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基于ARPS3DVAR+WRF(Advanced Regional Prediction and 3-dimensional variational System)快速同化模式对西南地区近几年发生的4次强降水过程进行模拟试验,对12 h降水预报结果采用升尺度方法,计算邻域平均预报、站点概率预报,最终形成邻域概率预报,并细致分析了这三种预报的特点与效果,讨论了升尺度窗区尺度给不同量级降水带来的影响,最后结合
雷电灾害已日益成为影响人类经济社会发展的严重灾害之一。基于信息扩散理论建立雷电灾害风险评估模型,对江苏省2008—2019年雷电灾害事故进行分析计算。结果表明:江苏省雷电灾害事故多集中于320次·a-1内,约1.9 a一遇,而发生880次·a-1以上的概率较小,约38.2 a一次;人身伤亡风险主要集中在12人·a-1内,约1.8 a一遇,大于30人·a-1的伤亡次数则约14.1 a发生一次;经济损失风险值为650万元·a-1的累积发生概率为58.62%,而2 250万元·a-1的发生概率极低,仅为1.84%。定量化的计算分析数据可使人们对雷电灾害事故有更深入的了解,并为相关政府部门制定防灾减灾决策提供一定的科学依据。
相似文献为了提高AVO(amplitude versus offset)反演结果的精度和横向连续性,本文提出了一种新的AVO反演约束方法,该方法结合贝叶斯原理和卡尔曼滤波算法实现了对反演参数纵向和横向的同时约束.文章首先结合反演参数的纵向贝叶斯先验概率约束和反演参数的横向连续性假设建立了与卡尔曼滤波算法对应的AVO反演系统的数学模型,然后将该数学模型代入卡尔曼滤波算法框架,利用卡尔曼滤波算法实现了双向约束AVO反演.二维模型测试和实际数据测试结果表明,相对于单纯的纵向贝叶斯先验概率约束,双向约束能更准确地刻画参数的横向变化,得到更准确、横向连续性更好的反演结果.
相似文献基于1969-2017年全国站点逐日降水资料、地形高度资料以及2017年全国常住人口数据,采用概率密度函数PDF法、最小二乘法、Mann-Kendall法和累积距平法等多种统计分析方法,结合中国地形多样性,从降水量的PDF特征、变化趋势和极端降水特征三个方面,分析了近49 a中国30°N带不同地形下大城市与其郊区的降水特征,结果表明:(1)中国30°N带降水的区域性和极端性明显,其中长江入海口代表站的年降水量PDF曲线最接近正态分布;极端降水阈值和极端降水强度基本为自西向东增加,且与地形高度呈反比关系;对于暴雨及以上等级的降水,代表站降水概率小但降水占比大。(2)降水的城市化效应明显,表现为代表站的日、月、季、年降水量PDF曲线普遍存在城郊差异,且日和年尺度的差异较月和季的尺度差异更明显;大城市代表站相对于其郊区代表站,前者年降水量普遍增加得快,且最小值大于后者;前者极端降水阈值、极端降水强度和年最大日降水量最大值普遍大于后者,且发生中雨及以上等级强降水的概率和占比较后者大。(3)代表站降水存在明显的年际变化和季节变化,存在一定的周变化;年降水量的突变时间集中发生在1980s中、后期以及1990s至2000s初;降水量的季节变化特征为夏季最多、冬季最少,其中江汉平原、长江中下游、长江入海口地形下夏季降水的城市化效应明显;大部分地形下工作日降水的城市化效应较休息日明显。
相似文献使用浙江省69个基准站2006—2015年5—9月以及同期杭州城区58个区域自动站小时降水资料,利用Gamma分布计算浙江省短时强降水的累积概率,同时综合其频率分布,揭示杭州市小时降水强度的分布特征。此外,以杭州市区为例,利用探空资料分析不同量级(≥50 mm·h-1、30~<50 mm·h-1、20~<30 mm·h-1、<20 mm·h-1)小时雨强出现的环境指标,并基于核密度估计方法提取预报指标。结果表明:杭州城区出现小于等于10 mm·h-1的降水概率高达98.4%,≥20 mm·h-1的概率仅0.05%;受杭州湾偏东气流影响,杭州市区发生短时强降水频率相对较高,尤其是余杭区的东部和西北山区;自2008年以来杭州市区每年短时强降水日数为18~28 d,其中大于等于50 mm·h-1的短时强降水日所占比例高达10%~20% (除2009年和2012年低于10%外);可用于预报杭州市区短时强降水的最佳环境因子依次为整层可降水量、