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一种协同时空地理加权回归PM2.5浓度估算方法 总被引:2,自引:1,他引:1
针对PM2.5浓度估算中时空特征考虑不足和样本量较少的问题,该文将协同训练和时空地理加权回归相结合,提出了协同时空地理加权回归。采用两个不同参数的时空地理加权回归模型作为回归器,利用一个回归器训练另一个回归器的未标注样本,选择最优结果作为标注样本加入标注样本,通过不断学习扩大标注样本量提升模型的回归性能。以京津冀地区2015年3-7月的PM2.5浓度数据为实验数据,利用气溶胶光学厚度产品、温度、风速和相对湿度进行建模,采用不同核函数的时空地理加权回归作为对比方法进行实验。结果显示,协同时空地理加权回归性能比基于Gauss核函数时空地理加权回归提升了10%,比基于bi-square核函数时空地理加权回归提升了6.25%,证明该文方法能够提升时空样本数量不足时的PM2.5浓度估算精度。 相似文献
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错那洞淡色花岗岩是西藏北喜马拉雅淡色花岗岩带的重要组成部分。通过地球化学分析揭示其具有富硅(SiO_2含量为74.20%~74.52%)、贫铁(Fe_2O_3含量为0.04%~0.20%,FeO含量为0.40%~0.58%)、贫镁(MgO含量为0.06%~0.14%)、钙碱性(σ为2.15~2.32)、强过铝质(A/CNK为1.11~1.15)的地球化学特征。稀土元素总量较低(∑REE为47.24×10~(-6)~57.59×10~(-6)),轻稀土元素富集(LREE为39.85×10~(-6)~49.23×10~(-6)),重稀土元素亏损(HREE为6.91×10~(-6)~8.68×10~(-6)),有明显负Eu异常(0.49~0.80);富集Rb、Th、U、K等大离子亲石元素,亏损Nb、Ta、Zr、Ti等高场强元素。锆石U-Pb测年结果显示,错那洞淡色花岗岩形成中新世(21 Ma),属北喜马拉雅淡色花岗岩晚阶段峰值期(24~12 Ma)产物。锆石εHf(t)值为负值,且变化较大(-3.92~-17.64),说明其岩浆源区为壳源,以变泥质岩为主,可能存在多种物质组分的混合。初始岩浆结晶温度应不超过675~702℃,构造背景为后碰撞环境,是高喜马拉雅结晶岩系在板片快速折返过程中发生减压熔融而形成的产物。 相似文献
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High-Resolution Mesoscale Analysis Data from the South China Heavy Rainfall Experiment (SCHeREX): Data Generation and Quality Evaluation
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NI Yunqi CUI Chunguang LI Hongli PENG Juxiang QIU Xuexing ZHANG Yanxi XU Xiaolin GAO Mei JIE Lianshu ZHANG Wenhua 《Acta Meteorologica Sinica》2011,25(4):478-493
In this study,the observational data acquired in the South China Heavy Rainfall Experiment (SCHeREX)from May to July 2008 and 2009 were integrated and assimilated with the US National Oceanic and Atmospheric Administration's (NOAA) Local Analysis and Prediction System (LAPS; information available online at http://laps.fsl.noaa.gov).A high-resolution mesoscale analysis dataset was then generated at a spatial resolution of 5 km and a temporal resolution of 3 h in four observational areas:South China,Central China,Jianghuai area,and Yangtze River Delta area.The quality of this dataset was evaluated as follows.First,the dataset was qualitatively compared with radar reflectivity and TBB image for specific heavy rainfall events so as to examine its capability in reproduction of mesoscale systems.The results show that the SCHeREX analysis dataset has a strong capability in capturing severe mesoscale convective systems.Second,the mean deviation and root mean square error of the SCHeREX mesoscale analysis fields were analyzed and compared with radiosonde data.The results reveal that the errors of geopotential height,temperature,relative humidity,and wind of the SCHeREX analysis were within the acceptable range of observation errors.In particular,the average error was 45 m for geopotential height between 700 and 925 hPa,1.0-1.1℃ for temperature,less than 20% for relative humidity,1.5-2.0 m s-1 for wind speed,and 20°-25° for wind direction.The above results clearly indicate that the SCHeREX mesoscale analysis dataset is of high quality and sufficient reliability,and it is applicable to refined mesoscale weather studies. 相似文献
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High-Resolution Mesoscale Analysis Data from the South China Heavy Rainfall Experiment (SCHeREX): Data Generation and Quality Evaluation
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In this study, the observational data acquired in the South China Heavy Rainfall Experiment (SCHeREX) from May to July 2008 and 2009 were integrated and assimilated with the US National Oceanic and Atmospheric Administration’s (NOAA) Local Analysis and Prediction System (LAPS; information available online at http://laps.fsl.noaa.gov). A high-resolution mesoscale analysis dataset was then generated at a spatial resolution of 5 km and a temporal resolution of 3 h in four observational areas: South China, Cent... 相似文献
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