青藏高原不同下垫面蒸散量及其与气象因子的相关性

利用青藏高原不同下垫面5个观测站点(阿里站、慕士塔格站和珠峰站下垫面以荒漠、碎石和稀疏短草为主,那曲站和阿柔站下垫面分别为高寒草甸和高寒草原)涡动相关仪观测的2013年热通量资料,计算不同下垫面的实际蒸散发量,并对不同下垫面的实际日蒸散发量与气象要素(净辐射、土壤湿度、地温、气温、风速、饱和水汽压差)进行Spearma...     

以色列二穗短柄草物候期及农艺性状研究

二穗短柄草是一种理想的研究温带禾谷类植物和牧草的模式植物。对源于以色列4个不同地区(群体)90个生态型二穗短柄草的物候期和农艺性状差异及其相关性进行了研究。结果表明,在贵州自然气候条件下,以色列二穗短柄草生态型间和群体间在生长期、各农艺性状表现均有所不同,方差分析呈极显著差异(P<0.0001);各群体生长期平均值的顺序为:Tibigha相似文献   

基于夜间灯光数据估算安徽省县级尺度城镇化水平

城镇化是地区经济发展和社会进步的重要标志,研究城镇化水平对城镇科学发展和政府高效决策具有重要意义。夜间灯光数据包含了人类活动和经济社会发展等信息,弥补了指标法的不确定性和滞后性等不足,可以更加直观地反映城镇化水平,为城镇化研究提供了新的思路。现有的研究,已经有用夜间灯光数据分析宏观尺度的城镇化水平,但由于DMSP-OLS数据和NPP-VIIRS数据的时间范围均较短,且2种数据的时间尺度不连续,且空间分辨率和辐射分辨率不一致,因此目前主要集中于使用一种夜间灯光数据研究城镇化水平,且研究的时间跨度较短。此外,虽然已有研究表明,大尺度的社会经济活动与夜间光照情况有较强的相关关系,但在较小尺度下,这种相关性受地区经济发展以及灯光数据分辨率的影响较大,对估算精度有更高的要求,因此需要使用实际数据证明使用夜间灯光数据估算县级城镇化水平的合理性。本文使用DMSP_OLS和NPP_VIIRS夜间灯光数据,估算了2006—2015年安徽省县级尺度城镇化水平,为夜间灯光数据在长时间序列的城镇化研究中提供理论支撑。首先分别计算DMSP-OLS和NPP-VIIRS平均夜间灯光指数,以NPP-VIIRS灯光指数为自变量,以DMSP-OLS灯光指数为因变量,对2012年和2013年的2种灯光指数年数据进行曲线拟合,建立2种灯光数据的对应关系,得到2006—2015年安徽省各区县的DMSP-OLS平均夜间灯光指数;然后从人口、经济、社会生活和农业机械化4个方面选取城镇化指标,使用层次分析法计算基于统计数据的城镇化水平;最后将灯光指数与基于统计数据的城镇化水平进行相关性分析和线性回归分析,讨论了安徽省各区县灯光指数和基于统计数据的城镇化水平的时空分布的异同点,分析了同时使用两种灯光指数估算长时间序列城镇化水平的合理性。研究结果显示,灯光指数和基于统计数据的城镇化水平在县级尺度上具有高度相关性,相关系数为0.91（P<0.05）,线性回归的拟合优度R²=0.82。灯光指数和基于统计数据的城镇化水平的时空分布基本一致,空间上,安徽省城镇化水平整体分布不均衡,呈现出东高西低的规律;时间上,2006—2015年城镇化水平呈现逐年增长的趋势,合肥市辖区、马鞍山市辖区等发达城区的城镇化水平增长速度较快,而霍丘县、寿县等经济欠发达地区增长较缓慢。     

邢台地区微波辐射计与无线电探空仪数据对比分析

利用2018年1月至2019年12月河北省中南部地区的微波辐射计和探空数据,将两种探测设备取得的资料在时间和空间上进行点对点匹配,共筛选出187条晴空廓线、1176条云天廓线和12条毛毛雨天廓线,定量分析了各个高度层的晴天、云天和毛毛雨天气条件下两种大气探测设备的温度、相对湿度和水汽密度廓线的相关性及误差情况。结果表明：3种天气条件下的微波辐射计与无线电探空仪温度和水汽密度的相关性整体较好,地基微波辐射计观测的大气参数分布存在不同程度的差异,但是微波辐射计和探空的变化趋势一致性较好,并且无线电探空仪观测的大气参数和微波辐射计反演的温度、相对湿度和水汽密度相关性整体上均呈现低层大气优于高层大气,温度相关性最好,水汽密度次之,相对湿度最低。通过对比各个高度层的拟合程度,发现3.5 km以下的低层大气参数精度更可靠,对于需要间接计算的大气物理量,如K指数、有效位能、积分水汽含量等,使用低层数据计算的大气物理量精度会更好。本文开展的地基微波辐射计反演的大气物理参数与探空仪观测对比研究工作,对提高微波辐射计在大气物理和人工影响天气的探测精度方面具有参考意义。     

夏季日峰降温电力负荷预测灰色模型及其应用

基于2017—2020年石家庄市逐15分钟电力负荷及同期气象资料,计算人体舒适度指标有效温度和温湿指数,考虑基准负荷存在周期性和增长性,提出采用灰色模型GM(1,1)并结合滤波法、相关分析等方法,建立日峰降温电力负荷与人体舒适度指标分段回归模型。结果表明:石家庄电力负荷具有明显的逐年增长趋势;剥离出的日降温负荷曲线呈“W”型分布;分别对模型进行一次、二次和分段函数拟合,对3种预测模型进行检验发现分段函数预测精度较高,平均相对误差在4.8%～5.2%,有效温度和温湿指数的分段函数误差在-10%～10%所占比例分别为88.1%和90.5%;考虑了温度、湿度和风速的有效温度较温湿指数的夏季日峰降温电力负荷预测模型预测准确率更高,回归模型分段点为26.2℃,对电网“迎峰度夏”时期电力调度具有参考价值。     

赤潮预报的人工神经网络方法

基于渤海湾赤潮观测数据(2003年5月~9月),对藻类浓度与环境因子进行了相关性分析,选择出影响藻类浓度的主要环境因子,然后对主要环境因子作主成分分析,在主成分分析的基础上,建立了一个用于赤潮预报的人工神经网络模型。     

单站海温短期预报自动化

对大连、深圳等7个沿海城市海洋观测站自1991～2002年的海温、气象要素数据进行统计分析,结合经验预报因子,针对各个预报站点建立了短期海温统计预报模式,并对该模式进行了后报试验,模式运行稳定后投入到海温预报业务化使用,实现了预报流程的自动化。     

任楼煤矿小断层对瓦斯涌出的控制作用

断裂构造作用对煤层的瓦斯含量及煤层开采时瓦斯的涌出量都会产生影响。通过实际观测统计,分析了皖北任楼煤矿小型断层两侧瓦斯涌出的基本特征。研究表明,断层作用区与煤层瓦斯高涌出量具一致性;断层落差与最大瓦斯涌出区至断层点的距离具极好的相关性;瓦斯异常涌出范围与断层落差之间也呈现良好的线性关系。进一步分析表明,在研究区断层附近的瓦斯涌出量峰值出现的位置以及瓦斯涌出量异常的范围分别约为断层落差的35倍与60倍。      

AIS数据在集装箱港口服务效率的应用研究

港口是物流供应链中的核心环节,港口服务效率会决定整个物流供应链的效率。本文提出了一种基于海量船舶AIS(Automatic Identification System)轨迹数据的港口服务效率计算框架,利用集装箱船舶AIS轨迹、港口地理信息等海事大数据,采用滑动窗口算法等数据挖掘方法判断船舶在港内的状态,估算出反映港口服务效率的AWT/AST指标,从时间维度对港口服务效率评价,为港口管理运营部门和航运公司决策提供参考。并以上海港、宁波港、深圳港、釜山港为例,采用2018年全年全球5600余艘集装箱船舶的AIS轨迹数据,量化评价4个亚洲集装箱港口的服务效率。结果显示:(1)船舶抵港泊位作业时间近似正太分布,正太分布均值在14～18 h之间,船舶泊位作业时间集中在10～30 h;(2)船舶泊位作业时间与船舶船型大小成正相关,船型越大则泊位作业时间越长;(3) 32%的船舶抵达上海港会发生等待时间,体现上海港集装箱码头整体处于供不应求的状态。宁波港整体服务效率较高,船舶发生等待事件较少。作为区域性枢纽港,釜山港近洋区域性运输频繁使得釜山港抵港船舶频率较高。(4)洋山四期码头为自动化码头,其港口...     

空间认知能力与三维寻路绩效的相关性分析

研究影响寻路行为的人为因素,对于提升智能导航服务的用户体验具有重要意义。从心理旋转、抽象推理、空间短时记忆和空间感知4种能力出发,设计空间认知对照实验,探究空间认知能力与寻路绩效之间的相关性。研究结果表明：（1）4种空间认知能力之间弱相关,且按空间尺度部分分离。相同尺度空间的认知能力,即心理旋转能力和抽象推理能力、短时记忆能力和空间感知能力的相关性较强,不同尺度空间的认知能力相关性较弱。（2）心理旋转能力和抽象推理能力对寻路绩效有较高的拟合显著性水平。考虑多因素联合作用,虚拟场景中,心理旋转能力对寻路绩效影响最大,空间感知能力影响最小;真实场景中,空间感知能力对寻路绩效影响最大,短时记忆能力影响最小。（3）寻路表现具有显著的场景效应,在虚拟和真实场景中各项能力因子对寻路绩效拟合的决定系数明显不同。该研究结果为基于虚拟场景的行人导航研究的有效性提供了实证参考,也可为设计顾及人因的导航服务提供依据。