多普勒雷达四维变分分析系统概述   总被引：2，自引：0，他引：2  

顾建峰  薛纪善  颜宏 《热带气象学报》2004,20(1):1-13

《热带气象学报》是中国气象局广州热带海洋气象研究所主办的学术期刊,由气象出版社出版;其前身是《热带气象》,创刊于1984年,已经连续出版20年了。《热带气象学报》主要刊登热带大气科学的基础理论研究及应用研究方面的论文、热带地区天气预报的先进方法和成功的经验、推动学科发展的综合评述和学术动态。当前一段时间的刊登重点是:海气相互作用,中低纬大气环流相互作用,低频振荡及遥相关,低纬大气环流异常及其机制,热带大气环流异常对全球天气、气候的影响以及季风动力学、热带气旋动力学与运动学等的学术成果。由于国家重视气象科学研究,…  相似文献   

Moving averages for Gaussian simulation in two and three dimensions   总被引：6，自引：0，他引：6  

Dean S. Oliver 《Mathematical Geology》1995,27(8):939-960

The square-root method provides a simple and computationally inexpensive way to generate multidimensional Gaussian random fields. It is applied by factoring the multidimensional covariance operator analytically, then sampling the factorization at discrete points to compute an array of weighted averages that can be convolved with an array of random normal deviates to generate a correlated random field. In many respects this is similar to the LUdecomposition method and to the one-dimensional method of moving averages. However it has been assumed that the method of moving averages could not be used in higher dimensions, whereas direct application of the matrix decomposition approach is too expensive to be practical on large grids. In this paper, I show that it is possible to calculate the square root of many two- and three dimensional covariance operators analytically so that the method of moving averages can be applied directly to the problem of multidimensional simulation. A few numerical examples of nonconditional simulation on a 256×256 grid that show the simplicity of the method are included. The method is fast and can be applied easily to nested and anisotropic variograms.  相似文献   

用简单海气耦合模式产品作热带气旋频数年际预测   总被引：2，自引：0，他引：2  

李永平  梁旭东  邓之瀛 《热带气象学报》2000,16(3):212-217

首先建立一个用于优化热带简单海气耦合模式积分初始的四维变分同化系统,由此提高模式对热带海表温度异常（ＳＳＴＡ）年际预测的准确率,并利用３７年模式输出产品建立了影响化南和上海市的热带气旋（ＴＣ）年频数的长期预测方程,试报结果良好。  相似文献   

Variational Assimilation of GPS Precipitable Water Vapor and Hourly Rainfall Observations for a Meso-β Scale Heavy Precipitation Event During the 2002 Mei-Yu Season     

张盟  倪允琪  张福青 《大气科学进展》2007,24(3):509-526

Recent advances in Global Positioning System （GPS） remote sensing technology allow for a direct estimation of the precipitable water vapor （PWV） from delayed signals transmitted by GPS satellites, which can be assimilated into numerical models with four-dimensional variational （4DVAR） data assimilation. A mesoscale model and its 4DVAR system are used to access the impacts of assimilating GPS-PWV and hourly rainfall observations on the short-range prediction of a heavy rainfall event on 20 June 2002. The heavy precipitation was induced by a sequence of meso-β-scale convective systems （MCS） along the mei-yu front in China. The experiments with GPS-PWV assimilation cluster and also eliminated the erroneous rainfall successfully simulated the evolution of the observed MCS systems found in the experiment without 4DVAR assimilation. Experiments with hourly rainfall assimilation performed similarly both on the prediction of MCS initiation and the elimination of erroneous systems, however the MCS dissipated much sooner than it did in observations. It is found that the assimilation-induced moisture perturbation and mesoscale low-level jet are helpful for the MCS generation and development. It is also discovered that spurious gravity waves may post serious limitations for the current 4DVAR algorithm, which would degrade the assimilation efficiency, especially for rainfall data. Sensitivity experiments with different observations, assimilation windows and observation weightings suggest that assimilating GPS-PWV can be quite effective, even with the assimilation window as short as 1 h. On the other hand, assimilating rainfall observations requires extreme cautions on the selection of observation weightings and the control of spurious gravity waves.  相似文献   

融合多特征改进型PSPNet模型应用于复杂场景下的建筑物提取   总被引：1，自引：0，他引：1  

武花  张新长  孙颖  蔡伟男  颜军  邓剑文  张建国 《测绘通报》2021,(6):21-27

针对复杂场景下高分辨率遥感影像中建筑物提取精度低的问题,本文提出了一种融合多特征改进型PSPNet模型,在PSPNet网络的基础上,加入膨胀卷积模块并融合图像的浅层特征。试验结果表明,融合多特征改进型PSPNet模型的预测结果总体精度为95.90%,建筑物提取精度平均为77.77%,均高于其他模型。其在不同场景上的表现有所差异：复杂场景1的预测精度为80.35%;以城中村建筑物为主的场景2的预测精度为75%;以高层建筑物为主的场景3的预测精度为78.11%。因此本模型可有效地提升高分辨率遥感影像中复杂场景下的建筑物提取精度。  相似文献   

基于特征筛选与差分进化算法优化的滑坡危险性评估方法     

周侯伯  肖桂荣  林炫歆  尹玉环 《地球信息科学学报》2022,24(12):2373-2388

突发性地质灾害危险性评估对灾害防治与风险管理具有重要意义。由于不同地区影响灾害发生的因子各不相同,实际评估过程中难以全面客观地选取适宜的评估因子。机器学习对处理灾害系统的高维非线性问题独具优势,但因模型难以调优而评估效果有限。本文尝试提出一种双向优化的滑坡危险性评估方法：在构建因子敏感性指数开展定量敏感性分析的基础上,结合重要性分析、相关性分析、共线性分析构建四维(Four-Dimensional, 4D)特征筛选法用于评估因子综合优选;为克服模型难以调优的问题,引入差分进化(Differential Evolution, DE)算法优化支持向量机(Support Vector Machine, SVM)与多层感知机(Multi-Layer Perceptron, MLP) 2种推广能力较强的机器学习模型。最后,以福建省滑坡为例,开展评估方法研究。研究表明：4D特征筛选法能更加客观全面地选取适宜性更高的危险性评估因子,从而降低数据维度、减少信息冗余以提升评估模型性能;DE算法对SVM与MLP具有显著的优化效果,有益于增强模型滑坡危险性的评估准确度,DE-SVM、DE-MLP相较于未优化前模型的AUC值分别提升了4.43%与4.37%;基于双向优化的滑坡危险性评估结果表明,降雨与土地利用类型对福建省滑坡发生具有重要影响作用,福建省滑坡极高危险区普遍年均降雨较高、地形复杂多变,极低危险区主要位于东南沿海一带及闽江流域两侧。本研究为滑坡危险性评估中的影响因子客观选取与机器学习模型调优提供了一定思路。  相似文献   

四维资料同化方法的特点分析和发展趋势   总被引：1，自引：0，他引：1  

马艳  张庆华 《海洋科学进展》2002,20(1):72-77

与把任意分布的观测值通过空间和时间插值分析到网格点的方法相比较 ,利用动力关系分析问题 ,其优势性十分明显。在一个能提供时间连续和动力耦合的模式预报方程中 ,有机地结合现在和过去的资料 ,即众所周知的四维资料同化。从目前经常应用的四维资料同化方法出发 ,详细分析了它们的特点和今后四维资料同化方法在预报模式中的应用前景。  相似文献   

基于Anchor-free的交通标志检测     

范红超  李万志  章超权 《地球信息科学学报》2020,22(1):88-99

交通标志检测是自动驾驶中的重要研究方向,实时准确地从街景图像中检测交通标志对实现自动驾驶及智慧城市的发展具有重要意义。传统的算法基于颜色、形状特征进行检测,只能提取特定种类的交通标志,算法无法同时检测不同类型的交通标志。基于图像特征+机器学习分类器的算法需要人工设计特征,算法速度较慢。主流的基于深度学习的方法多基于先验框,在网络设计上引入了额外的超参数,且在训练过程中产生过量的冗余边界框,容易造成正负样本不平衡。本文受Anchor-free思想的启发,引用YOLO检测器直接回归物体边界框的思路,提出一种基于Anchor-free的实时交通标志检测网络AF-TSD（Anchor-free Traffic Sign Detection）。AF-TSD摒弃了先验框的设计,并引入自适应采样位置可变卷积与注意力机制,大大提高网络的特征表达能力。本文开展大量对比实验,实验结果表明本文提出的AF-TSD交通标志检测网络速度接近主流算法,但精度优于主流算法,在德国GTSDB交通标志检测数据集上取得了96.80%的精度,检测速度平均单张图片32 ms,达到实时检测的要求。  相似文献   

华南武夷山区桃溪旋卷变质核杂岩构造的基本特征及形成机制探讨   总被引：9，自引：3，他引：6  

张顺金  黄昌旗等 《福建地质》2000,19(4):188-196

核溪变质核杂岩构造位于华南的武夷山脉南段。该变质核杂岩构造由顺层塑性流变的内核、分划性右行斜落韧性变形的中间性、脆韧性右行滑落剪切变形的具薄皮构造特征的盖层组成“三层结构”。其间均为不同构造层的剥离断层（带）分划,各剥离层的上盘在下滑的同时右行走滑的特征也很明显,是一个具右行旋卷特征的变质核杂岩构造。该变质核杂岩构造于加里东期发育雏形,强烈隆升并定位于印支期,对燕山期及其以后的构造发展仍有一个控制作用。  相似文献   

一种面向细粒度空气质量分指数(IAQI)预测的时空因果卷积模型     

张羽民  赵俊杰  梅强  刘希亮  陈卓栋  李建强  王少华  石宇良  柴金川  高雨瑶  井小倩  杨念迪  马小焱 《地球信息科学学报》2023,25(1):115-130

精确、细粒度空气质量分指数（Individual Air Quality Index, IAQI）预测是空气质量指数（Air Quality Index, AQI）的基础,对于空气质量防治和保护人类身心健康均具有重要意义。目前传统时序建模、循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）、图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）等方法难以有效融合时空因素和气象因素,稳定提取监测站点间动态边缘关系。本文提出了基于时空因果卷积网络（Spatial-Temporal Causal Convolution Networks, ST-CCN）的空气质量分指数预测模型ST-CCN-IAQI。首先采用空间注意力机制分析多源空气污染物和气象因素的空间效应;其次利用堆叠膨胀卷积和时间注意力机制提取特征矩阵的时间依赖性特征;最后采用贝叶斯调优方法对膨胀卷积的多种参数进行了调优。本文采用上海市空气监测站空气质量分指数（IAQI-PM2.5）数据展开实验,并采用一系列基线模型（AR、MA、ARMA、ANN、SVR、GRU、LSTM和ST-GCN）与ST-CCN-IAQI效果进行对比。实验结果显示：① 在单测站测试中,ST-CCN-IAQI的RMSE和MAE值分别为9.873、7.469,相比基线模型平均下降了24.95%和16.87%;R²值为0.917,相比基线平均提升了5.69%;② 对全部站点的IAQI-PM2.5、IAQI-PM10和IAQI-NO2的预测,证明了ST-CCN-IAQI具有较强的泛化能力和稳定性。③ 采用Shapley分析方法论证了IAQI-PM10、湿度、IAQI-NO2对IAQI-PM2.5的预测具有较大程度的影响;通过不同数据抽样条件下的Friedman检验,证明了ST-CCN-IAQI对比基线模型有显著的性能提升。ST-CCN-IAQI方法为细粒度IAQI精准预测提供了一种鲁棒可行的解决方案。  相似文献