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1概况测区位于云南景洪市南林山地区,属横断山系纵谷区南段,处于北回归线以南,属热带季风气候,经济作物主要有橡胶、茶叶及木材,是闻名中外的普洱茶原料生产地之一。测区大地构造位置属澜沧江南段云县—景洪晚古生代末—早中生代火山岛弧带,主要出露下元古界大勐龙群(Pt1DM)深变质岩系;二叠系 相似文献
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为有效引入“流依赖”的背景场误差协方差,同时降低集合预报带来的计算量,尝试通过优选与同化时刻天气形势更相似的历史预报样本,并结合预报过程中的时间滞后样本,将两种样本引入集合-变分混合同化系统中,构建基于优选历史预报样本和时间滞后样本的集合-变分混合同化方案。单点观测理想试验表明,优选历史预报样本结合时间滞后样本,既能够缓解样本不足所导致的采样误差,又能够为同化系统提供“流依赖”的背景场误差协方差。连续一周的循环同化及预报试验结果显示,相较于ERA5资料和探空资料,三维变分方案整体表现稍差,样本组合混合同化方案分析场和预报场的均方根误差最小,且比仅用时间滞后样本的混合同化方案有所改进;降水评分整体也表现最优,尤其对中雨和暴雨的模拟改进较明显,较好地模拟出了强降水中心的强度和位置,且改善了降水过报的问题。 相似文献
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南印度洋副热带偶极模(Subtropical Dipole Pattern,SDP)是印度洋存在的另一种很明显的偶极型海温差异现象,在年际和年代际尺度上均有十分明显的表现.而目前有关印度洋海气相互作用的研究主要集中在赤道印度洋地区,针对南印度洋地区的工作还比较少,特别是有关南印度洋海温与ENSO(El NiDo-Southern Oscillation)事件关系的研究.本文初步探讨了年际尺度上南印度洋副热带偶极型海温变化差异与ENSO事件的关系,发现SDP与ENSO事件有密切的联系,SDP事件就像连接正负ENSO位相转换的一个中间环节,SDP事件前后期ENSO的位相刚好完全相反.进一步,本文通过分析SDP事件前后期海温、高低层风、低层辐合辐散、高空云量和辐射等的变化特征研究了南印度洋偶极型海温异常在ENSO事件中的作用,结果表明:SDP在ENSO事件中的作用不仅涉及海气相互作用的正负反馈过程,还与热带和副热带大气环流之间的相互作用有关,特别是与东南印度洋海温变化所引起的异常纬向风由赤道印度洋向赤道太平洋传播的过程等有十分直接的关系;同时,SDP对ENSO事件的影响在很大程度上还依赖于大尺度平均气流随季节的变换. 相似文献
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为了提高短时强降水预报准确性,在2019—2020年4—9月福建省逐时降水实况观测资料与中国气象局广东快速更新同化数值预报系统(CMA-GD)模式预报产品的基础上,应用LightGBM集成学习算法框架,建立以30 mm·h-1为阈值的逐时降水预报模型。通过特征处理、自助聚合及超参数搜索等技术对模型进行优化,结合AUC、AUPR与传统分类指标,设计了包括业务模拟测试在内的多项试验,通过对比各建模方案验证了模型对于较长时效的短时强降水预报的适用性。结果表明:模式预报本身的命中率和空报率均较高,各建模方案具有不同程度的改善作用。自助聚合可以增强模型预测稳定性,轻微不平衡子训练集能降低模型预测空报率而取得更高的综合评分,在验证集中最佳TS评分可达17.5%;对分类信息增益贡献最大的特征变量为K指数,其次为500 hPa露点温度和时间参数特征;试验指标从优到劣依次为:随机交叉验证、小时划分的随机交叉验证、业务模拟测试,可见模型有效性主要来自相同或相邻时刻的样本信息;设计基于逻辑回归的异质模型动态融合方案以改善静态同质模型表现,各项指标均有小幅提升,在命中率接近50%时削减空... 相似文献
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《国土资源导刊(湖南)》2009,6(6):22-23
方向:新农村建设
通过归并零散地块、平整土地、改良土壤,加强道路、沟渠等配套设施建设,分片有序地推进田水路林村的综合整治,以增加有效耕地面积,改善农业生产条件。 相似文献
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主元分析变换空间上的鉴别共同矢量人脸识别方法 总被引:3,自引:3,他引:0
给出了在主元分析(PCA)变换空间上求取DCV投影矩阵的方法(PCA+DCV),在保留所有鉴别信息的条件下,显著降低了算法复杂度,提高了运算效率.进一步提出了依据主元成分对应特征值进行适度权重的DCV识别方法(WPCA+DCV),一定程度上减小因光照、饰物遮挡等造成的面部变化带来的识别影响,增强表征信息,提高识别率.在ORL、YALE和AR人脸库上的实验结果证实了本方法的性能. 相似文献
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地形起伏度因子在宏观尺度生态评估中具有重要作用。均值变点法是确定地形起伏度最佳分析窗口的常用方法,但其影响因素尚缺乏研究。本文以黄河流域(山西段)为例,基于DEM数据和均值变点法提取了研究区地形起伏度,并探讨了分析窗口样本数量、DEM分辨率和地貌类型3种因素的影响。结果表明:(1)分析窗口样本数量对最佳分析窗口取值有明显影响。随着样本数量的增加,变点所在的最佳分析窗口面积也不断增加。(2)DEM分辨率对最佳分析窗口取值有一定影响。分析窗口面积取值范围一致时,基于30 m ASTER GDEM计算得到的最佳分析窗口面积小于基于90 m SRTM DEM的最佳分析窗口面积。(3)地貌类型对最佳分析窗口取值的影响不大。当分析窗口样本数量一致时,不同地貌类型区及整个研究区最佳分析窗口相同或接近。总体而言,分析窗口样本数量是最关键的影响因素。 相似文献
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