开架式水下机器人运动的模糊非线性PD控制方法

由于水下机器人系统的非线性动力学特性和工作环境的复杂性和不确定性,如何更好地设计水下机器人作业时的运动控制器一直是其实用化过程中没能得到很好解决的问题。结合模糊逻辑和S面控制,利用T—S推理结构,设计了一种兼具局部和全局调整功能的模糊非线性PD(m)控制器,仿真结果表明,其控制效果要优于采用单一控制参数的S面控制器。     

一种快速编码法在全野外数字化测图中的应用研究

编码法是目前全野外测图主要采用的作业方法,相比其他测图方法,在外业数据采集、内业数据处理方面都具有较高的作业效率。本文结合徕卡TS06全站仪速编码功能和CASS编码规则提出了一种快速编码法,极大地提高了外业数据采集速度和内业数据处理自动化程度,并在工程中得到了实际应用。     

AREM模式对2002年汛期降水的实时预报试验

2002年主汛期,“973”(中国暴雨)项目研制开发的η坐标有限区域数值预报模式(AREM)在武汉暴雨研究所进行了每天两个时次(08时、20时)的实时数值预报试验。实时预报表明,该模式适合于我国计算机条件,对我国夏季降水有相当预报能力。对试验结果进行了分区Ts评分检验,模式对我国东部地区的降水预报评分最高,08时起报的0～24h时效的降水预报,对24小时降水量大于0．1、10、25和50mm的R评分分别为0．578、0．282、0．144和0．062。对2002年主汛期的几次强降水过程的预报结果表明：模式对2002年梅雨、长江流域暴雨、华南暴雨和华北暴雨都有很好的预报,模式对雨带的位置、移动、降水强度、降水的持续与减弱的预报都具备一定的能力。     

应用三维冰雹云模式制作河北省11地市冰雹预报

应用中国科学院大气物理研究所发展的完全弹性三维冰雹云模式,使用河北省内三个探空站（张家口、北京、邢台）的探空资料,制作了河北省冰雹区域客观预报。在此基础上,应用MM5中尺度模式的预报资料制作河北省11地市的冰雹预报。预报结果表明,该方法对冰雹等强对流天气的预报具有一定的参考价值和指导作用。     

基于前馈神经网络的多模式集成降水预报研究

为提高山东定量降水预报准确率,采用深度前馈神经网络（Deep Forword Neural Networks,DFNN）和降水分级最优TS(Threat Score)权重集成方法对多模式集成降水预报进行研究。对2019年4—9月欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasting, ECMWF）全球数值预报系统、中国气象局上海数值预报模式系统（China Meteorological Administration Shanghai9 km, CMA-SH9）和中国气象局中尺度天气数值预报系统（China Meteorological Administration Mesoscale, CMA-MESO）逐24 h累积降水量预报进行有监督训练,得到4组DFNN(ES、EM、SM、ESM)深度学习模型,并利用多模式降水分级最优TS权重集成方法建立Mul-OTS(Multi-mode Optimal Threat Score)集成模型。用2020年4—9月各模式逐24 h累积降水量进行降尺度格点预报,对5种集成方案对比...     

基于Local-BGM法的冷涡暴雨集合预报试验及评估检验北大核心

基于传统增长模繁殖法(Breeding Growing Mode,BGM)和局地增长模繁殖法(Local Breeding Growing Mode,Local-BGM)生成初始扰动成员,对一次冷涡暴雨过程进行集合预报试验,从多方面比较两种方案的预报效果,并且在邻域概率法(Neighborhood Probability,NP)中引入时间邻域,评估概率预报结果。结果表明,引入局地化思想的Local-BGM方案能够生成比传统BGM方案更合理的初始扰动,具有很明显的局地特征。对于扰动变量的预报,Local-BGM方案在均方根误差和离散度等方面均表现更好,同时能够提高各量级降水的预报技巧。邻域集合概率法能够综合各个集合成员预报的降水信息得到优于集合平均的概率预报,分数技巧评分更高。并且在考虑时间不确定性后,无论是控制预报、集合平均还是邻域集合概率法,分数技巧评分均有很大改善,并且降水阈值越大改善效果越明显,能够为极端强降水天气提供较为客观的概率预报信息。     

SEAS5模式对新疆月尺度气温和降水的预测性能评估

检验评估气候模式，有利于发挥这一客观预测方法在新疆气候预测业务中的应用效果，提高新疆气候预测能力。基于欧洲中期天气预报中心第五代季节预测系统SEAS5模式的历史回报数据和新疆98个气象站的气温、降水观测资料，利用距平符号一致率Pc、趋势异常综合评分Ps、距平相关系数ACC、时间相关系数TCC等方法，综合评估了SEAS5模式对新疆1993—2019年月尺度气温和降水的预测性能。结果表明：SEAS5模式对新疆月气温、降水的总体预测性能较好，对降水趋势和量级有一定的预测能力。模式的预测性能存在明显的月际差异和空间差异。模式对新疆4—9月气温和4月、6—8月降水的预测性能较好。气温预测评分中，4月Pc最高（61.3分），7月Ps最高（74.4分），6月ACC最高（0.17）。降水预测评分中，4月Pc最高（58.7分），7月Ps最高（72.1分），4月ACC最高（0.16）。空间分布上，模式对1月、3月、6月和12月南疆的气温预测性能普遍高于北疆，对7月和9月南疆西部的预测性能低于其他地区。模式对南疆的降水预测性能普遍高于北疆。     

公里级CMA_MESO模式FSS评分技术研究

本文研究计算CMA_MESO模式预报降水FSS（Fractions Skill Score）评分时，当其水平分辨率与观测降水不一致时，采取两种匹配方式统一分辨率，分析这两种方式得到的FSS评分结果是否有差异。针对3 km分辨率CMA_MESO模式6 h累积降水，选取5 km分辨率的观测降水，分别采取预报降水匹配观测降水分辨率，以及观测降水匹配预报降水分辨率两种方式，选择4种邻域尺度：5、25、51和105 km；4种降水阈值：0.1、4、13和25 mm，得到两组不同预报时效的FSS评分。通过分析发现：两组FSS评分结果没有显著差异。研究结果表明，当CMA_MESO模式预报降水水平分辨率与观测降水不一致时，可以将预报降水匹配到观测降水格点场，也可以将观测降水匹配到预报降水格点场，两种匹配方式对FSS评分结果没有影响。     

全国震情会商会预报效能评分方法的研究

本文综合分析了自1976年以来全国震情趋势会商会的资料,对全国历年预报区分布及各区5级以上地震的发震概率作了统计。在此基础上对预报效能用12种评分方法进行试算和比较。结果表明,就目前的预报水平而言,评价全国会商会的预报效能以单项评分方法为好,二项分布检验和Fisher检验方法是较为合适的统计检验方法。本文还用上述方法对16年来我国的地震预报状况作了评价。     

基于胸部CT图像的新型冠状病毒感染严重程度评分系统对比分析

目的：采用4种半定量测量方法评估新型冠状病毒感染患者的肺部病变负担，比较4种评估方法的诊断性能和观察者间的一致性，找出诊断时间最短、最精确的一种评估方法。方法：回顾性分析157例经鼻咽拭子标本进行实时逆转录聚合酶链反应确诊并住院治疗的新型冠状病毒感染患者，根据中国国家卫健委发布的《新型冠状病毒感染诊疗方案（试行第十版）》进行分型，中型87例，重症型66例，危重型4例。基于患者的胸部CT图像，两名放射科医生使用4种半定量评分系统独立评估肺部受累的严重程度，并记录每个评分系统所用的时间。采用组内相关系数（ICC）检验两名医生使用4种半定量评估方法的评估结果一致性。结果：重症组的D-二聚体、淋巴细胞百分比、淋巴细胞计数、乳酸脱氢酶和C反应蛋白与非重症组差异有统计学意义。4种半定量评估方法的评分结果显示，重症组的平均得分均高于非重症组。两名医师采用4种半定量评估方法的一致性均较差，4种方法的ICC均小于0.75,4种方法中T-SS法的平均用时最短。结论：基于视觉及主观经验的新型冠状病毒感染肺部病变严重程度半定量评估方法具有一定的局限性，未来开发基于人工智能且具有良好泛化性的定量评估模型具有重要...