人工智能在冰雹识别及临近预报中的初步应用

基于广东10部S波段多普勒天气雷达的三维拼图资料,利用机器学习技术开发了一种冰雹识别和临近预报的人工智能算法。算法设计时以雷达回波反射率的垂直和水平扫描数据为基础训练集,将冰雹云的雷达反射率扫描数据作为正样本,将其他雷达反射率扫描数据作为负样本,通过贝叶斯分类法对正、负样本数据集进行机器学习,训练人工智能识别冰雹云内在规律的能力。训练时以广东省2008-2013和2015-2016年的数据作为训练集,使用了2014年广东省12次冰雹过程的数据做检验。对比检验的结果表明,人工智能法比传统的概念模型法击中率高9个百分点。研究结果表明了人工智能对冰雹这类非线性强天气过程具有较强的识别能力。      

Integrating farmers’ adaptive knowledge into flood management and adaptation policies in the Vietnamese Mekong Delta: A social learning perspective

Flood management and adaptation are important elements in sustaining farming production in the Vietnamese Mekong Delta (VMD). While over the past decades hydraulic development introduced by the central government has substantially benefited the rural economy, it has simultaneously caused multiple barriers to rural adaptation. We investigate the relational practices (i.e., learning interactions) taking place within and across the flood management and adaptation boundaries from the perspective of social learning. We explore whether and how adaptive knowledge (i.e., experimental and experiential knowledge) derived from farmers’ everyday adaptation practices contributes to local flood management and adaptation policies in the selected areas. We collected data through nine focus groups with farmers and thirty-three interviews with government officials, environmental scientists, and farmers. Qualitative analysis suggests that such processes are largely shaped by the institutional context where the boundary is embedded. This study found that while the highly bureaucratic operation of flood management creates constraints for feedback, the more informal arrangements set in place at the local level provide flexible platforms conducive to open communication, collaborative learning, and exchange of knowledge among the different actors. This study highlights the pivotal role of shadow systems that provide space for establishing and maintaining informal interactions and relationships between social actors (e.g., interactions between farmers and extension officials) in stimulating and influencing, from the bottom-up, the emergence of adaptive knowledge about flood management and adaptation in a local context.     

基于机器学习的重庆长江航道雾图像特征识别研究

基于重庆市境内长江航道雷达站拍摄的雾天气过程影像资料,利用K最近邻、支持向量机、BP神经网络、随机森林等机器学习算法,对无雾和5类有雾天气个例进行图像识别训练,构建雾图像识别模型,并检验了识别准确率。结果表明：机器学习能够有效识别雾图像,随机森林算法的识别效果优于其余3种算法。对于能见度超过1500 m的无雾天气,模型的识别准确率为100%,对于能见度在1000—1500 m范围内的轻雾、能见度低于50 m的强浓雾,模型的识别准确率在90%以上,对于能见度在50—1000 m范围内的雾、大雾和浓雾,识别准确率超过70%。     

全球-地方联结与产业集群的技术学习--以河南许昌发制品产业为例

以产业区理论、管制理论和全球生产网络理论为基础,以学习创新为核心,构建了一个融生产体系与社会生产体制、制度与协调机制、地方生产网络、全球生产网络“四位一体”的学习型产业区分析框架;运用该框架,以河南许昌发制品产业集群为案例,研究了全球-地方网络联结的方式、动态及其对技术学习的影响。研究发现,通过全球与地方生产网络的建构和有机联结,传统产业集群的技术学习是可以从“低端道路”迈向“高端道路”的,发展学习型产业区应作为我国经济发展与技术创新的一项重大战略和政策。     

人工智能在飞机颠簸预报中的应用进展及未来趋势展望

飞机颠簸对飞机运行安全及旅客舒适度具有很大危害,提高飞机颠簸的预报准确率对于减轻人员伤害和财产损失具有重要意义,且一直是航空气象研究的重点领域。随着观测手段的丰富和科学技术的进步,飞机颠簸预报也取得了长足发展。本文首先从定性预报和定量预报的角度对国内外飞机颠簸预报的主要方法,特别是人工智能(AI)方法在其中的最新应用进行了综述。在此基础上,归纳总结出AI用于飞机湍流预报存在的主要问题和未来的重点研究方向：1)飞机实况数据的开放共享以及多源湍流数据的融合构建问题;2)基于人工智能构建飞机颠簸预报模型的可解释性及物理机制问题;3)基于人工智能构建飞机颠簸的集合预报问题。最后,提出了气象领域未来第三代人工智能的发展思路。     

基于谱聚类算法的海底滑坡危险性评价

海底滑坡的危险性评价与分区,对海洋工程设施的选址和危险预防具有指导作用.本文基于无监督机器学习的谱聚类算法对黄河口埕岛海域展开了海底滑坡危险性评价,构建了输入参数为9、输出类别为4、核函数参数为0.08的海底滑坡危险性评价模型.使用该模型进行评价,将研究区分为了海底滑坡危险性高、较高、较低和低的区域.评价结果与地质环境...     

超参数对GRU-CNN混合深度学习弹性阻抗反演影响研究

CNN-GRU混合深度学习反演弹性阻抗取得了较好的反演效果.但是,基于深度学习的叠前反演参数众多,包括内部深度学习网络可学习参数和外部超参数等,目前超参数选取对网络性能及计算速度影响尚缺乏系统性研究,这直接影响到了该方法的进一步推广应用.因此,本文在混合深度学习反演弹性阻抗基础上,探讨学习率、Ep-och、batch_...     

社交媒体数据在自然灾害应急管理中的应用研究综述

社交媒体是灾害应急管理的一个新兴但尚未充分利用的大数据源。然而,社交媒体数据在灾害应急管理中能发挥什么作用,目前国内的研究较少,而国外的研究亦较为分散,相关应用受限。论文对国内外利用社交媒体数据进行灾害管理相关研究进行了综述,归纳出社交媒体数据在灾害应急管理中应用的潜力、优势和问题。结果发现：① 社交媒体数据含有丰富的灾害信息,能够依靠态势感知和信息共享支持灾害预警、实时监测、损失和救助需求评估、协助快速应急响应以及预测可能的灾害风险等灾害管理工作;② 社交媒体数据的优势在于能保证灾害信息的实时性和连续性,进而提供致灾强度图、损失预测和舆情分析等结果服务于灾害应急管理;③ 地理位置信息有限、专业语料库缺乏、信息噪声处理的复杂性等原因使社交媒体数据分析结果精度受限。如何发挥社交媒体数据社会感知的优势,以弥补传统观测调查手段的不足,更加科学应对灾害应急,仍需要在社交媒体数据处理及多源数据融合分析技术方面取得突破。     

一种多层特征融合的道路场景实时分割方法

道路场景理解是自动驾驶领域中重要模块之一,它可以提供关于道路更丰富的信息,对于建立高精度地图和实时规划都具有重要作用。其中,语义分割可以为图像每个像素赋予类别信息,是自动驾驶场景理解中最常用的方法。但是,目前常用的语义分割算法在速度和精度上大都不能达到很好的平衡。本文在MobileNetV2的基础上,提出了一种多层次特征融合的方法,使得网络可以在实时运行的同时保证精度满足实际应用的需求,并在Cityscapes数据集上进行了试验验证和分析。