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1.
1961—2014年中国高温热浪变化特征分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于全国1961—2014年716个站点的日最高气温资料和高温阈值与热浪HWMI (Heat-Wave Magnitude Index)指数的新定义,分析了全国高温热浪的高温日、热浪频次、HWMI指数的时空变化特征。结果表明:高温日开始早(晚)的地区结束相对较晚(早)。高温日数突变集中于1990s末至本世纪初期。研究时段内,全国性的严重高温热浪事件从7月上旬持续至9月上旬,各旬热浪频次差异较大;云南地区热浪频发于5月,其他月份热浪少见。除淮河流域热浪年频次呈减小趋势,全国其余地区呈现增加趋势,其中两广、云南和海南地区增加趋势最大。热浪指数从1960s—1980s递减,1990s后递增,且1998年后全国高强度热浪频发,特别是长江以南地区。  相似文献   
2.
基于BCC-CSM季节气候预测模式系统历史回报数据和国家气象信息中心提供的中国地面降水月值数据,通过多方法对比并讨论了影响预测结果的因素,利用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络预测2014年和2015年中国夏季降水。结果表明:LSTM网络的预测效果较逐步回归、BP神经网络及模式输出结果有一定优势。参数调优对于LSTM网络预测效果影响较大,重要参数有隐含层节点数、训练次数和学习率。选择合适的起报月份数据有助于提升季节预测的准确性,利用4月起报的数据预测夏季降水效果较好。海冰分量因子对降水季节预测有正贡献。在2014年、2015年夏季降水回报试验中,LSTM网络对降水整体形势有一定的预测能力,Ps评分分别为74分、71分,距平符号一致率分别为55.63%、55.25%,Ps评分的均值高于同期全国会商及业务模式。  相似文献   
3.
1地球系统科学需要人工智能众所周知,地球系统包含了大气圈、水圈、陆地岩石圈、冰雪圈和生物圈等的复杂的相互作用和反馈,涵盖自然的和人类的全方位相互作用,直接涉及复杂的数学、地理、物理、化学和生物等多学科,间接则涉及社会和经济等众多领域。时间尺度可以从百万分之一秒到亿年,可以研究古代、历史时期、现代,以及未来的预测与预估;空间尺度宽泛,从原子到行星尺度,可以研究一个点,也可以研究整个宇宙,因此对认识地球系统带来许多困难。然而地球系统的变化涉及人类的生存,因此是全人类共同关心的问题。  相似文献   
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