检索结果-内蒙古大学图书馆

地球物理学进展 2024年第5期39卷 1723-1733页

作者：徐超凡官元红鲍艳松陆其峰李江涛南京信息工程大学数学与统计学院南京210044 南京信息工程大学江苏省应用数学中心南京210044 南京信息工程大学江苏省系统建模与数据分析国际合作联合实验室南京210044 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 中国气象局地球系统数值预报中心北京100081

水汽是大气中重要的组成部分,实现大气中水汽含量的高精度反演对气象研究有着重要意义.本文利用FY-3D卫星微波成像仪(FY-3D/MWRI)在2019—2022年间每年7月份的亮温资料,根据随机森林算法,以太平洋区域ERA5水汽数据为参考,分别建立海上... 详细信息

水汽是大气中重要的组成部分,实现大气中水汽含量的高精度反演对气象研究有着重要意义.本文利用FY-3D卫星微波成像仪(FY-3D/MWRI)在2019—2022年间每年7月份的亮温资料,根据随机森林算法,以太平洋区域ERA5水汽数据为参考,分别建立海上晴空大气可降水的六通道、八通道随机森林反演模型(RF6、RF8).试验结果表明,相较于经验回归反演模型,随机森林反演模型精度有明显提高,其中RF6模型精度提高了约22%,RF8模型精度提高了约28%.进一步,将基于太平洋区域数据训练生成的RF6、RF8反演模型应用于北大西洋与南印度洋的大气可降水反演,也得到了较好的结果.因此,海上晴空大气可降水的随机森林反演模型具有较好的稳定性和普适性,且RF8模型优于RF6模型,RF6模型优于经验回归模型.

关键词：微波成像仪大气可降水量反演随机森林模型经验回归模型

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基于BP神经网络的一季稻发育期预测模型

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浙江农业学报 2023年第2期35卷 434-444页

作者：樊闯赵子皓张雪松杨沈斌南京信息工程大学应用气象学院江苏省农业气象重点实验室气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏南京210044

为探究基于BP神经网络原理开展作物发育期预测的适用性,利用长江中下游地区一季稻多年常规气象观测和农作物发育期观测资料,开展模拟研究。结果表明,只考虑温度的有效积温模型,各物候期模拟值与观测值相关性较好,相关系数(r)在0.75以上... 详细信息

为探究基于BP神经网络原理开展作物发育期预测的适用性,利用长江中下游地区一季稻多年常规气象观测和农作物发育期观测资料,开展模拟研究。结果表明,只考虑温度的有效积温模型,各物候期模拟值与观测值相关性较好,相关系数(r)在0.75以上,但模拟的绝对误差较大,移栽、拔节、成熟期模拟的平均绝对误差(MAE)超过5 d。进一步以有效积温模型为基础,分别引入降水量、相对湿度、日照时数,构建温度(T)模型、温度-降水(T-P)模型、温度-相对湿度(T-RH)模型和温度-日照时数(T-S)模型,经过BP神经网络训练后,4种模型在农作物不同发育阶段的模拟评价指标均得到明显改善,并以T-RH模型最优。对中间层节点数和训练次数2项参数进行优化后的T-RH模型,对各发育阶段模拟结果的均方根误差为0.3~1.2 d,MAE小于1 d,r值均超过0.96,且达到极显著(P<0.01)水平。

关键词：水稻发育期 BP神经网络有效积温相对湿度

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基于机器学习方法研究气象及排放变化对长三角地区主要城市大气污染物的影响

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环境科学 2023年第11期44卷 5879-5888页

作者：付文星黄琳丁嘉豪秦墨梅于兴娜谢放尖胡建林南京信息工程大学环境科学与工程学院江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学长望学院南京210044 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室南京210044 南京生态环境保护科学研究院南京210093

选取2015~2021年长三角地区4个代表性城市污染物浓度,利用机器学习的气象归一化方法解耦气象因素对污染物的影响,量化气象和排放对污染物浓度变化的贡献.结果表明,长三角地区PM_(2.5)、NO_(2)和SO_(2)排放下降影响贡献较大(57.2%~68.2%... 详细信息

选取2015~2021年长三角地区4个代表性城市污染物浓度,利用机器学习的气象归一化方法解耦气象因素对污染物的影响,量化气象和排放对污染物浓度变化的贡献.结果表明,长三角地区PM_(2.5)、NO_(2)和SO_(2)排放下降影响贡献较大(57.2%~68.2%、80.7%~94.6%和81.6%~96.1%),抵消了气象因素带来的不利影响,致使污染物浓度降低.而气象条件对于臭氧日最大8 h(MDA8O_(3))的贡献强于其他污染物(23.5%~42.1%),其中气象因素促进污染物浓度上升(4.7%),排放变化促进污染物浓度下降(-3.2%).NO_(2)和MDA8O_(3)在2019~2021年降幅更快,主要原因是2019~2021年排放起到较2015~2018年更强的促进污染物浓度降低作用.PM_(2.5)和SO_(2)在2019~2021年的降幅较2015~2021年整体有所减弱.基于机器学习的气象归一化方法可以解耦气象对污染物的影响,量化排放变化对污染物浓度的影响,为评估污染控制政策的有效性提供了很好的研究手段.

关键词：机器学习气象归一化大气污染物长期趋势随机森林模型

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基于图像和YOLOv3的番茄果实表型参数计算及重量模拟

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江苏农业科学 2023年第10期51卷 193-201页

作者：张寻梦赵子皓江晓东南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏南京210044 江苏省农业气象重点实验室江苏南京210044

为了便捷准确地计算番茄果实长度、宽度和投影面积表型参数并模拟果实重量,以番茄粉冠F 1为试验材料,利用YOLOv3深度学习模型检测和裁切番茄果实图像,利用像素计算来分割番茄果实区域,将计算果实区域的6个特征参数输入线性回归模型、BP... 详细信息

为了便捷准确地计算番茄果实长度、宽度和投影面积表型参数并模拟果实重量,以番茄粉冠F 1为试验材料,利用YOLOv3深度学习模型检测和裁切番茄果实图像,利用像素计算来分割番茄果实区域,将计算果实区域的6个特征参数输入线性回归模型、BP神经网络模型、支持向量机(SVM)模型中反演果实重量,以期从图像中获取番茄果实表型参数及重量模拟结果。结果表明,YOLOv3模型对番茄果实检测的平均精确度(AP)为90.06%;用果实长度、宽度、投影面积计算的平均相对误差分别为3.37%、5.65%、5.49%;用线性回归模型、BP神经网络模型、SVM模型模拟得到的果实重量的平均相对误差分别为44.68%、17.38%、6.45%。研究结果证实,从图像处理中获取番茄果实长度、宽度、投影面积表型参数是可行的,SVM模型对番茄果实重量的模拟精度较高。

关键词：番茄果实表型参数重量 YOLOv3模型支持向量机模型

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不同播期下我国设施农业气候适宜性评价

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中国农业资源与区划 2022年第11期43卷 215-227页

作者：张馨宇张琪杨再强韩佳昊南京信息工程大学应用气象学院江苏省农业气象重点实验室南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心

[目的]为明确我国不同地区不同播期内进行设施农业生产可能遭遇的主要灾害类型、合理利用全国的气候资源、布局设施农业提供科学依据。[方法]文章利用1990—2019年我国693个标准气象站逐日气象资料，针对设施农业全年皆可生产的特性，... 详细信息

[目的]为明确我国不同地区不同播期内进行设施农业生产可能遭遇的主要灾害类型、合理利用全国的气候资源、布局设施农业提供科学依据。[方法]文章利用1990—2019年我国693个标准气象站逐日气象资料，针对设施农业全年皆可生产的特性，将全年分为12个播期（每月1日移栽），考虑高温、低温、日照、大风四个方面，对各个播期进行单气象要素适宜性评估，运用集优法对各个播期进行综合气候适宜性评价，采用各省设施番茄的生产成本对评价结果进行验证。[结果]（1）低温不适宜区主要分布在我国东北、华北和西北地区以及华东北部和西南北部地区7月至次年2月的播期；高温不适宜区主要在我国华东南部、中南南部地区，西南部分地区和新疆中南部2—7月的播期；日照和大风的不适宜区不随季节发生较大的改变，日照不适宜区主要分布在我国中南地区、华东南部地区和西南东部地区，大风不适宜区主要出现在我国青海地区和内蒙古北部地区。（2）在7月至次年2月的播期，综合不适宜的主要地区出现在我国东北、西北和西南的部分地区以及华北南部地区；3—6月的播期中，综合不适宜的主要地区变为我国华东南部地区以及中南、西北和西南的部分地区。（3）各省设施番茄的多年平均生产成本与综合气候适宜性等级呈负相关，固定资产折旧费与低温、大风适宜性等级呈负相关，且大多数播期都达到了0.05显著性水平，验证了气候适宜性评估结果的合理性。[结论]我国设施农业在不同播期下遭受的主要灾害类型不同，对于7月至次年2月开始的播期，综合气候不适宜主要是由低温、大风造成；对于3—6月开始的播期，综合气候不适宜主要由高温、寡照带来。研究结果为设施作物生长提供最优气候条件提供重要科学依据。

关键词：设施农业不同播期气候适宜性评价气象灾害生产成本

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基于SAE-GA-XGBoost算法的海面小目标检测

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雷达科学与技术 2023年第1期21卷 88-96页

作者：赵迪行鸿彦王海峰阎妍南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室江苏南京210044

针对海杂波背景下海面小目标检测精度低的问题,本文提出一种基于SAE-GA-XGBoost算法的海面小目标检测方法。使用堆栈自编码器对待检测信号自适应提取深层次特征,将时域、频域分别提取的特征组合为高维特征,增强特征的差异性。引入遗传... 详细信息

针对海杂波背景下海面小目标检测精度低的问题,本文提出一种基于SAE-GA-XGBoost算法的海面小目标检测方法。使用堆栈自编码器对待检测信号自适应提取深层次特征,将时域、频域分别提取的特征组合为高维特征,增强特征的差异性。引入遗传算法对XGBoost中超参数进行寻优并更新,利用超参数更新后的模型对高维特征进行评估分类。利用IPIX数据集进行实验验证,结果表明:与多组分类检测方法相比,所提检测方法对于高海况数据具有更好的检测效果,HH极化下#17与#280数据的检测率分别达到了80.02%与82.73%。

关键词：目标检测堆栈自编码器高维特征极端梯度提升

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资料非均一性对分析淮河流域平均气温变化趋势的影响

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中国农业气象 2024年第7期45卷 689-700页

作者：卢晓晶江晓东曹雯周剑飞杨再强江苏省农业气象重点实验室/南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/应用气象学院南京210044 安徽省农业气象中心合肥230031 安徽省气象科学研究所/安徽省大气科学与卫星遥感重点实验室合肥230031

均一性长序列气象资料是研究气候变化的重要基础,评估资料非均一性对分析淮河流域平均气温变化的影响,对于准确理解农业、生态和水资源等领域对气候变暖的响应具有一定指导意义。本研究基于国家气象信息中心提供的淮河流域172个台站1961... 详细信息

均一性长序列气象资料是研究气候变化的重要基础,评估资料非均一性对分析淮河流域平均气温变化的影响,对于准确理解农业、生态和水资源等领域对气候变暖的响应具有一定指导意义。本研究基于国家气象信息中心提供的淮河流域172个台站1961-2018年逐日平均气温均一化数据和观测数据,采用一元线性回归计算气温变化速率,并通过定义非均一性影响及其贡献率两个术语,定量评估气候资料非均一性对分析淮河流域平均气温变化趋势的影响。结果表明:淮河流域96个气象站点的平均气温序列表现出不均一性,占总站点数的55.8%。均一化前、后,区域年平均气温均显著上升,但非均一性导致增温速率被低估,非均一性影响为-0.015℃·10a^(-1),贡献率达到-6.6%;空间上,20.3%站点受到正影响,升温速率被高估,非均一性贡献率平均为21.3%;35.5%站点为负影响,升温速率被低估,贡献率平均为-43.6%。四季区域平均气温的非均一性影响差异较小,春、夏、秋、冬四季分别为-0.016℃·10a^(-1)、-0.014℃·10a^(-1)、-0.016℃·10a^(-1)和-0.015℃·10a^(-1);但由于夏季增温速度最慢,非均一性贡献率绝对值最大,贡献率为-40.0%,春、秋和冬季的贡献率分别为-4.7%、-8.0%和-4.3%;在春、秋和冬季,非均一性主要影响各站点的气温变化速率,但夏季有11.6%的站点在均一化前后出现了气温升降趋势的转变。

关键词：淮河流域平均气温变化趋势数据非均一性贡献率

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吉林水稻关键生育期延迟型/障碍型冷害时空变化

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中国农业气象 2022年第1期43卷 50-60页

作者：姚嫚张琪杨再强韩佳昊刘馨南京信息工程大学应用气象学院南京210044 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/江苏省农业气象重点实验室南京210044 河北省饶阳县气象局饶阳053900

利用吉林省10个农业气象观测站1981−2019年日平均气温、水稻发育日期及产量、历史灾情等数据,识别水稻关键生育期延迟型/障碍型冷害两种类型冷害事件,并对关键生育期不同类型冷害的致灾强度和时空变化进行分析。结果表明:(1)全球变暖背... 详细信息

利用吉林省10个农业气象观测站1981−2019年日平均气温、水稻发育日期及产量、历史灾情等数据,识别水稻关键生育期延迟型/障碍型冷害两种类型冷害事件,并对关键生育期不同类型冷害的致灾强度和时空变化进行分析。结果表明:(1)全球变暖背景下吉林省各测站水稻发育期变化显著,其中移栽日期以提前为主,成熟日期以推迟为主,80%的站点移栽−成熟期间隔天数的气候倾向率为正值,且一半站点增加趋势通过了0.05水平显著性检验。(2)延迟型冷害发生次数在不同年代呈明显减少趋势,主要与移栽−抽穗期温度条件的改善有关;移栽−抽穗期延迟型冷害致灾强度更大。(3)障碍型冷害发生次数在不同年代之间无明显变化趋势,开花期障碍型冷害发生频率明显高于孕穗期,但孕穗期障碍型冷害致灾强度更大。(4)在空间分布上,延迟型冷害在全区发生频率差异不大,仅严重延迟型冷害在东部地区略高;障碍型冷害在吉林省东部区域发生频率明显较其他地区严重。综上,在全球变暖、农民调整水稻移栽日期和品种更换的共同作用下,水稻关键生育期延迟型冷害的发生明显减少,障碍型冷害主要在吉林省的东部时有发生。

关键词：延迟型冷害障碍型冷害水稻生育期

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淮河流域最长连续无雨日特征及其与环流指数的关系

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水电能源科学 2023年第11期41卷 1-4页

作者：马宏伟张钤黄进张方敏南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学应用气象学院江苏省农业气象重点实验室江苏南京210044

基于淮河流域1961~2020年38个气象站点的逐日降水数据,筛选出最长连续无雨日(CDD),采用M-K趋势检验、主成分分析、时滞相关分析、交叉小波变换等方法分析了淮河流域CDD的变化特征及其对12个环流指数的响应。结果表明,淮河流域CDD空间分... 详细信息

基于淮河流域1961~2020年38个气象站点的逐日降水数据,筛选出最长连续无雨日(CDD),采用M-K趋势检验、主成分分析、时滞相关分析、交叉小波变换等方法分析了淮河流域CDD的变化特征及其对12个环流指数的响应。结果表明,淮河流域CDD空间分布有明显的季节特征。夏季表现为西高东低分布特征,春季、秋季和冬季表现为北高南低分布特征;60年来,不同季节的CDD变化亦不同,其中秋季大部分站点CDD增加,流域有变干趋势,而冬季全部站点CDD减小,流域干旱减缓;不同时滞的CDD与WP、SOI和Nino4具有较好的相关性,与Nino4的相关性最强,Nino4对滞后4、5个月的CDD有明显增强作用,对滞后10、11个月的CDD有明显减弱作用;Nino4对CDD的显著影响主要集中在10~15个月共振周期上,且主要呈Nino4超前于CDD的显著负相关关系。研究结果对今后干旱预测防御及水资源管理具有一定参考意义。

关键词：淮河流域最长连续无雨日环流指数主成分分析

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一次复杂地形下边界层抬升型暖区暴雨对流触发条件和可预报性的数值研究

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大气科学 2024年第3期48卷 1095-1112页

作者：徐渊闵锦忠庄潇然王霄朱利剑江西省气象台南昌330096 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 江苏省气象台南京210008 凉山州气象局四川省凉山州615000 中国气象局上海台风研究所上海200030

长江中下游地区的暖区暴雨过程易受复杂下垫面强迫的影响,具有较大的预报不确定性,尤其是其中的对流触发过程。为探讨此类过程的触发条件及揭示其可预报性受限制程度,本文针对2020年6月23日一次复杂地形包裹下的长江中下游暖区暴雨展开... 详细信息

长江中下游地区的暖区暴雨过程易受复杂下垫面强迫的影响,具有较大的预报不确定性,尤其是其中的对流触发过程。为探讨此类过程的触发条件及揭示其可预报性受限制程度,本文针对2020年6月23日一次复杂地形包裹下的长江中下游暖区暴雨展开高分辨率的数值模拟和对流尺度集合模拟,通过Lagrange气块后向轨迹分析、去除地形和关闭热效应的敏感性试验以及集合敏感性分析等方法对此次过程的对流触发阶段展开分析。结果表明,此次过程被抬升气块的主要源地为1.5 km以下的边界层,仙霞岭和杉岭在正午时分因热力作用而驱动的出谷风是引发局地辐合抬升的动力源,高低层散度、湿位涡的垂直配置以及偶极型位涡异常对此次对流触发过程具有较好的指示意义。此外,该过程对前期近地面2 m高度处温度和模式底层视热源具有较高的敏感性,该结果证实下垫面强迫的精确刻画对于提升暖区暴雨的预报效果至关重要。逐步减小初始场误差的初值敏感性试验进一步表明,此次暖区对流过程的可预报性显著低于北边的锋面过程,表现为锋面对流的偏差总能量能随初始误差的缩小持续性降低,而暖区对流的偏差总能量曲线则仍能增长至与原水平相近,呈现出非线性辐合收缩特征。因此,对于天气尺度强迫显著的锋面对流,或可优先考虑通过加强资料同化能力等手段降低初始场误差来减小预报误差;但对于复杂地形下的暖区暴雨对流触发过程,则需要更加强调通过集合预报来捕捉其不确定性。

关键词：暖区暴雨对流触发复杂地形对流尺度集合模拟可预报性

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