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81.
<正>2015年,中国经济将全面进入"新常态":经济增长速度更慢,结构调整更难,产业升级更快,机遇挑战更多。在应对"新常态"的道路上,经营的困惑和成长的阵痛、生态圈的封闭和游戏规则的羁绊等一系列积累的问题犹如"堰塞湖",危险始终高悬,但却无从下手,久久没有明晰的答案。过去的行业发展似乎与我们的感知有着巨大的反差,难以抵达创新的彼岸,如何以崭新的模式去应对,以赢得更大的市场空间?笔者试从行业、企业未来发展的角度,分析现阶段及今后一段时间行业发展的内在要求,以期为行业的持续健康发展提供思考借鉴。 相似文献
82.
针对图像自适应边缘检测的难点和传统多光谱遥感图像边缘检测方法的局限性,提出了一种结合四元数与直方图的自适应边缘检测方法。该方法在四元数空间,利用矢量旋转完成了多光谱图像的边缘检测,并通过直方图统计的方法获取自适应阈值,实现了边缘图像的检测。利用陆地多光谱遥感图像和水域多光谱遥感图像分别进行实验,验证了方法的有效性。 相似文献
83.
基于地理国情普查基本统计软件,利用地理国情普查数据,开展了基本统计试验,通过试验出现的问题,总结了基本统计工作中需要注意的事项包括统计分析前数据检查、数据预处理、坡度带分层及融合和成果质量检查等,避免出现统计错误,并提出了基本统计成果应与其他行业专题资料进行对比分析的建议,为地理国情普查基本统计工作提供了参考。 相似文献
84.
基于时间序列统计特性的森林变化监测 总被引:1,自引:0,他引:1
森林动态变化分析对揭示生态系统环境变化及植被恢复和布局重建等具有重要意义,时间序列的遥感数据为森林监测提供了基础数据。本文根据森林植被的统计学特性,在暗目标法的基础上,利用归一化植被指数NDVI实现森林样本自动选择;并融合NDVI构建了新的综合森林特征指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ);以时间序列的IFZ分析森林动态信息,实现森林变化动态监测。以三峡大坝及周边区域森林为研究区,利用2001年至2012年每年生长季节(5月—10月)的Landsat TM影像检验本文算法。基于2002年、2006年和2010年三期7月—9月的Quick Bird影像的精度分析结果发现:研究区森林变化检测的总体精度可达96.53%,Kappa系数为0.9512。在添加NDVI指数后构建的IFZ提高了总体监测精度。其中,毁林类别的检测精度提高显著,漏检率和误检率分别为2.74%和3.64%;干扰后重建的森林类别的检测精度有一定提高,其漏检率和误检率分别为10.79%和10.51%。研究结果表明,改进暗目标法能提高森林样本的选样效率,添加NDVI的IFZ能提高森林动态变化的识别度。此外,本算法不仅能定性识别森林变化,而且能定量提供森林干扰发生时间和干扰强度。 相似文献
85.
86.
利用超分辨率重建技术可以有效提高图像的空间分辨率,其中先验模型的选取尤为关键。在最大后验概率(MAP)的框架下引入双边结构张量测度,联合像素邻域4个方向的梯度算子提出一种局部自适应先验方法,构建图像超分辨率重建模型,并利用迭代重加权范数(iteratively reweighted norm)对其进行转换求解。基于标准的测试图像进行了实验,并将本方法与拉普拉斯先验、Huber-Markov先验以及BTV先验的重建结果进行对比,验证了该方法的有效性。 相似文献
87.
利用我国黄淮地区1961—2010年50年6—8月的日降水资料,采用REOF和t检验的方法,将中国黄淮地区夏季降水分成Ⅰ—Ⅴ区。5个区域进行差异性t检验表明5个区域之间(彼此)差异显著,说明了区域划分的正确性。在此基础上利用1999—2007年6—8月站点日降水资料以及CFSv2模式后预报的日降水资料建立了5个区域内共5个代表站点的夏季日降水概率预报方程,并进行了确定性、概率性预报检验和业务试用检验。对各区域内5个代表站日降水量的确定性预报检验表明:Logistic回归降水概率预报方程的TS评分要高于CFSv2模式预报和T213的集合预报平均,空报率也低于CFSv2模式预报和T213集合预报平均,但是漏报率却略高。各区域代表站日降水量的概率预报Brier评分检验表明:Brier评分均不超过0.2,大大低于T213集合预报所得概率预报的Brier评分分值,说明本文Logistic回归方程的概率预报较为可靠。Brier技巧评分表明:Logistic回归降水概率预报方程各站的BSS技巧评分都大于0.0,说明各站的预报技巧高于检验样本气候概率的预报技巧,且高于T213集合预报的Brier技巧评分,说明在分区基础上建立Logistic回归降水概率预报方程的方法是有预报意义的。 相似文献
88.
中央气象台台风强度综合预报误差分析 总被引:6,自引:5,他引:1
本文从总误差、逐年趋势、误差分布等方面对2001—2012年中央气象台(Central Meteorological Observatory, CMO)的台风(TC)强度综合预报水平进行分析,初步分析了强度迅速变化台风预报偏差大的原因。结果表明,强度预报水平没有明显改善,预报误差呈现逐年波动状态,强度稳定TC的预报误差最小,迅速加强TC的预报误差最大。24、96~120 h预报偏强的概率较大,而48~72 h预报偏弱的概率大。南海东北部等海域的预报误差较大,应在业务预报中特别予以关注。随着TC强度的逐渐增强,强度预报在120 h内预报偏强的可能性变大,而强度预报偏弱的可能性减小。根据误差分析结果,提出了一个强度概率预报方案,检验结果表明可在业务中参考使用。 相似文献
89.
“频率匹配法”在集合降水预报中的应用研究 总被引:8,自引:1,他引:7
基于“频率匹配法”的思路,采用两种方法进行了集合降水预报的订正研究,一种方法是利用集合成员降水频率订正简单集合平均平滑效应的“概率匹配平均”法,另一种方法是利用实况降水频率订正集合成员降水预报系统偏差的“预报偏差订正”法,通过个例和批量试验,结果表明:(1)概率匹配平均法可以矫正简单集合平均的平滑作用所造成的小量级降水分布范围增大而强降水被削弱的负作用,这种改进对强降水区更显著,并且集合系统离散度越大这种改进也越大;但该方法对预报区域内总降水量的预报没有改进作用,不能改善预报的系统性偏差.(2)虽然预报偏差订正法对降水落区预报的改进有限,但可以订正模式降水预报的系统性误差,改进雨量预报以及集合预报系统的离散度特征和概率预报技巧;直接对集合平均预报进行偏差订正的效果优于单个成员偏差订正后的简单算术平均.(3)在对每个集合成员的降水预报进行偏差订正后,概率匹配平均仍可改善其简单平均的效果,因此在实际业务中,应该综合采用上述两种方法,以获得在消除系统性偏差的同时各量级降水分布又合理的集合平均降水预报. 相似文献
90.
强对流天气预报业务包括监测、分析、预报、预警和检验等方面。对流初生识别、对流系统强度识别和对流天气类型识别等监测技术取得新进展,综合多源资料的监测技术已应用于中国气象局中央气象台业务。对流系统的触发、发展和维持机制等获得了新认识,我国不同类型强对流天气及其环境条件统计气候特征、分析规范及相应业务产品等为业务预报提供了必要基础和技术支撑。光流法、多尺度追踪技术以及应用模糊逻辑方法的临近预报技术等有明显进展,融合短时预报技术得到广泛应用,对流可分辨高分辨率数值 (集合) 预报及其后处理产品预报试验取得了显著成效,基于数值 (集合) 预报应用模糊逻辑方法的分类强对流天气短期预报技术为业务预报提供了技术支撑。强对流天气综合监测和多尺度自适应临近预报技术、多尺度分析技术以及融合短时预报技术、发展并应用模糊逻辑等方法的、基于高分辨率数值 (集合) 模式的区分不同强度等级和极端性的分类强对流天气精细化 (概率) 预报技术等是未来发展的主要方向。 相似文献