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题名基于动态特征的强对流云团追踪
被引量:7
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作者
刘年庆
郑媛媛
蒋建莹
方翔
马奎俊
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机构
中国科学院自动化研究所
国家卫星气象中心
江苏省气象科学研究所
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出处
《高原气象》
CSCD
北大核心
2013年第2期556-563,共8页
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基金
南京雷达气象与强天气开放实验室研究基金项目(BJG201210)
2009年度公益性行业科研专项(GYHY200906003)
+1 种基金
国家自然科学基金项目(41175043
41005002)共同资助
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文摘
利用FY-2E卫星数据获取的强对流云团面积、重心、长短轴比、重心与形心距离、移动速度、移动角度和最低亮温等属性的变化可作为动态特征,利用慢特征分析方法提取云团中具有一定连续性和稳定性的动态特征对强对流云团不同阶段进行识别和追踪。结果表明,动态特征与强对流云团的不同发展阶段具有很好的对应关系:在初生阶段,云团的移动方向和速度不稳定,但是面积呈现出缓慢增长态势,云顶亮温缓慢下降,此时云团的慢特征为面积和云顶亮温;在成熟阶段,云团的移动路径趋于稳定,云顶亮温达到最低,云团重心和形心基本重合;在消散阶段,存在云团分裂和云团的重心与形心分离特征。云团长短轴比的变化与云团最低亮温的变化趋势一致,移速缓慢的对流云团更容易造成集中强降水,快速移动的对流云团大多造成地面大风。
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关键词
云顶亮温
强对流云团
外推预报
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Keywords
Cloud top brightness temperature
Convective cloud cluster Extrapolated forecast
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分类号
P458.2
[天文地球—大气科学及气象学]
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题名基于核的慢特征分析算法
被引量:8
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作者
马奎俊
韩彦军
陶卿
王珏
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机构
中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2011年第2期153-159,共7页
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文摘
提出一种基于核的慢特征分析算法.通过引入核技巧,既充分扩充特征空间,又避免直接在高维空间中运算的困难.由于充分利用数据所隐含的非线性信息,所得到的解是稳定的.同时基于对慢特征分析算法目标函数的分析,给出一个对算法结果的评价准则,并用以指导核参数的选择.实验结果验证算法的有效性.
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关键词
不变量学习
慢特征分析
核方法
盲源信号分离
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Keywords
Invariance Learning, Slow Feature Analysis, Kernel Method, Blind Source Separation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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