2014年4—10月我国主要暴雨天气过程简述

利用日降水资料(08—08时)和常规天气图资料,以1981—2010年30 a平均降水量为气候态,统计2014年4—10月我国主要暴雨天气过程,概述各主要暴雨过程的重要影响系统、出现时段、范围及累积降水量。结果表明:2014年4—10月我国共出现194个暴雨日,32次主要暴雨过程。5—9月为我国主汛期,国内每天基本上都有暴雨发生,主要暴雨过程也基本上集中在这5个月。2014年共有5个台风登陆我国,数量偏少但强度偏大,1409号超强台风"威马逊(Rammasun)"造成海南昌江578 mm的当年全国最大日降水量。2014年华南前汛期开始早、雨量多,5月暴雨日数和主要暴雨过程次数均高于近6年平均,广东东南部较常年同期降水量偏多1~2倍,暴雨过程频发,深圳遭遇2008年以来最强暴雨。9月8—18日,四川盆地东北部、陕西中南部、河南等地共有百余站出现极端连续降水日数和连续降水量事件。     

Ｌｉ Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络用于汉字字符识别

提出了一种Ｌｉ Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络,解决了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络能量函数存在积分项、振荡收敛、计算复杂等问题,并继承了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的结构与Ｌｉ网络的优点．同时发现基于部首拆分的汉字字符识别可以忽视甚至利用该网络的虚假稳定点,从而使样本存储量降为传统Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的１４４％,表明该算法有效且快速．     

Assimilation of Doppler Radar Data with an Ensemble 3DEnVar Approach to Improve Convective Forecasting

An ensemble three-dimensional ensemble-variational(3DEnVar)data assimilation(E3DA)system was developed within the Weather Research and Forecasting model’s 3DVar framework to assimilate radar data to improve convective forecasting.In this system,ensemble perturbations are updated by an ensemble of 3DEnVar and the ensemble forecasts are used to generate the flow-dependent background error covariance.The performance of the E3DA system was first evaluated against one experiment without radar DA and one radar DA experiment with 3DVar,using a severe storm case over southeastern China on 5 June 2009.Results indicated that E3DA improved the quantitative forecast skills of reflectivity and precipitation,as well as their spatial distributions in terms of both intensity and coverage over 3DVar.The root-mean-square error of radial velocity from 3DVar was reduced by E3DA,with stronger low-level wind closer to observation.It was also found that E3DA improved the wind,temperature and water vapor mixing ratio,with the lowest errors at the surface and upper levels.3DVar showed moderate improvements in comparison with forecasts without radar DA.A diagnosis of the analysis revealed that E3DA increased vertical velocity,temperature,and humidity corresponding to the added reflectivity,while 3DVar failed to produce these adjustments,because of the lack of reasonable cross-variable correlations.The performance of E3DA was further verified using two convective cases over southern and southeastern China,and the reflectivity forecast skill was also improved over 3DVar.     

北京7.21暴雨低涡演变的湿位涡分析

通过诊断再分析资料和数值模拟结果,从中层湿位涡守恒和低层湿位涡变化的角度分别对北京7.21暴雨过程中中尺度低涡的演变进行分析。结果表明,暴雨前期,对流层中高层高湿位涡的冷空气扩散南下,冷空气到达华北地区上空时,在有利等熵面的引导下从稳定层结向不稳定层结快速下滑,产生了剧烈的正涡度个别变化,使得低涡得到发展加强。另一方面,等熵面上冷暖空气的剧烈交汇在增强雨势的同时,也使得对流层低层至中层产生明显的涡度制造。在不考虑稳定度影响时,低层的非绝热过程引起的湿位涡制造与低涡发展有着很好的正相关,二者在位置上和量级上都有很好的对应。进一步分析表明,非绝热加热的水平不均匀分布是引起湿位涡变化的主要原因。     

三轴压缩条件下黏性土微细结构变化的试验研究

工程土体在宏观上所表现出来的非连续性、不均匀性和非确定性等复杂特性,取决于土体微细结构的非连续性和非确定性。在前人相关研究的基础上,通过微细结构观测试验,获取黏性土在受力条件下微细结构特征量的变化情况,研究黏性土在连续受力过程中结构参数变化规律,并将其与土体宏观物理力学性质相结合,从而解释和把握基于细观结构层次上的工程土体特性。     

影响"05.06.25"长江流域暴雨的西南低涡特征

利用NCEP逐日再分析值资料,分析了影响2005年6月25日长江流域暴雨过程的西南低涡结构特征及其移动发展机制。结果表明:25日移出川东影响长江中游的西南低涡是一个显著不对称的斜压系统,其发展过程中始终伴随着强盛的西南低空急流;低涡移动过程中非地转平衡性很强,高层正涡度平流和低层暖平流的共同作用,是低涡移动过程中周围大气维持较大的非热成风涡度,从而造成低涡区域上空强上升运动的重要原因。     

Application of BP Neural Network Model in Fracturing Productivity Prediction of Fuyu Tight Oil Reservoir in Jilin Oilfield

<正>1 Introduction Oil resources in tight reservoirs are widely distributed in China.Tight oil reservoirs have been discovered in Songliao Basin,Bohai Bay,Qaidam Basin,Tuha Basin,Sichuan Basin,etc.However,such oil reservoirs have poor physical properties.Conventional vertical wells are hard to bring about economic benefits,and the horizontal well     

GNSS/INS组合用于地震监测的算法实现和仿真研究

本文对GNSS/INS组合系统用于地震监测的方案进行了算法设计和仿真验证。根据地震运动的特点,惯性测量器件只采用三轴加速度计,以简化系统、降低成本;并为此专门设计了惯导算法和松组合架构下的组合算法,包括前向滤波和反向平滑。在建模和仿真中,采用了实测分析得到的GNSS精密定位的准确误差模型,保证了仿真条件的真实性和仿真结果的有效性。研究结果表明,加速度计信息能够改善GNSS的相对定位精度和动态性能,从而有效地测量地震运动。本文是GNSS/INS组合技术用于地震监测的有益尝试。     

北极航线地缘政治格局的人工鱼群模糊聚类分析

全球变暖导致的北极冰层消退,使北极航线的全线通航预期逐渐缩短,以北极为对象的资源争夺和地缘政治争斗将成为地缘政治研究的新的重要课题。由于北极的地理特殊性和航线权益在北极争夺中的重要性,对于北极地缘政治的研究应更多从北极航线的视角出发。北极航线地缘政治格局的研究有助于中国对于未来的北极及北极航线应得权益的取得。在提出北极航线地缘政治格局概念和研究重要性的基础上,使用人工鱼群聚类方法对北极航线地缘政治格局进行了分析。结果表明,北极航线地缘政治格局聚类为3个类别,分别为以美国为主的27个国家组成的国家集团、以俄罗斯为主的19个国家组成的国家集团和包含英国等其他国家的47个国家组成的国家集团。仿真实验表明,人工鱼群模糊聚类分析对于北极航线地缘政治格局分析是有效的,分析结果能够为中国的北极航线地缘政治战略制定提供借鉴。     

深度细粒度图像识别研究综述

细粒度图像分类是计算机视觉中一项基础且重要的工作,其目的在于区分难以辨别的对象类别（例如不同子类的鸟类、花或动物）.不同于传统的图像分类任务可以雇佣大量普通人标注,细粒度数据集通常需要专家级知识进行标注.除了视觉分类中常见的姿态、光照和视角变化因素之外,细粒度数据集具有更大的类间相似性和类内差异性,因此要求模型能够捕捉到细微的类间差异信息和类内公有信息.除此之外,不同类别的样本存在不同程度的获取难度,因此细粒度数据集通常在数据分布中表现出长尾的特性.综上所述,细粒度数据分布具有小型、非均匀和不易察觉的类间差异等特点,对强大的深度学习算法也提出了巨大的挑战.本文首先介绍了细粒度图像分类任务的特点与挑战,随后以局部特征与全局特征两个主要视角整理了目前的主流工作,并讨论了它们的优缺点.最后在常用数据集上比较了相关工作的性能表现,并进行了总结与展望.