基于天氣雷達反演的參量和光流法在回波外推中的應(yīng)用研究
【學位單位】:南京信息工程大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2019
【中圖分類】:P412.25
【部分圖文】:
第二章 降水過程與溫度平流等物理量演變關(guān)系的研究度有所升高,較強暖平流的厚度也有所增厚,2~2.5km 的冷平流也增大,中心強度增大為-1.6×10-4K 1,超過 2.5 km 的暖平流也加強,與此對應(yīng),回波強度有所增強,降水得到加強。21 時以后,低層暖平流仍然加強,中心強度增大為5.8×10-4K 1,暖平流中心高度變化不大,而冷平流的高度有所降低,強度變化不明顯,說明冷平流向近地面滲透,使溫度遞減率增大,大氣更加不穩(wěn)定,層狀云降水仍會繼續(xù)。從有限的數(shù)據(jù)可以看出,冷平流位于暖平流之上,大氣層結(jié)不穩(wěn)定,有利于降水的發(fā)生,降水的持續(xù)與近地面暖平流的加強有關(guān)。a) c)b)
第二章 降水過程與溫度平流等物理量演變關(guān)系的研究度有所升高,較強暖平流的厚度也有所增厚,2~2.5km 的冷平流也增大,中心強度增大為-1.6×10-4K 1,超過 2.5 km 的暖平流也加強,與此對應(yīng),回波強度有所增強,降水得到加強。21 時以后,低層暖平流仍然加強,中心強度增大為5.8×10-4K 1,暖平流中心高度變化不大,而冷平流的高度有所降低,強度變化不明顯,說明冷平流向近地面滲透,使溫度遞減率增大,大氣更加不穩(wěn)定,層狀云降水仍會繼續(xù)。從有限的數(shù)據(jù)可以看出,冷平流位于暖平流之上,大氣層結(jié)不穩(wěn)定,有利于降水的發(fā)生,降水的持續(xù)與近地面暖平流的加強有關(guān)。a) c)b)
11圖2.2 2016年9月29日降水過程的物理量演變圖( a)9月29日08時南京站探空曲線, b) 溫度平流(× 104K 1), c) SRH (m2 s-2)和回波強度平均值, d)垂直速度(× 102m 1), e) 散度(單位:× 104 1), f ) 散度垂直通量(單位:× 106m s2) )2.2.2 個例二2016 年 11 月 21 日,南京出現(xiàn)了一次對流性降水過程。雷達站西側(cè)出現(xiàn)幾個孤立對流單體,這些單體向東移動并發(fā)展,在 06:18 時,抵達雷達站;之后,單體繼續(xù)發(fā)展,組織成一條強對流帶(如圖 2.3e),并一直向東運動;10 時開始,對流開始減弱。從徑向速度圖(圖 2.3a~c)中可以看出,雷達站附近早期的零速度線呈“S”型(圖 2.3a 中
【相似文獻】
相關(guān)期刊論文 前10條
1 王晨捷;;基于光流法的視頻中目標跟蹤[J];電子世界;2017年14期
2 魯春;楊會成;楊文斌;朱文博;;結(jié)合光流法與最近鄰算法的運動目標檢測[J];四川理工學院學報(自然科學版);2017年05期
3 苑家瑋;朱海霞;朱士松;季晨穎;李春峰;;光流法在視覺識別中的應(yīng)用研究[J];江蘇科技信息;2017年10期
4 楊亞東;;光流法在運動目標識別領(lǐng)域的理論與應(yīng)用[J];電子設(shè)計工程;2013年05期
5 周維;鮑遠律;於俊;鄧明之;;改進的光流法及其在云爆彈研究中的應(yīng)用[J];光電工程;2006年02期
6 周維,劉振安,鮑遠律,於俊;一種改進的光流法及其在云爆彈研究中的應(yīng)用[J];儀器儀表學報;2005年S1期
7 周水良;祝雪妹;;基于光流法的云層測速新方法[J];太陽能學報;2017年12期
8 姬秋敏;張靈;羅源;陳云華;向文;;基于多幀間區(qū)域性光流特征的精神疲勞檢測[J];計算機工程與設(shè)計;2018年08期
9 王衛(wèi)兵;徐倩;韓再博;;基于最優(yōu)質(zhì)量傳輸光流法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火焰和煙霧檢測[J];哈爾濱理工大學學報;2017年01期
10 吳飛燕;;基于光流法的運動圖像目標檢測[J];科技視界;2019年21期
相關(guān)博士學位論文 前7條
1 趙冉;基于條紋頻率的無包絡(luò)三維變形測量技術(shù)研究[D];山東師范大學;2017年
2 傅博;智能監(jiān)控系統(tǒng)中的若干個關(guān)鍵問題研究[D];吉林大學;2013年
3 沙曉鵬;基于微操作系統(tǒng)的顯微立體視覺伺服定位控制研究[D];燕山大學;2015年
4 萬磊;卷簾式快門CMOS探測器航空應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)研究[D];中國科學院研究生院(長春光學精密機械與物理研究所);2016年
5 于春雨;基于光流法火災(zāi)煙霧視頻圖像識別及多信息融合探測算法研究[D];中國科學技術(shù)大學;2010年
6 詹軼;基于非局部均值的血管內(nèi)超聲序列運動補償方法研究[D];華中科技大學;2014年
7 盧勝男;復雜交通視頻場景中的車輛軌跡提取及行為分析[D];長安大學;2016年
相關(guān)碩士學位論文 前10條
1 趙越秀;基于視覺的水面目標檢測技術(shù)研究[D];西安工業(yè)大學;2019年
2 吳凡;基于光流法的鐵軌疲勞斜裂紋渦流熱成像檢測技術(shù)[D];西南交通大學;2019年
3 劉燕斐;基于天氣雷達反演的參量和光流法在回波外推中的應(yīng)用研究[D];南京信息工程大學;2019年
4 劉榮;基于深度學習的視頻目標檢測研究[D];華南理工大學;2019年
5 榮宇博;基于視頻流的遠程渲染關(guān)鍵技術(shù)研究與實現(xiàn)[D];中國石油大學(北京);2018年
6 辛莉莉;基于仿射模型的光流法在組織運動估計中的應(yīng)用[D];中國醫(yī)科大學;2019年
7 張珍;基于時域一致性約束的視頻風格遷移[D];西安電子科技大學;2019年
8 李通;基于視頻分析的多目標奶牛反芻行為監(jiān)測方法研究[D];西北農(nóng)林科技大學;2019年
9 于明理;基于三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實時視頻動作分類關(guān)鍵技術(shù)研究[D];北京郵電大學;2019年
10 陳祺;基于改進光流法的運動目標檢測與跟蹤[D];哈爾濱工程大學;2019年
本文編號:2840569
本文鏈接:http://sikaile.net/projectlw/qxxlw/2840569.html