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青海高原短时强降水天气的葵花-8卫星监测预警特征对比分析
被引量:
6
1
作者
朱平
肖建设
《高原气象》
CSCD
北大核心
2022年第2期502-514,共13页
为获得青海高原(以下简称高原)对流云团的强降水监测预警特征和预警方法,使用葵花-8卫星数据跟踪识别高原典型强降水天气过程的对流云团,计算并分析具有提前预警意义的云团特征参数。结果表明:(1)本文提出的对流云团识别的改进多通道法...
为获得青海高原(以下简称高原)对流云团的强降水监测预警特征和预警方法,使用葵花-8卫星数据跟踪识别高原典型强降水天气过程的对流云团,计算并分析具有提前预警意义的云团特征参数。结果表明:(1)本文提出的对流云团识别的改进多通道法,经与传统多通道法对比检验,证明所得云团更接近对流主体,该方法适用于高原对流云团识别。(2)对流形成到成熟阶段,特征参数起伏变化,但红外与水汽通道亮温差(DTB13)和云顶亮温(Tmin)整体下降,云顶亮温梯度(GTmax)整体上升;在对流发展阶段仅红外1和2通道亮温差(DTB12)平均可达预警极值,在成熟阶段则是Tmin、DTB13、GTmax、深对流指数(DCI)等平均可达预警极值。高原上强降水天气的对流云多发展成深对流,降水发生在云团特征参数极值附近,短时强降水发生在深对流云区内特定云顶(上冲云顶或近似上冲云顶)所在特征参数极值区内或边缘附近。(3)特征参数极值对一般降水和强降水的开始时间分别提前0~1 h和0.5~4.5 h出现,在西风型流场下对强降水开始的提前时间相对较长。降水开始前,副高型流场下对流云团向深对流发展变化最剧烈,表现为DCI和GTmax平均最大,且DTB12均值最小,而西风型流场下积云发展相对弱。降水开始后,西风型流场下的深对流相对浅但云顶变化仍剧烈,表现为DCI和Tmin均值分别更低,但GTmax和DTB13平均更大,而在低涡切变型流场下的对流发展相对较深厚。(4)提出高原短时强降水天气的对流云团预警方法为:当对流云团发展到具有特定云顶,其所在尺度为50 km范围云区的Tmin≤223 K、DCI≥20 K、GTmax≥18 K、DTB12≤0 K、DTB13≤3 K等同时满足时,可预警在该范围内将产生或继续产生短时强降水,经检验该预警方法在高原深对流云短时强降水预警中的实用性较高。
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关键词
青海高原
葵花-8卫星
云团识别
监测预警参数
短时强降水
大气流场
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职称材料
基于葵花-8卫星宁夏暴雨监测预警指标研究
被引量:
5
2
作者
张晓茹
李映春
+1 位作者
纪晓玲
邵建
《沙漠与绿洲气象》
2022年第1期41-47,共7页
基于葵花-8卫星红外通道资料和地面降水数据,对2017年5—9月宁夏暴雨过程进行云团识别、特征参数(云顶平均亮温、最低亮温、亮温梯度、冷云面积和降温率)计算及监测预警指标分析。结果表明:所选云团特征参数在不同类暴雨过程中有较明显...
基于葵花-8卫星红外通道资料和地面降水数据,对2017年5—9月宁夏暴雨过程进行云团识别、特征参数(云顶平均亮温、最低亮温、亮温梯度、冷云面积和降温率)计算及监测预警指标分析。结果表明:所选云团特征参数在不同类暴雨过程中有较明显的表现特征。暴雨发生时,云顶平均亮温和最低亮温分别介于213~228 K和199~227 K,亮温梯度处于4~50℃/km,冷云面积介于2.7×10^(1)~5.7×10^(4)km^(2),降温率处于6~36℃/h。云顶亮温和冷云面积更有利于判别暴雨类型,亮温梯度和降温率更有利于预估降水量。参数在不同降水量级中的表现差异较明显,当降水量达30、40、50和85 mm时,需密切监测云团参数变化趋势,当其出现异常或突变时,应及时考虑降水量持续增加的可能性。
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关键词
暴雨
葵花
-
8
气象
卫星
亮温梯度
云顶降温率
下载PDF
职称材料
基于葵花-8卫星大气产品的地表下行短波辐射计算
被引量:
13
3
作者
马润
胡斯勒图
+4 位作者
尚华哲
阿娜日
赫杰
韩旭
王子明
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第5期924-934,共11页
地表下行短波辐射DSSR(Downward Surface Shortwave Radiation)的准确估算在气候变化研究和地表太阳能估算等领域具有重要作用。新一代静止气象卫星葵花-8(Himawari-8)具有高达10 min的对地观测能力,为DSSR近实时估算提供了新机遇。然而...
地表下行短波辐射DSSR(Downward Surface Shortwave Radiation)的准确估算在气候变化研究和地表太阳能估算等领域具有重要作用。新一代静止气象卫星葵花-8(Himawari-8)具有高达10 min的对地观测能力,为DSSR近实时估算提供了新机遇。然而,日本宇宙航空研究开发机构(JAXA)对外公开的葵花-8辐射产品中,没有将其反演的云、气溶胶产品作为DSSR的输入参数,从而没有形成一整套的DSSR估算算法流程,缺乏产品输出的一致性。大气中的云、气溶胶是DSSR的重要影响因子,本文重点考虑云、气溶胶对太阳辐射的影响,基于大气辐射传输模式RSTAR构建了DSSR查找表,开发了DSSR的快速计算方法,进而将JAXA葵花-8二级云、气溶胶产品(光学厚度,粒子有效半径等)作为快速化计算方法的输入参量,计算得到了DSSR。通过与JAXA葵花-8二级DSSR产品(JAXA DSSR)对比,发现两者具有很好的空间一致性。为了进一步评价本文的DSSR计算精度,分别选取了陆地(Yonsei)和海洋(0n165e)的观测数据验证了2016年4、7、10和12月本文计算的DSSR和同时期的JAXA DSSR产品,验证结果显示两者的DSSR在两个观测站点均具有非常高的相关性(全天空、晴空和云天条件下的相关系数R均大于0.88)。在两个站点云天条件下的验证结果中,考虑了云相态并在冰云模型中使用了非球形冰晶粒子(六棱柱)来计算DSSR,获得了比JAXA DSSR更小的偏差。本文提出的快速化计算方法能快速准确地计算DSSR,可为计算地表辐射收支等研究提供重要数据支撑。
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关键词
葵花-8卫星
地表下行短波辐射
辐射传输理论
LUT
原文传递
融合物理信息的热带气旋强度估计
4
作者
丁嘉慕
乐璐辉
杭仁龙
《计算机系统应用》
2024年第9期28-37,共10页
热带气旋强度的精确估计是进行有效强度预测的基础工作,对于灾害预报至关重要.当前基于深度学习的热带气旋强度估计技术展现出了优越的性能,但仍然存在着物理信息融合不足的问题.因此,本文基于深度学习框架,提出一种融合物理信息的热带...
热带气旋强度的精确估计是进行有效强度预测的基础工作,对于灾害预报至关重要.当前基于深度学习的热带气旋强度估计技术展现出了优越的性能,但仍然存在着物理信息融合不足的问题.因此,本文基于深度学习框架,提出一种融合物理信息的热带气旋强度估计模型(physical factor fusion for tropical cyclone intensity estimation,PF-TCIE),来估计西北太平洋的热带气旋强度.PF-TCIE由多通道卫星云图学习分支和物理信息提取分支组成.多通道卫星云图学习分支用于提取热带气旋云系特征,物理信息提取分支用于提取物理因子特征,来约束云系特征的学习.本文数据选用葵花-8卫星资料和ERA-5再分析资料.实验证明,在引入多个通道后,模型的RMSE误差较单通道降低了3.7%.同时,物理信息的引入使模型的误差进一步下降了8.5%.PF-TCIE的RMSE最终达到了4.83 m/s,优于大部分深度学习方法.
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关键词
热带气旋强度估计
融合物理信息
深度学习
葵花-8卫星
图像
ERA
-
5再分析资料
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职称材料
题名
青海高原短时强降水天气的葵花-8卫星监测预警特征对比分析
被引量:
6
1
作者
朱平
肖建设
机构
青海省气象台
青海省气象科学研究所
出处
《高原气象》
CSCD
北大核心
2022年第2期502-514,共13页
基金
国家自然科学基金项目(41865006)
青海省科技厅应用基础研究项目(2021-ZJ-726)
2021年中国气象局创新发展专项(CXFZ2021Z034)。
文摘
为获得青海高原(以下简称高原)对流云团的强降水监测预警特征和预警方法,使用葵花-8卫星数据跟踪识别高原典型强降水天气过程的对流云团,计算并分析具有提前预警意义的云团特征参数。结果表明:(1)本文提出的对流云团识别的改进多通道法,经与传统多通道法对比检验,证明所得云团更接近对流主体,该方法适用于高原对流云团识别。(2)对流形成到成熟阶段,特征参数起伏变化,但红外与水汽通道亮温差(DTB13)和云顶亮温(Tmin)整体下降,云顶亮温梯度(GTmax)整体上升;在对流发展阶段仅红外1和2通道亮温差(DTB12)平均可达预警极值,在成熟阶段则是Tmin、DTB13、GTmax、深对流指数(DCI)等平均可达预警极值。高原上强降水天气的对流云多发展成深对流,降水发生在云团特征参数极值附近,短时强降水发生在深对流云区内特定云顶(上冲云顶或近似上冲云顶)所在特征参数极值区内或边缘附近。(3)特征参数极值对一般降水和强降水的开始时间分别提前0~1 h和0.5~4.5 h出现,在西风型流场下对强降水开始的提前时间相对较长。降水开始前,副高型流场下对流云团向深对流发展变化最剧烈,表现为DCI和GTmax平均最大,且DTB12均值最小,而西风型流场下积云发展相对弱。降水开始后,西风型流场下的深对流相对浅但云顶变化仍剧烈,表现为DCI和Tmin均值分别更低,但GTmax和DTB13平均更大,而在低涡切变型流场下的对流发展相对较深厚。(4)提出高原短时强降水天气的对流云团预警方法为:当对流云团发展到具有特定云顶,其所在尺度为50 km范围云区的Tmin≤223 K、DCI≥20 K、GTmax≥18 K、DTB12≤0 K、DTB13≤3 K等同时满足时,可预警在该范围内将产生或继续产生短时强降水,经检验该预警方法在高原深对流云短时强降水预警中的实用性较高。
关键词
青海高原
葵花-8卫星
云团识别
监测预警参数
短时强降水
大气流场
Keywords
Qinghai Plateau
Himawari
-
8
satellite
clouds identification
monitoring and early warning parameters
short
-
time heavy precipitation
atmospheric flow fields
分类号
P412.27 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
基于葵花-8卫星宁夏暴雨监测预警指标研究
被引量:
5
2
作者
张晓茹
李映春
纪晓玲
邵建
机构
中国气象局旱区特色农业气象灾害监测预警与风险管理重点实验室
宁夏气象防灾减灾重点实验室
宁夏气象台
天水市气象局
银川市气象局
出处
《沙漠与绿洲气象》
2022年第1期41-47,共7页
基金
国家自然基金(41865008)
宁夏回族自治区重点研发计划(2020BEG03027)
+1 种基金
中国气象局旱区特色农业气象灾害监测预警与风险管理重点实验室青年培养项目(CAMF-201813)
第五批“宁夏回族自治区青年科技人才托举工程”)。
文摘
基于葵花-8卫星红外通道资料和地面降水数据,对2017年5—9月宁夏暴雨过程进行云团识别、特征参数(云顶平均亮温、最低亮温、亮温梯度、冷云面积和降温率)计算及监测预警指标分析。结果表明:所选云团特征参数在不同类暴雨过程中有较明显的表现特征。暴雨发生时,云顶平均亮温和最低亮温分别介于213~228 K和199~227 K,亮温梯度处于4~50℃/km,冷云面积介于2.7×10^(1)~5.7×10^(4)km^(2),降温率处于6~36℃/h。云顶亮温和冷云面积更有利于判别暴雨类型,亮温梯度和降温率更有利于预估降水量。参数在不同降水量级中的表现差异较明显,当降水量达30、40、50和85 mm时,需密切监测云团参数变化趋势,当其出现异常或突变时,应及时考虑降水量持续增加的可能性。
关键词
暴雨
葵花
-
8
气象
卫星
亮温梯度
云顶降温率
Keywords
rainstorm
meteorological satellite Himawari
-
8
brightness temperature gradient
cloud top cooling rate
分类号
P457.6 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
基于葵花-8卫星大气产品的地表下行短波辐射计算
被引量:
13
3
作者
马润
胡斯勒图
尚华哲
阿娜日
赫杰
韩旭
王子明
机构
中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室
中国科学院大学资源与环境学院
内蒙古师范大学地理科学学院
中国矿业大学环境与测绘学院
中国科学院大学电子电气与通信工程学院
出处
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第5期924-934,共11页
基金
国家重点研发计划(编号:2017YFA0603502)
国家自然科学基金(编号:41771395)
+1 种基金
国家自然科学青年科学基金(编号:41701406)
GF-5基于多角度偏振的云反演、水汽订正等预处理技术(编号:30-Y20A20-9003-15/17)~~
文摘
地表下行短波辐射DSSR(Downward Surface Shortwave Radiation)的准确估算在气候变化研究和地表太阳能估算等领域具有重要作用。新一代静止气象卫星葵花-8(Himawari-8)具有高达10 min的对地观测能力,为DSSR近实时估算提供了新机遇。然而,日本宇宙航空研究开发机构(JAXA)对外公开的葵花-8辐射产品中,没有将其反演的云、气溶胶产品作为DSSR的输入参数,从而没有形成一整套的DSSR估算算法流程,缺乏产品输出的一致性。大气中的云、气溶胶是DSSR的重要影响因子,本文重点考虑云、气溶胶对太阳辐射的影响,基于大气辐射传输模式RSTAR构建了DSSR查找表,开发了DSSR的快速计算方法,进而将JAXA葵花-8二级云、气溶胶产品(光学厚度,粒子有效半径等)作为快速化计算方法的输入参量,计算得到了DSSR。通过与JAXA葵花-8二级DSSR产品(JAXA DSSR)对比,发现两者具有很好的空间一致性。为了进一步评价本文的DSSR计算精度,分别选取了陆地(Yonsei)和海洋(0n165e)的观测数据验证了2016年4、7、10和12月本文计算的DSSR和同时期的JAXA DSSR产品,验证结果显示两者的DSSR在两个观测站点均具有非常高的相关性(全天空、晴空和云天条件下的相关系数R均大于0.88)。在两个站点云天条件下的验证结果中,考虑了云相态并在冰云模型中使用了非球形冰晶粒子(六棱柱)来计算DSSR,获得了比JAXA DSSR更小的偏差。本文提出的快速化计算方法能快速准确地计算DSSR,可为计算地表辐射收支等研究提供重要数据支撑。
关键词
葵花-8卫星
地表下行短波辐射
辐射传输理论
LUT
Keywords
Himawari
-
8
Downward Surface Shortwave Radiation
radiative transfer theory
LUT
分类号
P422 [天文地球—大气科学及气象学]
P407 [天文地球—大气科学及气象学]
原文传递
题名
融合物理信息的热带气旋强度估计
4
作者
丁嘉慕
乐璐辉
杭仁龙
机构
南京信息工程大学计算机学院
出处
《计算机系统应用》
2024年第9期28-37,共10页
基金
国家自然科学基金(U21B2049)。
文摘
热带气旋强度的精确估计是进行有效强度预测的基础工作,对于灾害预报至关重要.当前基于深度学习的热带气旋强度估计技术展现出了优越的性能,但仍然存在着物理信息融合不足的问题.因此,本文基于深度学习框架,提出一种融合物理信息的热带气旋强度估计模型(physical factor fusion for tropical cyclone intensity estimation,PF-TCIE),来估计西北太平洋的热带气旋强度.PF-TCIE由多通道卫星云图学习分支和物理信息提取分支组成.多通道卫星云图学习分支用于提取热带气旋云系特征,物理信息提取分支用于提取物理因子特征,来约束云系特征的学习.本文数据选用葵花-8卫星资料和ERA-5再分析资料.实验证明,在引入多个通道后,模型的RMSE误差较单通道降低了3.7%.同时,物理信息的引入使模型的误差进一步下降了8.5%.PF-TCIE的RMSE最终达到了4.83 m/s,优于大部分深度学习方法.
关键词
热带气旋强度估计
融合物理信息
深度学习
葵花-8卫星
图像
ERA
-
5再分析资料
Keywords
tropical cyclone intensity estimation
physical factor fusion
deep learning
Himawari
-
8
satellite image
ERA
-
5 reanalysis data
分类号
P444 [天文地球—大气科学及气象学]
P429 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
青海高原短时强降水天气的葵花-8卫星监测预警特征对比分析
朱平
肖建设
《高原气象》
CSCD
北大核心
2022
6
下载PDF
职称材料
2
基于葵花-8卫星宁夏暴雨监测预警指标研究
张晓茹
李映春
纪晓玲
邵建
《沙漠与绿洲气象》
2022
5
下载PDF
职称材料
3
基于葵花-8卫星大气产品的地表下行短波辐射计算
马润
胡斯勒图
尚华哲
阿娜日
赫杰
韩旭
王子明
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
13
原文传递
4
融合物理信息的热带气旋强度估计
丁嘉慕
乐璐辉
杭仁龙
《计算机系统应用》
2024
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职称材料
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