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171.
基于1961—2000年逐月降水观测资料和全球大气再分析资料,分析了6—7月长江中下游(108°~123°E,27°~33°N)梅雨的时空分布特征。通过观测诊断和数值试验确定了影响梅雨异常偏多的3个前期因子:4—5月平均的西北太平洋海平面气压正异常;3月至5月北大西洋海平面气压负变压倾向;1月至4月西伯利亚的2 m温度负倾向。利用这3个具有物理意义的影响因子构建了梅雨季节预测模型,该模型在训练期(1961—2000年)和独立预测期(2001—2022年)均具有显著的预测技巧(相关系数分别为0.79和0.77,均方根误差分别为0.59和0.68)。同时,基于相似的潜在预测因子,对比了利用偏最小二乘回归方法和5种机器学习方法(随机森林、轻量级梯度提升机、自适应提升、类别型特征提升、极端梯度提升)建立的预测模型的技巧。虽然训练期(1961—2000年)偏最小二乘回归和机器学习建模拟合效果更高,但在独立预测期(2001—2022年)上述模型的预测技巧显著降低(相关系数均低于0.44,均方根误差均大于0.93),出现了明显的过拟合问题。本研究强调梅雨的短期气候预测应建立在物理机制基础之上,而使用机器学习方法需谨慎。 相似文献
172.
为揭示花岗岩- 伟晶岩型锂等稀有金属矿成矿系统的深部结构,对西昆仑造山带大红柳滩伟晶岩型锂矿集区开展了大地电磁测深法(MT)探测。通过MT三维反演电阻率模型,探测到两个0~20 km深度范围的高阻体,反映了出露于地表的大红柳滩复式花岗岩基和半隐伏的大红柳滩东花岗岩基;20~80 km深度范围内发现的大范围高导异常,则反映了深达上地幔的地壳重熔形成的大规模长英质岩浆储库。可见,成矿母岩大红柳滩花岗岩基是有根的,而且是规模巨大深达上地幔的岩浆储库,它们为超大型大红柳滩伟晶岩型锂矿的形成提供了物源和热源。与松潘- 甘孜甲基卡超大型伟晶岩型锂矿集区对比,尽管川西甲基卡地区地表出露的花岗岩有限,但MT三维反演电阻率模型显示,其也存在深达上地幔的大范围高导异常,同样反映了大规模长英质岩浆储库的存在,只是剥蚀深度浅,上侵的花岗岩未被剥蚀出来而已。从而,深剥蚀的大红柳滩地区表现为大面积花岗岩出露的“热隆”特征,而浅剥蚀的甲基卡地区则表现为花岗岩围岩“片麻岩穹隆”热变质构造特征。西昆仑- 松潘- 甘孜伟晶岩型锂等稀有金属巨型成矿带两端的晚三叠世超大型矿床是大规模地壳重熔长英质岩浆作用中心的产物,由于锂等稀有金属的喜水性,H2O的饱和度是造就伟晶岩型锂超常富集的关键,并在长英质岩浆储库、上侵花岗岩和伟晶岩不同分异演化阶段,锂的“预富集”为大规模伟晶岩型锂矿成矿奠定了重要基础。 相似文献
173.
基于部件可靠度和多阶段动态库存理论,分析了备件需求与库存管理。提出了基于部件可靠度的动态需求模型;以部件的寿命服从指数分布为例,结合实际生产中备件的使用情况,通过确定备件储备的时间点,动态确定各周期备件的需求量。在确定备件动态需求量的基础上,采用多阶段动态库存理论确定了订货次数和每次订货数量,使库存量更符合实际和趋于合理。通过算例分析,给出了最小库存费用,表明基于部件可靠度和多阶段动态库存的备件管理具有一定的实际意义。 相似文献
174.
175.
176.
177.
基于参数空间分布的海洋生态系统模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
在模拟大尺度海洋生态系统时,由于子区域的生态系统有着各自的特征,导致参数值在空间上存在差异,因此参数在整个研究区域取常数的做法必须改进.基于此,使用气候模式FOAM的气侯态背景场驱动一个简单的三维海洋生态系统模型,并引入参数的空间分布,在全球尺度上通过伴随方法同化SeaWiFS叶绿素资料.引入参数空间分布后,同化结果得到很大改进:浮游植物表层生物量(氮)的平均差从0.155 3减小至0.060 6 mmol·m-3,下降了60.9%,有效地降低了模拟值与观测值在空间上的差异;浮游植物表层生物量平均值也从0.103 1上升至0.125 2 mmol·m-3,更接近SeaWiFS观测.实验结果表明通过引入参数的空间分布来改进海洋生态系统的模拟是可行的. 相似文献
178.
MASNUM海浪数值模式业务化预报与检验 总被引:2,自引:2,他引:0
介绍了MASNUM(Key Laboratory of Marine Science and Numerical Modeling)海浪数值预报系统,并利用全球和西北太平洋的Jason-1卫星数据和NDBC浮标数据中的海浪波高观测,对该预报系统进行了自2007年8月1日-2007年12月31日5个月的24,48和72 h预报结果的比较检验.模式校验结果表明,有效波高预报与观测的绝均差在0.5 m左右,从夏季到冬季,预报精度不断提高,与风场冬季预报精度较高吻合. 相似文献
179.
由于AR(p)模型结构比较简单且计算比较方便,在变形分析中,目前常采用此模型建立变形模型。然而单纯的AR模型把模型参数作为定值,变形数据拟合误差及变形预测误差可能会比较大。介绍了将卡尔曼滤波引入AR模型,利用观测数据建立AR模型,即建立观测方程;以AR模型的参数为状态向量建立状态方程。从而形成动态系统的卡尔曼滤波函数模型,动态计算出AR模型的参数以便预测。此方法快速、实时,且占有较少内存,充分利用了AR模型和卡尔曼滤波二者的优点。 相似文献
180.