Advertisement

基于三游程理论的干旱事件识别分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本研究运用三游程理论开发了一种新的干旱事件识别方法,通过定量分析提高了对极端气候事件的理解与预测能力。 三游程理论分析用于识别干旱事件。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 优质
    本研究运用三游程理论开发了一种新的干旱事件识别方法,通过定量分析提高了对极端气候事件的理解与预测能力。 三游程理论分析用于识别干旱事件。
  • 特征
    优质
    本研究利用游程理论分析方法探讨并量化了干旱事件的关键特性,为理解气候变化背景下的水资源管理提供新视角。 基于游程理论可以提取干旱特征,并分析区域干旱变化趋势。
  • 特征变量提取
    优质
    本研究运用游程理论分析方法,旨在有效识别和量化干旱事件的关键特性参数,为干旱风险评估与水资源管理提供科学依据。 游程理论用于提取干旱事件的特征变量。
  • 标准化工具箱(SDAT)
    优质
    干旱分析标准化工具箱(SDAT)是一款用于量化和评估不同空间尺度上干旱状况的专业软件工具,适用于水资源管理和气候研究。 标准化干旱分析工具箱(SDAT)提供了一种用于推导非参数标准化干旱指数的通用框架。现有的指标存在时间不一致性及统计不可比性等问题,因为不同的指标使用了不同尺度与范围的数据,使得它们之间难以直接比较。大多数干旱指标依赖于拟合数据的代表性参数概率分布函数,但这些函数可能并不适用于所有情况,尤其是在进行大陆或全球规模的研究时更为明显。SDAT基于非参数框架设计,在分析降水、土壤湿度和相对湿度等不同气候变量时无需假设特定的代表性参数分布,从而解决了这些问题。 该工具箱的优点在于它能够生成统计一致性的干旱指标,这些指标可以根据不同的变量来定义。例如,使用SDAT可以计算以下几种非参数标准化干旱指数: - 标准化降水指数(SPI) - 标准化土壤水分指数(SSI) - 标准化径流指数(SRI) - 标准化流量指数(SSFI) - 标准化相对湿度指数(SRHI) - 标准化地下水位指数(SGI) - 标准化解表水供应指数(SSWSI)
  • 最近年关动作
    优质
    该文集汇编了过去三年间在动作识别领域具有代表性的研究论文,涵盖算法创新、应用场景拓展及技术挑战等多个方面。 以下是关于动作识别的几篇2013年至2015年间的论文目录: - 《利用三维卷积神经网络进行人体行为识别》(PAMI, 2013) - 《基于Actons的动作识别方法》(ICCV, 2013) - 《改进轨迹下的动作识别》(ICCV, 2013) - 《通过轨迹池化深度卷积描述符进行动作识别》(CVPR, 2015) - 《ActivityNet:一个大规模视频基准,用于人体活动理解》(CVPR, 2015) - 《基于视觉词袋和融合方法的动作识别的全面研究与良好实践》(2014年) - 《结构化预测下的并发动作检测》(ICCV, 2013) - 《密集轨迹及运动边界描述符在行动识别中的应用》(2013年) - 《利用李群表示的三维骨架进行人体行为识别》(CVPR, 2014) - 《用于动作识别的多视图超向量方法》(2014年) - 《最富信息关节序列(SMIJ):一种新的用于人类骨骼行动识别的表现形式》(2014年) - 《深度双流卷积网络的好实践探究》(2015年) - 《视频中的动作识别的两层卷积神经网络方法》(ICCV, 2014)
  • 四川省种气象指数NCL实现适用性源码.zip
    优质
    本资源提供四川省内三种气象干旱指数的计算源码,使用NCL语言编写。通过该代码可以分析不同干旱指数在四川地区的适应性和有效性,为干旱监测和预警提供科学依据。 基于NCL实现的三种气象干旱指数在四川省的适用性分析源码包含以下文件: - drought/main.ncl:主程序代码,用于计算每月月底的MCI(Modified Climate Index)指数及RMSE(均方根误差) - drought/programs/process.ncl:子程序代码,专门负责MCIdrought指数的具体计算 - drought/data/56671xxxx.txt:会理站降水日平均数据 (1957-2016) - drought/data/56671yyy.txt:会理站气温日平均数据 (1957-2016) - drought/data/2009.txt:记录了会理站在历史上的真实旱情区间 - drought/results/56671_2009_mci_test:显示了基于上述数据计算出的MCI指数结果 以上文件共同构成了一个完整的分析系统,用于评估不同气象干旱指标在特定地区的适用性。
  • 特征环境声音方法 (2011年)
    优质
    本研究提出了一种基于特征分析的环境声音事件自动识别方法,旨在提高复杂环境下声音事件检测与分类的准确率。通过提取声音信号的关键特性,并结合机器学习算法,实现对多种环境声源的有效区分和识别。该技术在智能监控、智能家居等领域具有广泛的应用前景。 传统语音识别算法在处理环境声音事件时存在效率低、稳定性差的问题。为此,我们提出了一种基于特征分析的环境声音事件识别新方法。该方法定义了环境声音事件,并详细分析常用的声音特征,在不依赖分类模型的情况下仅通过这些特征对四种典型的环境声音事件进行准确分类。实验结果表明,此算法在识别率和稳定性方面均优于传统语音识别技术,并能有效地完成分类任务。
  • 气象重现期估算:月降雨量记录MATLAB
    优质
    本研究利用MATLAB软件对历史月降雨量数据进行分析,旨在评估不同地区气象干旱发生的重现周期,为水资源管理和防灾减灾提供科学依据。 这项工作的目标是量化事件发生的概率,并估计气象干旱(降水不足)的重现期。为了估算气象干旱的重现期,采用了按时间顺序排列的每月降雨量数据进行分析。
  • 图像K线形态
    优质
    本文探讨了利用图像识别技术对金融市场中的K线图进行形态分析的方法,旨在提高交易决策的智能化水平。通过深度学习模型训练,自动识别并预测K线形态变化趋势,为投资者提供有力的数据支持和策略参考。 本段落介绍了一篇关于图像识别K线形态的论文,该论文由MIT的研究人员撰写。研究利用先进的计算机视觉技术来分析并自动识别金融图表中的特定模式(即K线图),旨在为投资者提供更准确的技术分析工具。通过深度学习模型的应用,研究人员能够有效地提取和分类大量历史交易数据中出现的不同类型的K线形态,并预测其对未来市场走势的影响。 该论文详细探讨了如何使用卷积神经网络(CNN)来处理金融时间序列图像化后的复杂结构特征,同时结合注意力机制提高对关键细节的捕捉能力。此外,文中还报告了一系列实验结果,展示了所提出方法在多个公开数据集上的优越性能表现,并与其他传统及现代算法进行了对比分析。 总之,《基于深度学习的K线形态识别研究》为金融数据分析领域引入了一种新颖且有效的方法论框架,对于希望利用机器智能技术改进交易策略的研究者和从业者来说具有重要的参考价值。
  • EOF(经验正交函数)降水、气温及变化时空
    优质
    本研究运用EOF方法对降水、气温及其引发的干旱状况进行时空特征分析,揭示气候变化趋势与模式。 EOF(经验正交函数)用于降水、气温、干旱变化等方面的时空分析。