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张志薇  高苹  王宏斌  艾文文  孙家清  鲍婧  徐敏 《气象》2019,45(5):667-675
气温是各种气候因子中影响植物花期迟早最重要的因素之一。以高淳油菜花为研究对象,选取近30年(1986—2016年)物候观测资料,分析了盛花期的变化特征和盛花期早晚年温度因子的特征;采用通径分析法,研究分析了三个表征温度的指标(平均气温T_a5℃的日数、积温和强冷空气日数)与油菜花盛花期关系,结果为预测高淳油菜花的最佳观赏期、做好相关旅游气象服务提供了理论依据。结果表明:高淳油菜花盛花期在2001年以前波动不大,但在2001年后,随年代际呈提早趋势;盛花期迟早年类型不同,T_a稳定在5℃的日期也有差别,具体为盛花期偏早年正常偏早年和正常偏晚年正常年偏晚年;盛花期偏晚年与T_a5℃的日数和积温关系也很显著,从冬至日开始,若T_a5℃的日数超过了53 d或者T_a5℃的积温超过137℃·d,则翌年油菜花盛花日期有可能出现在4月4日之后;若达到强冷空气级别的日数越多,则翌年高淳油菜花盛花期会有所推后。在三个表征温度的指标中,对油菜花盛花期影响最大的是T_a5℃积温。  相似文献
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Based on the tropical cyclone (TC) observations in the western North Pacific from 2000 to 2008, this paper adopts the particle swarm optimization (PSO) algorithm of evolutionary computation to optimize one comprehensive classification rule, and apply the optimized classification rule to the forecasting of TC intensity change. In the process of the optimization, the strategy of hierarchical pruning has been adopted in the PSO algorithm to narrow the search area, and thus to enhance the local search ability, i.e. hierarchical PSO algorithm. The TC intensity classification rule involves core attributes including 12-HMWS, MPI, and Rainrate which play vital roles in TC intensity change. The testing accuracy using the new mined rule by hierarchical PSO algorithm reaches 89.6%. The current study shows that the novel classification method for TC intensity change analysis based on hierarchic PSO algorithm is not only easy to explain the source of rule core attributes, but also has great potential to improve the forecasting of TC intensity change.  相似文献
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