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Direct assimilation of simulated radar reflectivity for typhoon In-fa using EnKF:Issue with state variables updating
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作者 Ziyue Wang Jingyao Luo +1 位作者 Hong Li yijie zhu 《Tropical Cyclone Research and Review》 2024年第1期24-32,共9页
Using a convective scale WRF-GSI system and a reflectivity observation operator based on the double-moment microphysics(Thompson)scheme,simulated radar reflectivity data are produced and then directly assimilated with E... Using a convective scale WRF-GSI system and a reflectivity observation operator based on the double-moment microphysics(Thompson)scheme,simulated radar reflectivity data are produced and then directly assimilated with EnKF through Observing System Simulation Experi-ments(OSSEs)for the case of typhoon In-Fa(2021).We examined the ability of the EnKF to simultaneously estimate state variables and conducted sensitivity tests to evaluate the impact of updating different state variables.The results show that updating a full set of analysis variables can help obtain highly precise initialfields in the model and improve typhoon forecast skills.Excluding the horizontal wind update will affect the adjustment of the temperaturefield and the sea level pressurefield during the cyclic assimilation process.Updating the variables directly related to the reflectivity operator alone could adjust hydrometers well,but the positive impact arising from the assimilation quickly vanishes during the forecast.In addition,this study also includes a quantitative RMSE analysis for each variable during the assimilation cycle and compares the effect of each schemes on different variables. 展开更多
关键词 Radar reflectivity data ENKF Direct assimilation State variables
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酸性土壤下缓解大豆铝胁迫的研究进展 被引量:1
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作者 胡湘云 王奕文 +12 位作者 方幽文 邵烨瑶 姚慧 唐星宇 连旖晴 谭莹 朱怡杰 江帆 李春俣 吴玉环 蔡妙珍 徐根娣 刘鹏 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第33期4517-4531,共15页
大豆是我国重要的油料作物,具有独特的营养成分,在我国各地区被广泛种植.铝毒是植物在酸性土壤环境中的重要胁迫因子,影响植物生长发育,具体表现为阻碍营养物质交换、引起细胞DNA损伤等.近年来,随着工业发展,我国土壤酸性不断增强,植物... 大豆是我国重要的油料作物,具有独特的营养成分,在我国各地区被广泛种植.铝毒是植物在酸性土壤环境中的重要胁迫因子,影响植物生长发育,具体表现为阻碍营养物质交换、引起细胞DNA损伤等.近年来,随着工业发展,我国土壤酸性不断增强,植物受铝胁迫影响日益加剧,大豆作为铝毒敏感作物,其生长、产量乃至品质受到极大的限制.因此,揭示铝离子对大豆生长发育的影响及大豆对铝胁迫的防御机制,对了解大豆耐铝性和治理大豆铝毒害具有重要意义.本文基于铝毒对大豆作用及大豆对铝胁迫的抗性机制两方面进行探究,综合分析酸性土壤下大豆根际的环境变化,列举缓解铝毒害的主要措施,并提出需要从分子生物学角度更进一步深入构建铝胁迫分子调控机制,为推进大豆耐铝性研究而努力,以期为该领域更深入的探索提供参考. 展开更多
关键词 大豆 铝胁迫 耐酸铝 缓解措施 土壤
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内镜人工智能诊断辅助系统对胃局灶性病变检出的应用(含视频) 被引量:2
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作者 张梦娇 徐铭 +13 位作者 吴练练 王君潇 董泽华 朱益洁 何鑫琦 陶逍 杜泓柳 张晨霞 白宇彤 商任铎 李昊 匡浩 胡珊 于红刚 《中华消化内镜杂志》 CSCD 2023年第5期372-378,共7页
目的构建一个基于YOLO v3算法的实时人工智能诊断辅助系统,并评估其在胃镜检查中对胃局灶性病变检出的能力。方法回顾性收集武汉大学人民医院消化内镜中心2019年6—11月胃镜检查的白光内镜图像5488张(有、无胃局灶性病变的图像分别为273... 目的构建一个基于YOLO v3算法的实时人工智能诊断辅助系统,并评估其在胃镜检查中对胃局灶性病变检出的能力。方法回顾性收集武汉大学人民医院消化内镜中心2019年6—11月胃镜检查的白光内镜图像5488张(有、无胃局灶性病变的图像分别为2733张、2755张)及2020年5—6月期间92例行胃镜检查的受试者视频资料中288168个清晰胃帧用于人工智能辅助系统测试;前瞻性收集2020年7月6日—11月27日及2021年5月6日—8月2日于武汉大学人民医院消化内镜中心接受胃镜检查的3997例受检者的视频资料用于评估人工智能辅助系统在实际临床应用中的性能。当人工智能辅助系统识别到异常病灶时,以蓝色方框圈出病灶进行提示。对人工智能辅助系统识别胃局灶性病变的能力及其出现假阳性和假阴性的频率和原因进行统计分析。结果图像测试集中,人工智能辅助系统“提示病灶”的准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值及阴性预测值分别为92.3%(5064/5488)、95.0%(2597/2733)、89.5%(2467/2755)、90.0%(2597/2885)和94.8%(2467/2603)。视频测试集中,人工智能辅助系统“提示病灶”的准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值及阴性预测值分别为95.4%(274792/288168)、95.2%(109727/115287)、95.5%(165065/172881)、93.4%(109727/117543)和96.7%(165065/170625)。临床应用中,人工智能辅助系统对胃局灶性病变的检出率为93.0%(6830/7344)。共漏检胃局灶性病变514处,主要原因为微小糜烂灶(48.8%,251/514)、微小黄斑瘤(22.8%,117/514)和小息肉(21.4%,110/514)。平均每例上消化道内镜检查中,人工智能辅助系统的假阳性个数为2(1,4)个,主要原因为正常黏膜皱襞(50.2%,5635/11225)、气泡和黏液(35.0%,3928/11225)、胃底液体(9.1%,1021/11225)。结论在胃镜检查过程中应用人工智能辅助系统有助于胃局灶性病变的检出。 展开更多
关键词 人工智能 胃镜检查 诊断 胃局灶性病变
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Predictability and dynamics of the rapid intensification of Super Typhoon Lekima (2019) 被引量:3
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作者 Mengting XU Hong LI +2 位作者 Jingyao LUO Hairong BEN yijie zhu 《Frontiers of Earth Science》 SCIE CSCD 2022年第1期132-143,共12页
This study explores the effect of the initial axisymmetric wind structure and moisture on the predictability of the peak intensity of Typhoon Lekima(2019)through a 20-member ensemble forecast using the WRF model.The e... This study explores the effect of the initial axisymmetric wind structure and moisture on the predictability of the peak intensity of Typhoon Lekima(2019)through a 20-member ensemble forecast using the WRF model.The ensemble members are separated into Strong and Weak groups according to the maximum 10-m wind speed at 48 h.In our study of Lekima(2019),the initial intensity defined by maximum 10-m wind speed is not a good predictor of the intensity forecast.The peak intensity uncertainty is sensitive to the initial primary circulation outside the radius of maximum wind(RMW)and the initial secondary circulation.With greater absolute angular momentum(AAM)beyond the RMW directly related to stronger primary circulation,and stronger radial inflow,Strong group is found to have larger AAM import in lowlevel,helping to spin up the TC.Initial moisture in innercore is also critical to the intensity predictability through the development of inner-core convection.The aggregation and merger of convection,leading to the TC intensification,is influenced by both radial advection and gradient of system-scale vortex vorticity.Three sensitivity experiments are conducted to study the effect of model uncertainty in terms of model horizontal grid resolution on intensity forecast.The horizontal grid resolution greatly impacts the predictability of Lekima’s intensity,and the finer resolution is helpful to simulate the intensification and capture the observed peak value. 展开更多
关键词 tropical cyclone INTENSITY PREDICTABILITY rapid intensification initial condition model resolution
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