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This paper proposes a simple and powerful optimal integration (OPI) method for improving hourly quantitative precipitation forecasts (QPFs, 0-24 h) of a single-model by integrating the benefits of different bias- corrected methods using the high-resolution CMA-GD model from the Guangzhou Institute of Tropical and Marine Meteorology of China Meteorological Administration (CMA). Three techniques are used to generate multi-method calibrated members for OPI: deep neural network (DNN), frequency-matching (FM), and optimal threat score (OTS). The results are as follows: (1) The QPF using DNN follows the basic physical patterns of CMA-GD. Despite providing superior improvements for clear-rainy and weak precipitation, DNN cannot improve the predictions for severe precipitation, while OTS can significantly strengthen these predictions. As a result, DNN and OTS are the optimal members to be incorporated into OPI. (2) Our new approach achieves state-of-the-art performances on a single model for all magnitudes of precipitation. Compared with the CMA-GD, OPI improves the TS by 2.5%, 5.4%, 7.8%, 8.3%, and 6.1% for QPFs from clear-rainy to rainstorms in the verification dataset. Moreover, OPI shows good stability in the test dataset. (3) It is also noted that the rainstorm pattern of OPI relies heavily on the original model and that OPI cannot correct for deviations in the location of severe precipitation. Therefore, improvements in predicting severe precipitation using this method should be further realized by improving the numerical model’s forecasting capability. 相似文献
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磁化率和密度对中国大陆科学钻探主孔100~2000 m岩石类型的判别 总被引:4,自引:2,他引:2
为查明磁化率和密度对于中国大陆科学钻探工程(CCSD)主孔100~2000m岩性的响应和判别特征,利用SPSS10.0统计分析软件进行了判别分析.研究结果显示,岩石的密度和体积磁化率主要受岩性的控制.采用迫入法建立全模型,对CCSD主孔100~2000m井段岩心的岩性判别率达84.8%.其中,蛇纹石化橄榄岩、正片麻岩、副片麻岩、榴辉岩、角闪岩和退变质榴辉岩的判别率分别为100%、87.1%、89.7%、89.6%、96.7%和63.7%.该研究表明,密度和磁化率可以为超高压变质岩石的岩性鉴别和区分提供定量约束,有利于地球物理探测成果和测井资料的准确解析.同时,本文也是SPSS统计分析软件在超高压变质岩石类型判别方面的一个应用实例,对于其他岩石类型的判别分析具有借鉴意义. 相似文献
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塔形马蹄螺(Tectus pyramis), 海洋软体动物, 广泛分布于中国深圳大鹏湾、海南岛、西沙和南沙群岛的珊瑚礁生态系统中。文章采用特异性位点扩增片段简化基因组测序技术(SLAF-seq)对来自深圳(SZ)、三亚(SY)和西沙(XS)的塔形马蹄螺群体的遗传多样性和结构进行分析。通过测序共获得115.74Mb读长数据, 平均测序深度为337.87倍, 测序质量值(Q30)平均为94.07%。研究获得118679个多态性SLAF标签, 获得846502个高度一致的群体单核苷酸多态性位点(SNPs), 其中有155个显著差异SNPs。3个群体的平均观察杂合度(Ho)和期望杂合度(He)值分别为0.1441~0.1611和0.2537~0.2695。平均多态性信息含量(PIC)为0.2048~0.2176。通过系统发育树分析、主成分分析和聚类分析, 将45个个体大致分为3个类群, 每个群体的所有个体都可以聚类成一个类群。SZ和SY群体的遗传结构相似, 遗传距离最低(0.2510), 遗传分化系数Fst值最低(0.0818)。但XS与其他两个群体间的遗传分化明显, 尤其是XS和SZ群体(Fst=0.1868)。3个群体的遗传分化可能与海流和地理位置有关。 相似文献
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基于MEA-BP神经网络的卫星钟差预报 总被引:1,自引:0,他引:1
卫星钟差是影响导航定位精度的重要因素之一,建立高精度的钟差预报模型对高精度定位有重要意义。针对常用模型卫星钟差在短期预报中随时间增加误差积累,以及传统BP神经网络不稳定,容易出现过拟合等问题,本文提出一种基于思维进化算法(MEA)优化的BP神经网络钟差预报模型和算法。首先对原始钟差数据进行一次差处理;然后利用思维进化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,给出该模型进行钟差预报的具体步骤;选用IGS站提供的多天GPS精密钟差产品数据进行试验分析,使用GPS一天中前12 h数据建模,进行2、3、6和12 h的钟差预报。结果表明:利用MEA-BP模型得到的上述4种时段的预报精度分别优于0.36、0.38、0.62和1.56 ns,预报误差曲线变化起伏较小,说明新模型的预报性能优于3种传统模型,新模型在钟差预报短期预报中的实用性及稳定性是较佳的。 相似文献
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如何避免水体提取中阴影信息与水体信息的混淆,是利用遥感数据提取城市水体信息需要解决的一个问题。本文以高分一号WFV图像及Landsat8 OLI图像为数据源,利用阴影轮廓的位置与形状在不同太阳高度角及太阳方位角下的差异性,提出一种基于多时相阴影轮廓差分的城市水体提取方法(WMSD)。以广州市天河区为试验区进行水体信息提取,同时运用NDWI、MNDWI及SWI指数法分别提取水体信息,进行精度对比分析。结果显示,本文所提出的WMSD方法分类精度超过88%,较NDWI法、SWI法及MNDWI法的水体提取精度分别提高了8.50%、9.50%及4.67%。说明基于阴影轮廓位置与形状的差异提取水体信息的方法能够较好地解决阴影与水体提取信息混淆的问题,为利用遥感数据提取城市地区水体提供了一个可行的处理方法。 相似文献
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提出多天线基线网单历元模糊度同步解算法,其具体实现步骤为:1)根据宽巷组合模糊度易于固定的优点,采用附加已知基线长度约束法同步解算各基线的宽巷模糊度,得到dm~cm级精度的近似基线分量;2)将解算得到的各近似基线分量作为约束,同步解算各基线的基频模糊度,以获取mm级精度的基线矢量。该方法的关键在于检验各历元宽巷模糊度解算的正确性,以获取可靠的近似基线分量,为解算各基线的基频模糊度提供准确的基线先验信息。由于动态情况下各历元观测信息比较少,单纯依赖ratio检验不可靠,提出结合基线误差、单位权中误差、基线网模糊度闭合环及ratio值等对多组宽巷模糊度进行检验,避免ratio值设置不当导致模糊度检验中发生纳伪和弃真问题。实测数据结果证明,该处理方法使得模糊度解算的成功率提高1%~2%,可以获取移动平台更丰富的导航信息,提高其服务能力。 相似文献