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龙卷发生环境与机理及灾情调查研究进展
1
作者
郑永光
曹艳察
周晓敏
《气象学报》
北大核心
2025年第4期990-1006,共17页
龙卷致灾性强、社会关注度高。文中回顾了龙卷机理研究、强度等级和灾害现场调查技术进展,给出了龙卷涡旋形成机制、现场调查需要注意的方面和强度估计存在的难点等,对未来进行了展望。通常认为中气旋龙卷的有利环境条件已非常明确,但...
龙卷致灾性强、社会关注度高。文中回顾了龙卷机理研究、强度等级和灾害现场调查技术进展,给出了龙卷涡旋形成机制、现场调查需要注意的方面和强度估计存在的难点等,对未来进行了展望。通常认为中气旋龙卷的有利环境条件已非常明确,但不同环流背景下并不尽然,如冷涡背景下的大气低层湿度条件必要性、台风龙卷的对流有效位能作用等,以及龙卷爆发事件同一般龙卷事件的环境条件是否存在差异还有待深入研究。中气旋龙卷形成的关键是低层中气旋的形成,近地表涡旋小块的产生、组织和增强以及地表摩擦作用使得涡旋发展为具有涡旋边界层和拐角流区域的龙卷。地势分布对龙卷影响非常复杂;通常龙卷上坡会减弱、下坡会加强。不同龙卷的消亡机制可能不同。F等级、EF等级和T等级为常用的龙卷强度等级,目前得到广泛应用的是EF等级,中国国家标准的龙卷风强度等级与EF等级有明确对应关系。中国的风灾现场调查技术方法已发展较为成熟,获得了大量龙卷灾害调查数据;但综合应用多源精细遥感资料的龙卷灾害评估技术还有待进一步发展。龙卷的致灾机制非常复杂,强度估计有很大的不确定性。龙卷观测、现场调查、机理研究和预报、预警能力的精细度需要持续提升。
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关键词
龙卷
环境条件
涡度
机理
消亡
现场调查
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职称材料
强对流天气客观临近预报技术进展和展望
2
作者
周康辉
郑永光
+4 位作者
杨波
盛杰
张小雯
田付友
唐文苑
《气象学报》
北大核心
2025年第3期798-812,共15页
总结了强对流天气监测和临近预报技术以及临近预报系统进展,重点回顾了综合多源资料应用深度学习方法的监测和临近预报技术进展,指出了面临的挑战和未来展望。近年来,基于双偏振天气雷达、静止气象卫星等多源观测资料,利用结构特征识别...
总结了强对流天气监测和临近预报技术以及临近预报系统进展,重点回顾了综合多源资料应用深度学习方法的监测和临近预报技术进展,指出了面临的挑战和未来展望。近年来,基于双偏振天气雷达、静止气象卫星等多源观测资料,利用结构特征识别统计、模糊逻辑、深度学习等技术的强对流天气类型和强度、对流初生、对流风暴单体的识别追踪等监测能力进一步提升。应用深度学习和深度生成模型的技术方法显著提升了强对流天气临近预报的准确率和预报时效。中国气象局SWAN 3.0系统性能显著提升,得到广泛业务应用。未来,需要充分利用百米级精细观测和数值预报资料,加深强对流天气γ中尺度和小尺度等机理的认识,综合应用机理规律和深度学习等多种技术方法,发展临近预报大模型,持续提升分类型、分强度的强对流天气精密监测和精准临近预警技术水平,充分发挥预报员的复杂智慧综合研判作用和提升对极端强天气的预报能力等。
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关键词
强对流
多源
监测
临近预报
深度学习
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职称材料
题名
龙卷发生环境与机理及灾情调查研究进展
1
作者
郑永光
曹艳察
周晓敏
机构
国家
气象
中心
中国气象局水文气象重点开放实验
出处
《气象学报》
北大核心
2025年第4期990-1006,共17页
基金
国家自然科学基金项目(U2342204)
中国气象局强对流天气重点创新团队(CMA2022ZD07)。
文摘
龙卷致灾性强、社会关注度高。文中回顾了龙卷机理研究、强度等级和灾害现场调查技术进展,给出了龙卷涡旋形成机制、现场调查需要注意的方面和强度估计存在的难点等,对未来进行了展望。通常认为中气旋龙卷的有利环境条件已非常明确,但不同环流背景下并不尽然,如冷涡背景下的大气低层湿度条件必要性、台风龙卷的对流有效位能作用等,以及龙卷爆发事件同一般龙卷事件的环境条件是否存在差异还有待深入研究。中气旋龙卷形成的关键是低层中气旋的形成,近地表涡旋小块的产生、组织和增强以及地表摩擦作用使得涡旋发展为具有涡旋边界层和拐角流区域的龙卷。地势分布对龙卷影响非常复杂;通常龙卷上坡会减弱、下坡会加强。不同龙卷的消亡机制可能不同。F等级、EF等级和T等级为常用的龙卷强度等级,目前得到广泛应用的是EF等级,中国国家标准的龙卷风强度等级与EF等级有明确对应关系。中国的风灾现场调查技术方法已发展较为成熟,获得了大量龙卷灾害调查数据;但综合应用多源精细遥感资料的龙卷灾害评估技术还有待进一步发展。龙卷的致灾机制非常复杂,强度估计有很大的不确定性。龙卷观测、现场调查、机理研究和预报、预警能力的精细度需要持续提升。
关键词
龙卷
环境条件
涡度
机理
消亡
现场调查
Keywords
Torado
Environment
Vorticity
Mechanism
Dissipation
Field survey
分类号
P445 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
强对流天气客观临近预报技术进展和展望
2
作者
周康辉
郑永光
杨波
盛杰
张小雯
田付友
唐文苑
机构
国家
气象
中心
中国气象局水文气象重点开放实验
雄安
气象
人工智能创新研究院
出处
《气象学报》
北大核心
2025年第3期798-812,共15页
基金
国家自然科学基金(U2342204、42175017)
中国气象局气象能力提升联合研究专项(24NLTSZ002)
+1 种基金
国家重点研发专项(2018YFC1507504、2022YFC3004104)
中国气象局强对流天气重点创新团队(CMA2022ZD07)。
文摘
总结了强对流天气监测和临近预报技术以及临近预报系统进展,重点回顾了综合多源资料应用深度学习方法的监测和临近预报技术进展,指出了面临的挑战和未来展望。近年来,基于双偏振天气雷达、静止气象卫星等多源观测资料,利用结构特征识别统计、模糊逻辑、深度学习等技术的强对流天气类型和强度、对流初生、对流风暴单体的识别追踪等监测能力进一步提升。应用深度学习和深度生成模型的技术方法显著提升了强对流天气临近预报的准确率和预报时效。中国气象局SWAN 3.0系统性能显著提升,得到广泛业务应用。未来,需要充分利用百米级精细观测和数值预报资料,加深强对流天气γ中尺度和小尺度等机理的认识,综合应用机理规律和深度学习等多种技术方法,发展临近预报大模型,持续提升分类型、分强度的强对流天气精密监测和精准临近预警技术水平,充分发挥预报员的复杂智慧综合研判作用和提升对极端强天气的预报能力等。
关键词
强对流
多源
监测
临近预报
深度学习
Keywords
Severe convective weather
Multisource
Monitoring
Nowcasting
Deep learning
分类号
P445 [天文地球—大气科学及气象学]
P456 [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
龙卷发生环境与机理及灾情调查研究进展
郑永光
曹艳察
周晓敏
《气象学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
强对流天气客观临近预报技术进展和展望
周康辉
郑永光
杨波
盛杰
张小雯
田付友
唐文苑
《气象学报》
北大核心
2025
0
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