通过中亚费尔干纳盆地2007~2011年气候的模拟试验,揭示了新增农田灌溉过程与更新土壤参数对WRF(Weather Research and Forecasting)/Noah模式模拟精度的提升作用。通过对比标准版本与嵌入灌溉过程参数化方案后的WRF/Noah模式的模拟结果...通过中亚费尔干纳盆地2007~2011年气候的模拟试验,揭示了新增农田灌溉过程与更新土壤参数对WRF(Weather Research and Forecasting)/Noah模式模拟精度的提升作用。通过对比标准版本与嵌入灌溉过程参数化方案后的WRF/Noah模式的模拟结果,研究发现农业灌溉提升了土壤含水量,导致地表蒸发增强,潜热增加,感热减少,致使近地层大气降温、增湿,这一效应降低了WRF/Noah模拟的暖、干偏差,模拟2 m气温和大气比湿均方根误差分别由6.52℃降低至5.81℃,由1.66 g/kg降低至1.13 g/kg。进而针对WRF默认配置的费尔干纳盆地内土壤数据精度欠佳的问题,再利用国际土壤参比与信息中心(ISRIC)数据(主要是粉砂粘壤土和粉砂壤土)替换了WRF默认的数据(主要是粘土和壤土),降低了土壤凋萎系数,使得有效土壤水增多,缩小了灌溉需水量的模拟误差,并使得蒸散发进一步增强,潜热增多,感热减少,导致近地层降温、增湿,进一步降低了WRF/Noah模拟的暖、干偏差,模拟温度、湿度的均方根误差分别由5.81℃降低至5.46℃,由1.13 g/kg降低至1.08 g/kg。上述结果表明:充分农业灌溉对陆面过程产生影响,以及采用高精度的土壤数据能够显著提高WRF/Noah模式在中亚费尔干纳盆地的模拟精度。展开更多
为了解决大规模点云不易有效组织、动态可视化时冗余度大,且较难实现自适应显示的问题,提出顾及细节层次(levels of detail,LOD)的八叉树点云管理算法.该算法基于八叉树索引将扫描点限定在每个结点范围内,利用自上而下空间分割和自下而...为了解决大规模点云不易有效组织、动态可视化时冗余度大,且较难实现自适应显示的问题,提出顾及细节层次(levels of detail,LOD)的八叉树点云管理算法.该算法基于八叉树索引将扫描点限定在每个结点范围内,利用自上而下空间分割和自下而上参数计算相结合的预处理策略,减少实时阶段计算量,通过构建保守性模拟误差,使场景各处均可自动满足可视要求,并辅之以高效加速方法,实现了点云的有效组织和自适应流畅显示.实验研究表明,在优化的预处理和辅助加速策略支持下,与经典R树算法相比,该算法实时阶段计算量小,每帧自适应漫游平均时间在0.04 s以内.展开更多
文摘通过中亚费尔干纳盆地2007~2011年气候的模拟试验,揭示了新增农田灌溉过程与更新土壤参数对WRF(Weather Research and Forecasting)/Noah模式模拟精度的提升作用。通过对比标准版本与嵌入灌溉过程参数化方案后的WRF/Noah模式的模拟结果,研究发现农业灌溉提升了土壤含水量,导致地表蒸发增强,潜热增加,感热减少,致使近地层大气降温、增湿,这一效应降低了WRF/Noah模拟的暖、干偏差,模拟2 m气温和大气比湿均方根误差分别由6.52℃降低至5.81℃,由1.66 g/kg降低至1.13 g/kg。进而针对WRF默认配置的费尔干纳盆地内土壤数据精度欠佳的问题,再利用国际土壤参比与信息中心(ISRIC)数据(主要是粉砂粘壤土和粉砂壤土)替换了WRF默认的数据(主要是粘土和壤土),降低了土壤凋萎系数,使得有效土壤水增多,缩小了灌溉需水量的模拟误差,并使得蒸散发进一步增强,潜热增多,感热减少,导致近地层降温、增湿,进一步降低了WRF/Noah模拟的暖、干偏差,模拟温度、湿度的均方根误差分别由5.81℃降低至5.46℃,由1.13 g/kg降低至1.08 g/kg。上述结果表明:充分农业灌溉对陆面过程产生影响,以及采用高精度的土壤数据能够显著提高WRF/Noah模式在中亚费尔干纳盆地的模拟精度。
文摘为了解决大规模点云不易有效组织、动态可视化时冗余度大,且较难实现自适应显示的问题,提出顾及细节层次(levels of detail,LOD)的八叉树点云管理算法.该算法基于八叉树索引将扫描点限定在每个结点范围内,利用自上而下空间分割和自下而上参数计算相结合的预处理策略,减少实时阶段计算量,通过构建保守性模拟误差,使场景各处均可自动满足可视要求,并辅之以高效加速方法,实现了点云的有效组织和自适应流畅显示.实验研究表明,在优化的预处理和辅助加速策略支持下,与经典R树算法相比,该算法实时阶段计算量小,每帧自适应漫游平均时间在0.04 s以内.
