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过去50年中国沙尘暴的多时间尺度变化特征(基于2009年的研究)

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简介:
本研究聚焦于1958年至2007年间中国沙尘暴活动的变化趋势,分析其长期、中期和短期的时间尺度规律。 通过对1958年至2007年中国沙尘暴的时间序列进行小波分析,并利用中国强沙尘暴序列及其支撑数据集,研究揭示了中国沙尘暴在多时间尺度下的复杂结构及总体变化趋势。该研究还确定了不同时间尺度下沙尘暴变化的突变点,并对未来的变化趋势进行了展望。 结果显示:自1985年至1986年以来,中国的沙尘暴呈现出明显的振荡式减少趋势;在过去五十年里,中国沙尘暴的数量呈现从多到少的振荡形式。这种减少的趋势主要受到6至8年和2至3年的尺度变化叠加影响,并且在过去的几十年中出现了四次显著的变化突变点。 具体而言,在1966、1985以及2001年,沙尘暴表现出较强的变化特征,这些变化是多种时间尺度相互作用的结果。

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客服
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  • 502009
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    本研究聚焦于1958年至2007年间中国沙尘暴活动的变化趋势,分析其长期、中期和短期的时间尺度规律。 通过对1958年至2007年中国沙尘暴的时间序列进行小波分析,并利用中国强沙尘暴序列及其支撑数据集,研究揭示了中国沙尘暴在多时间尺度下的复杂结构及总体变化趋势。该研究还确定了不同时间尺度下沙尘暴变化的突变点,并对未来的变化趋势进行了展望。 结果显示:自1985年至1986年以来,中国的沙尘暴呈现出明显的振荡式减少趋势;在过去五十年里,中国沙尘暴的数量呈现从多到少的振荡形式。这种减少的趋势主要受到6至8年和2至3年的尺度变化叠加影响,并且在过去的几十年中出现了四次显著的变化突变点。 具体而言,在1966、1985以及2001年,沙尘暴表现出较强的变化特征,这些变化是多种时间尺度相互作用的结果。
  • 新疆50气候(截至2014
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    本研究综述了自上世纪70年代以来新疆地区的气候变化趋势,重点分析至2014年的气温与降水变化情况。 基于新疆地区23个气象站从1960年至2009年的历史气候数据,本段落运用线性倾向估计方法分析了近50年来该地区的气候变化特征。结果显示,在过去五十年中,新疆的能量供给因子(包括最高温度、最低温度和平均气温)均呈现显著上升趋势;而日照时长与年温差则表现出明显的下降趋势,并且云量的变化不明显甚至略有减少。空气动力因子中的风速也呈现出较为明显的下降态势。在湿度方面,相对湿度及降水量略微增加,但水汽压有较大幅度的提升。因此,在过去五十年里,新疆地区的气候总体上向着湿润化方向发展,气温变暖且变得更加湿润。
  • 小波换模极大值边缘检测算法2009
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    本研究针对多尺度边缘检测问题,提出了一种基于小波变换模极大值的方法,有效提升了图像细节信息的提取能力与噪声抑制效果。 本段落利用小波变换及多分辨率分析的特性,在多个尺度上对图像边缘检测算法进行研究,并提出了基于小波变换模极大值的多尺度边缘检测方法。实验表明,该方法在处理标准图像Lena时能够比单纯的小波变换模极大值和Canny算法提取到更多的细节信息,从而使得生成的图像更加逼真。
  • 北京及周边地区
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    本研究聚焦于分析北京及其周边地区的沙尘暴现象,探讨其成因、频率与影响,并提出相应的防治措施和政策建议。 根据1954年至2001年应用气象站的地面观测资料,研究了北京及其周边地区的沙尘暴情况。研究表明,北京地区每年平均发生2.08天的沙尘暴,每次持续约1.79小时。在上世纪60年代和50年代,这一现象尤为明显。
  • 双树复小波图像融合(2009
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    本文提出了一种基于双树复小波变换的多尺度图像融合方法。该技术能够在保持细节信息的同时增强图像质量,适用于医学影像、遥感等领域。发表于2009年。 本段落提出了一种快速提取多尺度融合系数的规则用于图像融合。该规则应用于源图像进行多尺度分解,并对各尺度上的融合系数采用基于邻域窗口的方式加以提取:低频部分使用改进后的邻域熵作为匹配测度,高频部分则通过跨尺度的邻域梯度来确定匹配测度,并给出了相应的融合系数公式。 鉴于图像融合在平移不变性和方向选择性方面的敏感特性,本段落进一步提出了一种结合双树复小波变换的新算法来进行多尺度分解。实验结果表明,采用该新算法进行图像融合后生成的图像具有较高的相对融合信息熵和标准差,并且整体上的视觉效果较好。
  • 粒子群算法RBF-SVM预测模型参数优(2008
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    本文提出了一种利用粒子群优化算法改进径向基函数支持向量机(RBF-SVM)参数的方法,以提高沙尘暴预测模型的准确性与效率。研究于2008年完成。 为了提高沙尘暴预报的准确性,本段落对现有的RBF-SVM沙尘暴预报模型中的参数优化进行了研究。通过将基本粒子群优化算法(SPSO)中粒子的速度与位置对应到RBF-SVM模型的参数上,用于沙尘暴预测。为解决SPSO算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的粒子群算法(WPSO),该方法采用自适应调节惯性权重的方式,并对沙尘暴预报模型中的RBF-SVM参数进行了优化。仿真结果显示,无论是使用SPSO还是WPSO算法,在优化RBF-SVM沙尘暴预报模型参数方面都表现出色,相较于传统的SVM方法,预报准确率分别提高了22.3%。
  • 聚类选择方法 (2015)
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    本论文探讨了基于特征聚类技术的特征选择方法,旨在优化机器学习模型性能,减少维度并提高计算效率。通过深入分析各类算法的优劣,提出了一种新颖有效的解决方案,为后续的研究提供了理论依据和实践指导。 特征选择是数据挖掘与机器学习领域常用的一种预处理技术。在无监督学习环境中,提出了一种基于特征平均相关度的度量方法,并在此基础上发展出了名为FSFC的特征选择算法。该算法通过聚类分析,在不同子空间中寻找簇群,从而将具有较强依赖关系(存在冗余性)的特征归入同一簇内;随后从每个簇内部挑选出代表性较强的子集来共同构建最终的特征子集,以实现去除无关和冗余特征的目标。实验结果表明,在UCI数据集中应用FSFC方法能够取得与多种经典有监督学习算法相媲美的特征简化效果及分类性能。
  • 1960-2012夏季降水平均空点(2015
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  • 引力与融合遥感影像检测
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    本研究提出了一种结合密度引力模型和多尺度、多特征融合技术的方法,用于提升遥感影像变化检测的精度与效率。 为了解决传统多特征融合变化检测方法未能充分考虑不同特征对结果影响的问题以及马尔可夫随机场(MRF)在变化检测中的空间权重问题,本段落提出了一种基于密度引力与多尺度多特征融合的变化检测新方法。该方法首先通过Gabor纹理分析提取图像的纹理信息,并利用局部相似性度量和信息熵来生成纹理差异图;接着采用变化矢量分析技术计算光谱差异图;然后使用自适应方式将光谱差异图和纹理差异图进行有效结合,增强特征融合效果。此外,本段落创新地引入了密度引力模型与传统MRF相结合的机制,构建了一个能够根据实际情况自动调整权重参数的新型MRF结构,在此基础上生成最终的变化检测图像。 实验结果表明:该方法不仅可以充分利用不同类型的特征信息,而且能够在变化图中更好地保留图像边缘细节部分的信息。因此,相较于传统的多特征融合技术及单一使用MRF模型的方法而言,本研究所提出的新算法在提高变化识别精度方面具有显著优势。
  • 短波信道模型在NS2实现*(2014)
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    本文于2014年探讨并实现了基于多时间尺度的短波通信信道模型在网络模拟器NS2中的应用,为短波通信研究提供了新的技术手段。 为解决短波信道衰落特征复杂、难以在仿真中真实再现的问题,本段落提出了一种基于NS2和VOACAP联合仿真的方法来模拟短波信道。采用Walnut Street模型作为基础,将短波信道的衰落分为慢衰落、中等时间尺度的衰落以及快衰落三个部分。在构建短波信道衰落模型时,根据需要,在C++程序中调用VOACAP来计算慢衰落;使用对数正态分布模拟中等时间尺度内的衰落变化;采用瑞利分布来描述快衰落现象。仿真结果显示,该方法能够较好地再现短波信道的衰落特性,并且不同频率下的衰落随时间的变化情况与理论分析和实际经验一致,因此可以作为短波网络仿真的物理层信道模型使用。