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951.
水稻免耕栽培的减灾效应研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为探索稻田保护性耕作技术——水稻免耕的减灾效应,将免耕与传统稻作方法相结合组成常耕移栽、常耕抛秧、免耕移栽、免耕抛秧4个处理进行试验,并运用生态学原理对试验结果进行了分析研究。结果表明,稻田保护性耕作能提高作物产量,降低部分生育期间水稻病虫害,抑制农田杂草的生长。 相似文献
952.
江西两种典型强对流天气的雷达回波特征分析 总被引:11,自引:9,他引:2
选取江西12次典型强对流天气过程,从7个方面对冰雹、雷雨大风和短时强降水2种强对流天气的多普勒天气雷达回波特征进行对比分析。分析结果表明,江西冰雹、雷雨大风天气45~55 dBz强回波平均高度为12.6 km,≥-25℃等温层的高度,比短时强降水天气高5.7 km。弱回波区或有界弱回波区、三体散射长钉、持续高垂直积分液态水含量、中气旋、下湿上干和强风垂直切变等,都是冰雹、雷雨大风天气的典型特征;相对平均径向速度图上“S”形暖平流及表现强低空急流的“牛眼”、深厚的湿度层等,则是短时强降水天气的主要特征。 相似文献
953.
An unprecedented heavy rainfall event occurred in Henan Province, China, during the period of 1200 UTC 19-1200 UTC 20 July 2021 with a record of 522 mm accumulated rainfall. Zhengzhou, the capital city of Henan, received 201.9 mm of rainfall in just one hour on the day. In the present study, the sensitivity of this event to atmospheric variables is investigated using the ECMWF ensemble forecasts. The sensitivity analysis first indicates that a local YellowHuai River low vortex(YHV) in the southe... 相似文献
954.
针对2005年8月8~10日辽宁区域性台风暴雨过程,以常规气象资料、自动站资料及卫星云图资料为基础进行分析。结果表明:暴雨是台风、副热带高压与西风槽相互作用的结果,较好的水汽条件是产生台风暴雨的重要条件之一,低空急流是水汽输送的通道,也是台风暴雨的明显特征之一;结合单站气压连续变化以及云系变化判断“麦莎”登陆时间地点;应用基于概率分析的暴雨事件快速评估模型对暴雨灾害进行评估,评估表明暴雨过程为三级暴雨灾害,属中度级别。 相似文献
955.
柔性立管连接海上平台和水下生产系统,缓波型构型可以减轻其受到的顶部张力和疲劳损伤,触地点处系链对于固定水下立管起着重要作用,然而加装系链的缓波型立管系统设计更为复杂。通过缓波型基本理论计算出合理的立管初始状态,之后使用立管分析软件OrcaFlex,在充分考虑环境因素、船体结构、立管材料和线型以及重力块、浮力块、系链等配置参数的情况下,建立缓波型立管系统有限元模型,通过静动态分析验证其满足设定的关于立管构型、张力、弯曲半径,系链张力和FPSO偏移量5个约束条件。结合神经网络优化算法和遗传算法制定出针对文中立管系统的优化算法并通过MATLAB编程将浮力块数量优化至最少,之后基于L-M算法构建神经网络模型,通过迭代训练提升精度,得到最终参数优化结果。通过对比优化前后静动态分析结果可知:优化后浮力块数量大幅减少,立管最大有效张力大幅减小,而悬挂段最低点深度有一定程度的增大,整体构型更趋向于合理的缓波型构型。 相似文献
956.
在深水海洋管线的安装过程中,制造工艺的偏差和外部环境的影响易导致管线上不均匀的扭矩分布,在张力的共同作用下,管线在其触地区可能出现“成环”现象,受到严重损伤,而海洋管线的触地区也是海沟集中形成的区域。为了研究海沟对海洋管线成环行为的影响,基于OrcaFlex软件和构建海沟模型的经验公式,建立了深水悬链线立管和海沟的三维数值模型。就海沟轮廓、位置和土壤属性对立管成环行为的影响展开参数分析,并研究了不同工况下成环的临界载荷。研究表明:海沟的产生和扩展、立管相对海沟的合理位置以及土壤参数中海床表面不排水抗剪强度和吸力因子的增加,可有效降低立管成环过程中的最大压缩力和最大弯矩,从而减少成环引起的损伤;临界载荷的分析则有助于对成环的临界条件进行预测,避免成环现象的发生。 相似文献
957.
958.
959.
960.
针对传统方法在捕捉气象序列长期依赖关系及泛化性能上的不足,提出了一种基于稀疏注意力与自适应时序分解的气温预报模型(ATFSAS)。该模型整体采用编码器 解码器架构,结合稀疏注意力机制以有效捕捉气象观测数据间的长期依赖性。为减少编码过程中造成的冗余,提出了一种信息蒸馏方法。通过结合多层解码器与自适应时序分解单元,逐步细化预报信号中的周期性和趋势性分量,实现了较为精准的气温预报。基于德国耶拿气象数据集,进行24 h精细化气温预报,其平均绝对误差为1.7108℃。基于中国地面气候资料日值数据集,进行中短期日平均气温预报和多地区单日平均气温预报,相比传统模型LSTM,ATFSAS模型预报结果的平均绝对误差分别提升了35.56%和23.66%。 相似文献