水质站网规划研究中几个问题的探讨

在进行中国水质站网规划布设合理的性研究中，按河流水系将全国国土分为若干水质站网规划单元分区，然后运用主成分聚类方法进行单元分区类型的划分，作为水质站网规划的基础。在同一类型单元分区内，运用模糊集合聚类方法，将分区内的水质进行分类，以确定水质站的布设密度，并对每一水质参数的采亲频次进行分析研究，以指导确定其采样频次。     

聚类分析在X波段双偏振雷达相态识别中的应用

X波段双偏振雷达在降水相态识别方面有较大优势,目前较为常用的方法为模糊逻辑算法,具有较好的识别能力,该方法主要依赖于水凝物的成员函数,但是对于不同雷达的系统老化问题,需要调整相对应的成员函数。针对此问题,本文提出采用聚类分析的方法进行降水相态识别,在完成相态识别后,可以统计不同水凝物雷达参数的分布特征,重新构建适合该雷达的成员函数。聚类分析方法在相态识别实验中表现良好,但仍存在一定的问题,在不引入温度的情况下部分水凝物无法识别。     

样本数量不平衡下的建筑群模式识别方法研究

通过综合空间关系、几何、语义等多种特征对建筑群模式进行智能识别,在地图多尺度表达和数字化制图等领域有着重要的意义。将图卷积神经网络用于建筑群模式智能识别能够克服传统方法依赖人工经验设置参数、制定的规则过于严格等缺点。但是该方法往往存在样本比例失衡的问题,容易导致样本数量较少的类别无法正确识别。本文首先以建筑物质心作为样本进行聚类获得建筑群组。其次,将同一群组内的建筑物质心作为样本进行Delaunay三角剖分来构建建筑群的图结构,其中图节点特征选取能够描述建筑群几何特征的面积、大小、方向等相关指标。再次,通过图结构过采样的方式对样本数量较少的建筑群图结构进行增强,然后将样本数量较少的建筑群图结构增强前后的数据分别输入图卷积神经网络模型进行训练,并结合ROC曲线等多个评价指标对模型的性能进行了评测。实验结果表明,对样本数量较少的建筑群图结构增强之后,模型对于样本数量较少的建筑群识别准确率有了明显的提高。     

山东省三次暖切变线极强降水的对比分析

应用加密观测、常规观测、卫星云图和雷达探测的资料及NCEP/NCAR(1°×1°)再分析资料,对山东省三次极强降水天气进行了诊断和对比分析。结果表明,低层暖式切变线和500 hPa西风槽是三次强降水的主要影响系统。强降水前低层大气高温、高湿、对流不稳定,有较高的对流不稳定能量。低层暖式切变线辐合和暖湿平流产生的上升运动与地面辐合线附近产生的上升运动相叠加,触发对流不稳定能量释放,产生强对流,造成强降水。较强的风垂直切变使得对流有组织地发展。强降水期间,中高层弱的干冷空气侵入,使得对流不稳定加强,中高层具有高位涡的干冷空气入侵诱发低层中尺度涡旋发展, 辐合上升运动加强。低层暖湿气流螺旋式辐合上升与中高层入侵的干冷空气相遇,水汽凝结率增大,降水强度增强。中高层干冷空气侵入的时段与极强降水的时段相对应。有利的地形对局地短时极强降水有重要作用。低层暖式切变线和500 hPa低槽的位置、强弱不同,中高层冷空气的强度和入侵路径不同,对流云团的发生发展、内部结构和移动方向不同,造成强降水的地理位置和强度不同。     

2013—2014冬半年北京重污染天气气象传输条件分析及预报指数初建

本文结合地面常规观测资料和空气质量数据,利用聚类分析方法对2013—2014年冬半年北京地区的气象传输轨迹特征进行了统计分析,并通过潜在源区贡献法(PSCF)分析了污染物的潜在源区。结果表明:影响北京的气团主要来自西南、偏东和西北三条路径,其中西南和偏东路径中重污染天气的出现概率分别为56.58%和43.80%,为典型的污染物传输路径。潜在源区分析发现,高PSCF值主要对应西南和偏东轨迹气团所影响的山东西部、河北中南部及天津等地,其形成与下垫面排放及气团移动速度有关。在此基础上,结合PM_(2.5)排放源强度构建传输气象指数,经检验发现与PM_(2.5)浓度的生消变化有较好的一致性,且有约6 h的预报提前量。将传输指数与天气分析相结合,有助于加深对重污染天气成因的理解,并在预报评估中发挥参考作用。     

巢湖水环境因子的时空变化及对水华发生的影响

为研究巢湖水环境因子与藻类生物量的相互作用,筛选出对藻类生物量相对重要的环境因子,以2008年巢湖水质监测数据为基础,采用多元统计方法对巢湖监测点数值数据进行了聚类分析、判别分析及污染特征识别,研究了水环境因子与藻类生物量的关系.结果表明:巢湖水环境自西向东分为重度污染区、中度污染区和轻度污染区,叶绿素、溶解性总氮可作...     

一次强风暴天气过程分析

使用卫星云图,天气图,探空等有关资料对１９９６年４月１９日广东省强风暴天气过程进行综合分析,指出;南支槽云系和中纬短波槽云系的相继影响造成了该次强风暴天气过程,其中,中尺度强对流云团是直接产生系统。     

1990年以来北京密云水库主要水环境因子时空分布特征

根据19902011年密云水库共12个监测点的月监测资料,采用聚类分析研究各监测点水环境相似性及空间分布特征,采用因子分析识别影响水质的主要因子并评价各采样点的综合水质.通过绝对主成分多元回归分析,获得汛期和非汛期各因子对各水质指标的贡献率.利用季节性Kendall检验及流量调节检验对密云水库库区水化学特征和水质状况时空分布特征进行了研究.结果表明：汛期水质主要受到农业营养物质的影响,其次为生物化学因素和有机物的影响.非汛期水质主要受到农牧业排放因素的影响,其次为人类活动和生物化学因素的影响.因子得分综合评价显示,汛期辛庄桥、内湖和大关桥综合水质较差,潮河、库西和白河综合水质较好.非汛期辛庄桥、石佛桥和大关桥综合水质较差,库东、套里和恒河综合水质较好.主要水质指标的年际变化规律不同,但最终都趋于平稳.与潮河、白河入库水质变化相比,库区水质变化趋势较小,上游入库水质和库区水质都整体趋好.除白河入库的总氮和总磷外,其他监测指标的变化趋势经流量调节前后基本一致,表明流量并不是引起水质趋势变化的主要因素,水质的变化主要是由于污染源变化而引起.     

不同形态氮对微囊藻叶绿素a合成及产毒的影响

利用室内培养实验比较研究了铵氮和硝氮对河北洋河水库微囊藻(Microcystissp.)生长、叶绿素a合成及产毒的影响.结果显示,铵氮培养条件下,在对数生长期,生物量及叶绿素a含量随铵氮浓度的升高而逐渐增多,但高铵氮浓度( 10.0 mg/L)培养条件则下降.藻细胞MCRR含量随铵氮浓度的升高呈波动变化,高铵氮浓度(1...     

利用矿质元素的测定数据判别茶叶的产地和品种

应用微渡消解处理样品，电感耦舍等离子体质谱法测定，考察了不同产地、不同种类的29种茶叶中的Mg、Al、P、Ca、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、Sr和Ph共13种元素的含量。原始数据经过标准化处理后，结合聚类分析和主成分分析，对来自江西、云南、广东和福建四个地区的茶叶进行了产地判别。对不同种类的茶叶（红茶、绿茶、鸟龙茶、黑茶）也进行了区分，结果令人满意。茶叶中矿质元素的含量可做为茶叶产地判别的测量指标之一。