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长江流域是我国夏季高温热浪灾害的多发区之一,该地区日最高温度(Tmax)具有显著的低频(10~30 d和30~60 d周期)变化特征,超前-滞后相关分析和气温方程诊断的结果显示,影响长江流域Tmax低频变化的大尺度环流/对流信号包含:自欧亚大陆东移南下的低频波列,自东北亚向西南方向传播的异常环流,以及由西太平洋向东亚传播的低频对流;这些低频对流/环流活动通过改变辐射加热过程及绝热过程,导致长江流域Tmax的低频变化。为了客观且有效地辨识和捕捉这些先兆信号,并考虑长江流域Tmax与大尺度因子间的非线性作用,本文采用机器学习方法中的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)对大量历史数据进行训练,并构建了长江流域Tmax的延伸期预报模型。在独立预报阶段,CNN预报模型对长江流域区域平均Tmax的预报时效达30 d,提前5~30 d预报的Tmax与观测Tmax的时间相关系数介于0.63~0.70(通过99%置信度的显著性检验),量级偏差(均方根误差)小于1个标准差,显示出CNN在延伸期灾害天气预报的应用潜力。 相似文献
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本文对海洋技术研究所用于标准盐度系统的技术方法和仪器设备进行评价,其结论是:在中国可以相同的精度复现1978年实用盐标。 相似文献
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针对某地下车库的上浮事故,分析其上浮原因并提出了行之有效的处理方法,对于大型地下建筑物,不仅在抗浮设计以及施工时必须加以重视,而且应制定应对各种突发情况的处理措施. 相似文献