| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究区域选择 | 第11-12页 |
| 1.2 中尺度涡旋的识别方法 | 第12-13页 |
| 1.3 神经网络技术在大气科学领域的应用现状 | 第13-14页 |
| 1.4 中尺度涡旋的统计分析 | 第14-16页 |
| 1.5 中尺度涡旋的发生发展机制 | 第16页 |
| 1.6 本文研究目的及内容 | 第16-18页 |
| 第二章 长江中下游地区暖季中尺度涡旋的普查及统计分析 | 第18-47页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 资料说明 | 第18页 |
| 2.3 静止卫星原始数据的处理 | 第18-21页 |
| 2.3.1 定位 | 第19页 |
| 2.3.2 双线性插值 | 第19-21页 |
| 2.3.3 定标 | 第21页 |
| 2.4 利用神经网络方法对涡旋的自动识别 | 第21-33页 |
| 2.4.1 神经元模型 | 第21-22页 |
| 2.4.2 感知机与多层网络 | 第22-24页 |
| 2.4.3 误差逆传播算法 | 第24-26页 |
| 2.4.4 神经网络的构造 | 第26-31页 |
| 2.4.5 神经网络方法对涡旋的识别效果 | 第31-32页 |
| 2.4.6 涡旋生命史、半径和厚度的计算 | 第32-33页 |
| 2.4.7 涡旋性质的确定 | 第33页 |
| 2.5 统计结果分析 | 第33-38页 |
| 2.5.1 涡旋发生频数的年际变化和月际变化 | 第33-34页 |
| 2.5.2 源地类型 | 第34-35页 |
| 2.5.3 生成时刻 | 第35页 |
| 2.5.4 生命史 | 第35-36页 |
| 2.5.5 涡旋半径 | 第36页 |
| 2.5.6 垂直厚度 | 第36-37页 |
| 2.5.7 涡旋路径 | 第37-38页 |
| 2.5.8 涡旋性质 | 第38页 |
| 2.6 2015年中尺度涡旋的结构特征 | 第38-44页 |
| 2.7 讨论和总结 | 第44-47页 |
| 第三章 2015年长江中下游地区一次中尺度涡旋过程分析 | 第47-64页 |
| 3.1 引言 | 第47页 |
| 3.2 涡旋的背景天气场 | 第47-49页 |
| 3.3 涡旋的演变过程及垂直结构 | 第49-56页 |
| 3.4 涡度收支 | 第56-59页 |
| 3.5 涡旋形成机制讨论 | 第59-62页 |
| 3.5.1 地面风场的作用 | 第59-60页 |
| 3.5.2 潜热释放和辐合辐散 | 第60-61页 |
| 3.5.3 上升运动与涡管扭曲 | 第61-62页 |
| 3.6 讨论和总结 | 第62-64页 |
| 第四章 总结和展望 | 第64-68页 |
| 4.1 全文总结 | 第64-66页 |
| 4.2 存在问题和未来工作展望 | 第66-68页 |
| 附录 | 第68-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |