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正陈汉江是我土地督察系统的战友、同事,也是一位感情丰富、情思致远的诗人。今年初,我收到了他寄给我的一本诗歌集——《沉思韶山冲》。这本散发着油墨香、装帧精美的诗歌集,共收录了他27首诗歌。从1986年年底创作、于翌年元旦在中央电视台播出的《钻杆之歌》,到2013年6月创作的《我的理想我的梦》,可谓是作者20余年笔耕不辍的经典之作。翻看着这一篇篇作品,欣赏着其别具特色的语言风格所表现出的意境演绎、深层 相似文献
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本文基于Cai et al.(2020)建立的云水资源诊断评估方案(CWR-DQ),首先利用2000~2019年NCEP大气再分析资料和卫星资料诊断得到中国地区1°×1°分辨率的三维云场分布产品,进而结合Global Precipitation Climatology Project(GPCP)降水产品,实现了近20年... 相似文献
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El Ni?o对东亚夏季风和夏季降水季节内变化的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
基于1979~2012年候平均再分析资料,合成分析了El Ni?o对东亚夏季风和夏季降水季节内变化的影响。结果表明,在El Ni?o衰减年夏季,西太平洋副热带高压(副高)明显偏强,位置偏向西南。副高的这种异常特征随夏季的季节进程有明显变化,初夏异常较弱,盛夏期间异常达到最强。此外,根据东亚夏季风降水呈现阶段式北进的特征,将夏季分为华南前汛期、江淮梅雨期、华北和东北雨期以及华南后汛期来分析东亚夏季风和降水的季节内变化。在上述各个时期,大气对流层低层表现为一致的环流异常型,副高及其以南区域为异常反气旋,其北部为异常气旋。这种异常环流型加强了副高南部偏东风及其北部偏北风,增强了热带水汽输送和高纬度地区冷空气的入侵,二者结合造成主汛期地区降水增加。需要强调的是,上述环流异常型随东亚夏季风逐步向北推移,导致东亚各地区的主汛期降水增加,非主汛期降水减少,降水分布更为集中。 相似文献
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节约能源资源,实现科学发展,不仅涉及国家全局的利益,也涉及各行各业和个人的利益;不仅涉及宏观管理,也涉及微观运行;不仅涉及经济生活,也涉及社会生活的大大小小、方方面面。节约能源资源不仅是一种经济发展方式,更是一种文明生活方式,还是一种科学发展道路。节约能源资源,实现科学发展,功在当代,利在千秋,关系我国经济可持续发展和国家安全,关系中华民族的前途命运,关系子孙万代的幸福发展。我们必须建设科学合理的能源资源利用体系,形成可持续发展体制机制,实现人口、资源、环境的协调发展,进一步提高能源资源的利用效率,增强我国可持续发展的能力,确保到2020年实现全面建成小康社会的宏伟目标。 相似文献
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利用2017—2019年夏季(6—8月)太原市污染物浓度和气象逐小时数据,分析了太原南部城区O3浓度及其影响因子的变化特征,通过神经网络构建了O3与其影响因子的关系模型,并进行了检验。结果表明:2017—2019年夏季太原南部城区O3浓度超标天数分别为55 d、39 d、59 d,超标主要集中在6月和7月;O3浓度日变化特征呈单峰型,每日06时前后达到最低,15时前后达到峰值。高温、强辐射、低湿、低压、西南风容易引起太原南部城区O3浓度升高,西北风有利于O3扩散;NO2、CO与O3浓度表现为负相关关系,但NO2对其影响更加显著。利用神经网络构建O3浓度与影响因子的关系模型,相关系数达0.96,均方根误差、平均绝对误差分别为8 μg·m-3、6%,TS评分为0.95,神经网络模型具有较高预报能力,可为太原地区O3预报提供参考价值。 相似文献
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正当前,全党上下正在深入开展以"为民、务实、清廉"为主要内容的党的群众路线教育实践活动。国土资源部党组按照中央的部署,把开展党的群众路线教育实践活动作为一项重大的政治任务,以极其认真的态度,认真做好学习教育、征求意见、查摆问题、开展批评等环节工作,目前已进入到整改落实和建章立制环节。在教育实践活动中,姜大明部长多次提出,要把"为民、务实、清廉"作 相似文献
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精确、细粒度空气质量分指数(Individual Air Quality Index, IAQI)预测是空气质量指数(Air Quality Index, AQI)的基础,对于空气质量防治和保护人类身心健康均具有重要意义。目前传统时序建模、循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)、图卷积网络(Graph Convolutional Network, GCN)等方法难以有效融合时空因素和气象因素,稳定提取监测站点间动态边缘关系。本文提出了基于时空因果卷积网络(Spatial-Temporal Causal Convolution Networks, ST-CCN)的空气质量分指数预测模型ST-CCN-IAQI。首先采用空间注意力机制分析多源空气污染物和气象因素的空间效应;其次利用堆叠膨胀卷积和时间注意力机制提取特征矩阵的时间依赖性特征;最后采用贝叶斯调优方法对膨胀卷积的多种参数进行了调优。本文采用上海市空气监测站空气质量分指数(IAQI-PM2.5)数据展开实验,并采用一系列基线模型(AR、MA、ARMA、ANN、SVR、GRU、LSTM和ST-GCN)与ST-CCN-IAQI效果进行对比。实验结果显示:① 在单测站测试中,ST-CCN-IAQI的RMSE和MAE值分别为9.873、7.469,相比基线模型平均下降了24.95%和16.87%;R2值为0.917,相比基线平均提升了5.69%;② 对全部站点的IAQI-PM2.5、IAQI-PM10和IAQI-NO2的预测,证明了ST-CCN-IAQI具有较强的泛化能力和稳定性。③ 采用Shapley分析方法论证了IAQI-PM10、湿度、IAQI-NO2对IAQI-PM2.5的预测具有较大程度的影响;通过不同数据抽样条件下的Friedman检验,证明了ST-CCN-IAQI对比基线模型有显著的性能提升。ST-CCN-IAQI方法为细粒度IAQI精准预测提供了一种鲁棒可行的解决方案。 相似文献