利用常规观测资料、中尺度自动站数据、新一代单站雷达资料及组网拼图产品、FY-2C红外云图产品及逐6 h NCEP再分析资料,对2014年3月19日发生在浙江台州地区的一次大范围冰雹过程进行了中尺度过程分析。研究表明：（1）通过环境场条件分...利用常规观测资料、中尺度自动站数据、新一代单站雷达资料及组网拼图产品、FY-2C红外云图产品及逐6 h NCEP再分析资料,对2014年3月19日发生在浙江台州地区的一次大范围冰雹过程进行了中尺度过程分析。研究表明：（1）通过环境场条件分析和订正后的探空资料诊断发现：台州地区处于下湿上干层结不稳定,在午后地面温度升高、对流有效位能增加、且0～3和0～6 km垂直风切变较大的情况下有利于出现风雹类强对流天气。（2）根据触发天气尺度对流系统活动的冷锋移动和演变情况,可以将整个过程分为四个阶段,台州雷雨大风和大范围冰雹过程主要产生于第三阶段。（3）成熟期根据系统的回波形态可以分为飑线形成、弓形回波、雹暴单体爆发三个阶段.在各时段的自动站要素和雷达产品上均表现出与其他时段显著不同的要素特征。（4）近地层充沛的水汽、较低的抬升凝结高度,南支槽、北方横槽南摆及高空急流出口区左侧造成的系统性抬升,地面冷锋、中尺度辐合线及地形的触发作用,是飑中系统台州地区爆发加强,从而造成冰雹大风天气的主要原因。（5）地市级预报员充分利用本地自动站传输的时效性优势,开展中分析补充订正业务能有效提升临近预报的质量。展开更多
使用micaps常规资料和江西Web GIS雷达拼图平台上的雷达回波资料,分析了2018年5月20日强天气过程,结果发现:日照增温为此次过程提供了极好的热力条件,中低层水汽也充沛,大气层结处于极不稳定状态,风垂直切变逐渐增强,在低槽、切变线、...使用micaps常规资料和江西Web GIS雷达拼图平台上的雷达回波资料,分析了2018年5月20日强天气过程,结果发现:日照增温为此次过程提供了极好的热力条件,中低层水汽也充沛,大气层结处于极不稳定状态,风垂直切变逐渐增强,在低槽、切变线、地面倒槽等动力抬升作用下出现了强对流天气。冰雹出现大部由小块单体迅速发展导致,表现为强度迅速增强,范围呈指数级扩大。当回波强度达60~65 d Bz,且60~65 d Bz范围达到10 km×10 km附近,且有65~70 d Bz的紫色强回波核时,冰雹降落。60~65 d Bz强回波范围越大,中心紫色强回波核占强回波比例越高,强风雹维持时间越长。展开更多
变压器是电力系统中的重要设备,其安全与稳定直接影响着国民经济的健康发展。油中溶解气体分析(Dissolved Gas Analysis,DGA)是分析变压器故障类别的重要手段。卷积神经网络是深度学习的一种模型,广泛应用于图像识别、语音处理等领域,...变压器是电力系统中的重要设备,其安全与稳定直接影响着国民经济的健康发展。油中溶解气体分析(Dissolved Gas Analysis,DGA)是分析变压器故障类别的重要手段。卷积神经网络是深度学习的一种模型,广泛应用于图像识别、语音处理等领域,具有非常好的分类能力。文章选取了变压器的五种油中溶解气体含量作为模型输入量,在借鉴传统浅层BP神经网络油中气体分析方法的基础上,针对BP神经网络表达能力不足以及容易过拟合的缺点,将卷积神经网络应用于变压器故障诊断,并与BP神经网络的分类效果进行了对比,通过算例研究证明了卷积神经网络的效果更优。文章也对卷积神经网络的卷积核个数、卷积核大小以及采样宽度对分类效果的影响进行了探讨。展开更多
文摘利用常规观测资料、中尺度自动站数据、新一代单站雷达资料及组网拼图产品、FY-2C红外云图产品及逐6 h NCEP再分析资料,对2014年3月19日发生在浙江台州地区的一次大范围冰雹过程进行了中尺度过程分析。研究表明：（1）通过环境场条件分析和订正后的探空资料诊断发现：台州地区处于下湿上干层结不稳定,在午后地面温度升高、对流有效位能增加、且0～3和0～6 km垂直风切变较大的情况下有利于出现风雹类强对流天气。（2）根据触发天气尺度对流系统活动的冷锋移动和演变情况,可以将整个过程分为四个阶段,台州雷雨大风和大范围冰雹过程主要产生于第三阶段。（3）成熟期根据系统的回波形态可以分为飑线形成、弓形回波、雹暴单体爆发三个阶段.在各时段的自动站要素和雷达产品上均表现出与其他时段显著不同的要素特征。（4）近地层充沛的水汽、较低的抬升凝结高度,南支槽、北方横槽南摆及高空急流出口区左侧造成的系统性抬升,地面冷锋、中尺度辐合线及地形的触发作用,是飑中系统台州地区爆发加强,从而造成冰雹大风天气的主要原因。（5）地市级预报员充分利用本地自动站传输的时效性优势,开展中分析补充订正业务能有效提升临近预报的质量。
文摘使用micaps常规资料和江西Web GIS雷达拼图平台上的雷达回波资料,分析了2018年5月20日强天气过程,结果发现:日照增温为此次过程提供了极好的热力条件,中低层水汽也充沛,大气层结处于极不稳定状态,风垂直切变逐渐增强,在低槽、切变线、地面倒槽等动力抬升作用下出现了强对流天气。冰雹出现大部由小块单体迅速发展导致,表现为强度迅速增强,范围呈指数级扩大。当回波强度达60~65 d Bz,且60~65 d Bz范围达到10 km×10 km附近,且有65~70 d Bz的紫色强回波核时,冰雹降落。60~65 d Bz强回波范围越大,中心紫色强回波核占强回波比例越高,强风雹维持时间越长。
文摘变压器是电力系统中的重要设备,其安全与稳定直接影响着国民经济的健康发展。油中溶解气体分析(Dissolved Gas Analysis,DGA)是分析变压器故障类别的重要手段。卷积神经网络是深度学习的一种模型,广泛应用于图像识别、语音处理等领域,具有非常好的分类能力。文章选取了变压器的五种油中溶解气体含量作为模型输入量,在借鉴传统浅层BP神经网络油中气体分析方法的基础上,针对BP神经网络表达能力不足以及容易过拟合的缺点,将卷积神经网络应用于变压器故障诊断,并与BP神经网络的分类效果进行了对比,通过算例研究证明了卷积神经网络的效果更优。文章也对卷积神经网络的卷积核个数、卷积核大小以及采样宽度对分类效果的影响进行了探讨。
