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991.
����������·���ܲ������ݴ��� 总被引:4,自引:0,他引:4
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992.
近几十年来频繁发生的极端高温事件严重威胁着自然生态系统、社会经济发展和人类生命安全。针对生态环境脆弱的欧亚中高纬地区,首先评估了当前主流动力模式(CMIP6 DCPP)对于该地区夏季极端高温的年代际预测水平,并构建了基于循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)的年代际预测模型。多模式集合平均(Multi-Model Ensemble,MME)的评估结果显示,得益于大样本和初始化的贡献,当前动力模式对于60°N以南区域(South Eurasia,SEA)展现了预测技巧,准确预测出了其线性增长趋势和1968—2008年间主要的年代际变率,然而模式对于60°N以北区域(North Eurasia,NEA)极端高温的年代际变率几乎没有任何预测技巧,仅预测出比观测低的线性增长趋势。基于86个初始场的动力模式大样本预测结果,RNN将2008—2020年间NEA和SEA极端高温的年代际变率预测技巧显著提高,距平相关系数技巧从MME中的-0.61和-0.03,提升至0.86和0.83,均方差技巧评分从MME中的-1.10和-0.94,提升至0.37和0.52。RNN的实时预测结果表明,在2021—2026年,SEA区域的极端高温将持续增加,2026年很可能发生突破历史极值的极端高温事件,NEA区域在2022年异常偏低,而后将呈现波动上升。 相似文献
993.
近岸波生流数值计算的一种新方法 总被引:4,自引:5,他引:4
运用Hardy-Cross法的基本原理建立了一种波生流计算的数值模型.本方法在维持计算稳定性方面表现出色,解决了以往的计算方法所存在的计算不稳定的根本缺陷,但是运用这一方法进行实际问题计算时还明显存在计算收敛缓慢的现象,对此,在探讨计算收敛原因的基础上,提出了同心矩形回路补正、粗网格计算初始值等对策.运用这些对策成功地提高了计算的效率和精度.最后通过计算例验证表明,运用本方法既能有效地维持计算的稳定,又能有效地解决局部缓和法所固有的计算效率低的问题,从而为研究和预测海岸工程对地形及环境变化影响问题提供了合理、实用的方法. 相似文献
994.
通过分析隐差现象产生的原因,将基于观测误差的后验概率法与基于Kullback-Leiber距离的影响分析相结合,并利用逐个搜索法的思想,给出了一种粗差探测的抗隐差型Bayes方法。实验结果表明,采用该方法进行粗差探测切实可行,不但有效地发现了被掩盖的粗差,而且运算简单,效率较高。 相似文献
995.
利用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)来对GPS在轨卫星钟差数据进行拟合,针对LSSVM拟合钟差两端发散的现象,利用加窗的方法进行抑制。采用IGS提供的精密钟差进行算例分析,发现加窗LSSVM钟差拟合算法比现有的钟差拟合算法精度更高,且基于多项式的核函数比较适合加窗LSSVM钟差拟合。 相似文献
996.
线性回归在滑坡监测数据粗差判别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
滑坡监测数据预处理中,须剔出含有粗差的数据,本文以马家沟滑坡相邻形变监测点多期监测数据相关性分析,从而建立一元线性回归方程,采用估算值中误差判定实测变形值是否存在粗差,并为滑坡稳定性分析提供了可靠的变形依据。 相似文献
997.
GeoDatabase数据模型及其几何网络的拓扑分析应用 总被引:10,自引:0,他引:10
阐述了ArcInfo软件的GeoDatabase数据模型及特点,介绍了GeoDatabase数据模型的几何网络,依据模型几何网络的特点,分析了几何网络在地理信息系统拓扑分析中的应用. 相似文献
998.
随着气象事业的发展和制作精细化预报的需求,气象业务系统对时间的要求及时间概念的重要性愈来愈被认识。统一气象业务系统的时间,对提高观测数据质量起到十分重要的作用。GPS-Net授时系统是采用GPS时间源及系统接收软件技术,对计算机进行授时服务。通过Network网络授时发布软件和Network用户终端接收软件技术,将标准的时间经过网络传递给若干用户,同时还要充分考虑GPS系统安全和网络安全。结果表明:GPS-Net授时系统能准确地获取GPS时间源信息,并通过网络技术发布到用户终端上,使气象业务系统获得标准的时间误差小于1秒。由于采用网络发布式和气象内网限制方式,有效地减少了服务器和用户终端的负担,防止了外网病毒与黑客的侵入。GPS-Net授时系统为气象装备和气象业务系统,提供了快捷、准确、自动的授时解决方案。 相似文献
999.
自组织网络与广义回归网络耦合的副热带高压指数预测 总被引:3,自引:0,他引:3
利用亚洲夏季风系统中各成员变化活动与西太平洋副高存在的不同程度的时延相关性,从1995~ 2004年NCEP/NCAR逐日再分析资料中,提取了亚洲夏季风系统各成员变化活动的特征指标及其对应的超前三候的西太平洋副高(简称副高)面积和脊线指数.在此基础之上,建立了自组织网络与径向基函数网络串级耦合的副高指数预测模型.该模型首先用自组织网络对各指标样本按其自身相似原则进行无监督分类,随后用广义回归网络分别对分类出的各指数样本子集进行有监督的训练建模和预测.模型的预测试验结果表明:副高指数的预测结果与其实际值之间的相关系数达到0.89,明显优于单一的神经网络模型预测效果. 相似文献
1000.
基于Z-I关系和变分校正法改进雷达估测降水 总被引:5,自引:2,他引:3
将新回归系数估计法和新误差订正法应用于3 km的雷达CAPPI估测降水,首先用新的回归方法得出更合理的Z-I关系;再用基于变分技术的新的误差订正方法对估算出的降水进行订正,获得较好的估算结果,并且用2005年6月17~25日广东自动站降水和每6分钟一次的雷达基数据对新回归系数估计法和新误差订正法进行验证,结果表明:将新回归系数估计法和新误差订正法用于雷达估测降水,能更好地对雷达回波强度估算降水的一些常见误差进行校订. 相似文献