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101.
102.
利用1971-2005年中国591个气象台站的雾日资料以及逐日最低气温、相对湿度、平均风速资料,分析了35 a来中国各区域年雾日数与这些因子的相关关系,并利用IPCC第四次评估报告所提供的模式数据资料,针对3种不同的排放情景,对21世纪上半叶各区域年平均雾日进行预估。结果表明:对划分的9个雾区的年雾日数的回归方程的拟合效果较好,可以用来进行预估;未来50 a中国大部分地区雾日呈明显减少的变化趋势,在A1B,A2和B1情景下,雾日减少的平均幅度分别为16.2%,13.4%和12.9%。未来50 a中国雾日预估结果的空间分布显示:3种情景下未来中国大部分雾区雾日数都将减少,个别地区雾日数有增加趋势,其中A1B情景下雾日减少区的减少趋势最明显,而B1情景下雾日增加区的增加趋势最明显。 相似文献
103.
针对参数回归技术制作概率预报存在拟合好、但预报结果不稳定的现象, 提出了用K近邻非参数回归技术制作概率预报的新途径。K 近邻非参数回归技术包括历史样本数据库、近邻子集生成和优化以及预报量估计4 个主要部分。利用该技术进行了单要素概率预报(主要包括云量和降水)和多维联合概率预报(降水、总云量、风速和气温)试验, 并对试验结果进行了检验。实例研究结果表明:该文所给出的计算方案预报稳定性好, 准确率较高,具有良好的业务应用价值。 相似文献
104.
105.
106.
利用区域气候模式RIEMS产品分析日蒸散量及其影响 总被引:1,自引:0,他引:1
利用区域气候模式RIEMS输出的各种气象参数,采用了BEF等4种不同方法计算了沂沭河上游流域的潜在蒸散量,并与该流域6个气象站实测蒸发数据计算的陆面潜在蒸散量进行了比较。结果表明,根据平均偏差、平均绝对偏差、均方根差和相关系数指标的综合判断,该4种方法的估测精度从高到低依次为双线性曲面回归经验函数法(BEF)、Hargreaves-Samani(Harg)法、Pristley-Tayler(P-T)法和Penman-Monteith(P-M)法。在时间序列上,4种方法计算的逐日蒸散量与观测值呈相同的变化趋势,但计算值在蒸散发最强、最弱和降水最多、气温最高的7-9月有较大差异。BEF法估测的精度最高,与观测值最接近,Harg法、P-M法和P-T法都有明显的偏高现象。BEF法只需要较少的参数就能得到较高的估测精度,因此可作为利用区域气候模式RIEMS产品计算沂沭河流域蒸散量的首选方法,进而为RIEMS模式中耦合的陆面水文过程模型TOPX提供满足精度要求的日蒸散量驱动参数。 相似文献
107.
基于叶片光谱的森林叶绿素浓度反演研究 总被引:2,自引:0,他引:2
准确估测森林叶片叶绿素浓度有助于进一步理解和模拟森林生态系统。基于江西省千烟州试验区主要树种光谱数据和相应叶绿素浓度等化学参量数据,使用高光谱指数和偏最小二乘(PLS)回归方法进行森林叶绿素浓度的反演,对具代表性的几种叶绿素相关的光谱指数进行反演能力评价,构造出表征叶绿素吸收特征的叶绿素吸收面积指数(CAAI),发现TCAR I(改进型的叶绿素吸收比率指数)和CAAI能较好地估测试验区森林主要树种的叶绿素浓度。针对叶片生化参量之间强相关现象,首先使用了叶片生化参量吸收特征分析方法,选定特定波段。然后对叶绿素浓度进行PLS回归估测,并从PLS获得估测模型的结果来评价和解释几种高光谱指数的叶绿素反演能力。 相似文献
108.
基于支撑向量回归的高光谱混合像元非线性分解 总被引:10,自引:1,他引:10
提出了基于支撑向量回归的高光谱混合像元自动分解.首先利用投影迭代的方法自动寻找到影像的典型地物光谱,然后利用Hapke近似函数模拟出非线性的训练和测试数据.支撑向量回归的混合像元分解方法与基于基函数分解方法的不同点是不需要预先确定非线性的映射形式,它通过核函数,把像元矢量从低维空间映射到高维特征空间,使得在特征空间中构造的线性光谱组合对应着原始空间(像元空间)的非线性组合特性,从而揭示了典型地物光谱之间的高阶性质,提高了混合像元的分解精度.实验结果证明,这种方法具有很高的混合像元的分解精度.利用模拟数据作分解精度的评价,表明97%以上的像元分解绝对误差不大于10%,而各类总体平均平方根误差均小于3.5%. 相似文献
109.
洞庭湖地处北亚热带季风湿润气候区,水情时空变化尤为明显.为了探明洞庭湖水位时空演变特征,以洞庭湖6个水位站(城陵矶、鹿角、营田、杨柳潭、南咀、小河咀)、出入湖流量("三口"总入湖流量、"四水"总入湖流量、城陵矶出湖流量)和长江干流流量(宜昌、螺山)等1985-2014年逐日数据为基础,通过构建泰森多边形计算湖泊水位,运用Morlet小波分析、层次聚类分析和地统计理论研究湖泊水位的周期性变化规律及空间分布格局和自相关性.研究结果表明:洞庭湖水位变化具有典型的季节性,且年际变化具有28和22 a的多时间尺度特征;水位空间分布格局呈现出小河咀、南咀、杨柳潭(Group 1)以及城陵矶、鹿角、营田(Group 2)两种聚类,且在不同水文季节的空间自相关性依次表现为丰水期退水期涨水期枯水期.通过建立两类水位在不同水文季节与径流量的多元逐步回归模型揭示了洞庭湖水位时空演变的驱动因素,其中Group 1水位演变主要受长江干流水文情势的影响,Group 2水位演变由出入湖径流量和长江干流径流量共同作用,并随着不同水文季节江湖关系的改变以及湖泊自身水力联系的变化而变化.研究结果对于科学认识洞庭湖水位的时空演变规律以及湖泊生态系统保护和水资源的规划、管理与调控具有重要意义. 相似文献
110.