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1.
基于Argo资料的世界大洋温度跃层的分布特征   总被引:3,自引:0,他引:3  
基于2002年至2007年Argo浮标温度剖面资料,计算温度跃层特征参数,判定跃层的类型。在此基础之上,绘制了世界大洋四季温度跃层特征分布图。分析结果初步揭示了世界大洋温度跃层深度和强度的分布规律及其冬、夏两季的变化规律。  相似文献   
2.
基于遗传算法优化的ENSO指数的动力预报模型反演   总被引:4,自引:2,他引:2       下载免费PDF全文
基于NCEP/NCAR提供的1958~1995年全球月平均海温距平场再分析资料,采用动力系统反演思想和遗传算法途径,进行了El Nino/La Nina指数的动力预报模型的参数优化和模型反演,从上述海温资料中重构了Nino3海温距平指数的非线性动力模型.模型预报试验结果表明,遗传算法具有的全局搜索和并行计算优势能够客观、有效地反演海温指数的动力预报模型,对Nino3海温指数和El Nino/La Nina事件进行较为客观准确的预测,为El Nino/La Nina预测提供有益的研究参考.  相似文献   
3.
基于神经网络的单站雾预报试验   总被引:3,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
采集大连某机场2004—2007年大雾、轻雾和无雾天气事件共186例,选取雾天气事件前期(前一日08:00,14:00,20:00(北京时)实测资料)的温、压、湿、风等要素指标为预报因子,基于学习向量量化神经网络(learning vector quantization,LVQ),采用逐级预报思想建立起某机场雾天气事件的预报模型。在网络训练过程中,动态调整网络神经元比例参数,提高模型的预报能力;采用根据检验准确率适时终止训练的"先停止"技术,有效提高了模型的泛化能力。预报试验表明:无论是拟合率还是独立预报准确率,模型均已达到较高水准,具有实际应用意义。  相似文献   
4.
利用WOA05世界大洋数据集1°分辨率、标准分层的气候态平均温、盐场资料,提取一组表征西太平洋海域水声场环境的特征指标.针对海洋水团在温、盐、声等属性特征空间分布的几何结构大多为椭球状的特点,借助一组聚类结果评估甬数确定最佳分类区划数目,运用Gustafson-Kessel聚类算法对西太平洋海域水下环境进行分类区划,以便对该海域的声场背景分析和声纳探测提供参考.  相似文献   
5.
ENSO循环及相关研究综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
ENSO(El Nino & South Oscillation)是热带海气相互作用的强信号,对全球气候异常有着重要影响。本文着重论述近几十年来ENSO循环与相关海一气系统相互作用的研究现状。首先从线性、非线性两方面阐述了ENSO循环的正负反馈机制;其次,详细论述了西太平洋暖池、热带大气环流和中高纬海一气系统与ENSO循环相互作用的物理过程和机制;最后,从统计预测和数值预测两方面对ENSO的预测现状进行了评述。  相似文献   
6.
河东金矿位于胶西北望儿山断裂中段,其探矿深度已超过地表下800m,根据测区强干扰条件及2 000m深度探测要求,制定了针对深部矿体定位预测的地、物、化、遥多元异常信息找矿方案,其中化探方法采用的是构造地球化学法。遥感蚀变信息来源于美国7号陆地卫星ETM多光谱数据。物探技术选择了广域电磁测深法,并按120m×50m网度开展了9条测线的广域电磁测深法测量。在平面上主要依据遥感泥化蚀变异常和Au、As、Cu等元素的构造地球化学异常,在剖面上主要根据广域电磁测深法所获得的低电阻率异常信息,结合地质认识圈定出深部找矿靶位两处。经钻探工程验证,在300~1 300m深度范围发现了新的隐伏矿体。  相似文献   
7.
利用全球海洋 Agro 观测计划提供的温、盐浮标资料,开展了印度洋海域水下环境特征提取与区划分析.在垂直方向运用Akima 方法对浮标剖面进行插值,提取一组表征跃层、声速场的特征指标,并针对常规模糊 C 均值聚类算法中初始聚类数难以客观选取和聚类结果易陷入局部最优等问题,利用遗传算法的全局搜索能力对聚类算法作了改进.通过在遗传进化过程中引入动态变化的聚类中心解决了聚类数难以客观确定的问题,并在该算法的生存策略中引入 Boltzmann 选择机制,提高算法的收敛速度.在对印度洋海域温、盐跃层、声速分布及层结稳定度分析的基础上,利用改进的遗传聚类方法对印度洋海域水下环境特征进行聚类区划,得到一个基本的特征分类构型,结合各类构型的典型特征,分析了对水下潜器活动、声纳探测和水声通信等的影响.  相似文献   
8.
利用WOA05世界大洋数据集,1°×1°分辨率、标准分层的气候态平均温、盐场资料,提取一组表征印度洋海域水下声场环境的特征指标.借助一组聚类结果评估函数,确定最佳区划分型数目,利用自组织特征映射网络(SOFM)可以保持拓扑结构不变的特点,对西太平洋海域水下环境进行区划分型.分类区划结果对该海域的声场背景分析和声纳探测具有参考应用意义.  相似文献   
9.
基于模糊C均值聚类的云图样本修正与云类自动识别   总被引:5,自引:0,他引:5  
基于云类样本的红外-可见光二维灰度空间投影,采用模糊聚类方法调整优化云类样本特征区域,消除采样误差。针对常规模糊C均值聚类(FCM)方法在处理上述问题时表现出的局限性,提出用样本特征均值替代FCM中随机初始中心的改进办法,既避免了常规FCM方法对初始中心敏感的缺陷,又可纠正其聚类结果对云类样本特征结构的歪曲。改进后的聚类结果既消除了采样误差,又保持了云类样本的基本特征属性。基于该判据的分类结果,可较为准确地分辨出陆地、水体、低云、中云、卷云、对流云和积雨云,分割判另9结果符合客观实际。  相似文献   
10.
基于2006年Argo资料,计算两北太平洋海域0-1 500 m声速剖面.针对声速结构分类中分类数目难以客观选取和分类结果易陷入局部最优等问题,采用聚类中心动态调整的遗传编码方案和操作算子,充分利用模糊聚类与遗传算法的优势,运用改进的遗传聚类算法对西北太平洋声速剖面进行分类区划基于声场环境区划结果,运用Kraken简正波传播模型(Kraken Normal Wave Propagation Model)模拟典型声速结构的声传播损失场,借助表征声呐效能的优质因数(FO)M),分析典型声速结构的传播损失特征及其对声呐探测、水下潜器等活动的影响  相似文献   
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