给大家分享5篇关于海雾的计算机专业论文

今天分享的是关于海雾的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到海雾等主题,本文能够帮助到你

黄东海大气边界层特征及其与海雾/低云分布的关系

这是一篇关于边界层分类,边界层高度,EOF,黄东海,低云,海雾的论文, 主要内容为本文利用青岛与台州两个沿海台站的L波段雷达探空资料和地面观测资料、CFSR再分析资料、OAFlux资料、ICOADS资料等对青岛与台州两个台站的边界层特征、黄东海边界层的基本特征以及其与海雾/低云分布的关系进行了研究分析，所得结论如下：青岛稳定边界层发生频率呈双峰结构，分别为4月和11月，全年对流边界层发生频率变化不大，且均低于稳定边界层；台州稳定边界层在冬春季节发生频率较高，夏季最低，对流边界层在夏季最高，春季次之，秋冬季最低。青岛与台州的稳定边界层发生时几乎均处在异常高压后部，异常低压前部，有异常南风；对流边界层的发生处在异常高压前部，异常低压后部，有异常北风。 SST与海表面风的时空分布对边界层高度的分布有重要的影响。盛行风的平流作用与下垫面特征相结合造成的低空稳定性的变化，也是黄东海边界层高度时间上夏季低、冬季高，空间上呈现东高西低、南高北低的重要因素。从EOF模态分析中可知，黄东海边界层高度主要呈现为一年周期的变化，第一模态为冬夏差异，空间上具有一致性，这与海气温差的分布一致，体现了大尺度环流的影响。第二模态为春秋相反的分布型，东增西降、东降西增，主要体现了局地下垫面的时空变化。黄东海大气边界层高度的最大值的出现时间以及其大小在空间上较为一致，而最小值以黄东海海洋锋为界，向北逐渐减小，以南差异性不大，最小值在出现时间上的差异性较大，这主要是由于冷舌、暖水团和海洋锋的季节变化所引起的。青岛海雾发生频率高于台州，而台州低云发生频率高于青岛，而台站L波段雷达资料中温度露点差的垂直分布特征也从另一角度说明了低云的这种分布。北部海雾发生频率高于南部，而低云发生频率低于南部；西部海雾发生频率高于东部，而低云发生频率低于东部。边界层的低值区基本与海雾的高频区相对应，即海雾发生时边界层高度相对较低，但与抬升凝结高度关系不大；而低云发生时，边界层高度较高，没有明显规律，但可以说边界层高度一般要高于抬升凝结高度。

冷空气影响下黄东海海雾变化规律及预报方法研究

这是一篇关于冷空气,海雾,天气气候分析,数值模拟,客观预报的论文, 主要内容为首先,根据历史观测资料研究分析了我国黄海和东海沿海在冷空气影响下发生海雾的气候规律和海雾形成的海洋、气象条件,发现冷空气条件下的成雾主要发生在冬春季节,其中半数以上为浓雾过程,冷空气条件下成雾次数约占总雾次的15%左右,成雾时以弱冷空气过程为主,风向偏北,风速一般小于8 m/s,成雾的相对湿度条件有昼夜之分,夜间发生的雾大多数出现在空气处于或接近饱和状态之下,而白天发生雾时相对湿度条件限制要低一些。成雾时以气海温差在2.0℃以内时所占的比例最多,但当气温低于海温2.0℃以上时的海雾仍占13%的比例,它高于一般海雾发生时对应的海气温差值所占的百分比。东海海域的冷空气雾其近海面边界层大气普遍有逆温或近于等温情况,而黄海北部海域有逆温或等温的情况比较少。以冷空气影响下成雾最多的小洋山站为例,海雾维持时间大多小于2小时,约有19%的海雾维持时间长于4小时。当冷空气影响下海上出现雾时,临近陆地上的能见度一般都比较好,这与相邻沿海陆地区域一般并不形成有利的成雾条件有关。其次,使用WRF中尺度大气模式对冷空气影响下的海雾过程进行了数值模拟,结果表明模式能在一定程度上再现海雾发生发展过程。但模拟的海雾区域范围与实际情况还存在一定的偏差,模拟的能见度数值与实况相比偏大一些。模式中的水平能见度的大小主要受云水混合比的影响,云水混合比大于等于0.1g/kg的分布范围与水平能见度小于等于0.5km的分布范围基本一致。最后,建立了一套供实时业务使用的黄海和东海海域海雾短时客观预报系统。首先利用我国东部9个沿海和岛屿气象站的地面观测资料,对每次出现的雾按能见度进行分级,统计分析不同级别雾出现的气候特征,定量地研究分析了各海域成雾的海洋和气象条件,建立了海雾等级预报方程,在此基础上,应用大气环流模式预报输出产品,如海洋大气边界层中的气温、风速、风向、相对湿度气压、及海表温度等,进行雾的等级实时预报。结果表明,本海雾客观预报方法对大范围的雾区,包括冷空气条件下的海雾有较强的预报能力,在实际使用过程中取得了较好的预报和应用效果。本业务系统实现了从资料获取到计算和输出整个过程的全自动化,系统运行稳定,业务使用的实时性强。

基于Himawari-8卫星数据的黄渤海海雾全天时探测算法与时空特征研究

这是一篇关于海雾,全天时,遥感探测,Himawari-8,黄渤海,时空特征的论文, 主要内容为海雾作为一种灾害性的天气现象,一旦发生会给海上的船只航行、渔业捕捞以及沿岸城市的环境等带来严重影响,甚至威胁工作人员的生命安全与财产安全。因此,海雾探测产品对于减少灾害事故的发生具有重要意义。传统的海雾观测方式存在站点稀少、探测范围有限等缺点,而卫星遥感技术具有实时和大面积观测的特点,弥补了传统观测方式的不足。本文以黄渤海为研究区,基于Himawari-8卫星数据分别对白天、夜间和晨昏时刻的海雾及其它地物进行了光谱特征分析,构建了适用于黄渤海海域的全天时海雾遥感探测算法,并在长时间序列的Himawari-8卫星数据的基础上分析了黄渤海海雾的时空特征和生消规律特点。本文的主要研究内容包括:(1)基于Himawari-8卫星数据选取白天、夜间和晨昏时刻的海雾样本并分别进行光谱特征分析。通过匹配激光雷达数据和Himawari-8数据得到不同时段的海雾及其它地物样本,在光谱特征分析的基础上得到不同地物之间的光谱特征差异:在白天,低云和海雾在可见光的反射率高于海表而低于中高云,在红外波段的亮度温度高于中高云而低于海表,且由于海雾的米散射现象和逆温现象,导致海雾在第5波段的反射率和第14波段的亮度温度明显高于低云;故选取第1、2、3、5和14波段作为白天海雾探测的敏感波段。在夜间,各种地物在红外波段的光谱特征与白天相似,而在光谱曲线的峰值点,海雾和低云的亮度温度差异明显,故选取光谱特征曲线的峰值点波段,即第7、11、13、14和15波段作为夜间海雾遥感探测的敏感波段。晨昏时刻,海雾在可见光-近红外波段的反射率和中红外波段的亮度温度与太阳天顶角呈一元线性关系,即随着太阳天顶角的逐渐增大,反射率和亮度温度逐渐减小,而海雾在各个波段之间的光谱特征关系保持不变,表明海雾的米散射作用和逆温现象依然显著,故将第3、5、7和14波段作为晨昏时刻海雾探测的敏感波段。(2)针对白天、夜间和晨昏分别构建多种海雾遥感探测算法,包括机器学习方法和阈值法,并利用激光雷达数据、沿岸气象站观测数据和大雾监测报告等进行多重验证对比,确定白天海雾遥感探测算法为SVM算法,精度可达到86.42%;夜间海雾遥感探测算法为决策树算法,精度达到76.3%;晨昏时刻海雾遥感探测算法为多波段阈值法,精度为55.1%,晨昏时刻海雾探测精度较低的主要原因在于地物的光谱特征不稳定。(3)基于全天时海雾遥感探测算法对2016-2019年的Himawari-8数据进行海雾识别,并统计分析了黄渤海海雾的时空分布特点、生消规律等特征。在Himawari-8海雾识别结果的基础上,得到海雾发生频率的时空分布图表,并进一步分析黄渤海海雾的时空分布特征,发现黄渤海海雾主要发生在每年春夏季节的3～7月,总占比达到全年海雾的80%,秋冬季节则较少发生。海雾一般生成于夜间或黎明时分,维持的时间比较长,一般不低于5小时,甚至长达10天;随着太阳的升起和温度的升高,海雾一般在正午或午后时段消散,而小面积的海雾或薄雾则在上午时分逐渐减弱至消散。2016-2019年中,2017年的海雾发生频率最低,且海雾高发区范围最小;2018年海雾的发生频率最高,可达到15%,海雾高发区范围最广。黄海海雾的发生频率明显高于渤海,且呈现北高南低,东高西低的空间分布特点;渤海海雾的高发区在渤海海峡海域,其空间分布没有明显的规律特点。