核密度估计法支持下的网络空间POI点可视化与分析

城市空间POI点的分布模式、分布密度在基础设施规划、城市空间分析中具有重要意义,表达该特征的核密度法(kernel density estimation)由于顾及了地理学第一定律的区位影响,比其他密度表达方法(如样方密度、基于Voronoi图密度)占优。然而,传统的核密度计算方法往往基于二维延展的欧氏空间,忽略了城市网络空间中设施点的服务功能及相互联系发生于网络路径距离而非欧氏距离的事实。本研究针对该缺陷,给出了网络空间核密度计算模型,分析了核密度方法在置入网络结构中受多种约束条件的扩展模式,讨论了衰减阈值及高度极值对核密度特征表达的影响。通过实际多种POI点分布模式(随机型、稀疏型、区域密集型、线状密集型)下的核密度分析试验,讨论了POI基础设施在城市区域中的分布特征、影响因素、服务功能。     

基于机器学习的降雨量雷达回波数据建模与预测

以浙江省2016年1-10月的雷达回波强度数据为基础,分别应用随机森林模型、BP神经网络模型、卷积神经网络模型来预测降雨量并进行对比.建模分析结果表明,随机森林模型预测效果精确度较低,容易低估较大的降雨强度,而BP神经网络和卷积神经网络预测的效果都比随机森林好,特别是卷积神经网络,其预测值与真实值更加接近,且对较大的降雨强度拟合较好.     

基于Householder矩阵和Butterworth滤波器组的反馈延迟网络人工混响

针对现有人工混响方法中反馈延迟网络方法存在延迟线的个数选择受限和无法设定子带混响时间的不足,本文设计了一种基于Householder反馈矩阵和Butterworth滤波器组的反馈延迟网络人工混响器.Householder反馈矩阵有助于最大化回声密度,延迟线个数的选择相对自由,Butterworth滤波器组便于设定子带混响时间.仿真实验中分别利用语谱图、语音质量感知评价和主观评价验证了本文方法的有效性.     

基于深度学习和雷达观测的华南短临预报精度评估

利用最新的深度学习算法,即卷积长短期记忆(Convolution Long-Short Term Memory)神经网络,构建基于深度学习的人工智能短临预报系统,以广州地区2019年3-5月雷达观测的数据为输入进行训练,然后进行短期1h内的降水预报。利用常用的统计评分指标(探测率POD、误报率FAR、临界成功指数CSI,相关系数CC)检验模型。结果表明,预报结果与实际观测的相关系数在1h内预报均保持在0.6以上,在1h内预报探测率均保持在80%以上,临界成功指数在降水强度为10mm·h^-1时,基本保持在60%,误报率均小于40%。     

A mirage at Regina

The Dirt Hills, located roughly forty miles to the southwest of the Regina Weather Office, at Regina, Saskatchewan, were clearly visible on the horizon in the early morning of the 29th day of August 1972 from the Regina Weather Office. This mirage was documented and a picture of it was taken.     

基于可公度性网络分析的淮河蚌埠站大洪水预测研究

根据1916—2010年淮河蚌埠水文站大洪水资料,运用信息预测理论,构建大洪水可公度有序网络结构,同时采用峰谷定位法、前兆法等方法对淮河大洪水进行综合分析和预测.结果表明:2013—2014年淮河(蚌埠站)将有可能发生大洪水.     

省级气象宽带网可靠性设计

气象业务的发展和社会需求的增长,对广域宽带网络系统提出更高要求,不但要求传输的数据量大,时效性强,而且要求其可靠性高。目前各省级气象局的宽带网可靠性设计,大都采用降级备份,无法做到双链路自动切换、无缝备份,难以满足气象业务7×24 h从不间断的实际需求,网络可靠性有待进一步提高。该文提出一种基于双向转发检测 (BFD) 和策略路由技术的网络可靠性设计方案,应用该方案不仅使网络结构和带宽有大幅提升,还能实现业务分流、链路冗余和故障自动切换,提高气象宽带网的可靠性水平。该方案经严格测试后,已依托广东省气象宽带网得以实现并投入业务运行,效果良好。同时,该设计对其他省级气象网络建设有一定参考价值。     

基于MonoRTM模型的微波辐射计反演方法研究

基于辐射传输模型MonoRTM计算天空亮温度,使用多元线性统计回归方法和BP神经网络方法分别对大气温度和水汽密度廓线进行了反演,检验并分析了两种方法的反演精度.结果表明,多元线性回归方法反演的温度偏差总体不大于6K,反演的水汽密度偏差小于4 g/m3;神经网络方法反演的温度偏差小于2K,反演的水汽密度误差总体不大于2 g/m3.与探空数据的对比表明,对于大气温度和水汽密度反演,BP神经网络方法的反演结果都要比多元线性回归方法的反演结果更接近探空资料值.     

CINRAD/CC型雷达数据传输系统故障分析与改进方案

对甘肃省3部CINRAD/CC型雷达近4年的雷达故障进行统计分析,作为雷达系统的主要故障部件,随着使用年限的增加,雷达数据传输系统的故障有明显的增多趋势.对引起故障的主要因素进行统计分析,提出了改进方法:基于标准网络的数据传输方式舍弃了原来的光纤系统;取消了基于光端机和复分接的通信方式,代以采用标准网络传输的通信方式;采用四创电子研发的终端软件(2.0版本),新增了集成的网络功能、用户权限功能、数据产品和图像产品全自动生成、数据文件的检索能力、语音报警等功能.改进后的雷达数据传输系统运行情况表明:网络型光纤通信系统减少了雷达数据传输故障,增强了系统的可靠性和稳定性;雷达数据的传输率和有效性也得到一定的提高,确保了新一代天气雷达的正常业务观测.