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331.
张万诚  郑建萌  解明恩 《气象》2002,28(6):32-34
利用典型相关方法作云南汛期(6-8月)降水的预报试验,选取有实际预报意义的北半球500hPa场1-4月平均环流特征产量、部分关键区的高度和距平资料及太阳黑子数作为共同影响因子,建立典型相关模型。并取所有的前10个典型变量分别作汛期雨量预报对比。对1998年、1999年的汛期雨量预报结果表明:取前10个典型变量为预报因子作汛期雨量预报的准确率优于取所有典型场为预报因子的预测模型。从实况检验来看,该模型物理意义清晰,效果较好。并作了2000年的汛期预报,其准确率为10/16。  相似文献   
332.
西太平洋气溶胶微量元素的初步研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
本文根据TOGA计划第二航次中采集的气溶胶样品对西太平洋气溶胶的微量元素进行了初步研究。结果表明,海洋气溶胶中Si,Fe,Mn,Ti等地壳元素以及Cu,Zn等一些重金属元素的浓度较陆地相对清洁区气溶胶低。但在近大陆海洋气溶胶中Cu,Fe,K,Si,S等元素的含量相对较高。在调查的海域内气溶胶微量元素的浓度呈现出地理位置和季节上的变化。  相似文献   
333.
庐山云雾水化学组分的某些特征   总被引:23,自引:5,他引:23  
在庐山电视台采集的云雾水与同时段、同一地点采集的雨水相比,除Cl~-外各种离子浓度前者明显高些,pH值也较高。云雾水和地面同时段雨水相比较,云雾水中NO~-_3,SO~-_4,NH~+_4,Ca~(++),F~-及Mg~(++)等离子浓度也较高,但云雾水和雨水二者比值较小,云雾水的pH值也较高。云雾水中离子浓度和上风向污染源关系密切,其主要通过气溶胶的输送从而影响云雾水成份。有雨情况下云雾水中的离子浓度随时间推移而逐渐减少。  相似文献   
334.
一次黄沙天气过程的分析   总被引:25,自引:0,他引:25  
本文通过天气图、气象要素、气象卫星云图和轨迹的分析,探讨了造成1988年4月9日至16日一次强黄沙过程的天气形势、气候背景;追朔了沙尘的源地及沙尘的输送方向、途径和影响范围。测定和分析了沙尘微粒的浓度、元素、组分等物理和化学特征。结果表明:沙尘的质量浓度较平时大10多倍,沙尘中的元素以亲石元素为主,主要来自于自然源,受人为污染的影响很小。  相似文献   
335.
区域代表站的数量目前还不多,据此勾绘的多年平均径流深(my)等值线图的精度不高,往往不能满足生产要求。江西省水文总站在对资料分析后认为,要使目前的 my 等值线图的误差达到≤±10%的标准,则在现有站的基础  相似文献   
336.
337.
探讨孕震过程中的非线性特征   总被引:3,自引:0,他引:3  
安镇文  潘寒萌 《地震学报》1993,15(3):276-281
应用谱分析方法,研究了海城、唐山和澜沧等7个大震前、后地震活动的功率谱特征.结果得到大震前、后地震活动都有连续的功率谱,表现为某种非周期行为.当距大震发生时间较远时,其活动特征均伴有明显的随机成分.主震前一年左右,在由谱幅度构造的相空间,运动轨道有收缩趋势,表现为一种闪变噪声.其它时间轨道几乎遍历整个相空间.主震后地震活动本质上为一种伴有许多噪声的浑沌态.   相似文献   
338.
339.
内陆水体叶绿素a浓度是衡量水体富营养化程度的主要指标,是影响水体反射率光谱特征的重要因素之一。本文以白洋淀烧车淀、圈头乡各村庄等水域为研究区,采集了高光谱数据和水样,并在实验室测定叶绿素a等水质参数,应用于白洋淀区域的叶绿素a高光谱遥感反演。针对线性降维方法特征提取能力不足和神经网络构建叶绿素a遥感反演模型时学习效率低、泛化能力差的问题,提出了堆栈自编码器粒子群优化BP神经网络模型。该模型利用堆栈自编码器强大的非线性变换能力,通过最小化重构误差来学习高光谱数据特征,在实现数据降维的同时最大程度保留原始光谱数据中的水体辐射信息,提取出实测水体光谱的深度特征,将BP神经网络初始权重作为粒子的位置向量,通过粒子群算法搜寻网络初始权重的最优值,降低出现局部极值的概率,提高模型的稳定性和反演的精确度。堆栈自编码器粒子群优化BP神经网络模型(R2=0.82,RMSE=2.65μg/L,MAE=1.89μg/L)相较于对高光谱数据不降维的BP神经网络模型(R2=0.75,RMSE=3.16μg/L,MAE=2.39μg/L)、基于主成分分析法降维的BP神经...  相似文献   
340.
随着全球经济一体化的深入推进,海上交通拥堵和船舶事故频发。为了对海上船舶活动进行监管和分析,传统的方法主要利用船舶定位数据进行数据挖掘,未结合其他海上多源数据进行船舶时空活动过程和行为模式分析,缺少深层次的知识挖掘。为此,本文综合利用多源数据,在提取轨迹的语义信息基础上,构建船舶活动知识图谱,为低知识密度的轨迹时空点序列向高阶语义知识转化提供一种有效途径。具体地,首先通过解析船舶活动的特征和组成要素,基于“过程-事件-行为”的核心思想,设计船舶活动知识图谱本体层;然后利用Stop/Move模型提取轨迹语义信息,利用DMCNN模型抽取船舶突发事件,完成实例层填充;最后通过构建原型系统,对上述模型和方法进行验证。结果表明,本文所构建的船舶活动知识图谱,可以支持对船舶常规活动和突发事件进行知识表示,并可以实现时空活动查询和回溯,进而达到语义增强效果,具有一定的应用价值。  相似文献   
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