检索结果-内蒙古大学图书馆

气候变化研究进展 2016年第4期12卷 286-293页

作者：徐经纬徐敏蒋熹 ArmelleReca C.Remedio Dmitry V.Sein Nikolay Koldunov Daniela Jacob 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心/资料同化研究与应用中心南京210008 江苏省气象局南京210008 Climate Service Center Germany (GERICS) Hamburg 20095 German Alfred Wegener Institute (AWI) Bremerhaven 27568 German

采用泰勒图和偏差分析等统计方法,评估分析了德国区域气候模式(REMO)对中国1989—2008年气温和降水的模拟能力。结果表明:REMO气温模拟值与观测值空间相关系数为0.94,降水空间相关系数较低(0.42),气温模拟结果明显优于降水;从空间偏差上... 详细信息

采用泰勒图和偏差分析等统计方法,评估分析了德国区域气候模式(REMO)对中国1989—2008年气温和降水的模拟能力。结果表明:REMO气温模拟值与观测值空间相关系数为0.94,降水空间相关系数较低(0.42),气温模拟结果明显优于降水;从空间偏差上看,在中国大部分地区,REMO模拟的气温高于观测值,偏差在±4℃以内,青藏高原整体有明显的-4^-2℃的冷偏差;模拟的降水值则高于观测值,空间偏差分布较均匀,中国大部分地区偏差在±300mm之内;除青藏高原、华南和西南地区外,REMO能较准确地反映出中国气温和降水的空间分布特征,其中华北和东北地区模拟效果最好;REMO对夏季气温和冬季降水的模拟能力相对较好;REMO在地形起伏较大地区的模拟能力有待提高。

关键词：区域气候模式(REMO) 气温降水模拟能力评估

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混沌海杂波背景下的微弱信号检测混合算法

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物理学报 2015年第4期64卷 48-54页

作者：行鸿彦张强徐伟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气象探测与信息处理重点实验室南京210044

基于经验模态分解理论,提出了一种基于粒子群算法的支持向量机预测方法.采用总体平均经验模式分解法将混沌信号分解为若干固有模态函数和趋势分量,将复杂的非线性信号转化为具有不同尺度特征的平稳分量.利用粒子群算法对支持向量机的惩... 详细信息

基于经验模态分解理论,提出了一种基于粒子群算法的支持向量机预测方法.采用总体平均经验模式分解法将混沌信号分解为若干固有模态函数和趋势分量,将复杂的非线性信号转化为具有不同尺度特征的平稳分量.利用粒子群算法对支持向量机的惩罚系数和核函数进行优化,结合支持向量机建立混沌序列的单步预测模型.从预测误差中检测淹没在混沌背景中的微弱信号(包括瞬态信号和周期信号).对Lorenz系统和实测IPIX雷达数据进行仿真实验,结果表明,该方法能够有效地从混沌背景噪声中检测出微弱目标信号,Lorenz系统得到的均方根误差0.000000339(-102.8225 d B时)比传统支持向量机方法的均方根误差0.049(-54.60 d B时)降低了5个数量级,从海杂波中检测出具有谐波特性的微弱信号,表明预测模型具有更低的门限和误差.

关键词：粒子群算法支持向量机混沌海杂波微弱信号检测

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江苏省稻谷产量与气候因子的灰色系统分析

江苏省稻谷产量与气候因子的灰色系统分析

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第33届中国气象学会年会

作者：左慧婷李忠良娄运生石一凡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

基于HP滤波法对稻谷产量数据进行去噪分离,利用灰色系统分析筛选影响产量的主要因子,结合多重回归分析法研究江苏省1980-2012年稻谷生长季主要气象因子及极端天气指数与稻谷产量的关系。结果显示:HP滤波法分离出的趋势产量可以很好的反... 详细信息

基于HP滤波法对稻谷产量数据进行去噪分离,利用灰色系统分析筛选影响产量的主要因子,结合多重回归分析法研究江苏省1980-2012年稻谷生长季主要气象因子及极端天气指数与稻谷产量的关系。结果显示:HP滤波法分离出的趋势产量可以很好的反映出近33a的粮食产量变化趋势;灰色关联分析结果表明,生长季内江苏省稻谷产量主要受积温影响,关联系数达0.6887;其次为最低气温,再次是日照时数、平均气温、最高气温、气温日较差、SU25、WSDI、R10、降水量、R95pTOT,稻谷产量与温度因子高度相关,而与降水要素的关联系数明显低于温度要素。对主要影响因子进行多重线性回归分析所得的回归模型可用于江苏省稻谷产量的模拟与预测。

关键词：稻谷产量气象因子灰色关联 HP滤波逐步回归

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气候变化情景下黄淮海区域热量资源及夏玉米温度适宜度

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大气科学学报 2016年第3期39卷 391-399页

作者：李萌申双和吕厚荃韩艳褚荣浩沙修竹南京信息工程大学应用气象学院江苏南京210044 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/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江苏南京210044 中国气象局国家气象中心北京100081 河南大学环境与规划学院河南开封475004 河南省人工影响天气领导小组办公室河南郑州450003

利用黄淮海区域90个站点1971—2000年逐日气象资料以及国家气候中心发布的未来气候变化情景(A1B)下区域气候模式(Reg CM3)模拟的黄淮海区域1951—2070年0.25°×0.25°格点气象资料,结合夏玉米主要生育期对温度的需求,构建... 详细信息

利用黄淮海区域90个站点1971—2000年逐日气象资料以及国家气候中心发布的未来气候变化情景(A1B)下区域气候模式(Reg CM3)模拟的黄淮海区域1951—2070年0.25°×0.25°格点气象资料,结合夏玉米主要生育期对温度的需求,构建了黄淮海区域的温度适宜度和变异系数模型,并对1951—2070年黄淮海区域热量资源、夏玉米主要生育期的温度适宜度及其变异系数的时空变化特征进行分析。结果表明:1)黄淮海区域≥10℃积温和80%保证率下日平均温度≥10℃的初日均呈现由北向南依次增加的趋势,且随时间推移,分别呈增加和提前趋势。2)黄淮海区域夏玉米播种—出苗期的温度适宜度随时间整体呈逐渐上升的变化趋势、其变异系数随时间呈降—升—降的变化趋势;出苗—抽雄期的温度适宜度随时间呈先降后升的变化趋势、其变异系数呈降—升—降—升的变化趋势;抽雄—成熟期的温度适宜度空间上呈现2010年前北低南高、未来情景下中部低四周高的分布趋势,时间上呈2010年前稳定、未来情景下先降后升的变化趋势,其变异系数呈相反变化趋势;3)黄淮海区域夏玉米温度适宜度及其变异系数从播种—出苗期—出苗—抽雄期—抽雄—成熟期均呈反相位的变化关系。

关键词：夏玉米热量资源温度适宜度变异系数

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基于OS-ELM的风速修正及短期风电功率预测

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电子技术应用 2016年第2期42卷 110-113,121页

作者：张颖超肖寅邓华王璐南京信息工程大学信息与控制学院江苏南京210044 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南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044

随着时间的推移,风电场风电功率预测模型的适用性逐渐降低,导致预测精度下降。为了解决该问题,基于在线序列-极限学习机(OS-ELM)算法提出了风电场短期风电功率预测模型的在线更新策略,建立的OS-ELM模型将风电场的历史数据固化到隐含层... 详细信息

随着时间的推移,风电场风电功率预测模型的适用性逐渐降低,导致预测精度下降。为了解决该问题,基于在线序列-极限学习机(OS-ELM)算法提出了风电场短期风电功率预测模型的在线更新策略,建立的OS-ELM模型将风电场的历史数据固化到隐含层输出矩阵中,模型更新时,只需将新产生的数据对当前网络进行更新,大大降低了计算所需的资源。采用极限学习机(ELM)算法对数值天气预报(NWP)的预测风速进行修正,并根据风电功率的置信区间对预测功率进行二次修正。实验结果表明,采用OS-ELM算法更新后的模型适用性增强,预测精度提高;采用基于风电功率置信区间的功率修正模型后,风电功率的预测精度明显提高。

关键词：在线序列-极限学习机数值天气预报风速修正功率修正

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一种新的温度传感器湿度补偿方法

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2016年第6期8卷 533-539页

作者：邹水平行鸿彦于祥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南京210044

针对温度传感器测量中易受湿度影响的问题,通过对思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm,MEA)中的趋同操作、异化操作及收敛条件进行研究改进,对趋同操作中的散布权值进行自适应调整,在异化操作中引入差分进化算法的变异操作,并考... 详细信息

针对温度传感器测量中易受湿度影响的问题,通过对思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm,MEA)中的趋同操作、异化操作及收敛条件进行研究改进,对趋同操作中的散布权值进行自适应调整,在异化操作中引入差分进化算法的变异操作,并考虑收敛条件中搜索平面平缓的情况,提出了基于改进思维进化算法的BP神经网络湿度补偿方法.由湿度影响检定实验得到的样本数据,利用此补偿方法建立湿度补偿模型,将补偿结果与未经优化的BP神经网络模型的结果进行比较研究.结果表明,基于改进思维进化算法的BP神经网络模型补偿精度较高,收敛速度快,计算量小,可有效提高温度传感器的测量精度和可靠性,便于实际应用.

关键词：温度传感器思维进化算法 BP神经网络湿度补偿

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基于海温和大气环流特征量的农业气候年景预测

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江苏农业科学 2016年第9期44卷 435-439页

作者：徐敏徐经纬高苹吴洪颜徐乐江苏省气象局江苏南京210008 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心/资料同化研究与应用中心江苏南京210044 扬州市气象局江苏扬州225009

由于农业其后年景预测可为合理安排农业生产布局、科学制定宏观调控政策提供一定依据,分析江苏省1961—2014年全年粮食作物相对气象产量与气象条件之间的关系。结果发现:降水对相对气象产量的影响权重最大,其次为日照和≥0℃活动积温,... 详细信息

由于农业其后年景预测可为合理安排农业生产布局、科学制定宏观调控政策提供一定依据,分析江苏省1961—2014年全年粮食作物相对气象产量与气象条件之间的关系。结果发现:降水对相对气象产量的影响权重最大,其次为日照和≥0℃活动积温,说明农业气候年景受光照资源、热量资源、水分资源的综合影响。为了将光、温、水的综合影响定量化,构建农业气候年景综合指数,将历年综合指数与相应年景进行统计分析,划定丰、平、歉年所对应的综合指数范围。基于太平洋海温和大气环流对长期天气过程影响的滞后性,同时考虑预报因子的显著性、稳定性和独立性,应用最优化技术,建立农业气候年景综合指数的预测模型,经过历史拟合和试报检验,效果理想,可投入业务应用,提前1年预测综合指数,从而确定农业气候年景。

关键词：农业气候年景海温环流特征量预测模型

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UV-B增强下施硅对水稻根际土壤甲烷产生潜力的影响

UV-B增强下施硅对水稻根际土壤甲烷产生潜力的影响

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中国土壤学会第十三次全国会员代表大会暨第十一届海峡两岸土壤肥料学术交流研讨会

作者：娄运生孟艳吴蕾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南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室

通过田间模拟试验,研究了UV-B辐射增强下施用不同硅肥对水稻根际和非根际土壤甲烷（CH）产生潜力影响。UV-B辐射设2个水平,即对照（A,自然光）和增强20%（E）。硅肥设3个水平,SiO（不施硅,SiO0 kg/hm）、Sil（硅酸钠,SiO 200 kg/hm）和S... 详细信息

通过田间模拟试验,研究了UV-B辐射增强下施用不同硅肥对水稻根际和非根际土壤甲烷（CH）产生潜力影响。UV-B辐射设2个水平,即对照（A,自然光）和增强20%（E）。硅肥设3个水平,SiO（不施硅,SiO0 kg/hm）、Sil（硅酸钠,SiO 200 kg/hm）和Si（钢渣硅肥,SiO 200 kg/hm）。结果表明,各处理水稻根际土甲烷产生潜力大于非根际土甲烷产生潜力。UV-B增强可提高根际和非根际土壤的甲烷产生潜力,施硅（Si、Si）可降低水稻根际土甲烷产生潜力,但对非根际土甲烷产生潜力的影响因生育期而异。在抽穗扬花期期扬花期,施硅（Si、Si）对非根际土甲烷产生没有明显抑制作用,Si促进了非根际土甲烷产生;在灌浆完熟期,施硅（Si、Si）对根际和非根际土甲烷产生均有抑制作用。

关键词： UV-B辐射施硅水稻根际土甲烷产生潜力

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海杂波FRFT域的分形特征分析及小目标检测方法

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物理学报 2015年第11期64卷 35-43页

作者：行鸿彦张强徐伟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南京210044

针对海杂波背景下海情对小目标检测的严重影响,本文研究了实测海杂波在分数阶Fourier变换(FRFT)域的分形特征,分别提出了单、高尺度下的分形检测方法.由数学定义推得,FRFT在不同阶数和尺度情况下,不具有一致的自相似特性,采用多重分形... 详细信息

针对海杂波背景下海情对小目标检测的严重影响,本文研究了实测海杂波在分数阶Fourier变换(FRFT)域的分形特征,分别提出了单、高尺度下的分形检测方法.由数学定义推得,FRFT在不同阶数和尺度情况下,不具有一致的自相似特性,采用多重分形趋势波动分析法确定分形参数H(q),分析了海杂波在不同海情、距离和极化条件下的分形特征.在单尺度基础上结合FRFT的变阶优势,提出了阶数自适应的小目标检测方法;高尺度条件下,比较了不同因素对海杂波FRFT域多重分形参数的影响.结果表明:海杂波FRFT域可用变换阶数的方法检测到湮没在复杂海情中的小信号,检测门限多数提高200%以上,比采用时域信号提高26.3%.H(q)在负高尺度上具有明显的多重分形特征差异,H(q)-q曲线满足反正切分布,纯海杂波与含目标数据的拟合幅值比分别大于1.8(HH)和1.4(VV),为海杂波背景小目标检测提供了判定依据.

关键词：海杂波分数阶傅里叶变换分形特征小目标检测

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基于MODIS数据的江苏一季水稻生长发育监测

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中国科技论文在线精品论文 2016年第6期9卷 620-626页

作者：景元书李健 BUAPHEAN Ruthaikarn 浩宇曾文全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 南京信息工程大学应用气象学院南京 210044 南京信息工程大学应用气象学院南京 210044

针对江苏一季水稻种植区,基于2010年的中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)数据和水稻生长发育观测数据,选取增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)反演叶面积指数(leaf area index,LAI),所得结果与相对应的地面观测LAI基本一致.通过提取MODIS-EVI时间序列,采用Savizky-Golay滤波去除噪音,根据水稻在主要生育期的EVI变化特征,实现对水稻5个主要物候期的识别,并结合水稻农业气象站点观测资料进行验证.将水稻生育期识别算法应用到每个像元中,从而得到2010年江苏地区的水稻出苗期、移栽期、幼穗分化期、抽穗期及成熟期分布图.该方法可有效提取水稻的主要生育期,为区域水稻生长发育动态监测提供参考依据.

关键词：应用气象学遥感水稻生长发育

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