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931.
932.
使用2017年9月至2021年3月国家级业务化运行的智能网格实况分析产品和欧洲中期天气预报中心全球模式(EC)产品,根据湖北省的地理分布特征构建6个分区,采用基于LightGBM机器学习算法建立的气温预报方法,生成湖北省0.05°×0.05°格点气温预报产品。利用2021年4—9月的预报产品和格点实况资料进行检验,结果表明:基于机器学习的气温预报方法(MLT)取得了较好的预报效果,其在0~72 h时效内优于中央气象台下发的气温精细化指导预报(SCMOC)和EC产品;MLT在山区的误差较平原大,但山区的订正幅度大于平原,日最高气温的订正幅度大于日最低气温的订正幅度;4—9月MLT、SCMOC、EC产品的平均绝对误差(MAE)日变化都呈现了白天偏高、夜间偏低、午后凸起的单峰特征,MLT的MAE值较SCMOC和EC产品的更低,并且在转折性天气中仍具有优势;站点检验与格点检验结论一致,基于格点建模的气温预报产品对站点预报同样得到了订正。机器学习在格点气温的模式订正方面可以作为一个行之有效的手段。 相似文献
933.
中国碳强度关键影响因子的机器学习识别及其演进 总被引:3,自引:1,他引:2
碳强度影响因子数量众多,通过在众多因子中评估其重要性以识别出关键影响因子进而解析碳强度关键因子的变化规律,是中国2030年碳强度能否实现比2005年下降60%~65%目标的科学基础。传统的回归分析方法对于评估众多因子的重要性存在多重共线性等问题,而机器学习处理海量数据则具有较好的稳健性等优点。本文从能源结构、产业结构、技术进步和居民消费等方面选取了56个中国碳强度影响因子指标,采用随机森林算法基于信息熵评估了1980-2014年逐年各项因子的重要性,通过指标数量与信息熵的对应关系统一筛选出每年重要性最大的前22个指标作为相应年度关键影响因子,最终依据关键影响因子的变化趋势划分了3个阶段作了演进分析。结果发现:1980-1991年,碳强度的关键因子主要以高耗能产业规模及占比、化石能源占比和技术进步为主;1992-2007年,中国经济进入快车道增长时期,服务业占比和化石能源价格对碳强度的影响作用开始显现,居民传统消费的影响作用在增大;2008年全球金融危机后,中国进入经济结构深化调整时期,节能减排力度大大增强,新能源占比和居民新兴消费的影响作用迅速显现。为实现2030年碳强度下降60%~65%目标,优化能源结构和产业结构,促进技术进步,提倡绿色消费,强化政策调控是未来需要采取的主要措施。 相似文献
934.
Andrea K. Gerlak Tanya Heikkila Sharon L. Smolinski Derek Armitage Dave Huitema Brendan Moore 《社会与自然资源》2019,32(9):1056-1064
This Commentary reflects on the state of the scholarship on learning for environmental and natural resource policy and governance. How have we been learning about learning? We highlight theoretical and empirical advancements related to learning, as well as areas of divergence between learning theories and frameworks, and underdeveloped knowledge around processes and outcomes. To address these limitations and improve progress in both theory and practice, we offer recommendations for learning scholarship by focusing on how to collectively engage in ‘learning about learning’. 相似文献
935.
Michael J. Steventon Christopher A.‐L. Jackson David M. Hodgson Howard D. Johnson 《Basin Research》2019,31(3):600-620
Strain style, magnitude and distribution within mass‐transport complexes (MTCs) are important for understanding the process evolution of submarine mass flows and for estimating their runout distances. Structural restoration and quantification of strain in gravitationally driven passive margins have been shown to approximately balance between updip extensional and downdip contractional domains; such an exercise has not yet been attempted for MTCs. We here interpret and structurally restore a shallowly buried (c. 1,500 mbsf) and well‐imaged MTC, offshore Uruguay using a high‐resolution (12.5 m vertical and 15 × 12.5 m horizontal resolution) three‐dimensional seismic‐reflection survey. This allows us to characterise and quantify vertical and lateral strain distribution within the deposit. Detailed seismic mapping and attribute analysis shows that the MTC is characterised by a complicated array of kinematic indicators, which vary spatially in style and concentration. Seismic‐attribute extractions reveal several previously undocumented fabrics preserved in the MTC, including internal shearing in the form of sub‐orthogonal shear zones, and fold‐thrust systems within the basal shear zone beneath rafted‐blocks. These features suggest multiple transport directions and phases of flow during emplacement. The MTC is characterised by a broadly tripartite strain distribution, with extensional (e.g. normal faults), translational and contractional (e.g. folds and thrusts) domains, along with a radial frontally emergent zone. We also show how strain is preferentially concentrated around intra‐MTC rafted‐blocks due to their kinematic interactions with the underlying basal shear zone. Overall, and even when volume loss within the frontally emergent zone is included, a strain difference between extension (1.6–1.9 km) and contraction (6.7–7.3 km) is calculated. We attribute this to a combination of distributed, sub‐seismic, ‘cryptic’ strain, likely related to de‐watering, grain‐scale deformation and related changes in bulk sediment volume. This work has implications for assessing MTCs strain distribution and provides a practical approach for evaluating structural interpretations within such deposits. 相似文献
936.
陕西富平地区上奥陶统赵老峪组为深水盆地边缘至深水斜坡沉积环境,发育深水原地沉积、等深流沉积及重力流沉积。以野外实测剖面、岩相特征等资料为基础,结合米兰科维奇理论、天文地层学、古海洋学以及古气候学,系统研究该地区等深流强度与古气候、海平面、古盐度的关系。结果表明:Fischer图解可以客观、准确地反映深水沉积地层相对海平面变化;深水沉积及等深流沉积中不同级次旋回垂向组合关系记录了米兰科维奇特性,即小级别旋回在垂向上有序地按照1∶4或者1∶5的形式叠加构成较大级别旋回;等深流强度受米兰科维奇旋回影响,呈多周期弱→强→弱递变;等深流强化周期约为0.1Ma。 相似文献
937.
OA Bergstad ÅS Høines R Sarralde G Campanis M Gil F Ramil 《African Journal of Marine Science》2019,41(1):11-28
Most of the Southeast Atlantic Ocean is abyssal, and global bathymetries suggest that only ~3.2% of the areas beyond national jurisdiction (ABNJ; also known as the high seas, as defined in the United Nations Convention on the Law of the Sea [UNCLOS]) are shallower than 2 500 m. This study mapped bathymetry and characterised substrates in selected seamount summit areas, including several that have been or may become fishing areas. The southernmost location, the Schmitt-Ott Seamount, has exposed volcanic bedrock with surrounding flats covered by thin biogenic sediments and/or coral rubble that appears ancient. At Wüst, Vema, Valdivia and Ewing seamounts the basaltic base appears to be overlain by coral caps and other coral substrates (sheets, rubble). Adjacent summit plains have biogenic sediments of varying thickness. Vema has a flat, roughly circular summit, <100 m deep, with the shallowest point being a 22-m-deep summit knoll; the upper slopes have ancient coral framework, but the summit has a mixture of coralline and volcanic rock and coarse sediments, including extensive areas with coralline algae and kelp forests. Valdivia Bank is a 230-m-deep, flat, rocky area (~11 × 5 km), protruding steeply from the extensive multi-summit Valdivia subarea of the Walvis Ridge. The distribution of past fisheries in the Convention Area of the South East Atlantic Fisheries Organisation (SEAFO) was considered in relation to the new information on bathymetry and substrate. 相似文献
938.
提出一种基于卷积神经网络和图割法的自动提取高分影像建筑物的方法。首先,通过卷积神经网络定位与检测建筑物的位置,逐一提取单个建筑物轮廓,利用检测结果分别建立建筑物和非建筑物的高斯混合模型(GMM),然后结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化,完成建筑物初步提取,最后用形态学进行优化。通过试验证明了该方法的可行性。 相似文献
939.
提出了一种基于深度学习技术的遥感分类方法,它能有效解决中分辨率影像在分类过程中出现的像元混分问题。研究选用2016年5月12日武汉市Landsat 7 ETM+遥感影像,基于GoogleNet模型中的Inception V3网络结构,借助迁移学习方法,构建出遥感分类模型,实现了对武汉市主城区4类典型地物(不透水层、植被、水体和其他用地)的自动分类提取,并将分类结果与传统最大似然分类(ML)结果进行了对比分析。研究表明:基于深度学习方法的遥感影像总体分类精度高达88.33%,Kappa系数为0.834 2,明显优于传统ML方法总体分类精度83%和Kappa系数0.755 0,而且有效抑制了地物在分类过程中出现的像元混分现象。 相似文献
940.
高分卫星遥感影像空间分辨率的提高,使得地物的光谱和纹理变得更加丰富和复杂,这给遥感影像的自动化分类带来严重挑战。因此,本文提出了一种结合主动学习和词袋模型的高分二号遥感影像分类方法。首先,对研究区域进行多尺度分割,建立影像分割对象集;然后,采用词袋模型构建影像对象的语义特征向量;最后,充分考虑位于分类边界的不确定性样本分布,迭代选择最优样本用于训练支持向量机,用于分类遥感影像。为了验证本文方法的有效性和稳健性,以山东省某市的高分二号遥感影像为试验数据进行了试验分析。结果表明,本文提出的方法可以有效地将研究区域分为水体、地面、植被和建筑物四类,正确率达到90.6%以上。 相似文献