一次青藏高原低涡影响下的云-降水宏微观特征研究

为进一步认识高原低涡影响下云-降水的垂直结构和微物理特征,利用那曲毫米波雷达和雨滴谱仪资料,结合ERA-5再分析和FY-2G卫星资料,对2015年8月17-19日一次高原涡云系的天气背景、雷达回波和相关物理量进行分析。结果表明,18日凌晨高原涡发展达到最强,那曲上空对流云发展旺盛;随后,强度逐渐减弱,那曲上空过渡为层积云;至19日20时,高原涡减弱消散。此次高原涡降水包含对流云降水和层积云降水,前者回波呈火焰状的上冲结构,回波强度达30 dBZ,但持续时间短,距离地面1 km处存在明显回波亮带;后者在回波图上多为片状,雷达回波强度在20 dBZ以下,持续时间较长。两类降水的雨滴谱存在显著差异,对流云降水粒子直径更大、雨滴谱更宽。

基于气象指数的龙泉驿水蜜桃气象灾害保险产品设计

气象灾害会对水蜜桃产业造成严重的经济损失,开展水蜜桃气象指数保险业务,对降低其损失风险有积极意义。以成都市龙泉驿水蜜桃产业为例,分别对低温灾害和连阴雨灾害两种主要气象灾害进行指数构建,进行水蜜桃气象灾害保险产品设计研究。首先根据灾害指数分级标准确定低温和连阴雨灾害等级,再基于气象站点实测气温及降水量数据进行灾害发生频率统计,根据统计结果和比例赔付法确定灾害赔付方案,最后使用蒙特卡洛方法进行灾害赔付模拟,结果显示赔付高于当年保费的概率为14.29%,通过30 a历史气象数据赔付率回溯,赔付率在45%~70%,说明设计的赔付方案合理。

基于改进YOLO算法的船舰目标检测DT-YOLO方法研究

针对舰载无人直升机自主着舰场景理解进场阶段舰船检测问题,提出基于YOLO改进的DT-YOLO舰船目标检测算法。将YOLO的特征提取网络中的残差结构改造为DenseNet中的密集链接结构,并将特征金字塔设计为5层,使得特征图更小,能够进一步提高检测精度。对NMS算法使用线性对数衰减的方式进行增强,有效解决舰船相互遮挡时的漏检情况。最后,建立舰船数据集对算法进行测试和分析。算法平均精准度AP达到94.21%,检测速度到达61.48帧/秒,结果表明算法对舰载无人直升机进场阶段时的舰船检测具有良好的鲁棒性,有效提升了目标较大及相互遮挡时的检测能力。

基于百度指数的天气预报关注度时空特征研究

目前关于网络关注度相关研究主要集中于经济社会领域,而对天气预报网络关注度的分析还较少涉及。为探究天气预报网络关注度的时空变化特征,利用百度搜索指数和经济社会统计数据,采用变异系数、基尼系数和相关分析等统计方法对中国天气预报网络关注度的时空特征及影响因素进行分析。结果表明,2011-2019年,中国天气预报网络关注度总体呈上升趋势,且关注度多在春季和秋末较高,而冬末和初秋较低;天气预报网络关注度的周内变化不明显,但主要节假日期间则表现出假日前较高,假期中较低的趋势。天气预报网络关注度也存在明显的区域差异,总体上中、东部经济发达地区关注度较高,而西部地区较低;与此同时,省际间和“东—中—西”三大区域间的差异同样明显,但基尼系数总体呈现下降趋势,而“东—中—西”三大区域内天气预报网络关注度也存在明显的区域差异,西部地区的内部差异远大于东、中部地区,而东部地区内部差异最小。天气预报网络关注度的空间差异与区域经济发展水平、居民收入水平高低和自然灾害等多种因素有关,尤其受不同省份生产总值和城镇居民人均可支配收入影响最为显著,此外也与自然灾害损失存在一定联系,但相关关系相对较弱。

东亚梅雨季低频波波包传播特征

利用1976-2016年41 a NCEP/NCAR再分析日平均资料和中国2426站20～20时日降水量资料,使用带通滤波以及波包传播的诊断方法分析了10～20 d低频波波包分布和传播特征,并进一步研究了典型梅雨异常年(1998年和2002年)梅雨季低频扰动能量的传播特征,提高对10～20 d低频扰动能量的认识,进而提高中期延伸期的天气预报水平。研究表明,南半球低频波波包值高于北半球;低频波波包呈经向传播,冬季低频波波包高值中心基本位于高纬度地区,到了夏季,高纬度地区低频波波包向低纬度赤道方向移动。梅雨典型异常年波包的纬向和经向传播表明,丰梅年长江中下游地区扰动能量纬向上主要受来自太平洋中部西传累积的影响,经向上受来自蒙古高原向南传播累积的影响。枯梅年则正好相反。

基于ADS的4 G飞地系统的IDPA仿真与优化设计

基站通信中,功率放大器常用的平衡式结构线性度高但效率低,在保证高线性度的前提下为提高效率,设计了一款反向Doherty结构的功率放大器,工作于TD-LTE频段(1880~1920 MHz),可以用于4 G飞地系统中远端机的末级功率放大,有效地提高基站的信号传输。仿真结果显示,在中心频点1900 MHz附近,峰值输出功率(53 dBm)处和回退点(44.5 d Bm)处的功率附加效率分别为62.8%和38.5%,相比于平衡式结构效率提高了13.5%,二次谐波和三次谐波均大于37 dBc。最后通过实物调试及测试验证了仿真的有效性,且额定输出功率44.5 dBm时开环ACPR±20 M大于32 dBc,该设计满足基站应用。

2016年7月四川持续性强降水的中尺度滤波分析

为研究四川持续性强降水期间不同尺度系统相互作用机理和中尺度系统在其中扮演的重要角色,利用四川气象站点降水资料和欧洲中心再分析资料对四川省2016年7月18-23日持续性强降水天气过程进行了综合诊断分析。并运用Barnes带通滤波方法进行中尺度滤波,实现了中小尺度与大尺度的隔离。结果表明:500 h Pa副高两次西伸和东退,高原东传浅槽两次在盆地加深加强,高低空急流耦合,为降水提供大尺度环流背景。两次东移的西南涡是强降水的直接影响系统,流场上表现为低层中尺度气旋和高层中尺度反气旋,而降水间歇期则为中尺度高压控制。对降水场进行综合诊断分析可知,强降水期间层结处于高能不稳定状态,且水汽充沛,涡度和散度表现为低层气旋式辐合高层反气旋式辐散,配合深厚的垂直上升运动,为强降水提供有利的动力条件。

一种ISOS业务软件培训数据模拟方法

为增加ISOS业务软件培训案例数据,改善ISOS业务软件培训条件,满足学员对观测类培训班实习实训的需求,通过对DZZ5自动气象站传感器输出信号形式及特点进行研究,对各种气象要素(风、湿、温、压、雨)与霾、浮尘、沙尘暴等视程障碍之间的联系进行分析,设计相应的硬件电路及软件程序。设计的自动站传感器信号模拟系统,通过教师PC机发送相应的控制指令,可以模拟多种气象要素信号和视程障碍天气现象。该系统丰富ISOS业务软件培训案例,改善ISOS业务软件培训现状,提高ISOS业务软件实习实训课程的真实性、逼真性、生动性。

基于PCA的太阳辐射观测算法研究

研究太阳辐射对认识气候变化有重要影响,而中国地面台站的太阳辐射观测数据不足,质量不佳。针对提高太阳辐射观测的精确度,提出利用主成分分析法(PCA)对影响太阳辐射观测的多个气象要素进行降维处理,剔除冗余变量,结合遗传算法(GA)获取BP模型的最优权值阈值,并用实测数据加以验证该模型的可行性,充分提高模型性能以实现对太阳辐射的观测研究。结果表明:基于PCA的GA-BP网络模型的观测精度高于传统BP模型,该模型有效地提高模型的泛化能力,具有一定的可行性及指导意义。

一种基于M-Bisearch的最大频繁项集挖掘算法研究

大数据分析的理论核心就是数据挖掘,关联规则挖掘算法是数据挖掘的重要分支,其包含频繁项集的生成和关联规则的产生两个步骤,频繁项集的生成过程中算法开销占据很大成本。从最大频繁项集的性质入手,在改变数据存储结构的基础上采用M-Bisearch的思想,通过对存储空间进行压缩来减少扫描次数和降低支持度计算开销,从而达到提升算法执行效率的目的。实验表明,改进算法在处理中长模式的频繁项集挖掘问题时具有明显的优越性。

基于ResNeXt-GRU和聚类采样的人体行为识别

为有效捕捉行为中的时序关系,增强网络的特征表达能力,提出一种基于ResNeXt-GRU的人体行为识别方法。首先,使用聚类算法提取行为视频关键帧序列,输入ResNeXt网络中进行空间维度上的特征提取。然后,将输出的特征向量全部输入门控循环单元(GRU)网络中进行时序学习。最后,利用Softmax分类器进行分类。在UCF101和HMDB51数据集上分别进行实验,识别准确率为93.7%和69.2%。实验结果表明与现有的其他许多行为识别方法相比,识别准确率得到了一定的提升。

基于改进DeepFM的车险索赔预测模型的研究

广义线性模型因其简单且输出结果具有可解释性被广泛应用于车险索赔预测领域,但不能识别特征之间交互作用从而限制了模型的表现力。DeepFM使用因子分解机和深度神经网络分别捕捉低阶和高阶特征交互,在数据稀疏的实际场景取得了显著效果。在因子分解机的基础上引入域相关的权重,针对特征存在互相干扰的问题提出相应缓解策略,并将轻量级的视觉注意力机制作用于深度神经网络进一步提升模型的表现力。实验结果表明,提出的模型相比于基本的DeepFM模型取得了更好的风险分割效果。

云制造环境下制造云服务自适应技术框架

制造云服务自适应通过“感知-决策-执行”过程,对出现的各种异常进行处理,是保证制造任务顺利执行的一项重要技术。结合云制造的特点,探讨制造云服务自适应的内涵,包括定义、特点和内容。提出由数据源层、数据感知层、数据分析决策层和动作执行层组成的制造云服务自适应技术框架。特别是提出一个事件驱动的制造云服务自适应模型,明确自适应流程,对云制造环境下的制造云服务自适应调整具有重要的借鉴意义。

成都平原经济区空气污染扩散气象条件变化特征分析

为更好地分析成都平原经济区空气污染扩散气象条件的变化趋势,利用1981-2018年53个国家级地面气象台站观测资料,并主要采用非参数检验方法着重对降水量、风场等气象条件的时空分布特征进行讨论和分析。结果表明:1981-2018年,经济区内降水量与相对湿度具有相似的空间分布特征,且随时间的演变均表现出减少的变化趋势,其中夏季降水的显著下降是引起年累积降水量减少的重要原因;近地面风场方面,除雅安西南部,其余地区的小风频次均表现出上升趋势,其中西北边缘地区的变化幅度较大。总体而言,1981-2018年区域内空气污染扩散气象条件是逐步转差的,尤其以中部地区的表现最为显著。

基于决策树-LMBP神经网络的学生成绩分析及预测模型的研究

在大数据技术背景和建设智慧校园新阶段下,教育数据挖掘已成为一个新的潮流趋势。结合决策树和LMBP神经网路算法的优点,构建基于这两种算法的分析预测模型,并应用于教育数据挖掘中,实现了应用创新。实验证明通过决策树分析影响学生成绩的主要因子,并在LMBP神经网络模型进行分类预测拥有较单个模型更小的均方误差和更高的分类准确率。

无迹卡尔曼滤波在电线积冰观测数据处理中的应用

电线积冰是一种普遍的自然现象,输电线路覆冰后可能会引起线路断裂、冰闪跳闸等电力灾害从而影响正常的生产生活,准确及时观测并发布电线积冰情况对保障电网正常运行具有重要意义。基于称重法原理设计的电线积冰自动观测系统,使用无迹卡尔曼滤波方法对系统观测数据进行滤波处理并与扩展卡尔曼滤波方法进行滤波效果对比评估。结果表明,无迹卡尔曼滤波算法在原始称重数据降噪中有着良好效果,其滤波效果优于扩展卡尔曼滤波方法。

重庆夏季低涡无暴雨的气候学分析

为了研究对流层中低层中尺度低涡未给重庆夏季带来暴雨的原因,使用1979～2011年1°×1°的ERA-Interim再分析资料和重庆市逐日降水资料,采用天气学诊断、合成分析等方法,从天气、气候学角度,对重庆上空有低涡无暴雨日的天气形势和大尺度降水条件进行分析,结果表明,30余年来,虽然54例低涡未给重庆带来暴雨,但是从气候上讲,大约有1/3的低涡能给重庆带来小于暴雨等级的降水;未给重庆带来暴雨的低涡主要由来自于新疆、过河西走廊及川北地区较干的西北气流和西风带过青藏高原较干的绕流、在重庆上空形成;该低涡在垂直结构上虽然也具有在对流层中低层为气旋性辐合,中高层为反气旋性辐散的特征,但是由于重庆大部分地区并不位于高空急流右侧的辐散区,使高空急流对低层大气的抽吸作用受到限制,加之在低涡日,来自孟加拉湾、南海的水汽主要在广西、湖南以及江西一带形成的水汽大值区,重庆远离该大值区,这些都使重庆难以发生暴雨。

雷达窄带强干扰自适应频域陷波技术研究与实现

窄带干扰是雷达系统常见的干扰形式,会严重影响雷达的工作质量。针对雷达系统的强窄带干扰抑制问题,采用基于自适应的频域陷波技术的抗干扰算法,算法自适应生成判决门限,判断干扰所在位置,并通过对干扰与LFM雷达信号重叠部分谱线处理抑制干扰。详细介绍方法的原理和处理流程,主要论述判决门限的生成方法和谱线处理的方法。用Matlab对该方法进行仿真与分析。最后用FPGA实现算法。算法能够较好地抑制LFM信号中的大功率窄带干扰,并且具有一定的自适应性。

2014年7月龙门山脉一次持续性暴雨过程分析

为探讨龙门山脉的持续性暴雨过程成因及非地转湿Q矢量的应用,利用2014年7月18~21日大气环流背景及天气影响系统和NCEP 1°×1°每6 h一次的再分析资料分析,结果表明：500 hP a西太平洋副热带高压外围环流稳定,阻挡西风槽东移使得其持续维持在川西高原,是这次持续性暴雨过程的大气环流背景和影响天气系统。中低层强盛的水汽输送与超级台风＂威马逊＂外围水汽的汇聚作用为这次持续性暴雨过程提供了充沛的水汽条件。暴雨发生前低层非地转湿Q矢量是一个快速增加的过程。暴雨发生时700 hP a非地转湿Q矢量辐合区与强降雨区有较好的对应关系,强降雨中心位于辐合中心东侧到零线梯度的较大处,越接近强降水时间,诊断效果越好;辐合中心与其东侧或南侧的辐散中心构成次级环流圈。同时东北—西南向的龙门山带的陡峭地形引起盆地东南气流的强烈垂直上升运动,对暴雨的增幅有重要作用。

EL15-2C型风向传感器现场故障分析方法研究

随着中国新型自动气象站的安装,使用EL15-2C型风向传感器的站点越来越多。EL15-2C型风向传感器是测量风的水平风向的专业气象仪器,采用格雷码作为风向输出,但相对传统的模拟量输出来说故障判断也较复杂。为了能够在现场快速找到故障原因,提出了一种码位电平的判断方法,使用普通的测试仪器,通过高低电平的判断,可以较快地找到错误码位,及时恢复故障。这种方法也可应用到类似采用格雷码输出的传感器的故障判断上。