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石炭纪维宪期有孔虫演化快、分布广、数量丰富、分异度高。在浅水相地层,传统上依据大化石进行地层划分对比,但精度较低,而牙形石又不发育,所以,对于浅水相地层划分对比有孔虫具有特别重要的意义。全球维宪阶底界就是以有孔虫Eoparastaffella simplex的首现定义的。文中对全球典型地区维宪阶有孔虫生物地层划分进行全面的介绍。维宪阶在命名地--比利时划分为7个有孔虫带;在俄罗斯划分为4个有孔虫带(含3个亚带);在北美划分为8个有孔虫带;在捷克划分为5个有孔虫带。中国维宪阶已有一定的有孔虫研究基础,但尚未建立完善的有孔虫生物地层序列,有待在地层发育良好的华南地区建立起中国标准的维宪阶有孔虫带序列。文中对比全球典型地区维宪阶有孔虫带,归纳总结了重要属种的演化次序,为有孔虫生物地层的精确对比提供重要依据。维宪阶有孔虫一些重要属种的首现位置及有孔虫与牙形石生物地层的对比关系等都尚待深入研究。 相似文献
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运用自动站6 h降水资料和NCEP/NCAR的0. 25°×0. 25°再分析数据,着重分析了1513号台风"苏迪罗"及其残涡影响江苏期间强降水落区的分布特征,以及强降水落区与风场、涡散度、水汽通量散度等要素的对应关系。分析结果表明:强降水多分布在台风低层环流中心东北侧,风场围绕环流中心非对称分布造成辐合和正涡度在此处集中,进一步导致水汽在同一地区辐合,动力条件和水汽条件在同一地区叠加是强降水区位于环流中心东北侧的直接原因。单一等压面上的负散度和正涡度均可以在一定程度上指示出强降水站点位置,不同层次涡散度场的涵盖范围有所不同,三层算术平均后的涡散度较单一层次的指示性更为准确。"苏迪罗"登陆后在北上过程中接近中高纬西风带系统,环境风垂直切变逐渐增强且方向稳定,强降水落区基本位于850 h Pa至200 hPa间切变矢量的顺切变左侧,这一特征对判断登陆台风强降水落区具有一定的指导意义。 相似文献
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采用2000—2019年13个地级市气象站地面观测站点观测资料以及ERA5再分析资料,基于机器学习中的经典的C4.5算法对江苏省不同区域是否出现短时强降水建立气象要素预报模型。结果表明:基于C4.5算法的决策树预测模型能够较为直观准确的对江苏省不同区域是否发生短时强降水进行预测,并且该决策树模型具有较高的泛化能力。决策树模型利用各区域总样本的前15 a数据样本进行自学习,学习准确率在淮北地区为89.70%,在江淮之间地区为87.89%,在长江以南地区为87.88%,利用各区域剩余5 a样本对该决策树模型的泛化能力进行测试,测试准确率在淮北地区为85.73%,在江淮之间地区为83.39%,在长江以南地区为93.92%。 相似文献
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西北太平洋地区晚季(10—12月)66%的热带气旋可以发展成为台风,其比率高于盛夏季节。基于贝叶斯突变分析的研究结果表明,西北太平洋晚季台风频数在1998年前后发生了年代际转折,即相对于1979—1997年,台风频数在1998—2016年显著减少。台风生成的空间分布情况表明,西北太平洋台风频数总体呈减少状态,减少最多的区域出现在东南部(0°~17.5°N,135°~180°E)。相应的,台风生成潜在指数(Genesis Potential Index, GPI)在该区域也明显减小。通过对比分析涡度、垂直切变、相对湿度和最大潜在强度四个主要因子对GPI变化的相对贡献大小,结果表明动力因子(垂直切变和涡度)对西北太平洋台风生成频数的年代际变化起关键作用。 相似文献
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利用江苏省13个气象观测站历史上短时强降水观测资料,用遗传算法进行特征选择,选定影响短时强降水的950 hPa假相当位温、700 hPa比湿、500 hPa比湿、对流有效势能(Convective Available Potential Energy,CAPE)等14个特征为主要因素,将是否为短时强降水抽象成二元分类问题。借助机器学习中CART决策树算法进行分类分析,构建便于使用的短时强降水预报规则集。实验部分,随机选择5816条样本进行训练模型,得到适合江苏地区的短时强降水规则集,利用剩余的1454条数据进行实际检验,模型的短时强降水预报准确率为91.35%,非强降水预报准确率为97.11%,较特征选择之前分别提升了8.66%和1.05%。 相似文献