基于集体记忆的红色旅游地地方性建构     

马云  钱俊希  唐雪琼 《热带地理》2022,42(6):997-1008

红色历史的集体记忆嵌入动态的地方建构和空间生产过程,成为地方性重构的有力素材。文章以云南省宾川县新庄红军村为例,通过参与式观察和访谈文本分析等质性方法,从地方性景观与话语的再建构,以及地方性情境创设的空间实践,探讨新庄村的地方性建构机制。研究发现：具体的地方要素在地方-记忆的互动关系中起中介承启作用。地方要素既促进红色旅游情境下记忆的唤起、存储与再创造,又对集体记忆重新建构的地方特质、意义与场所精神进行地方性元素表达。旅游情境创设与地方性展演使集体记忆不断得到投影、表达与重构,推动差异化的地方叙述与体验。  相似文献   

被拐儿童记忆地图模式及其影响因素     

王娟  李钢  于悦  赵美风  冯忱熹  陈诺 《热带地理》2022,42(9):1559-1570

拐卖儿童犯罪屡禁不止,备受社会和学界关注。地理学视角下的已有研究多注重宏观区域定量分析,缺少基于寻亲成功案例聚焦被拐儿童的微观定性分析,尤其对被拐儿童记忆空间与记忆地图的探究不足。文章基于从“宝贝回家”公益平台提取的典型案例,综合运用文本分析、认知地图分析、案例分析等方法,探索寻亲成功的被拐儿童记忆地图模式及其影响因素。结果表明：1）被拐儿童记忆内容由地方性知识、家庭性知识和个体性知识3部分构成。其中,地方性知识包括儿童家乡的自然物理环境与社会文化环境要素;家庭性知识包括儿童原生家庭成员信息、亲缘关系等要素;个体性知识包括儿童自身体貌特征、失踪时穿着等要素。2）被拐儿童记忆空间形成于其日常活动空间,是地理空间与人文情感的结合;随着儿童年龄增长和时代变迁,儿童记忆空间要素产生变化,形成不同阶段不同时代的独特个体记忆,儿童生活环境的变化易塑造混合复杂的记忆空间。3）被拐儿童记忆地图根据其记忆内容及记忆要素类型分为多要素混合式记忆地图（依托多种感官、多要素定位家乡区域）、空间化布局式记忆地图（即手绘完整地图,具有空间性和尺度性）、单要素主导式记忆地图（即以地标和地名为关键要素）3种模式。4）儿童对其日常活动中频繁接触的场所会留下较为深刻印象,家乡环境中独特形状的道路、水域更易使儿童产生记忆,成为寻亲过程中的重要促进因素;地名、方言、习俗组合与地名、地标组合成为寻亲成功的关键要素组合。  相似文献   

成飞飞行区域短时强降水时空分布特征及强降水指数分析          下载免费PDF全文

刘自牧  文雯  喻伟  王俊驿 《中低纬山地气象》2023,47(2):53-58

成飞飞行空域包含高原、盆地、山区等多种地形,局地气候显著,短时强降水频发。本文使用国家气象信息中心2017-2021年多资料融合逐小时降水数据、国家自动站探空观测数据。统计分析出盆周沿山区为盆地短时强降水高发区;101°E~102°E,31°N~32°N区域为高原短时强降水高发区。利用百分位法得到高原地区强对流指数阈值：CAPE值≥1930.5J/kg;BCAPE值≥1974.7J/kg;抬升指数≥2.6℃;大气可降水量≥86.1mm;K指数≥37.2℃;SI指数≤-0.9℃。盆地地区强对流指数阈值：CAPE值≥2230.6J/kg;BCAPE值≥2264.4J/kg;抬升指数≥1.8℃;大气可降水量≥93.0mm;K指数≥40.8℃;SI指数≤-1.8℃。建立短时强降水不同下垫面强对流指数阈值,为今后短时强降雨客观预报方法,提供新的思路和方向。  相似文献   

基于LSTM的海洋表面短期风速预测研究     

李亚蒙  孙宝楠  丁军航  官晟 《海洋科学》2022,46(11):55-66

为实现对海面风速精确的短期预测,提出了一种基于长短期记忆(LSTM,long short-term memory)神经网络的短期风速预测模型,选取OceanSITES数据库中单个浮标站点采集的风速历史数据作为模型输入,经过训练设置最佳参数等步骤,实现了以LSTM方法,对该站点所在海区海面风速在各季节性代表月份海面风速的24h短期预测。同时通过不同预测时长的实验以及与BP(back propagation)神经网络神经网络和径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBF)的预测效果对比实验,证明了LSTM预测方法相比上述两种神经网络预测方法,在海表面风速预测应用中的优越性。最后通过多个海域对应的站点风速数据预测实验,证明了LSTM神经网络模型的普遍适用性,由相关系数和预测误差的分析可知该方法具备应对急剧变化数据的预测稳定性,可以作为海洋表面风速短期预测的一种可靠方法。  相似文献   

EWT-Elman组合模型短期电离层TEC预报     

鲁铁定  黄佳伟  贺小星  吕开云 《大地测量与地球动力学》2021,41(7):666-671

针对电离层总电子含量(TEC)非线性、高噪声的特点,建立基于经验小波变换(EWT)和Elman神经网络的短期电离层组合预报模型。运用该模型对不同地磁环境的电离层TEC时间序列进行建模预报,结果表明,EWT-Elman组合模型可反映电离层TEC的变化特征,地磁平静期预测平均相对精度为93%,均方根误差为1.04 TECu;地磁扰动期预测平均相对精度为92.4%,均方根误差为2.18 TECu。单一Elman模型、EMD-Elman组合模型以及EWT-BP组合模型在地磁平静期平均相对精度最高为90.7%,均方根误差最小为1.33 TECu;地磁扰动期平均相对精度最高为90.7%,均方根误差最小为2.57 TECu。对比其他模型,本文方法预测效果最优。  相似文献   

基于循环神经网络的重力异常数据推估研究     

佘雅文  付广裕 《大地测量与地球动力学》2021,41(3):234-237

利用鄂尔多斯西南缘的重力观测数据对长短期记忆循环神经网络(long short-term memory, LSTM)进行训练,结果表明,该神经网络可基于有限的数据获取较好的推估结果。基于自由空气重力异常数据,对比分析长短期记忆循环神经网络和传统克里金方法的推估结果发现,神经网络的推估能力优于传统克里金方法,但运算效率低于后者。利用自由空气重力异常对整个区域进行推估,结果表明,LSTM方法明显优于克里金方法,加入高程数据作为约束条件可有效提升LSTM方法推估自由空气重力异常场的精度。  相似文献   

基于智能计算的广西大风短临预报预警系统的产品检验     

郭彬  卓健  周冬静  苏彦  毛家燊  陈少斌  奉意杰 《气象研究与应用》2021,42(1):80-84

利用机器学习和人工智能技术研发了广西大风短临预报预警系统,该系统的产品与同期广西各地气象局发布的大风预警信号(以下简称“人工预警”)进行比较分析。结果表明:(1)按业务评分规定,大风预警系统在漏报率和命中率方面更优,人工预警在TS评分和空报率方面更优;(2)有效提前预警情况下,大风预警系统在大风蓝色、黄色预警和不分级预警中TS评分较高。基于对大风预警系统和人工预警的数量、TS评分和预警提前量的差异分析,广西大风短临预报预警系统的产品性能达到同期人工预警水平。  相似文献   

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祝会忠  徐爱功  徐宗秋  高猛 《大地测量与地球动力学》2015,35(1):111-114

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甚宽频带地震计频域标定的噪声数据处理方法   总被引：2，自引：3，他引：2  

周云耀 《大地测量与地球动力学》2004,24(1):121-126

分析了频域标定中的噪声及传统数据处理方法，提出数据处理的本质是噪声处理的观点，探讨了不同噪声的不同处理方法，详细研究了长周期非线性漂移的噪声处理方法，有效地提高了频域标定精度。  相似文献   

Variability of long-period pulsating stars. II. Additional parameters for classifying stars     

V. I. Marsakova  I. L. Andronov 《Astrophysics》2006,49(4):506-522

Results are presented from an analysis of observations in a sample of 53 long-period pulsating stars (44 of which are Mira-type and 9 are semiregular variables). A catalog of the characteristics of the individual pulsation cycles of the light curves is obtained for these stars. A correlation analysis of the characteristics of the individual pulsation cycles is carried out for each star. A number if diagrams relating the variability of the characteristics of the individual cycles to the average parameters of the variability of the stars and to their spectral classes. New criteria for classifying long-period variables are proposed on the basis of these diagrams. __________ Translated from Astrofizika, Vol. 49, No. 4, pp. 595–612 (November 2006).  相似文献