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美国四州能源概况分析与能源契约的建立
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作者 陈丕炜 曹永昌 +2 位作者 吕可波 高翔 曹圣山 《数学建模及其应用》 2018年第4期49-55,共7页
针对美国与墨西哥接壤的4个州——加利福尼亚州、亚利桑那州、新墨西哥州和德克萨斯州自1960—2009年能源的相关数据,根据能源分类和评价指标体系设计原则,并结合相关性分析方法,筛选出关键变量,建立综合评价模型,分析4个州的能源概况,... 针对美国与墨西哥接壤的4个州——加利福尼亚州、亚利桑那州、新墨西哥州和德克萨斯州自1960—2009年能源的相关数据,根据能源分类和评价指标体系设计原则,并结合相关性分析方法,筛选出关键变量,建立综合评价模型,分析4个州的能源概况,特别是在清洁可再生能源使用方面的差异,认为2009年加利福尼亚州的能源状况最好.建立模型预测了在现有政策下4个州2025年和2050年的能源概况,并以此为依据制定了可再生能源的使用目标和为实现目标所采取的能源契约.最后提出了一些合理化建议. 展开更多
关键词 清洁能源 可再生能源 能源评价 预测
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Retrieve Sea Surface Salinity Using Principal Component Regression Model Based on SMOS Satellite Data 被引量:5
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作者 ZHAO Hong LI Changjun +2 位作者 LI Hongping lv kebo ZHAO Qinghui 《Journal of Ocean University of China》 SCIE CAS 2016年第3期399-406,共8页
The sea surface salinity(SSS) is a key parameter in monitoring ocean states. Observing SSS can promote the understanding of global water cycle. This paper provides a new approach for retrieving sea surface salinity fr... The sea surface salinity(SSS) is a key parameter in monitoring ocean states. Observing SSS can promote the understanding of global water cycle. This paper provides a new approach for retrieving sea surface salinity from Soil Moisture and Ocean Salinity(SMOS) satellite data. Based on the principal component regression(PCR) model, SSS can also be retrieved from the brightness temperature data of SMOS L2 measurements and Auxiliary data. 26 pair matchup data is used in model validation for the South China Sea(in the area of 4?–25?N, 105?–125?E). The RMSE value of PCR model retrieved SSS reaches 0.37 psu(practical salinity units) and the RMSE of SMOS SSS1 is 1.65 psu when compared with in-situ SSS. The corresponding Argo daily salinity data during April to June 2013 is also used in our validation with RMSE value 0.46 psu compared to 1.82 psu for daily averaged SMOS L2 products. This indicates that the PCR model is valid and may provide us with a good approach for retrieving SSS from SMOS satellite data. 展开更多
关键词 sea surface salinity retrieved algorithm SMOS principle component regression
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