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21.
利用ERA-Interim 1979—2018年6—8月的再分析资料,通过相关分析、信息流、合成分析等方法研究了南亚高压强度与其邻近地区垂直速度的相互依赖关系.结果表明:南亚高压在上对流层-下平流层区域具有上冷下暖的热力结构,冷、暖中心分别在70 hPa和250 hPa,以这两层的温度异常建立的温差指数可以反映南亚高压的强度.在不同时间尺度上,南亚高压强度与其邻近地区垂直速度的相互依赖关系是不同的.在月时间尺度上,南亚高压强度通过动力作用影响邻近地区的垂直速度,南亚高压增强(减弱)时,其东部地区的上升运动和西部地区的下沉运动同步增强(减弱);在日时间尺度上,南亚高压中部的垂直速度通过热力强迫影响南亚高压强度,南亚高压中部地区上升运动增强(减弱)时,南亚高压增强(减弱)且位置偏西(偏东). 相似文献
22.
闽中北前汛期多普勒雷达定量估测降水分析 总被引:2,自引:2,他引:2
使用2002、2003年福建中北部27个气象站5—6月自记雨量资料及相应的雷达体扫资料,通过用最优化法统计得出不同区域的Z-I关系,并将统计结果用于2005年5—6月的降水估测。同时利用实时雨量资料采用卡尔曼最优(卡尔曼滤波+最优插值)、变分等估测方法对2005年几次混合型降水过程进行实时雨量校正,用福建北部武夷山九曲溪流域雨量计检验校正后的雨量值,并对上述几种方法的测量精度进行比较、分析。结果表明:卡尔曼最优、变分法及100km距离范围内的最优化法的过程平均相对误差小于25%,100km距离范围以外最优化法的过程平均相对误差明显增大,Z=300I^1,4估测的误差最大。 相似文献
23.
24.
25.
新疆天山中部初秋罕见大暴雪成因分析 总被引:1,自引:0,他引:1
对新疆天山中部初秋2003年9月27—28日罕见大暴雪天气过程进行综合分析表明:天山中部初秋大暴雪发生在南亚高压双体型,伊朗副高东伸北挺,西太副高稳定,乌拉尔大槽不断南伸并缓慢东移的形势下;它是各种尺度系统及副热带与西风带系统共同作用的结果。大暴雪发生在低层偏东气流与中层西南气流和高层偏西气流交汇处;而低层东路水汽的输送对大暴雪的贡献极为重要。 相似文献
26.
27.
中国空间站天和核心舱的成功发射标志着我国空间站在轨组装建设进入全面实施阶段。空间站入轨运行后,实现地面站对空间站的跟踪观测是获取科学数据的前提。本文根据空间站TLE轨道参数,基于现有的简化常规摄动(SGP4)模型,研究地面观测站地平式设备观测空间站的跟踪角度的计算算法;根据研究方法计算西安站观测空间站的跟踪角度,并与利用STK软件的计算结果进行对比,发现两者差值小于0.001°,证明了该算法的正确性;在此基础上,进一步研究TLE轨道参数的有效预报时长,为地面站观测空间站等低轨目标提供支持。 相似文献
28.
29.
The fundamental principle for differentiating water masses is a strict consideration of their "relative interier homogeneity" and obvious exterior differences with others in characteristics. The conceptions of water type, water mass and water system are dealt with on the basis of the theory of fuzzy sets, A proposal to apply the theory of fuzzy sets to define the water mass and its core, independent area, boundary and mixing area is put forward.As an example, the membership function of the surface water masses in the Yellow Sea and East China Sea in August, 1979, are considered. Their cores, independent areas, boundaries, mixing areas and the approximation degrees between different water masses are calculated respectively. The water masses are ranged according to their fuzzy degrees. 相似文献
30.
针对旅游线路推荐过程中的数据稀疏与冷启动问题,本文提出了一种融合用户特征与群体智慧的多目标旅游线路推荐方法。首先,通过携程网、望路行程、百度指数等网站获取景点信息与对应的群体智慧数据,包括景点的位置、票价,用户评论、评分、浏览数据等;其次,结合用户特征与群体智慧数据构建景点对不同特征用户的综合吸引力并计算旅游线路吸引力指数;最后,定义旅游线路推荐多目标优化函数并利用多目标遗传算法NSGA2生成线路推荐列表。相较于传统旅游线路推荐方法,本文所提出的方法充分考虑了用户实际需求(消费侧)与景点吸引力(供给侧),使得用户能够以较少的时间开销,尽可能多地游览热门景点。同时,推荐过程中根据用户的性别、年龄、出行方式、出行时间对用户群体进行划分,使得推荐准确性更高。实验结果表明,该方法考虑的因子可以有效提高用户在路线规划过程中的满意度,所推荐的旅游线路不仅具有更高的综合吸引力指数,还能够有效减少路程时间。此外,推荐结果也更加具有多样性,有助于推动智能化旅游线路推荐的发展。 相似文献