保持局域特征的多源海冰图像融合与分类     

余志强  王廷伟  张晰  张杰  任鹏 《海洋学报(英文版)》2019,38(7):129-136

本文提出一种保持局域特征的多源海冰图像融合方法，并在此基础上进行海冰分类。本文提出的多源海冰图像融合方法包括保持空间局域融合和保持特征局域融合两方面。首先，通过学习得到投影矩阵和相似矩阵。投影矩阵将多源像素进行投影变换，得到保留像素空间局域特性的融合向量。相似矩阵度量像素特征间的相似性，通过拉普拉斯特征分解，得到保留像素特征局域相似性的融合向量。然后，将空间融合向量和特征融合向量进行像素综合，得到融合图像。在此基础上，本文设计一种滑动集成分类方法进行融合图像像素分类。提出的分类方法利用滑动集成的特点，在分类时增强刻画了海冰局域特性。由于本文的保持局域融合框架不仅刻画了海冰在物理空间中的邻接关系，而且考虑不同海冰类型的特征关系，因此其在多源图像（多光谱和合成孔径雷达（SAR）图像）的海冰分类任务中表现优异。实验结果表明本文提出的基于保持局域特征融合的多源海冰图像分类方法有效提升了海冰分类精度。  相似文献   

时间尺度重构EEMD-GRNN改进模型预测PM2.5的研究     

符海月  张祎婷 《地球信息科学学报》2019,21(7):1132-1142

合理构建PM_2.5浓度预测模型是科学、准确地预测PM_2.5浓度变化的关键。传统PM_2.5预测EEMD-GRNN模型具有较好的预测精度,但是存在过于关注研究数据本身而忽略其物理意义的不足。本研究基于南京市2014-2017年PM_2.5浓度时间序列数据,分析PM_2.5浓度多尺度变化特征及其对气象因子和大气污染因子的尺度响应,基于时间尺度重构进行EEMD-GRNN模型的改进与实证研究。南京市样本数据PM_2.5浓度变化表现为明显的天际尺度和月际尺度,从重构尺度（天际、月际）构建GRNN模型更具有现实意义;同时,PM_2.5对PM₁₀、NO₂、O₃、RH、MinT等因子存在多尺度响应效应,以其作为GRNN模型中的输入变量更具有时间序列上的解释意义。改进后的EEMD-GRNN模型具有更高的PM_2.5浓度预测精度,MAE、MAPE、RMSE和R²分别为6.17、18.41%、8.32和0.95,而传统EEMD-GRNN模型的模型有效性检验结果分别为8.37、27.56%、11.56、0.91。对于高浓度天（PM_2.5浓度大于100 μg/m³）的预测,改进模型更是全面优于传统EEMD-GRNN模型,MAPE为12.02%,相较于传统模型提高了9.03%。  相似文献   

基于机器学习的海洋环境预报订正方法研究     

许立兵  王安喜  汪纯阳  陈悦  陈昱文  周峥  陈幸荣  邢建勇  刘克威  黄小猛 《海洋通报》2020,39(6):695-704

结合中尺度数值模式 WRF 预报数据和 ERA5 再分析资料，利用机器学习方法对 WRF 预报场的风场、温度、气压进行预报订正。采用 ERA5 作为真值，与原始 WRF 预报相比，利用随机森林模型可以将预报结果整体均方根误差降低 44%以 上，利用深度神经网络模型可以将预报结果整体均方根误差降低 34%以上。通过随机森林模型实验得到不同输入特征对预报要素的影响程度，分析了关键的预报订正因子。  相似文献   

长江口外潮汐精细化模型研究与精度分析     

季凯敏  路川藤 《海洋技术学报》2019,38(5)

长江口外海上测量除受风浪影响较大外,最重要的问题是潮位控制非常困难。文中简要阐述了开展长江口外潮汐精细化模型研究的方法,介绍了利用潮汐精细化模型对长江口外航路任意点进行潮汐预报的方法,并通过实测数据进行了精度分析,提出了建议。  相似文献   

Geophysical flows under location uncertainty,Part II Quasi-geostrophy and efficient ensemble spreading     

V. Resseguier  E. Mémin  B. Chapron 《地球物理与天体物理流体动力学》2017,111(3):177-208

Models under location uncertainty are derived assuming that a component of the velocity is uncorrelated in time. The material derivative is accordingly modified to include an advection correction, inhomogeneous and anisotropic diffusion terms and a multiplicative noise contribution. In this paper, simplified geophysical dynamics are derived from a Boussinesq model under location uncertainty. Invoking usual scaling approximations and a moderate influence of the subgrid terms, stochastic formulations are obtained for the stratified Quasi-Geostrophy and the Surface Quasi-Geostrophy models. Based on numerical simulations, benefits of the proposed stochastic formalism are demonstrated. A single realization of models under location uncertainty can restore small-scale structures. An ensemble of realizations further helps to assess model error prediction and outperforms perturbed deterministic models by one order of magnitude. Such a high uncertainty quantification skill is of primary interests for assimilation ensemble methods. MATLAB^® code examples are available online.  相似文献   

220KV高压变电所地面沉降预测方法研究     

吴清海  李国战  单昌威 《测绘科学》2010,35(1):107-108

连云港220KV高压变电所因地面发生大面积的沉降,直接影响运营安全。为了探究地面沉降的规律性,指导生产实践,本文以土方量作为研究对象,对220KV高压变电所地面沉降规律进行研究。在沉降区域内较均匀地布设一些能反映地面沉降情况的观测点,测定这些观测点的平面坐标,再定期对其进行沉降观测,求得每期观测点的高程值,从而得各观测点的三维坐标。利用南方CASS绘图软件具有的土方量计算功能,计算出每期沉降观测数据所对应的土方量。以土方量作为研究对象,选用Gompertz模型、双曲线模型、Logistic模型和指数曲线模型,利用1 st0pt软件对土方量数据进行拟合,建立预测模型,对研究对象进行预测并进行精度评定。通过研究发现,该方法能较好地反映地面整体沉降情况,与目前只针对个别点的沉降情况来研究地面沉降变化规律相比,具有明显的优越性。  相似文献   

滑坡危险性预测模型的设计与实现     

王斌  陈云浩  岳建伟  潘骁骏  刘扬 《测绘科学》2010,35(1):169-171

滑坡灾害的发生严重影响人类社会的生产生活,因此对滑坡灾害的预警预测工作一直是地质灾害监测和防治的重点,国内外众多学者都对此进行了相应研究。本文在前人的研究基础上把信息量模型和降雨诱发指数应用在滑坡预测研究中,充分考虑两者的耦合影响,建立了滑坡危险性预测模型,并完成了模型的开发工作。该模型实现了滑坡灾害危险性预测的快速化、自动化,并且已集成到江西省地质灾害预警预报分析决策系统中,得到了成功应用。  相似文献   

Application of FY-2C Cloud Drift Winds in a Mesoscale Numerical Model     

LI Huahong  WANG Man  XUE Jishan  QI Minghui 《Acta Meteorologica Sinica》2010,24(6):740-748

Statistical tests and error analysis of cloud drift winds(CDWs) from the FY-2C satellite were made by using radiosonde observations.According to the error characteristics of the CDW,a bias correction using the thermal wind theory was applied in the data quality control.The CDW data were then assimilated into the GRAPES-meso model via the GRAPES-3DVar.A torrential rain event that occurred in northwestern China during 1-2 July 2005 was simulated.The results indicate that the CDW data were mainly distribute...  相似文献   

Geophysical flows under location uncertainty,Part I Random transport and general models     

V. Resseguier  E. Mémin  B. Chapron 《地球物理与天体物理流体动力学》2017,111(3):149-176

A stochastic flow representation is considered with the Eulerian velocity decomposed between a smooth large scale component and a rough small-scale turbulent component. The latter is specified as a random field uncorrelated in time. Subsequently, the material derivative is modified and leads to a stochastic version of the material derivative to include a drift correction, an inhomogeneous and anisotropic diffusion, and a multiplicative noise. As derived, this stochastic transport exhibits a remarkable energy conservation property for any realizations. As demonstrated, this pivotal operator further provides elegant means to derive stochastic formulations of classical representations of geophysical flow dynamics.  相似文献   

基于年际增量法的卷积神经网络模型对中国夏季降水的预测研究          下载免费PDF全文

蒋鹏  胡轶佳  钟中  孙源  吕硕 《气象科学》2023,43(5):569-577

将前冬的500 hPa位势高度、向外长波辐射和海表温度的年际增量作为预测因子，建立基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的非线性预测模型，对中国160个测站夏季降水展开预测研究，并与基于线性奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）的预测模型进行效果对比。结果表明：CNN在1981—2020年的交叉检验中所回报的降水平均PS评分和距平相关系数（ACC）分别为74.33和0.12，比SVD高2.15和0.06，说明CNN比SVD在整体上对夏季降水具有更好的预测能力。其中，CNN对SVD预测较好年份的预测效果提升较为明显，对SVD预测较差的年份则改进不大。CNN对中国降水预测存在一定的系统性偏差，订正后CNN对拉尼娜年的降水预测改进较大。结果表明，基于年际增量法的CNN预测模型展示出较好的潜在应用价值。  相似文献