一种基于实景图像的低能见度识别算法

为了利用大量视频监控设备提高能见度数据采集密度,提出一种基于实景图像转换的、采用简单卷积神经网络分类提取能见度等级的算法。该算法假设视频设备水平安装且具备开阔视野, 对原始视频图像进行水平分块,提取各分块的梯度、饱和度和亮度信息组成新的图像,基于简单卷积神经网络建模。采用2019年9月—2020年12月上海洋山港气象站29668张视频图像进行训练,建立识别模型,并采用2021年1—5月5757张视频图像对模型进行测试。采用该算法建立的模型参考雾的预报等级(GB/T 27964—2011)将能见度分为5个等级进行检验,白天准确率为87.99%,夜间准确率为81.32%,优于直接采用AlexNet模型。对1000 m以下低能见度天气的识别准确率达95%以上。利用现有的视频摄像头,可有效弥补气象站点能见度仪数据不足的问题,在气象业务上有一定的应用价值。     

基于EWT-ARMA的短期电离层TEC预测模型

针对电离层总电子含量（TEC）数据非线性、非平稳的特点,在自回归移动平均（ARMA）模型的基础上,结合经验小波变换（EWT）,提出一种组合的短期电离层预测方法。采用IGS提供的电离层TEC格网数据进行实验,通过对比分析可知,相较于单一ARMA模型,本文组合模型在太阳活动低年和太阳活动高年5 d内的平均相对精度分别提高4.8%和2.8%,前1 d内组合模型的平均相对精度分别提高7%和6.1%。     

EWT-Elman组合模型短期电离层TEC预报

针对电离层总电子含量(TEC)非线性、高噪声的特点,建立基于经验小波变换(EWT)和Elman神经网络的短期电离层组合预报模型。运用该模型对不同地磁环境的电离层TEC时间序列进行建模预报,结果表明,EWT-Elman组合模型可反映电离层TEC的变化特征,地磁平静期预测平均相对精度为93%,均方根误差为1.04 TECu;地磁扰动期预测平均相对精度为92.4%,均方根误差为2.18 TECu。单一Elman模型、EMD-Elman组合模型以及EWT-BP组合模型在地磁平静期平均相对精度最高为90.7%,均方根误差最小为1.33 TECu;地磁扰动期平均相对精度最高为90.7%,均方根误差最小为2.57 TECu。对比其他模型,本文方法预测效果最优。     

岐口海洋地震观测台的建设

天津市建设项目"海上地震观测试验系统",是"十五"期间天津数字地震观测网络项目中的重点实验任务,该项目的建设将有效提高渤海海域地震监测能力,为天津经济社会发展建设、为滨海新区开发开放提供服务.通过建设海洋地震台,提高了天津市测震台网在渤海地区的监控能力,对于海啸预警能力也大有提高.     

2008/2009乌鲁木齐近地空间逆温层特征分析

以2008年6月—2009年5月乌鲁木齐探空站每日07时、19时400 MHz电子探空数据为基础,统计了距地高度5 000 m以下近地层垂直空间逆温层的特征,并以每日、各月和全年的方式进行了归类分析;对乌鲁木齐市5 000 m以下近地层空间逆温层的出现频次特征、层次特征、第一逆温层特征、地表逆温层特征等进行了详细分析和...     

陕县村级协管员每月补贴157元

2月23日,经过陕县国土资源局精心组织,周密部署,全县55个试点村村级资源环保村容协管员聘用工作圆满完成。     

海胆相关菌株抗菌活性筛选及其生物学特性

以8个菌株（3株革兰氏阳性菌、3株革兰氏阴性菌和2株真菌）作为指示菌,采用管碟法对分离自南海硇洲岛马粪海hP-（Hemicentrotuspulcherrimus）中的106株细菌（含放线菌）进行抗菌活性筛选,并对其中抗菌活性较强的菌株进行了基于16SrRNA基因序列的系统发育分析和生物学特性研究。结果显示．具有抗菌活...     

特大目标分类别的地震抢险方案模型设计研究

研究“十五”“地震应急指挥技术系统”中“地震应急指挥辅助决策系统”的一部分。主要研究“特大目标分类别的抢险设计方案和通用性建议模型”,它主要是为地震应急指挥提供辅助决策背景支持信息和特大目标分类别的抢险设计方案,通过检索和查询应急基础数据库,生成专题图表,显示特大目标的相关信息,并结合灾区实际情况,为指挥部成员提供提醒性的决策参考信息。     

云南金宝山铂钯矿床成矿机制探讨

金宝山铂钯矿位于云南省弥渡县与南华县交界的礼社江河谷两岸,大地构造位置处于滇中台拗边缘、红河断裂东侧。发现于70年代初期,已查证为一大型铂族元素矿床。本文主要根据矿床勘查的部分成果,讨论其成矿机制。     

近50余年来南海西沙海域冬季风强度的变率

采用南海西沙永兴岛海洋观察站1958~1997年12~2月实测的北东向冬季风风速的平均值作为冬季风强度指数 (WMI),与南海北缘滨珊瑚的相应年月份的实测δ18O平均值进行相关分析,得到线性回归方程WMI (m/s) = - 4.913- 2.138δ18O (‰),r = 0.83, n = 40。在计算(后报) 所得的1944~1997年代际变化序列中,WMI在40~60年代呈下降趋势,70年代略有上升,而80~90年代又呈下降趋势。在年际变化序列中,WMI呈显著的下降趋势,所得线性回归方程为WMI = 79.67-0.0377 Year, r = 0.68, n = 54。由斜率看出,WMI每10年平均下降约0.4 m/s。用Daniell功率谱法分析,近54年来WMI的变化存在2.5~7年的周期,与季风的QBO周期为2~2.4年,以及ENSO活动的3~8年周期密切相关。WMI连续下降的趋势是与全球持续变暖相映,南海海域冬季风强度的变化受到了全球变化的制约。