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不同对流参数化方案和初值场组合对四川两次暴雨影响的数值模拟 总被引:6,自引:3,他引:3
针对2004年9月2~6日四川盆地东北部一次持续性暴雨过程和2004年6月30日成都地区暴雨过程,利用MM5中尺度数值模式,进行了Grell、Kuo、KF及BM四种积云对流参数化方案与T213模式分析值及NCEP再分析值两种初始值组合的数值试验,分析了不同积云方案和初值组合的模拟性能。比较结果表明,MM5模式较好地再现了这两次强降水过程。在同一模式中,不同对流参数化方案和不同初值组合在降水落区和强度模拟上存在一定程度的差异。初步模拟表明NCEP资料模拟的降水强度较T213资料模拟的降水强度偏弱,但降水落区较T213资料模拟的更接近实况,T213资料模拟的降水空报现象较严重。以T213资料模拟得到的高度、温度场都较NCEP资料更有利于影响系统的加强,模拟的湿度场、散度场和垂直运动场都较NCEP资料更有利于强降水的发生。相对而言,NCEP资料模拟结果更接近实况,Kuo和Grell方案对初值表现出更为敏感。 相似文献
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本实验研究分别采用益母草的根、茎、叶的0.10、0.25、0.50、2.00、1.00g/L和水苏碱的0.20、0.40、0.60、0.80、1.00g/L5个不同浓度梯度的处理液处理钉螺,设清水和0.001g/L浓度的氯硝柳胺溶液为对照。结果表明:(1)益母草各部分的水浸液均有很好的灭螺效果,用不同浓度的处理液浸杀钉螺,在不同时间的处理下,钉螺死亡率存在差异,其钉螺死亡率是随处理浓度的增加和时间的延长呈上升趋势,0.5g/L以上的益母草根、茎、叶、化水浸液和浓度达0.60g/L以上的水苏碱处理液均可达到100%的毒杀钉螺致死效果,与通常使用浓度0.001g/L氯硝柳胺溶液的灭螺效果相当。不过益母草根、茎、叶水浸液的毒效较氯硝柳胺略慢,用0.001g/L氯硝柳胺溶液处理钉螺2~3d可达100%的死亡率,而用0.5g/L以上的益母草根、茎、叶水浸液水溶液处理需要3~5d才能达到同样的效果;灭螺效果顺序依次为:叶>茎>根。(2)钉螺趋避性研究表明,水苏碱和益母草根、茎和叶的处理液对钉螺具有明显的驱逐作用,而盐酸益母草碱几乎没有作用。(3)并对其剂量-效应与时间-效应进行了研究分析,由此获得化感作用植物益母草灭螺的化学生态学证据,为研制新的具中国特色的植物成份灭螺剂打下了基础,并为合成仿生灭螺剂以及最终构建生态工程中强化感作用植物群落灭螺提供理论依据。 相似文献
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重庆智慧气象围绕"天枢"智能探测、"天资"智能预报、"知天"智慧服务、"御天"智慧防灾组成的"四天"系统开展建设,重点介绍了"四天"系统建设的内涵、构架、功能和成效.最后,对"四天"系统的未来发展和应用进行了展望. 相似文献
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城市热点时空预测是城市管理和智慧城市建设的一项长期而富有挑战性的任务。准确地进行城市热点时空预测可以提高城市规划、调度和安全保障能力并降低资源消耗。现有的区域级深度时空预测方法主要利用基于地理网格的图像、给定的网络结构或额外的数据来获取时空动态。通过从原始数据中挖掘出潜在的自语义信息,并将其与基于地理空间的网格图像融合,也可以提高时空预测的性能,基于此,本文提出了一种新的深度学习方法地理语义集成神经网络(GSEN),将地理预测神经网络和语义预测神经网络相叠加。GSEN模型综合了预测递归神经网络(PredRNN)、图卷积预测递归神经网络(GCPredRNN)和集成层的结构,从不同的角度捕捉时空动态。并且该模型还可以与现实世界中一些潜在的高层动态进行关联,而不需要任何额外的数据。最终在3个不同领域的实际数据集上对本文提出的模型进行了评估,均取得了很好的预测效果,实验结果表明GSEN模型在不同城市热点时空预测任务中的推广性和有效性,利用该模型可以更好地进行城市热点时空预测,解决一系列如犯罪、火灾、网约车预订等等现代城市发展中亟需解决的相关问题。 相似文献
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针对旅游线路推荐过程中的数据稀疏与冷启动问题,本文提出了一种融合用户特征与群体智慧的多目标旅游线路推荐方法。首先,通过携程网、望路行程、百度指数等网站获取景点信息与对应的群体智慧数据,包括景点的位置、票价,用户评论、评分、浏览数据等;其次,结合用户特征与群体智慧数据构建景点对不同特征用户的综合吸引力并计算旅游线路吸引力指数;最后,定义旅游线路推荐多目标优化函数并利用多目标遗传算法NSGA2生成线路推荐列表。相较于传统旅游线路推荐方法,本文所提出的方法充分考虑了用户实际需求(消费侧)与景点吸引力(供给侧),使得用户能够以较少的时间开销,尽可能多地游览热门景点。同时,推荐过程中根据用户的性别、年龄、出行方式、出行时间对用户群体进行划分,使得推荐准确性更高。实验结果表明,该方法考虑的因子可以有效提高用户在路线规划过程中的满意度,所推荐的旅游线路不仅具有更高的综合吸引力指数,还能够有效减少路程时间。此外,推荐结果也更加具有多样性,有助于推动智能化旅游线路推荐的发展。 相似文献
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人口空间化是提升人口统计数据空间分辨率的常用手段,现有研究多基于统计建模思想建立多源数据与统计人口的数学模型以预测格网人口。兴趣点(Point of Interest, POI)作为精细人口估算的重要数据源,通常以数量/密度型指标形式参与回归建模,该方式忽略了类型相同但个体规模不同的POI与人口之间数量关系的差异,特征均质化处理造成POI语义细节的损失,导致中心城区人口低估与远城区高估。为此,本文基于随机森林模型,提出一种顾及POI人口吸引力异质性的城市人口空间化方法。该方法在表征POI空间多尺度重要性的基础上,引入移动定位数据构建人口吸引力指标;并基于非欧式滤波修正格网人口权重,建模人口空间自相关,刻画水体等障碍物对局部空间连通性的影响。本文以武汉市为研究区域开展100 m格网验证,通过与POI密度型回归模型、公开人口数据集的对比和消融实验,展现了人口吸引力指标与权重修正的有效性。结果表明,本文方法平均绝对误差为WorldPop、GPW及对比模型的1/4~2/3,在精细人口空间化场景具有精度优势。此外,本文还讨论了移动定位数据采样率及格网粒度对建模精度的影响。 相似文献
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随着旅游者对休闲娱乐类旅游需求的不断增加,山地型旅游区已成为最受欢迎的旅游目的地之一,利用新兴且高效的轨迹记录方式挖掘山地型旅游区游客在小尺度范围内动态的时空行为特征和制约因素,对旅游区线路设计和旅游产品优化尤为重要,也将为山地型旅游区的深化发展和科学管理提供建议。本文以湖北省恩施州恩施大峡谷为案例地,基于“六只脚”平台的GNSS轨迹及位置照片数据,结合GIS在线地图绘制的景区路网和从BigMap平台获取的POI数据,选择GNSS轨迹栅格化的概念模式解析出恩施大峡谷游客轨迹的时空行为特征,尝试探讨与其他类别旅游区时空行为特征的差异,从而总结出山地型旅游区的行为特征,并通过网络点评数据和游记文本等网络文本挖掘行为特征形成的影响因素。研究表明:(1)月份和季相层面,游客行为5月游客量处于峰值,节日效应明显,短假期效应较强;淡旺季游客行为轨迹呈非集聚性,旺季游客量主要受气候条件影响呈不稳定态势;(2)游客行为轨迹于11:00—14:00游客量达到顶峰,日内结束时间相对较早,且兴趣点选择偏向知名度高的七星寨景区;(3)空间分布特征层面,受时空因素控制,单一路径景区轨迹集中度较强;(4)不同性别... 相似文献
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