東亞地區(qū)飛機(jī)尾跡云輻射強(qiáng)迫的模擬研究
發(fā)布時(shí)間:2020-05-27 09:01
【摘要】:航空活動(dòng)導(dǎo)致的尾跡云通過改變高層云的覆蓋率從而改變云輻射強(qiáng)迫,最終對(duì)氣候產(chǎn)生影響。本文前半部分研究如何利用Himawari-8靜止衛(wèi)星圖像識(shí)別尾跡云以及定義一個(gè)新的尾跡云表征指數(shù)(COP),我們通過算法識(shí)別方法(AI)以及人工視檢方法(AVI)在東亞局部區(qū)域統(tǒng)計(jì)了 COP分布。另外,我們對(duì)比了 HadGEM2和ECHAM4模式的兩套尾跡云參數(shù)化方案,結(jié)合ECMWF再分析資料分別計(jì)算得到兩種潛在尾跡云覆蓋率(PCC1、PCC2)的分布。通過建立COP與PCC1,PCC2的線性相關(guān)關(guān)系,發(fā)現(xiàn)PCC1與COP的線性相關(guān)要優(yōu)于PCC2,表明HadGEM2模式的尾跡云參數(shù)化方案優(yōu)于ECHAM4模式。本文的后半部分結(jié)合QUANTIFY航空資料,CCSM4模式資料以及HadGEM2模式的尾跡云參數(shù)化方案模擬了真實(shí)尾跡云的覆蓋率,并且通過尾跡云輻射強(qiáng)迫方案模擬了尾跡云的輻射強(qiáng)迫分布。由于航空資料的時(shí)間限制,我們模擬了歷史時(shí)期2000年以及基于RCP4.5、RCP8.5未來情景下的2025、2050、2100年的尾跡云覆蓋率與輻射強(qiáng)迫分布。結(jié)果顯示:2000年的模擬結(jié)果與前人研究結(jié)果對(duì)比差異在可接受范圍內(nèi);進(jìn)一步地,在東亞地區(qū),隨著時(shí)間的增加,兩種情景下的尾跡云覆蓋率與輻射強(qiáng)迫均出現(xiàn)增長,其中RCP8.5情景下的尾跡云覆蓋率與輻射強(qiáng)迫呈現(xiàn)遞進(jìn)式的增長,而RCP4.5情景下的增長較為緩和。此外,東亞地區(qū)夏季的尾跡云平均覆蓋率與凈輻射強(qiáng)迫明顯大于冬季。
【圖文】:
第三章尾跡云的檢測統(tǒng)計(jì)與參數(shù)化方案的選取逡逑3.1尾跡云人工識(shí)別逡逑尾跡云作為一種人為的特殊云系,在圖像上可以很直觀地識(shí)別出來。如圖3.1所示,逡逑圖3.1邋(a)是地面觀測的普通可見光圖像,圖像中從左到右很清晰地表征了尾跡云三個(gè)逡逑不同時(shí)期,從初生期到發(fā)展期再到成熟期。除了地基的可見光觀測尾跡云外,也可以通逡逑過對(duì)衛(wèi)星的紅外波段數(shù)據(jù)進(jìn)行處理提取尾跡云的有效信息。圖3。1邋(b)是Himawari-8逡逑靜止衛(wèi)星的通道13減去通道15的亮溫差圖像,從圖像中可以很容易的提取尾跡云的線逡逑性特征。逡逑_:逡逑\逡逑教德v|:'藤.'邋人二邐.~k淲娍逡逑4逡逑■d*邐:邐It翁I逡逑^邋:逡逑(a)不同發(fā)展階段的飛機(jī)尾跡云地基觀測圖像逡逑(從左到右分別為尾跡云的生成初期、發(fā)展期和成熟期)逡逑(b)葵花8衛(wèi)星亮溫差圖像(通道13-通道15),分辨率2km逡逑2017/4/5邋UTC-03:50,邋115°E-144°E?邋30°N-44°N逡逑圖3.1邐(a)地基觀測,,(b)衛(wèi)星圖像逡逑7逡逑
逑3.2尾跡云檢測與統(tǒng)計(jì)方法逡逑如圖3.2所示,我們研宄的區(qū)域?yàn)椋保保?#176;E?144°E,邋30°N ̄44°N,分辨率為2km。圖逡逑3.3給出的是3種不同情景的衛(wèi)星圖像,作為尾跡云檢測算法的訓(xùn)練樣本。表3.1給出逡逑了圖3.3衛(wèi)星圖像的信息:時(shí)間,選取空間,情景描述。不同于傳統(tǒng)的尾跡云檢測算法逡逑(CDA)針對(duì)整體圖像識(shí)別尾跡云,我們將針對(duì)Himawari-8衛(wèi)星圖像上每一個(gè)網(wǎng)格中逡逑的尾跡進(jìn)行跟蹤識(shí)別。主要實(shí)現(xiàn)過程分為以下兩步:逡逑3.2.1多分辨率分割逡逑從不同分割層次提取圖像目標(biāo)。根據(jù)目標(biāo)的相似性和形狀分為不同的組,多分辨率逡逑分割過程有四個(gè)基本步驟:逡逑(1)
【學(xué)位授予單位】:南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:P426.5
本文編號(hào):2683292
【圖文】:
第三章尾跡云的檢測統(tǒng)計(jì)與參數(shù)化方案的選取逡逑3.1尾跡云人工識(shí)別逡逑尾跡云作為一種人為的特殊云系,在圖像上可以很直觀地識(shí)別出來。如圖3.1所示,逡逑圖3.1邋(a)是地面觀測的普通可見光圖像,圖像中從左到右很清晰地表征了尾跡云三個(gè)逡逑不同時(shí)期,從初生期到發(fā)展期再到成熟期。除了地基的可見光觀測尾跡云外,也可以通逡逑過對(duì)衛(wèi)星的紅外波段數(shù)據(jù)進(jìn)行處理提取尾跡云的有效信息。圖3。1邋(b)是Himawari-8逡逑靜止衛(wèi)星的通道13減去通道15的亮溫差圖像,從圖像中可以很容易的提取尾跡云的線逡逑性特征。逡逑_:逡逑\逡逑教德v|:'藤.'邋人二邐.~k淲娍逡逑4逡逑■d*邐:邐It翁I逡逑^邋:逡逑(a)不同發(fā)展階段的飛機(jī)尾跡云地基觀測圖像逡逑(從左到右分別為尾跡云的生成初期、發(fā)展期和成熟期)逡逑(b)葵花8衛(wèi)星亮溫差圖像(通道13-通道15),分辨率2km逡逑2017/4/5邋UTC-03:50,邋115°E-144°E?邋30°N-44°N逡逑圖3.1邐(a)地基觀測,,(b)衛(wèi)星圖像逡逑7逡逑
逑3.2尾跡云檢測與統(tǒng)計(jì)方法逡逑如圖3.2所示,我們研宄的區(qū)域?yàn)椋保保?#176;E?144°E,邋30°N ̄44°N,分辨率為2km。圖逡逑3.3給出的是3種不同情景的衛(wèi)星圖像,作為尾跡云檢測算法的訓(xùn)練樣本。表3.1給出逡逑了圖3.3衛(wèi)星圖像的信息:時(shí)間,選取空間,情景描述。不同于傳統(tǒng)的尾跡云檢測算法逡逑(CDA)針對(duì)整體圖像識(shí)別尾跡云,我們將針對(duì)Himawari-8衛(wèi)星圖像上每一個(gè)網(wǎng)格中逡逑的尾跡進(jìn)行跟蹤識(shí)別。主要實(shí)現(xiàn)過程分為以下兩步:逡逑3.2.1多分辨率分割逡逑從不同分割層次提取圖像目標(biāo)。根據(jù)目標(biāo)的相似性和形狀分為不同的組,多分辨率逡逑分割過程有四個(gè)基本步驟:逡逑(1)
【學(xué)位授予單位】:南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:P426.5
【參考文獻(xiàn)】
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2 劉偉民;;中國通用航空業(yè)的發(fā)展[J];中國民用航空;2013年12期
3 王可麗,鐘強(qiáng);青藏高原地氣系統(tǒng)云輻射強(qiáng)迫的氣候?qū)W特征[J];高原氣象;1997年01期
本文編號(hào):2683292
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