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1.
利用香港卫星定位参考站网GNSS观测数据,提取强热带风暴"塔拉斯"与热带风暴"洛克"影响期间各测站天顶方向对流层延迟,反演香港区域大气可降水量;根据香港区域49个天文台气象站提供的实测降雨量数据,分析大气可降水量与实际降雨量的相关性,以及两次台风对香港区域水汽时空分布的不同影响。结果表明,大气可降水量在台风影响前期均上升,在大量降雨后回落,但在连续台风的间歇期间,仍高于台风来临前的水平;水汽累积是大量降雨的前提条件,当水汽累积量相近时,水汽累积时长与累积降雨量呈正相关;台风期间大气可降水量值超过65 mm的区域面积与台风等级相关,台风路径对局部水汽分布有一定的影响。 相似文献
2.
为建立高精度的边坡位移预测模型,采用相空间重构(PSR)将边坡位移时间序列数据转换为多维数据,同时构造小波核函数改进的支持向量机模型,建立PSR-WSVM模型并应用于边坡位移预测。将PSR-WSVM模型预测结果与传统支持向量机(SVM)模型、小波支持向量机(WSVM)模型和基于相空间重构的支持向量机(PSR-SVM)模型预测结果进行对比,通过平均绝对误差(MAE)、平均绝对误差百分比(MAPE)和均方根误差(RMSE)3个精度评价指标验证PSR-WSVM模型的可行性。工程实例结果表明,PSR-WSVM模型预测结果的3个精度评价指标都优于另外3种模型,边坡位移预测的精度明显提升。 相似文献
3.
Peng Yue Fan Gao Boyi Shangguan Zheren Yan 《International journal of geographical information science》2020,34(11):2243-2274
ABSTRACT High performance computing is required for fast geoprocessing of geospatial big data. Using spatial domains to represent computational intensity (CIT) and domain decomposition for parallelism are prominent strategies when designing parallel geoprocessing applications. Traditional domain decomposition is limited in evaluating the computational intensity, which often results in load imbalance and poor parallel performance. From the data science perspective, machine learning from Artificial Intelligence (AI) shows promise for better CIT evaluation. This paper proposes a machine learning approach for predicting computational intensity, followed by an optimized domain decomposition, which divides the spatial domain into balanced subdivisions based on the predicted CIT to achieve better parallel performance. The approach provides a reference framework on how various machine learning methods including feature selection and model training can be used in predicting computational intensity and optimizing parallel geoprocessing against different cases. Some comparative experiments between the approach and traditional methods were performed using the two cases, DEM generation from point clouds and spatial intersection on vector data. The results not only demonstrate the advantage of the approach, but also provide hints on how traditional GIS computation can be improved by the AI machine learning. 相似文献
4.
为了便于大型软件系统的后续开发和用户软件系统的升级,介绍了软件系统在Internet/Intranet上更新功能或数据的原理和方法,并用C#.Net进行了编程实现。 相似文献
5.
介绍了MATLAB语言特点和系统建模方法的基本理论.根据南海气象数据的实际建模处理过程,给出了建模的详细步骤及其MATLAB实现过程以及MATLABTM的主要实现程序.试验讨论和结果表明利用MATLAB语言可以方便地对南海气象数据用系统建模方法进行建模和处理,MATLAB在运用系统建模法处理南海气象数据方面具有明显的优越性. 相似文献
6.
Xie Rui-xiang Wang Min Shi Shuo-biao Xu Chun Li Wei-hua Yan Yi-hua 《Chinese Astronomy and Astrophysics》2003,27(4):426-434
Using the decimetric (700–1500 MHz) radio spectrometer and the synchronous observational system with high temporal resolution at four frequencies (1420, 2130, 2840 and 4260 MHz) of Yunnan Observatory, two rare events were observed on 2001 June 24 and 1990 July 30. The former was a small radio burst exhibiting pulsations with short periods (about 29, 40 and 100 ms) in the impulsive phase. The latter was a large radio burst, which at 2840 MHz produced radio pulsations with period of about 30 ms. This paper focuses on pulsations with very short periods in the range of 29–40 ms. The mechanism of generation of such pulsations may be modulation of radio radiation by the periodic trains of whistler packets originating in unstable regions of the corona. Alternatively, these pulsations can be attributed to wave-wave non-linear interactions of electrostatic upper hybrid waves driven by beams of precipitating electrons in flaring loops. 相似文献
7.
定性分析协方差方法及其改进型在AR(P)参数估计中的应用,提供了一种估计参数的计算机上机流程图,比较了协方差方法及其改进型谱估计结果。 相似文献
8.
讲述了同步广播卫星电视时间信号的测量方法和测量结果,获得了CCTV1、CCTV2通过同一颗卫星(亚太-1A)转播的时延差值为16333μs,测量精度在10ns以内;CCTV2、CCTV4分别经两颗卫星(亚太-1A、亚洲-Ⅱ)转播,在陕西天文台卫星地面接收站时延差值为1644.20μs,精度为50μs,并分析了影响时延差值和精度的原因。同时测量了地方电视台转播亚太-1A的CCTV信号与直接接收亚太-1A的CCTV信号的时延差值,其测量精度为0.1μs。这些结果为利用同步广播卫星的电视信号进行高精度的时间服务提供了参考依据。 相似文献
9.
10.
利用 12年的Lageos 1卫星激光测距资料 (1990 - 2 0 0 1)解算得到了地球定向参数 (EOP) ,将该序列的结果与同期的EOP(IERS)C0 4进行比较 ,其外符精度为 :极移XP— 0 .4 0mas,YP— 0 .4 2mas ,日长变化Dr— 0 .0 35ms。 相似文献