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561.
利用2015年1月-2021年3月ECMWF细网格数值预报产品构建训练样本,使用自动机器学习方法构建乌鲁木齐机场温度预测模型。结果表明:(1)ECMWF模式直接输出的乌鲁木齐机场温度平均绝对误差为1.7 ℃,基于自动机器学习方法的Auto-sklearn模型和Auto-Keras模型能够改善模式直接输出的误差,使平均绝对误差降低至1.4 ℃。(2)分析逐月模型预测准确率发现,Auto-sklearn模型的预报准确率(≤2 ℃)在4-10月稳定在85%以上,效果优于其余模型。(3)对于冬季低温天气,Auto-Keras模型预报准确率优于其余模型的效果,平均绝对误差为1.37~1.91 ℃;而对于温度≥0 ℃的情况,Auto-sklearn模型预测效果更好,平均绝对误差为0.93~1.22 ℃ 。  相似文献   
562.
为探索上海地区单季晚稻生长期内降水量分配对产量的影响.采用降水集中度(Precipitation Concentra-tion Degree,PCD)和集中期(Precipitation Concentration Period,PCP)研究1971~2015年单季晚稻全生育期内降水非均匀分布特征,运用趋势分析法研究单...  相似文献   
563.
课程思政建设是新时代思想政治教育发展的重要方向,也是全面提高人才培养质量的重要任务,如何将专业知识与思政元素有效融合,是工程技术类专业课程思政建设亟待解决的问题之一。以“摄影测量学”课程思政建设为例,通过深入分析课程思政教学痛点,逐渐厘清教学思路,挖掘该课程中的思政元素,并在如何将思政元素有效融入课程教学实践上作出探索。  相似文献   
564.
自2011年国际GNSS服务(International GNSS Service,IGS)启动多GNSS实验项目(Multi-GNSS Experiment,MGEX)以来,多GNSS兼容和互操作成为研究热点,我国率先发起国际GNSS监测评估系统(International GNSS Monitoring and Assessment System, iGMAS)旨在对GNSS的运行状况和性能指标进行监测评估.鉴于此,本文从用户使用端出发,通过对连续运行参考站(continuously operating reference station, CORS)的数据完整率、周跳比、伪距多路径、载噪比(carrier to noise ratio,CNR)和伪距测量精度进行量化分析,探讨了基于靶场CORS系统进行试验区北斗数据质量监测与评估的方法,为高精度武器试验鉴定提供科学、可量化的卫星环境精度指标.  相似文献   
565.
地热水的水化学特征包含其形成过程中地质、构造、断裂、蚀变以及环境变化等多种信息。西藏地区地热资源丰富,部分地热水中含有胶体粒子,开展胶体粒子的形貌、成分、结构等物理化学信息研究,对于了解地热流体的物质来源与胶体粒子关系具有重要意义。胶体粒子的生成与沉淀过程影响着地热水的浊度、电导率、部分阳离子的含量。本文对羊八井地热水中胶体粒子进行一系列分析,采用激光粒度仪测定地热水中胶体粒子的粒径,透射电镜(TEM)和扫描电镜(SEM)表征胶体粒子的形貌,红外光谱(FTIR)测定胶体粒子的特征谱峰,能谱仪(EDS)分析胶体粒子的主要成分,电感耦合等离子体发射光谱(ICP-OES)测定地热水中二氧化硅(SiO2)含量。结果表明:地热水中高含量的SiO2除了以偏硅酸形式存在,还以胶体粒子的形式存在。胶体粒子的平均粒径为80.83nm,该胶体粒子与铯硅华的形成及轻稀土元素的富集有关。此外,该胶体粒子可以用ICP-OES法分析,但不与钼酸铵显色,从而导致采用紫外可见分光光度法(UVVis)和ICP-OES测定该类型水体中偏硅酸(H2SiO  相似文献   
566.
针对传统轨道平顺性测量方法存在的依赖于CPⅢ控制网、维护成本高、测量技术效率低等问题,文中基于高铁轨道平顺性测量系统,采用Kalman滤波和Kalman-RTS平滑算法对包括GNSS接收机、里程计、IMU在内的多种传感器的数据进行融合处理。实验表明,多传感器数据先通过Kalman滤波处理后,轨道测量绝对坐标横向偏差均值从纯GNSS的4.7 mm降低至2.2 mm,精度提升幅度达53.2%;再进行Kalman-RTS平滑处理后,绝对坐标横向偏差均值再度降低到1.6 mm,总的精度提升幅度达66.3%,相对坐标横向偏差均值精度提升幅度达10.1%,可以有效提升轨道测量作业效率。  相似文献   
567.
淮河流域暴雨洪水灾害严重,科学预估未来全球升温1.5℃和2.0℃下淮河流域极端降雨的变化特征对流域防洪减灾及应对气候变化具有重要意义。基于最新的第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)中22个全球气候模式数据,利用改进的可靠性集合方案与概率比法,采用6个极端降雨指标预估了全球升温1.5℃和2.0℃下淮河流域未来极端降雨的时空变化与风险变化特征。结果表明:改进可靠性集合方案对淮河流域极端降雨的模拟性能要优于单一气候模式与算术平均集合方案;全球升温达到1.5℃与2.0℃阈值的平均时间段分别约为2017—2046年和2026—2055年;全球升温2.0℃下极端降雨指标增幅约为升温1.5℃下的1.4~2.6倍,其中流域北部地区为极端降雨增幅大值区;2种升温条件下极端降雨发生风险呈增加趋势,且额外增暖0.5℃将导致淮河流域极端降雨风险更高,如100 a重现期的极端降雨在升温1.5℃和2.0℃下将分别变为32年一遇和22年一遇,未来淮河流域极端降雨将会更加频繁。  相似文献   
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