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分别以GRAPES和MM5为核心建立中尺度数值预报业务系统,并对2006年6~8月温度和降水预报产品业务应用效果进行严格的检验。结果表明:GRAPES和MM5对黑龙江省都具有较强的预报能力,温度预报两者相当,24h降水预报GRAPES总体好于MM5,48h降水预报MM5总体好于GRAPES。两个中尺度数值预报业务系统的产品,对实现精细化预报有重要的作用,可以作为加工预报产品的基础。 相似文献
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建立滑坡灾害多维度气象预警判据和划分“网格化”预警单元能够为滑坡灾害气象预警提供科学依据.本文以浙江省金华市磐安县205个降雨型滑坡为研究对象,首先,基于平均有效降雨强度-降雨历时(I-D)阈值模型,采用普通最小二乘回归(OLSQ)和分位数回归(QR)划分临界阈值曲线;其次,引入当日降雨量(R),进一步优化I-D阈值模型,建立I-D-R阈值模型,采用不同参数估计方法对比不同阈值模型精度,选择最优阈值模型作为磐安县滑坡灾害气象预警判据;最后,基于降雨分布的差异性,在划分地形单元的基础上利用泰森多边形(VD)建立了乡镇级别的“网格化”预警单元.结果显示:(1)I-D-R阈值模型相比于I-D阈值模型具有更好的预警精度,且基于QR的I-D-R阈值模型效果更好,警告及以上阈值等级精度提升到50%,特别注意及以上阈值等级精度提升到88.9%;(2)采用基于QR的I-D-R降雨阈值作为磐安县51个预警单元四级气象预警(红、橙、黄、蓝)的判据,并提出相应的应急响应措施.研究成果提供了一种新的阈值模型,能够为磐安县区域气象预警提供借鉴与参考. 相似文献
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2012年岁末,在宝丰县国土资源局,"一顿大筐鸭化解十年怨"的故事被大家传为美谈。原来说的是该局信访股长邢天明用真情打动上访人,使邻里10年恩怨得到化解的事情。12月3日上午,西北风呼呼地刮着,室外特别冷。宝丰县国土资源局信访股长邢天明坐在办公室一边看文件一边想:今天大概没有人来上访了。"有人吗?"门外突然传来问话声。话到人到,上访户朱中振已走进来,后面还跟着5个人。老邢连忙给他们让座,边倒茶边问:"这么大的风,天又这么冷,你怎么又 相似文献
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基于SilverLight和REST的富网络地理信息系统框架设计 总被引:1,自引:0,他引:1
在WebGIS的快速发展过程中,其架构方法和实现技术的研究一直是人们关注的热点。本文针对传统WebGIS开发复杂度高、交互体验性贫乏、运行效率低等不足,在对RIA/SilverLight和REST技术的研究基础上,以整体结构模块化,开发行为统一化,代码可复用及经验可复用的指导思路下,提出由空间数据服务器(数据访问层DAL)、GIS服务和Web服务服务器(业务逻辑层BLL)及部署有SilverLight插件的浏览器(表现层UI)组成的3层架构式富网络地理信息系统,并阐述了数据层中空间属性数据库的设计和建立步骤以及优化经验,分析了业务逻辑层的构成和运行机制,为提高系统开发效率使用MVVM(Model-View-View Model,模型-视图-视图模型)设计模式,将表现层分为前端用户界面和后台逻辑两部分,并描述了用户熟悉的Office Ribbon设计样式的开发方法,说明了后台逻辑架构组件各自功能及通讯路径。最后,为验证此框架能够有效提高系统开发效率、丰富用户体验和改善系统运行性能表现等优势,利用SilverLight(C#)实现了应用实例——LightGIS。系统开发和运行实验表明,该框架能够很好地达成以下目的:(1)实现优美的用户操作界面和丰富的互操作性体验;(2)提供平滑、流畅的地图服务和高响应性空间分析;(3)具备优秀的系统可扩展潜力和可配置性。 相似文献
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After the Yutian M_S7.3 earthquake,the authors instantly collected 1Hz high frequency data of the 4 reference stations within 350 km around the epicenter,and calculated the GNSS data with the TRACK module. The results showed that:( 1) The co-seismic displacement of Yutian station,about 54 km from the epicenter,is the most obvious,particularly in the EW component,with a change of about 52.5 ± 11mm,which is more than three times the mean-square error of calculating precision.( 2) In the Yutian reference station,the biggest variation in the EW component appeared within 1 minute after the earthquake.( 3) The change in the NS component is not great. 相似文献
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