基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别

为了提高人脸识别率及更好地显示人脸特征,本文提出了一种基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法.该方法首先生成一种镜像人脸,再通过融合原始人脸和镜像人脸形成新的混合训练样本,最后利用LRC和CRC偏差结合进行人脸识别.新方法增加了训练样本的数目,克服了由于光照和姿态等外部因素带来的影响.实验结果表明,镜像图与LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法提高了人脸识别的准确性.     

基于医疗联盟链的数据安全保护方法

随着互联网的飞速发展,医疗数据爆炸性增长,大量的医疗数据面临着安全共享问题.本文提出了一种基于医疗联盟链的数据安全保护方法,其中包括提出了一种安全认证与访问控制模型,并将查询逻辑分离存储技术引入该模型中,同时描述了基于医疗联盟链的认证凭据和访问权限数据的存储和访问.基于医疗联盟链的安全认证与访问控制模型包含了三个角色,第一角色是患者,第二角色是医护人员,第三角色是医疗联盟链.通过查询逻辑分离存储技术保护患者数据隐私,查询逻辑分离技术与医疗联盟链技术紧密结合,满足了不同医院之间医疗数据共享的需求,保障了患者的数据隐私和医护人员查阅数据的权限.     

GRAPES区域集合预报两种侧边界扰动方法对比试验

中国气象局数值预报中心自2014年建立了区域集合预报业务系统,其使用的侧边界扰动由全球集合预报系统动力降尺度得到。为深入了解侧边界扰动对区域集合预报的影响,基于15 km水平分辨率的区域集合预报模式,使用动力降尺度方法和尺度化滞后平均法(scaled lagged average forecasting,SLAF)设计构造了两种侧边界扰动方案,并开展了2015年7月共6天的集合预报试验,利用集合均方根误差、集合离散度、连续分级概率评分、离群值、Brier Score及相对作用特征曲线面积等概率预报检验方法进行了多方面检验,分析了两种侧边界扰动方案对区域集合预报质量的影响。结果表明:动力降尺度侧边界扰动方案(DOWN)的扰动总能量在各垂直层次均大于SLAF方案,使得边界上前者的离散度大于后者,集合扰动增长更为合理;对于等压面要素和地面要素,DOWN方案的离散度、Outlier、CRPS等评分优于SLAF方案,反映了DOWN方案构造的侧边界扰动更加合理;在降水概率预报技巧方面,SLAF方案在评分上具有一定优势,但评分的提高没有通过显著性水平检验,因此认为两种方案对降水预报的改进基本相当。     

不同要素谱逼近对高分辨区域数值模式梅雨模拟的改进

为改进高分辨率区域数值天气预报模式雨带模拟偏差,利用WRF模式探讨了不同要素及其组合谱逼近方法对2015年浙江典型梅雨天气预报性能的影响。结果表明:(1)不同单要素逼近对梅雨模拟效果影响差异明显,风场逼近对模拟结果改进较大,高度场逼近对结果略有改善,而温度场逼近主要表现为负效应;风场组合了其他要素的逼近效果与单要素类似,故将水平风场谱逼近确定为最优方案。(2)最优方案对梅雨期间形势场各要素改进程度的排序为纬向风、经向风、相对湿度、温度场和高度场;三个特征层850、500、200 hPa各要素平均的均方根误差(相关系数)分别降低了(增加了)24. 1%(13.6%)、22.7%(21.7%)和13.0%(12.2%);且改进幅度随预报时效的延长而增加,这主要与区域模式内部大尺度系统的误差随积分时间增长有关。(3)典型个例分析显示,最优方案在较好订正低层风场及切变线动力条件的基础上,经过数值模式各物理过程的协同积分也修正了高湿区等关键热力因子,最终改进了高分辨率区域模式的梅雨模拟。     

福建省晋江市城市热岛强度时空变化特征分析

利用传统的气象站法, 结合空间统计学方法(普通克里金插值法), 对福建省晋江市2010—2014年40个自动气象站逐小时温度资料加以计算处理, 分析了晋江市年、季、昼夜热岛强度时空变化规律。(1)晋江市年、季、昼夜热岛强度都呈带状分布, 等值线呈西南-东北走向, 年、季、昼夜变化趋势显著, 北部热岛强度高于南部。五年间热岛强度持续增强, 但增幅不大, 增速放缓。(2)城市化水平的提高, 会导致热岛强度高值出现季节提前, 故旅游区秋冬季热岛强度高于春夏季, 中心城区和产业经济区夏秋季热岛强度高于冬春季。(3)晋江市热岛效应昼夜空间分布格局差异性大, 夜间热岛强度显著高于白天, 最低值出现在14—16时, 中心城区和产业经济区最低值出现时间较旅游区略推迟, 三个功能区的最高值均出现在凌晨。      

Polar WRF模式海冰密集度方案对北极海雾模拟效果的个例研究

全球变暖的背景下,北极航线的常规通航甚至商业运营有望实现,而海雾会严重影响航道上船只的航行安全。海冰的存在使海气之间相互作用变得更为复杂,是研究北极海雾不可忽略的因素。船载观测发现,与中纬度常见平流冷却雾形成时气温下降速度往往超过海水降温速度不同,北极海雾发生时海冰的存在还会使海水降温速度超过空气降温速度。然而目前海冰分布是否会影响模式模拟海雾的准确性还不得而知,因此本文利用Polar WRF（Polar Weather Research and Forecasting）模式模拟了中国第七次北极考察中观测到的一次海雾过程,并进行海冰密集度敏感性试验。通过与船载观测和欧洲中期天气预报中心再分析数据比对发现,在低浮冰区内（海冰密集度小于50%）考虑海冰分布时可以更加准确地刻画潜热通量与水汽通量,模拟出与观测事实相符的表层空气降温与增湿过程以及相对湿度的变化,因此能够更好地刻画海雾的三维结构及其生消演变。     

2015—2019年辽宁省暴雨红色预警信号分布及其特征

利用2015—2019年辽宁省发布的暴雨红色预警信号和1605个自动站的分钟级降水资料,统计暴雨红色预警信号和短时大暴雨年际变化和时空分布,分析暴雨红色预警信号的高分布区、易发时段。结果表明：2015—2017年辽宁省暴雨红色预警信号发布站数逐年递增,最大值出现在2017年,发布站数为147个;2015—2018年预警信号准确率提升,提前时间略减少,最低值为2018年,提前时间为19 min;2019年比2018年暴雨红色预警信号发布站数减少59个,提前时间增加29 min;暴雨红色预警信号的空间分布为东南部地区多、中部地区少;暴雨红色预警信号多在夜间发布;在辽宁省发布的50%以上的暴雨红色预警信号中,降水量达到预警发布标准的时间滞后于最大雨强出现时间90 min,最大雨强出现时间为暴雨红色预警信号发布的重要指标。为了达到防灾减灾的服务效果,发布暴雨红色预警信号时,应充分考虑最大雨强出现时间、发布时机、短时大暴雨高发区及地形的影响。     

基于机器学习的重庆长江航道雾图像特征识别研究

基于重庆市境内长江航道雷达站拍摄的雾天气过程影像资料,利用K最近邻、支持向量机、BP神经网络、随机森林等机器学习算法,对无雾和5类有雾天气个例进行图像识别训练,构建雾图像识别模型,并检验了识别准确率。结果表明：机器学习能够有效识别雾图像,随机森林算法的识别效果优于其余3种算法。对于能见度超过1500 m的无雾天气,模型的识别准确率为100%,对于能见度在1000—1500 m范围内的轻雾、能见度低于50 m的强浓雾,模型的识别准确率在90%以上,对于能见度在50—1000 m范围内的雾、大雾和浓雾,识别准确率超过70%。     

冰核观测中两种滤膜采样方法的比较

大气冰核观测是研究自然冷云降水和人工影响天气的一项基础性工作,滤膜—扩散云室法是观测冰核浓度的主要方法之一。为检测分析两种滤膜采集方法对冰核观测结果的影响,2011—2015年用自制的大气颗粒物采样器和FA-3型撞击式9级采样器开展了平行采样试验,采集的滤膜样本均在同一静力扩散云室中进行冰核活化显现分析。结果表明：自制采样器较9级采样器观测的冰核浓度高数倍甚至数十倍,但两者随季节和不同气象条件的变化表现出一致的起伏特征。自制采样器适用于对大气中总的冰核浓度分布及理化特征研究;9级采样器适用于对PM₁₀中不同粒径段大气冰核浓度和尺度分布以及理化特征的研究。滤膜法对冰核数量的低估与采样体积成正比,改变采样器气泵的抽气流量和控制采样体积对改进“体积效应”影响均有明显效果。     

多因子和多尺度合成中国夏季降水预测模型及预报试验

根据青藏高原60个站平均的月积雪深度、热带太平洋Nino 3区月海温和中国160个站月降水量等资料,用小波变换和相关分析,分析了1958～1998年秋冬季青藏高原异常雪盖与El Nino-南方涛动(ENSO)的关系、多时间尺度变化的特征及其与中国夏季降水的相关型式.并取青藏高原积雪和Nino 3区海温的年际变化、年代际变化和线性趋势三种不同时间尺度的小波分量作为预报因子,对我国夏季降水距平作线性回归,建立了相应的预测模型.最后,利用1999～2002年的独立资料进行了预报试验,并在2003年和2004年应用于实际预报.研究表明,青藏高原雪盖与ENSO这两个物理因子彼此具有一定的独立性.它们都是多时间尺度现象,并与中国夏季降水有较好的关系.在不同时间尺度上不仅有不同的相关型式,而且相对贡献也有变化.回归预测模型的拟合情况和预报试验表明,综合考虑前期秋冬季青藏高原雪盖和ENSO这两个物理因子的年际变化、年代际变化和线性趋势作为预报因子建立的预测我国夏季降水距平分布的模型,有一定的预报能力.