利用通用气候系统模式(Community Climate System Model version 3,简称CCSM3)模拟的TraCE-21ka全新世以来的试验数据,分析了全新世两次突变事件(8.2 ka B.P.和4.2 ka B.P.)前后(分别为9200~8800 a B.P.、8800~8000 a B.P.和4800~4500 a...
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利用通用气候系统模式(Community Climate System Model version 3,简称CCSM3)模拟的TraCE-21ka全新世以来的试验数据,分析了全新世两次突变事件(8.2 ka B.P.和4.2 ka B.P.)前后(分别为9200~8800 a B.P.、8800~8000 a B.P.和4800~4500 a B.P.、4500~4000 a B.P.)北半球夏季(6~8月)气温和季风降水的时空变化特征,并通过对比4个单因子(地球轨道参数、温室气体浓度、大陆冰盖和淡水注入)敏感性试验结果来分析北半球季风降水变化的成因。结果表明:1)两次典型突变事件前后欧亚大陆中高纬大范围的地表气温均明显下降,但是8.2 ka B.P.事件的降温程度大于4.2 ka B.P.事件,此外,在8.2 ka B.P.事件下北美中部有明显的增温,而在4.2 ka B.P.事件下该地区为降温;2)两次典型突变事件前后的北半球季风降水变化的空间分布类似,主要表现为北美季风区、北非季风区西部和印度季风降水一致减少,而东亚季风降水呈现"南涝北旱"的分布型;3)两次典型突变事件前后环流场变化的空间型相似,但是4.2 ka B.P.事件的环流强度变化明显弱于8.2 ka B.P.事件;4)8.2 ka B.P.事件下北半球季风降水变化主要是淡水注入所导致,而4.2 ka B.P.事件主要由于地球轨道参数和气候系统内部变率的共同影响。
利用通用气候系统模式(Community Climate System Model,简称CCSM)全新世和21世纪气候模拟试验数据,对比分析了全新世暖期鼎盛期和RCP4.5(Representative Concentration Pathway 4.5,简称RCP4.5)未来变暖情景下东亚地区夏季地表气温和...
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利用通用气候系统模式(Community Climate System Model,简称CCSM)全新世和21世纪气候模拟试验数据,对比分析了全新世暖期鼎盛期和RCP4.5(Representative Concentration Pathway 4.5,简称RCP4.5)未来变暖情景下东亚地区夏季地表气温和降水的空间分布特征,并探讨了两个暖期夏季气候变化的成因机制。结果表明:1)全新世东亚地区最暖的夏季出现在9 ka B.P.前后,这与地球轨道参数有关;2)RCP4.5温室气体排放情景下21世纪整个东亚地区的夏季平均地表气温均呈上升趋势,而在全新世暖期鼎盛期东亚地区的夏季地表气温呈现同心圆状分布;3)全新世暖期鼎盛期和未来变暖情景下东亚地区夏季降水的空间分布有明显差异,前者东亚地区的夏季降水呈现"南负北正"的偶极子分布形态,而后者呈三极子形势;前者东亚夏季降水的变化幅度明显强于后者;4)全新世暖期鼎盛期副高偏强,中国东部偏南气流较强;而在RCP4.5未来变暖情景下副高偏弱。
网络欺凌检测是网络空间信息内容安全的重要研究内容,也关乎青少年在线安全.针对目前网络欺凌检测方案存在的训练样本少、难以处理多义词、分类性能不太理想等问题,提出一种ELMo-TextCNN检测模型.该模型首先采用迁移学习思想,利用预训练的ELMo(embeddings from language models)生成动态词向量,不仅解决了网络欺凌样本规模小的问题,而且由于ELMo采用了双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)网络结构,会根据上下文推断每个词对应的词向量,能够根据语境理解多义词.该模型再通过擅长处理短文本数据的TextCNN(text convolutional neural network)提取文本特征,最后经过全连接层输出分类结果.实验结果证明,提出的ELMo-TextCNN检测方法能够处理一词多义,并获得更好的分类检测效果.
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