基于Flex与ArcGISServer的Web军事态势标绘系统设计与实现

针对军事态势标绘的需求进行分析,设计并实现了一个基于Web的军事态势标绘系统。系统以ArcGISServer10．0为服务器端,基于Flex开发客户端,提出了一种态势符号模型构建方法,并以此为基础实现了军事态势符号的实时标绘、编辑与保存等主要功能。     

利用形式概念分析的空间信息服务分类体系融合方法

由于不同的空间信息服务分类体系之间存在语义异构,导致难以实现不同体系下服务的集成与组合等应用。提出了一种基于形式概念分析的空间信息服务分类体系融合方法,将异构的分类体系融合为一个分类体系,确定不同体系中相关分类的映射,进而实现服务的集成与组合。使用三个不同的空间信息服务分类体系证明了本文方法的可行性。     

武汉市相对湿度的相关气象要素分析及其预报

湿度特别是相对湿度是专业气象服务必不可少的预报内容之一。不同行业对湿度的要求不尽相同,例如有利于纺织业的气象条件是：纺纱的适宜温度为21℃～26℃,相对温度为51％～70％;织布最佳温度为15℃～21℃,相对湿度为71％～88％。而温度为25℃～30℃,相对湿度在60％左右对卷烟生产过程有利。气温在15℃以下,相对湿度在70％以下粮食害虫难以生存。食品加工的最佳气温为5℃～28℃,相对湿度为45％～75％。因此,根据各行各业对相对湿度的需求,开展相对湿度的预报,可为用户合理安排生产、节约能源、提高产品质量提供依据。1武汉市相对湿…     

基于机器学习的华北气温多模式集合预报的订正方法

模式预报的订正是决定局地天气预报结果的一个重要步骤,基于机器学习的后处理模型近年来开始崭露头角。本文发展了基于岭回归（Ridge）、随机森林（Random Forest,RF）和深度学习（Deep Learning,DL）的3种后处理模型,基于中国气象局（CMA）的BABJ模式、欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的ECMF模式、日本气象厅（JMA）的RJTD模式和NCEP的KWBC模式这4个数值天气预报模式2014年2月至2016年9月（训练期）近地面2 m气温预报和实况资料确定各模型参数,进而对2016年10月至2017年9月（预报期）华北地区（38°N~43°N,113°E~119°E）的逐日地面2 m气温预报进行了多模式集合预报分析。采用均方根误差对预报效果进行评估,这3种后处理模型的预报效果和4个数值天气预报模式以及通常的多模式集合平均（Ensemble Mean,EMN）的预报效果的对比表明:1）随着预报时长增加,4个数值预报模式及各种后处理模型的均方根误差均呈上升趋势;但区域平均而言,Ridge、RF和DL的预报效果在任何预报时长上都明显优于EMN和单个天气预报模式;特别是前几天的短期预报DL的预报效果更好,中后期预报Ridge的预报效果略好。2）华北地区的东南部均方根误差较小,其余格点上均方根误差较高,从空间分布而言,DL的订正预报效果最好,3种机器学习模型的误差在1.24~1.26℃之间,而EMN的误差达1.69℃。3）夏季各种方法的预报效果都较好,冬季预报效果都较差;但是Ridge、RF和DL的预报效果明显优于EMN,这3种模型预报的平均均方根误差在2.15~2.18℃之间,而EMN的平均均方根误差达2.45℃。     

应用多重分形法确定老挝窑房地区水系沉积物异常下限

文章阐述了传统的统计学方法与分形含量-求和法求取异常下限的理论模型及步骤,并利用Q-Q图直观地判定了老挝丰沙里省窑房地区水系沉积物中Au,Cu,Pb,Zn元素在地球化学场中不满足正态分布或对数正态分布,而是满足两个层次的分形分布,从而利用最小二乘法拟合各个层次的直线方程求出分维数D,直线相交处对应的ri为各元素的异常下限。地球化学异常场分维数的大小可代表地球化学过程的强烈程度;分形方法圈定的异常范围较大、较连续,利于圈定隐伏、半隐伏矿体形成的弱异常,在红层建造的地层中效果更为显著。     

基于Local-BGM法的冷涡暴雨集合预报试验及评估检验北大核心

基于传统增长模繁殖法(Breeding Growing Mode,BGM)和局地增长模繁殖法(Local Breeding Growing Mode,Local-BGM)生成初始扰动成员,对一次冷涡暴雨过程进行集合预报试验,从多方面比较两种方案的预报效果,并且在邻域概率法(Neighborhood Probability,NP)中引入时间邻域,评估概率预报结果。结果表明,引入局地化思想的Local-BGM方案能够生成比传统BGM方案更合理的初始扰动,具有很明显的局地特征。对于扰动变量的预报,Local-BGM方案在均方根误差和离散度等方面均表现更好,同时能够提高各量级降水的预报技巧。邻域集合概率法能够综合各个集合成员预报的降水信息得到优于集合平均的概率预报,分数技巧评分更高。并且在考虑时间不确定性后,无论是控制预报、集合平均还是邻域集合概率法,分数技巧评分均有很大改善,并且降水阈值越大改善效果越明显,能够为极端强降水天气提供较为客观的概率预报信息。