排序方式： 共有4条查询结果，搜索用时 78 毫秒
1
1.
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
2.
基于莱州湾南部沿海地区地下水、表层土壤地球化学和地下水水位调查资料,综合分析了该地区主要环境地质问题的分布范围、形成原因和相互作用等,为问题的防护、治理和相关政策制定提供科学依据。海(咸)水入侵的程度由北向南逐渐减弱,寿光营里镇、侯镇,寒亭固堤、萧家营镇,昌邑卜庄镇、柳疃镇一线以北区域为重度入侵区,向南依次为中度入侵区和轻度入侵区;地下水超采漏斗主要有牛头镇-寿光、留吕、潍寒及昌邑四个漏斗,这4个漏斗已发展成近东西的区域性漏斗群带;土壤盐渍化程度整体上呈由北向南减弱的趋势,盐土和强度盐渍化土壤主要分布在东北部和西北部滨海地区,中度盐渍化土壤呈斑块状,主要分布于强度盐渍化土壤区外围。长期超量开采地下水是导致环境地质问题主要原因,全球气候变暖、海平面上升、降水减少、入海河流流域水库建设和海岸带地区经济建设等是重要影响因素。莱州湾南部沿海地区的防治工作应采取多种手段,开展综合治理,包括合理开发利用地下水资源;修建防潮堤、防潮闸;开展南部山区水土保持工作,减少降水流失;建立系统的监测网络,加强环境地质监测与预警等。 相似文献
4.
基于向外长波辐射、降水、大气再分析资料和 HYCOM(HYbridCoordinateOcean Model)盐度等资料,研究了 MJO(Madden-JulianOscillation,热带大气季节内振荡)对南海夏季降水的调制,并初步探讨了其对海洋表层盐度的影响。结果显示:MJO 对南海夏季降水有显著的调制作用,导致南海降水具有强的季节内变化,其最显著周期为45d。降水季节内信号在泰国湾北部、吕宋岛以西和台湾岛西南等迎风坡区域较强,而在越南外海的安南山脉背风区域较弱,且降水信号会随着 MJO 信号向东北方向移动。MJO 对流抑制(活跃)中心所在区域,低层大气辐聚减弱(增强),中层大气对流减弱(增强),导致降水减少(增加);此外,MJO 对流抑制(活跃)中心伴随的反气旋式(气旋式)环流会改变风场,风场减弱(增强)使得迎风区域的降水减少(增加)。MJO 引起的降水异常进一步影
响南海盐度,南海表层盐度也有明显的季节内变化特征,其显著周期和降水基本一致,为47d,且盐度异常信号也随降水异常向东北移动。本研究结果有助于进一步了解南海降水和表层盐度的季节内变化特征。 相似文献
1