基于改进Gale-Shapley算法的云制造供需双向选择研究

针对传统云制造交易机制下以需求方偏好为中心,而缺乏对资源提供方需求偏好考虑的问题,提出了一种基于改进Gale-Shapley算法的云制造双向选择机制。该机制通过将供需双方给出的不同评价数据类型转化为联系数,并利用数据集成算子集成得到双方间的综合满意度排序,然后由需求方根据排序结果提出交易申请并与提供方达成暂时交易状态,根据双方的需求偏好,经过多轮匹配,最终找到满意的交易对象。通过实验验证了该机制的有效性,并对比了两种交易机制下双方对交易对象的满意度评价,结果表明改进后的交易机制在满足需求方需求偏好的前提下,能够很大程度提高提供方对交易对象的满意度。

基于K-means与Gale-Shapley算法的D2D干扰管理方案

针对设备到设备(device to device, D2D)直连技术复用蜂窝网络资源导致用户间干扰的问题,提出了一种基于K-means与Gale-Shapley稳定匹配算法的D2D通信干扰管理资源分配方案。通过分析信号与干扰加噪声比公式,采用K-means聚类算法进行用户分组,降低用户间干扰,实现多对一资源复用;为提高通信系统容量且保证用户的公平性,采用Gale-Shapley稳定匹配算法在用户分组基础上实现信道资源共享。仿真结果表明,与基于贪婪的图着色资源分配算法相比,本文算法在保证系统容量基本稳定的情况下,系统干扰降低了10%~30%。

An Extreme Gale Event in East China under the Arctic Potential Vorticity Anomaly through the Northeast China Cold Vortex

Arctic changes influence not only temperature and precipitation in the midlatitudes but also contribute to severe convection.This study investigates an extreme gale event that occurred on 30 April 2021 in East China and was forced by an Arctic potential vorticity(PV)anomaly intrusion.Temperature advection steered by storms contributed to the equatorward propagation of Arctic high PV,forming the Northeast China cold vortex(NCCV).At the upper levels,a PV southward intrusion guided the combination of the polar jet and the subtropical jet,providing strong vertical wind shear and downward momentum transportation to the event.The PV anomaly cooled the upper troposphere and the northern part of East China,whereas the lower levels over southern East China were dominated by local warm air,thus establishing strong instability and baroclinicity.In addition,the entrainment of Arctic dry air strengthened the surface pressure gradient by evaporation cooling.Capturing the above mechanism has the potential to improve convective weather forecasts under climate change.This study suggests that the more frequent NCCV-induced gale events in recent years are partly due to high-latitude waviness and storm activities,and this hypothesis needs to be investigated using more cases.

Causes of a Cold Wave Process Accompanied by Gale and a Drop in Temperature in Central Inner Mongolia

Based on the conventional high-and low-altitude and surface observation data,the weather analysis and diagnosis methods were applied to analyze the cold wave process of Ulanqab in January 2016 from the aspects of weather reality,circulation background,weather causes,and forecast test.The results show that strong cold air accumulated gradually near Lake Baikal and Central Siberia,affecting the city in a northwest path.During the cold wave process,the transverse trough moved southwards slowly at 500 hPa,and the ground cold high pressure was strong and stable.The cold air continued to move southwards,resulting in the strong cold wave and gale weather with a large impact range and long duration.The high-altitude jet at 300 hPa strengthened the cold wave pile,which was conducive to the outbreak of the cold wave.The intensity and location changes of the 500 hPa positive vorticity center,850 hPa cold advection region and 24-h ground pressure variation well showed the intensity of the cold wave process and the variation of the affected region.The influence of strong cold advection,ground positive pressure variation,and strong vertical wind shear were the main reasons for a strong drop in temperature and gale weather in this process.The test results of prediction reveal that the forecast value of the maximum temperature were relatively lower than the actual value,while the forecast of the minimum temperature was more accurate.The three warning signals were issued timely and accurately.The circulation pattern predicted by numerical models was more accurate in the early stage of the process,but there was an error in the late stage,and the forecast system moved slower than the actual situation.

基于模式物理量参数的云南雷暴大风概率预报技术研究

利用2019—2021年云南125个国家站大风数据和云南省地闪资料,统计云南雷暴大风个例,并挑选对雷暴大风有重要意义的物理量参数,结合NCEP再分析资料确定云南雷暴大风个例的物理量阈值,再基于ECMWF数值模式预报产品及确定的阈值,采用二分法进行云南雷暴大风概率预报。结果表明:在云南三次雷暴大风过程预报检验中,8月4日云南中部及东北部雷暴大风均命中,但在云南西部及西南部出现大范围的虚警,导致此次过程虚警率较高和临界成功指数较低;8月5日云南中部、东北及西北部雷暴大风预报正确,且云南西部及南部虚警范围小,虚警率较8月4日明显降低;7月7日云南自东北向西南出现大范围的雷暴大风天气过程,雷暴大风预报落区与实况基本吻合,呈现命中率高、虚警率较低的特征;三次过程命中率、临界成功指数、虚警率平均为0.873、0.203、0.789。

大风扰动对深空探测大天线指向的影响分析

深空测控通信通常采用提高载波频率、增大抛物面天线口径等措施来增强设备的跟踪性能,但同时带来了天线的半功率波束宽度变窄、动态特性降低和天线抗阵风扰动能力变弱等问题。大风扰动引起的天线变形和指向偏差会导致深空探测的增益损失,增益下降会引起测控跟踪不稳定、数据误码率增加、接收机失锁和遥控无法完成等情况,影响测控任务的正常执行。针对大风扰动对我国某深空站转台式35 m A-E座架双反射面天线执行深空探测任务的影响,通过实测数据统计分析了场区全年风速、风向的变化特点,对跟踪弧段内风速与天线指向角度误差数据进行了对比分析,仿真计算了在不同风速、风向情况下天线指向角度误差及对上下行测控链路增益的影响,结合设备现有技术设施,提出了在执行实时任务中的应对策略,降低了大风扰动对测控任务的影响,提高了设备任务执行能力。

基于高密度站点的四川复杂地形下大风特征分析

基于四川省2016—2021年4—9月大风事件和闪电资料,将大风类型分为雷暴大风和一般大风,统计分析了两类大风的时空分布特征及与地形因子的关系。结果表明:四川地区两类大风均呈现高原多、盆地少的特征,大风类型普遍以一般大风为主,盆地内部分站点雷暴大风占比较高。各个分区不同类型大风发生频次均存在日变化和月变化。对于风速,盆地南部大风更强,盆地东北部和攀西地区的雷暴大风次之。对于风向,川西高原一般大风以北风和西南风为主,雷暴大风以北风为主,攀西地区和盆地不同分区的两类大风均以北风和东北风为主。大风的发生频次和风速与不同地形因子有一定的关系,不同类型大风总体变化趋势类似。发生频次均随海拔高度的增大逐渐增大,随坡度、粗糙度和起伏度的增大先增大后减小。风速随海拔高度的增大而增大,随坡度增大先增大后减小,而粗糙度和起伏度越小,平均风速和最大风速越大。

华北平原夏玉米不同生育阶段大风灾害危险性评估

[目的]大风灾害是制约社会经济发展的主要气象灾害之一,科学评估大风灾害危险性对夏玉米生产防灾减灾具有重要意义。[方法]基于夏玉米拔节后不同生育阶段最大风速和大风日数的时空分布特征,筛选并利用历史倒伏案例验证区域适用的夏玉米大风倒伏判别指标,运用风险区划方法,评估了华北平原夏玉米不同生育阶段的大风倒伏危险性。[结果](1)1980—2019年以来,华北平原夏玉米拔节后最大风速和大风日数均呈显著的波动式下降趋势,空间上由东部向中西部逐渐递减。(2)夏玉米拔节后以轻度倒伏为主,区域平均的倒伏发生概率为44.5%,重度倒伏发生概率最小,为7.8%;拔节—抽雄阶段最易发生倒伏。(3)夏玉米拔节后大风倒伏概率总体呈逐渐降低趋势,但2011年以后局部地区拔节—抽雄期大风倒伏有极端加剧的趋势。(4)夏玉米大风灾害危险性分布整体上呈现由东向西逐渐递减的趋势,东部为高风险地区,中部大部分地区为中风险区,北部和西部部分地区为低风险地区。[结论]尽管近年来最大风速和大风日数均呈下降趋势,但华北平原局部地区夏玉米大风倒伏有加剧趋势,需要加强防灾减灾相关建设。

江苏雷暴大风双偏振雷达特征统计分析

利用双偏振雷达、地面自动站、闪电定位仪、探空等资料对江苏2012—2022年262次雷暴大风过程的环境参数和2020—2022年41个导致雷暴大风的对流风暴演变特征进行分析。结果表明:(1)雷暴大风发生在大气层结不稳定背景下,850 h Pa和500 h Pa温差中位数超过25°C,对流层中层存在干层;春季动力条件较好,0~6km垂直风切变中位数达到18.4 m·s^(-1),是夏季的2倍;夏季能量条件较好,CAPE平均值可达2 491.0 J·kg^(-1),而春季仅为977.5 J·kg^(-1)。(2)凝练和定量验证了基于双偏振特征量的雷暴大风风暴演变的概念模型:对流风暴的生命史分为3个阶段,初生阶段存在较强的Z_(DR)柱,Z和K_(DP)较弱且未及地;发展阶段K_(DP)柱显著增强,Z_(DR)柱稍有减弱;雷暴大风发生阶段Z、Z_(DR)和K_(DP)核心高度均明显降低。因此,较强的Z_(DR)柱,并伴随显著增强的K_(DP)柱是雷暴大风发生的前兆信号。(3)统计获得双偏振特征量预警指标:初生阶段和发展阶段多数分别发生在雷暴大风发生前60 min和前20 min;在0~2 km的高度上,3~4 d B的Z_(DR)大值区提前10~15 min到达雷暴大风站点。

galU和galE基因敲除对副猪嗜血杆菌脂寡糖分子质量的影响

副猪嗜血杆菌所引起的疾病每年给全世界养猪业造成巨大的经济损失,但是其毒力因子和致病机制仍不清楚。galU(编码UDP-葡萄糖焦磷酸化酶)和galE(编码UDP-半乳糖-4’-异构酶)是与多糖合成相关的2个基因,为了解它们的缺失对副猪嗜血杆菌脂寡糖分子质量的影响,利用热酚法抽提脂寡糖,经过SDS-PAGE和银染。结果显示,galU和galE的缺失导致脂寡糖的泳动速度明显加快,表明这两个基因与脂寡糖的分子质量密切相关。

甲状腺微小乳头状癌Galectin-3、CK19表达及其意义

探讨甲状腺微小乳头状癌中半乳糖凝集素3(Galectin-3)、细胞角蛋白19(CK19)表达变化及其意义。2013~2015年手术治疗的105例甲状腺肿瘤标本,其中49例甲状腺微小乳头状癌,31例结节性甲状腺肿不伴乳头状增生,25例结节性甲状腺肿伴乳头状增生,应用免疫组织化学方法检测Galectin-3和CK19的表达。结果显示,微小乳头状癌Galectin-3阳性表达率为93.88%,明显高于结节性甲状腺肿不伴乳头状增生的6.45%和结节性甲状腺肿伴乳头状增生的20.00%(P<0.05);微小乳头状癌CK19阳性表达率为97.96%,明显高于结节性甲状腺肿不伴乳头状增生的12.90%和结节性甲状腺肿伴乳头状增生的8.00%(P<0.05);诊断甲状腺微小乳头状癌Galectin-3敏感性为97.96%,特异性为89.29%;CK19敏感性为93.88%,特异性为87.50%;两者联合检测敏感性为84.20%,特异性为88.22%。结果表明,Galectin-3和CK19联合检测可用于鉴别诊断甲状腺微小乳头状癌与良性病变,有重要的临床应用价值。

华东地区一次高空冷平流强迫型强对流分析

利用常规气象观测资料、区域自动气象站加密观测资料和GFS 0.25°×0.25°逐6 h的分析场数据以及多普勒雷达、FY-4卫星等资料,对2020年4月12日华北冷涡后部中低层一致西北气流背景下,在华东地区出现的大范围对流大风天气进行了诊断分析。结果表明,12日上午冷空气大风南下之后,下午华东处于中层冷平流、低层暖平流的有利热力背景条件下,在850 hPa与500 hPa温差大值区内,由山东、江苏交界一带的干线触发了对流;对流系统在东移南压过程中因水汽条件转好、中层风速增强、阵风锋的合并及杭州湾特殊海陆分布等有利条件下明显加强,使得江苏、安徽东南部、浙江北部等地在冷空气大风之后再次出现了大范围对流大风天气,并在舟山群岛附近出现13级极端大风;其灾害性大风出现在对流系统回波缺口处及其东北侧回波附近,由后侧入流急流及风暴内强烈的下沉辐散、光滑下垫面、快速移动的对流系统以及系统内小尺度下击暴流叠加造成。

雷达资料循环同化对2021年“4·30”南通雷暴大风模拟的影响研究

基于多普勒天气雷达资料、ERA5再分析资料与地面自动站观测资料,利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式、雷达径向风质控及三维变分同化系统(GSI)循环同化对2021年4月30日江苏南通的一次雷暴大风过程进行数值模拟研究,对比分析不同试验方案模拟的雷达反射率、风场与热动力的时空演变和结构特征。结果表明:逐30 min循环同化的Exp3方案较未同化和非临近循环同化方案模拟效果有较好提升,表明循环同化和增加频次有效改善了初始场;UNRAVEL退模糊算法质控有效消除了速度模糊,退模糊处理雷达资料后循环同化方案(Exp4)对此次雷暴大风的雷达反射率和地面风场模拟结果有显著调整,其相应特征和演变趋势与观测基本一致,表明UNRAVEL退模糊质控后循环同化更好的改善了初始场;从热动力场结果来看,Exp4方案动热力结构改善较明显,上层辐散下层辐合,存在“冷—暖—冷”的热动力结构,伴随着强烈上升运动、北高南低的气压分布和强垂直风切变,有助于下沉气流将中高层的水平动量向近地面底层传递,从而激发此次雷暴大风。

河南一次伴有龙卷的多阶段强对流天气形成机制分析

利用常规观测资料以及区域自动站、卫星、新一代天气雷达和ERA5再分析等高时空分辨率资料,对2022年6月13日河南一次伴有局地龙卷的多阶段强对流过程(以下简称“6.13”过程)的环流形势、中尺度系统演变特征进行了分析,并探讨了该过程不同阶段对流触发维持机制以及濮阳局地龙卷的雷达监测特征。结果表明:(1)这次东北冷涡槽后西北气流形势下大范围强对流天气具有影响范围广、持续时间长、灾害天气种类多的特点。(2)雷达监测到该过程强对流系统分3个阶段相继经过河南,各阶段强回波均持续8~9 h,移速30~50 km·h^(-1),强对流系统以多单体为主,受西北气流引导自西北向东南方向移动且落区有重叠。(3)河南上空始终维持强条件不稳定层结和中等到强的垂直风切变是“6.13”过程多阶段强对流天气长时间维持的重要原因。第一阶段河南本地强对流主要是由风场日变化、局地冷空气活动和地形分布共同作用形成的边界层辐合线或辐合中心触发;第二、三阶段强对流则由前期或同期周边区域强烈发展的地面中尺度雷暴高压伴随的阵风锋(出流边界)触发。(4)濮阳县局地龙卷由发展迅速的超级单体产生,该单体回波生成后12 min出现钩状回波和中尺度气旋性涡旋、18 min出现龙卷涡旋特征(TVS),且钩状回波和中尺度气旋性涡旋较龙卷发生有6 min的提前量。

廊坊市雷暴大风多普勒雷达特征指标预警应用分析

利用北京、天津和沧州多普勒天气雷达对2010—2019年廊坊市发生的29次雷暴大风天气过程中的阵风锋、径向速度大值区、垂直累积液态水含量(VIL)≥40 kg·m^(-2)等预警指标进行验证分析,结果表明:51.9%的站次出现了阵风锋,其中61.0%的雷暴大风出现在主体回波移动前方中部到右侧;17 m·s^(-1)以上大风速区作为预警指标,预警的平均提前量达47.2 min。100%的弓形回波雷暴大风出现前上游及可能影响区域存在≥17 m·s^(-1)的大风速区,以此发布预警可提前37.1 min;71.4%的雷暴大风站点上空或10 km范围内VIL≥40 kg·m^(-2),平均预警提前量最高,达到52.7 min;依据带状回波前侧或右前侧出现阵风锋发布预警的平均提前量为60.6 min。73.7%的块状回波雷暴大风天气上游及可能影响区域有≥17 m·s^(-1)的大风速区。结合上游及可能影响区域≥17 m·s^(-1)和≥20 m·s^(-1)大风速区、阵风锋、VIL≥40 kg·m^(-2)出现位置可以提前30~60 min发布雷暴大风预警信号,且可更加精准地预测灾害性大风的落区、出现时间和强度。

1971-2020年南海生成热带气旋的活动规律与大风分布特征

利用东京台风中心提供的1971—2020年的西北太平洋热带气旋资料,对南海生成热带气旋的发生频数、发生源地、强度和持续时间、移动路径以及大风分布特征进行统计分析。结果表明:南海热带气旋主要生成于5—12月,其中6—9月为盛行期,约有70%的热带气旋生成;热带气旋生成位置季节变化明显,6—9月多生成于南海北部17°N附近,11月—次年4月多生成于14°N以南的南海南部,5月和10月为季节转换期,生成位置大幅北进或南撤;热带气旋中心最低气压为940~1004 hPa,平均值为985.4 hPa,近中心最大风速为35~85 kt,平均值为48.3 kt,平均持续天数为6.2 d;热带气旋移动路径以西移和西北移路径居多,各月都有发生,其次为东北移路径,主要发生在5—6月;近90%的南海热带气旋10级以上大风以中心呈对称分布,大风圈平均半径为53.2 n mile,在7级以上大风中以中心呈对称分布的略多于不对称分布的,7级大风圈的平均半径为142.3 n mile。

基于ECMWF模式漏报的青岛沿海大风预报模型及其应用

基于数值预报模式漏报大风建立相应的预报模型,有助于提高我国沿海地区大风预报能力。首先,筛选2016—2019年历年青岛沿海地区大风个例,获得欧洲中期天气预报中心(ECMWF)高分辨率模式(简称EC模式)漏报的大风过程数据集;然后,基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)三种算法,分别建立青岛沿海大风预报模型,对EC模式预报的风速进行订正;最后,经对比分析,筛选出适合青岛沿海大风预报的模型(即基于SVM算法建立的预报模型SVM_2),并对其进行业务应用效果检验。结果显示,SVM_2模型相比其他模型预报的大风误差最小。为了检验SVM_2模型对大风过程的预报效果,选取不同天气系统影响下青岛发生的两个沿海大风个例,对SVM_2模型和EC模式预报误差作进一步检验,结果表明SVM_2模型预报的最大风速与实况的误差明显小于EC模式,且该模型对EC模式预报的青岛沿海大风偏弱有一定改善。

冷涡影响下杭州湾一次区域性极端大风的演变和机制分析

利用常规气象探空观测、地面自动气象站逐分钟观测、风廓线雷达以及多普勒天气雷达等多源观测资料,分析了2021年4月30日傍晚到夜间浙江北部和杭州湾沿海地区一次区域性极端大风的天气特征,重点探讨了对流系统移入杭州湾后的中尺度演变特征和大风增强的原因。结果表明,此次过程是典型的多尺度相互作用的结果,在高空深厚的东北冷涡影响下,配合中层西北急流和较强的地面暖低压促使飑线后部对流系统发展,形成雷暴大风天气。对流单体在经过杭州湾水系后明显增强,其阵风锋前侧有西南暖湿入流,后部冷池发展强盛,气压涌升,叠加地面环境风场和杭州湾水面的热动力条件,从而触发不稳定能量促使单体发展。系统经过杭州湾后辐散下沉出流明显增强,将中高层的动量更快地下传至地面,对于杭州湾南部风力增强效应显著。杭州湾光滑下垫面、喇叭口等特殊地形也是造成极端大风出现的原因之一。同时,逐分钟变温相比于极大风出现时间提前了约7~10 min,对于局地极端大风监测预警有一定的指示意义。

一类新的Gale型定理及其应用

本文利用局部凸拓扑向量空间中的分离定理，得到一类很一般的Ｇａｌｅ型定理，由此导出某些新的Ｍｉｎｉｍａｘ定理，这些结果是己知文献结果的实质性推广．

1979-2021年中国南海海表风速和大风事件的变化特征

利用欧洲中期天气预报中心European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF)最新的第五代再分析资料ECMWF Reanalysis v5(ERA5),定义了大风事件,使用经验正交分解等方法分析了1979-2021年中国南海海表风速和大风事件的变化特征,并对是否受热带气旋的影响进行了区分。结果发现,南海风速分布呈现出十分明显的季节特征,冬季主要为东北风,夏季为西南风;春、夏季南海东北部与其他地区风速变化存在反向关系,除东北部沿海地区外,春季平均风速变化经历了减小-增大-减小的变化,总体呈较弱的增加趋势;而夏季则是增大-减少-增大,总体呈减小趋势。秋季南海风速呈全区一致的变化,呈减小趋势。冬季变为东南与其余部分反向,除西南部外,风速呈显著增强趋势。大风事件发生在风速较大的区域和时间内,冬季和秋季发生大风事件的频次要高于春季和秋季,冬半年要高于夏半年;在冬季和冬半年,大风事件的发生频次在南海中部长山山脉东侧直到南海东北部台湾海峡附近有显著上升趋势;大风事件频次变化趋势随季节改变有很大的差异,冬季和春季大风事件频次变化趋势与夏季和秋季相反。夏半年大风事件频次变化融合了夏季和秋季的变化趋势特点;类似的冬半年大风事件频次融合了冬季和春季的变化趋势特点。在夏季,秋季和夏半年这些受到南海夏季季风影响的季节内,热带气旋对发生的大风事件频次影响更大;对在冬季,春季和冬半年发生的大风事件则影响较小。