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131.
132.
微根窗成像技术推动了植物根系表型研究,但是根系长度和直径仍然需要人眼识别再绘制轨迹,消耗大量的人力和时间。为了解决这一难题,本研究将U-Net语义分割技术引入到植物根系图像识别中,研发了基于机器学习的iRoot-V02根系自动识别软件。采用iRoot-V02软件识别微根窗法获得的植物根系成像图片的根长、直径、投影面积、根尖数等参数。结果表明: iRoot-V02软件批处理600 dpi图片的速度为每张26.6 S; 获取根系的骨架信息、总根长与人眼识别结果基本一致; 按直径每0.1 mm为一级,获得不同直径的根长,与人眼识别结果的根长决定系数大于0.76;精确捕捉到根系生长旺盛期不同直径根长的变化; 分析了300 dpi和600 dpi两种分辨率根系图片的参数,两种分辨率结果具有高相关性,因此可建立低分辨率根系参数和高分辨率根系参数之间的关系方程,采用低分辨率拍摄根系图像,通过方程转化成更准确的根系参数,减轻工作量。用iRoot-V02软件的根系生长信息近似于人眼识别,相比人眼识别在大批量根系图像智能识别、自动化、快速目标检测方面具有巨大优势。  相似文献   
133.
丁国安 《气象》1983,9(9):13-15
一、资料来源及处理 我们利用1976—1978年武汉市下游约20公里位于长江边的阳逻过江铁塔九个观测高度(5、10、15、20、30、62、86.8、119、146米)的资料,分析了江风及其随高度的变化。各高度按12—2月、3—5月、6—8月、9—11月分组,各组依据出现江风的气象条件挑选出来,然后求江风出现及终止的平均时间及平均风速。  相似文献   
134.
北京地区气溶胶PM2.5粒子浓度的相关因子及其估算模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
文中运用统计分析和气象统计预报的方法,使用北京白石桥小区的污染物观测资料和同期北京地区的气象观测资料,对影响大气污染的气象因子进行了综合分析,并分别建立了气溶胶PM2.5粒子浓度与气体污染物、气象要素场的两类统计相关拟合模型。发现气溶胶PM2.5粒子浓度与气体污染物浓度存在不同程度的相关性,且与气象条件亦存在显著的相关关系,此类时空变化及其量化估算模型具有一定实际应用价值。通过确定气象要素场和气溶胶浓度的关系可进一步研究不同地区的污染物输送和污染源扩散影响的问题。  相似文献   
135.
文中介绍的数学模型考虑了混合云中液、固相共存时以及冰面过饱和环境下稳定同位素的动力分馏效应.利用该数学模型,模拟不同冷却条件下稳定同位素的温度效应.在相同的湿度条件下,湿绝热冷却过程中δ18O随温度的变化率小于等压冷却过程.冰面过饱和比S;的增大意味着动力分馏效应的增大.与平衡态过程相比,它的作用使得稳定同位素的综合分馏系数减小,从而使得降水中δ18O随温度的变化趋缓.模拟结果显示,湿绝热冷却过程中大气水线(MWLδD=bδ18O+d)的梯度项b和常数项d均大于等压冷却过程.不同的冰面过饱和比对大气水线的影响是不同的.与冰面过饱和比相比,b和d的大小对云中含水量的变化敏感性较低.模拟结果还显示,乌鲁木齐的降水不是来自海洋水汽的初始凝结.在经历了长途输送之后,乌鲁木齐降水中的稳定同位素成分在很大程度上被衰减.模拟的稳定同位素比率/温度、δD/δ18O曲线分别与乌鲁木齐实测的稳定同位素比率/温度回归线以及大气水线有非常好的一致性.  相似文献   
136.
太阳紫外辐射强度与气象要素的相关分析   总被引:17,自引:3,他引:17  
利用地面常规气象观测资料,分析了白天条件下太阳紫外辐射与其它气象要素的相关关系,又利用这些常规气象要素拟合出紫外辐射强度的预报方程,并利用逐日天气预报结果(某些常规要素),预报逐日紫外辐射强度,评价各气象要素对太阳紫外辐射变化的主次贡献。  相似文献   
137.
介绍的数学模型考虑了混合云中液、固态共存时以及冰面过饱和环境下稳定同位素的动力分馏效应.利用该数学模型,模拟了不同冷却条件下稳定同位素的温度效应.在相同的湿度条件下,湿绝热冷却过程中δ18O随温度的变化率小于等压冷却过程.冰面过饱和比Si的增大意味着动力分馏效应的增大.与平衡态相比,它的作用使得稳定同位素的综合分馏系数减小,从而使得降水中δ18O随温度的变化趋缓.模拟显示,湿绝热冷却过程中大气水线(MWL:=bδ18O+d)的斜率b和常数d均大于等压冷却过程.全球大气水线位于湿绝热冷却过程和等压冷却过程条件下分别模拟的两条大气水线之间.b和d的大小与Si呈正比.Si愈大,动力分馏效应愈强,b和d也愈大.反之亦然.然而,b和d的大小对云中含水量的变化具有低的敏感性.利用动力分馏模式模拟了乌鲁木齐降水中稳定同位素的变化.模拟的稳定同位素比率-温度以及δD-δ18O曲线分别与乌鲁木齐实测的稳定同位素比率-温度回归线以及大气水线有非常好的一致性.  相似文献   
138.
降水量水平空间分布非均匀性的普适分布律探讨   总被引:2,自引:0,他引:2  
以中国区域逐月降水资料(272个测站)为基础探讨降水量场的水平空间概率分布模式的普适性。结果表明,描述中国区域月降水量水平空间分布非均匀性的普适分布律以г分布的PDF(Probability Density Function)最适宜;讨论了其分布参数的季节和年际变化及其气候意义,并用分区拟合结果验证了该分布型的普适性。  相似文献   
139.
Variations of δ~(18)O in Precipitation along Vapor Transport Paths   总被引:1,自引:0,他引:1  
Three sampling cross sections along the south path starting from the Tropics through the vapor passage in the Yunnan-Guizhou Plateau to the middle-low reaches of the Yangtze River, the north path from West China, via North China, to Japan under the westerlies, and the plateau path from South Asia over the Himalayas to the northern Tibetan Plateau, are set up, based on the IAEA (International Atomic Energy Agency)/WMO global survey network and sampling sites on the Tibetan Plateau. The variations, and the relationship with precipitation and temperature, of the δ18 O in precipitation along the three cross sections are analyzed and compared. Along the south path, the seasonal differences of mean δ18O in precipitation are small at the stations located in the Tropics, but increase markedly from Bangkok towards the north, with the δ18O in the rainy season smaller than in,the dry season. The δ18O values in precipitation fluctuate on the whole, which shows that there are different vapor sources. Along the n  相似文献   
140.
城市环境大气重污染过程周边源影响域   总被引:39,自引:9,他引:39  
北京城市周边污染源影响问题是北京环境污染治理决策亟待解决的关键环节之一. 综合分析2001年1~3月份BECAPEX(Beijing City Atmospheric Pollution Experiment), MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)与TOMS(Total Ozone Mapping Spectrometer)卫星遥感资料, 提出追踪污染源“上游”风场合成矢量法. 通过统计分析北京及周边地区TOMS与MODIS卫星遥感气溶胶区域性特征, 发现北京城市重污染过程与南部周边城市群落排放源影响相关显著, 北京周边向南开口的类似“马蹄型”地形可能导致周边源远距离输送的污染物“滞留”效应, 形成北京与南部周边排放源近似南-北向带状影响域. 综合分析北京地区重污染过程轨迹特征, 并选取2001年1~3月份重污染过程与空气质量良好时段作为分析样本, 采用HYSPLIT (Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory)轨迹模式进行模拟试验, 揭示了北京城区重污染过程河北、山东和天津等地城市群落污染排放源扩散轨迹. 选取北京城区异常重污染过程个例, 并用RAMS(Regional Atmosphere Model System)模式模拟试验, 亦揭示了北京城区异常污染过程周边外源贡献率, 进一步证实了北京城市重污染过程加剧的重要因素之一是南部周边城市污染物外源的输入.  相似文献   
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