能明显偏强,强降水出现在对流有效位能 (CAPE)值由极大值开始下降的过程中。干侵入是激发冷涡发生、发展的动力条件之一,≥1 PVU(位涡单位)的高位涡舌在下降的过程中,同时南移,与中部地区强降水落区自北向南移动相吻合。  相似文献   
192.
利用NCEP再分析资料、常规观测资料和WRF中尺度数值模式,对2010年6月19—20日江西特大暴雨过程进行数值模拟及诊断分析。结果表明,此次过程中,中-β尺度小高压的维持和破坏对雨带的生成与发展有显著的影响。由于小高压的存在,阻挡了北方弱冷空气南下,不利于强降水发生。当小高压减弱消失时,冷、暖气流的交汇引发强烈辐合上升运动,从而触发强降水。中-β尺度小高压的产生维持、消亡与高空急流的非地转质量调整有关。中尺度低涡的稳定维持、弱冷空气南下、高空急流动量南扩、低层西南急流维持等多个因素共同导致了大暴雨的产生。  相似文献   
193.
利用NECP再分析资料、卫星云图资料、新一代天气雷达资料及实况观测资料对2010年4月12-13日一次东北低涡产生的黑龙江省暴雪天气过程进行分析,详细讨论了此次暴雪的发生机制及天气特点。此次降雪过程由地面气旋北上引发,高空低涡前部东风暖平流和槽后冷平流相遇形成暖锋锋生,低涡东北部产生暴雪。低空急流对水汽的输送作用和低层较强的辐合上升运动为此次降雪过程提供增强机制。云系的发展、移动与降雪有较好的对应关系,较大降雪出现在逗点云系顶部。  相似文献   
194.
提出了一种基于主成分背景抑制的红外目标检测算法。首先分析了红外成像的时空相关性,采用主成分分析技术分解时域关联信息抑制背景杂波;接着采用空间关联模糊自适应共振神经网络建立时空背景模型检测目标。实验结果显示,该算法能有效地抑制背景突显目标和检测出复杂场景下的红外目标,其F1指标值高达94.2%。  相似文献   
195.
低涡与急流对"04.9"川东暴雨影响的分析与数值模拟   总被引:23,自引:11,他引:12  
何光碧  陈静  李川  冯汉中 《高原气象》2005,24(6):1012-1023
2004年9月3日~5日川东出现了大范围的强暴雨过程,本文分析了这次暴雨过程的云图特征和环流形势,并利用MM5中尺度数值模式对本次暴雨进行了二重嵌套模拟,分析及模拟结果表明,本次降水过程与中尺度云团、高低空急流和对流层中低层涡旋活动密切相关,同时还与副热带高压活动和“桑达”台风活动相关。盆地涡出现在低空急流的左侧,而川东强降水发生在高空急流的南面、低涡东南侧与西南低空急流大风出口区之问。盆地正涡度维持有利于盆地上空垂直上升运动的发展和维持,对暴雨的发生提供了动力条件。垂直上升运动是高低空急流和盆地涡联系的纽带,也是盆地涡动力驱动的结果。分析结果还表明,西南低空急流在暴雨出现前建立,暴雨和盆地涡同时出现,而暴雨、低空急流和盆地涡几乎同时减弱。高空急流在过程前和过程中是逐步加大,当高空急流出现剧减时,预示暴雨即将结束。  相似文献   
196.
In this study, three dimensional quadrant analysis of bursting process was used to recognize the susceptible regions for sediment entrainment and deposition at the bed of a vortex chamber. From the analysis, it was found that two dimensional quadrant analysis in unable to find the turbulent coherent structure of flow near the bed of the vortex chamber. Therefore, a new method based on three dimensional bursting process is introduced in this study to define the turbulent flow structure. Based on the new methodology in this study, the bursting event is divided into eight different cube zones according to three dimensional velocity fluctuations. It was realized that, four cube zones interactions are toward the central orifice of the vortex chamber and four cube zones interactions are toward the wall of the chamber and they are categorized as classes A and B, respectively. The results from the experiments showed that in class A, the internal sweep events (class IV-A) moves the settled sediment particles toward the central orifice of the chamber, whereas in class B the external sweep events (class IV-B) moves the settled sediment particles toward the external region of the chamber. Also the transition probabilities of the bursting events in 64 particular movements were determined. The result showed that stable organizations of each class of the events had highest transition probabilities whereas cross organizations had lowest transition probabilities. Additionally, an effort was made to find the average inclination angle of the three dimensional bursting events in each cube zone. The results showed that near the bed of the vortex chamber by increasing the tangential velocity toward the center of the chamber, the average inclination angle of the events in the cube zones decreased. Also, at the region where the sediment particles were deposited, the inclination angles had higher values.  相似文献   
197.
198.
基于RCNN的无人机巡检图像电力小部件识别研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着无人机(UAV)在电力巡线作业中的应用推广,对无人机巡检图像的信息挖掘或目标识别需求也越来越强烈。传统的电力部件识别流程常使用经典的机器学习算法,如支持向量机(SVM)、随机森林或adaboost,结合梯度、颜色或纹理等浅层特征来对电力部件进行识别,难以充分利用无人机巡检图像的信息,并且难以达到较高的准确率。卷积神经网络(CNN)在目标识别中表现优异,在很多目标识别场景之中成为首选算法。基于区域的卷积神经网络(RCNN)通过使用CNN从图像中提取可能含有目标的区域来检测并识别目标,但是计算复杂,难以满足识别海量电力巡检图片的需求。Fast R-CNN和Faster R-CNN利用CNN网络提取图像特征,后接一个区域提议层,优化了提取可能含有目标区域的方式并改进识别目标的分类器,使目标的检测和识别几乎实时。本文详细描述了Faster R-CNN算法流程,并在无人机电力线巡检图像部件检测中使用,然后分别对DPM、SPPnet和Faster R-CNN识别方法进行了对比分析,利用实际采集的电力小部件巡检数据构建的数据集对3种方法进行测试验证,并讨论了不同参数对识别结果的影响。实验结果表明,基于深度学习的识别方法实现电力小部件的识别是可行的,而且利用Faster R-CNN进行多种类别的电力小部件识别定位可以达到每张近80 ms的识别速度和92.7%的准确率。  相似文献   
199.
地电阻率观测各类干扰源的分析与研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
地电阻率观测是我国地震前兆监测的重要手段之一,目前已积累了大量的观测资料和强震震例。但随着农村经济的发展和城市现代化轨道交通设施的建设,使得部分地电台站观测环境发生较大变化,导致地电阻率前兆观测资料受到较强的干扰。本文通过对国内现有地电阻率观测资料的分析、干扰源的调研,研究了各类干扰产生的原因及识别方法。并根据已有的研究成果,对地电阻率观测抑制干扰的技术和方法及数据使用与处理提出了相应的建议。  相似文献   
200.
地电场观测中的工频干扰抑制方法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
在地电场观测中, 由电力系统产生的工频干扰是一种普遍存在的电磁环境干扰。 文章在简要概述地电场观测方法的基础上, 对影响地电场观测的工频干扰的产生原因、 干扰方式和影响机理进行了比较详细的分析, 对干扰抑制方法及其特殊性进行了系统的研究, 并结合实际观测, 对工频干扰的抑制效果进行了初步讨论。 研究认为, 随着国民经济建设的飞速发展, 电力环境日益复杂, 工频干扰对地电场观测的影响日趋严重, 进一步开展抗干扰方法和技术研究, 对促进地电场观测、 应用和发展, 具有比较大的现实意义和作用。  相似文献   
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