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河南省夏玉米生育期间主要气象灾害发生频率分析与未来预估
被引量：
12
1
作者
韩宇平
蒋亚茹
肖恒
《中国农村水利水电》
北大核心
2018年第3期148-154,共7页
基于19个气象站点实测降水资料和RCP4.5情景下5个全球气候模式降水预估数据,采用集合论的方法定义单一和同时发生的气象灾害事件及其组合,分析了河南省夏玉米生育期间历史(1961-2015年)和未来30年(2021-2050年)主要气象灾害发生频率的...
基于19个气象站点实测降水资料和RCP4.5情景下5个全球气候模式降水预估数据,采用集合论的方法定义单一和同时发生的气象灾害事件及其组合,分析了河南省夏玉米生育期间历史(1961-2015年)和未来30年(2021-2050年)主要气象灾害发生频率的时空分布特征及其变化。结果表明:1961-2015年河南省夏玉米生育期间初夏旱发生的频率最大、卡脖旱次之、花期阴雨最小,且具有较为明显的空间分布特征。与基准期(1971-2000年)相比,21世纪以来(2001-2015年)旱灾发生的频率呈增加趋势,花期阴雨发生的频率有所减少。但RCP4.5情景下气候模式预估2021-2050年降水量较基准期明显增加,气象灾害发生频率的变化趋势可能将发生改变。受花期阴雨发生频率增幅较大的影响,发生主要气象灾害的频率增加5.8%;而两种主要气象灾害同时发生的频率则减少5.2%。同时,主要气象灾害发生频率的变化在空间分布上可能将更为不均。
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关键词
夏玉米
气象灾害
初夏旱
卡脖旱
花期阴雨
频率
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职称材料
基于Kalman-PNN协同融合的悬移质含沙量测量
被引量：
2
2
作者
刘明堂
陈健
+4 位作者
刘书晓
刘佳琪
吴思琪
江恩慧
刘雪梅
《人民黄河》
CAS
北大核心
2021年第5期12-16,共5页
针对悬移质含沙量在线测量易受环境因素干扰的问题,通过分析卡尔曼滤波(Kalman filter)特性与概率神经网络(PNN)数据融合特点,提出基于卡尔曼滤波和概率神经网络(Kalman-PNN)的协同融合模型。首先应用卡尔曼滤波器对含沙量传感器输出值...
针对悬移质含沙量在线测量易受环境因素干扰的问题,通过分析卡尔曼滤波(Kalman filter)特性与概率神经网络(PNN)数据融合特点,提出基于卡尔曼滤波和概率神经网络(Kalman-PNN)的协同融合模型。首先应用卡尔曼滤波器对含沙量传感器输出值进行无偏估计,减少含沙量传感器的噪声干扰;然后将含沙量信息和水温、深度、流速等环境信息进行多源数据融合处理,进一步消除环境因素对含沙量测量的影响;最后经过Kalman-PNN协同融合处理,得到更加精确的含沙量实测值。为了验证Kalman-PNN协同融合模型的数据处理效果,在相同试验条件下进行了一元线性回归(ULR)模型、多元线性回归(MLR)模型、PNN模型与BP神经网络模型的含沙量数据处理。通过误差比较分析发现,基于Kalman-PNN协同融合模型的试验数据平均绝对误差仅为11.72 kg/m^(3),而一元线性回归模型、多元线性回归模型、PNN模型与BP神经网络模型的分别为103.12、56.02、12.47、49.81 kg/m^(3)。试验结果表明,基于Kalman-PNN的协同融合模型对含沙量测量精度的提升具有积极作用。
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关键词
悬移质含沙量
在线测量
卡尔曼滤波
概率神经网络
协同融合
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职称材料
含沙量监测的wavelet-Kalman多尺度融合研究
被引量：
3
3
作者
付立彬
刘明堂
+2 位作者
王丽
秦泽宁
杨阳蕊
《人民黄河》
CAS
北大核心
2018年第9期23-27,共5页
为解决黄河含沙量监测时传感器易受环境因素影响的问题,简述了音频共振法测量含沙量的原理,探讨了音频共振传感器的谐振频率和含沙量监测之间的关系,提出了贯序式wavelet-Kalman多尺度融合模型,对音频共振传感器的谐振频率进行小波分解...
为解决黄河含沙量监测时传感器易受环境因素影响的问题,简述了音频共振法测量含沙量的原理,探讨了音频共振传感器的谐振频率和含沙量监测之间的关系,提出了贯序式wavelet-Kalman多尺度融合模型,对音频共振传感器的谐振频率进行小波分解,把含沙量数据组成贯序式数据块进行多尺度分析,提取含沙量信号序列中的突变值,建立了Kalman融合方程,将温度信息作为控制信号,消除了环境因素对含沙量监测的影响,并进行了含沙量测量的反演和误差分析。结果表明:贯序式wavelet-Kalman多尺度融合模型能够有效地消除环境影响,提高系统测量的精度和稳定性,平均绝对误差为3.95 kg/m^3,均方根误差为3.13 kg/m^3,比其他反演模型的误差小。
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关键词
音频共振法
贯序式
小波多尺度分析
卡尔曼融合
含沙量监测
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职称材料
题名
河南省夏玉米生育期间主要气象灾害发生频率分析与未来预估
被引量：
12
1
作者
韩宇平
蒋亚茹
肖恒
机构
华北水利水电大学
中原经济区水资源高效利用与保障工程河南省协同创新中心
出处
《中国农村水利水电》
北大核心
2018年第3期148-154,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51679089)
河南省高等学校重点科研资助项目(16A570003)
国家重点研发计划资助项目(2016YFC0401400)
文摘
基于19个气象站点实测降水资料和RCP4.5情景下5个全球气候模式降水预估数据,采用集合论的方法定义单一和同时发生的气象灾害事件及其组合,分析了河南省夏玉米生育期间历史(1961-2015年)和未来30年(2021-2050年)主要气象灾害发生频率的时空分布特征及其变化。结果表明:1961-2015年河南省夏玉米生育期间初夏旱发生的频率最大、卡脖旱次之、花期阴雨最小,且具有较为明显的空间分布特征。与基准期(1971-2000年)相比,21世纪以来(2001-2015年)旱灾发生的频率呈增加趋势,花期阴雨发生的频率有所减少。但RCP4.5情景下气候模式预估2021-2050年降水量较基准期明显增加,气象灾害发生频率的变化趋势可能将发生改变。受花期阴雨发生频率增幅较大的影响,发生主要气象灾害的频率增加5.8%;而两种主要气象灾害同时发生的频率则减少5.2%。同时,主要气象灾害发生频率的变化在空间分布上可能将更为不均。
关键词
夏玉米
气象灾害
初夏旱
卡脖旱
花期阴雨
频率
Keywords
summer maize
meteorological disaster
early summer drought
strangle hold drought
continuous rain during florescence
frequency
分类号
TV213.9 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
基于Kalman-PNN协同融合的悬移质含沙量测量
被引量：
2
2
作者
刘明堂
陈健
刘书晓
刘佳琪
吴思琪
江恩慧
刘雪梅
机构
华北水利水电大学物理与电子学院
中原经济区水资源高效利用与保障工程河南省协同创新中心
黄河水利科学研究院水利部黄河泥沙重点实验室
出处
《人民黄河》
CAS
北大核心
2021年第5期12-16,共5页
基金
河南省高等学校重点科研项目(18A520036,21A510007)
水利部2019年度水利重大问题研究项目(201916)
河南省科技攻关项目(172102210050)。
文摘
针对悬移质含沙量在线测量易受环境因素干扰的问题,通过分析卡尔曼滤波(Kalman filter)特性与概率神经网络(PNN)数据融合特点,提出基于卡尔曼滤波和概率神经网络(Kalman-PNN)的协同融合模型。首先应用卡尔曼滤波器对含沙量传感器输出值进行无偏估计,减少含沙量传感器的噪声干扰;然后将含沙量信息和水温、深度、流速等环境信息进行多源数据融合处理,进一步消除环境因素对含沙量测量的影响;最后经过Kalman-PNN协同融合处理,得到更加精确的含沙量实测值。为了验证Kalman-PNN协同融合模型的数据处理效果,在相同试验条件下进行了一元线性回归(ULR)模型、多元线性回归(MLR)模型、PNN模型与BP神经网络模型的含沙量数据处理。通过误差比较分析发现,基于Kalman-PNN协同融合模型的试验数据平均绝对误差仅为11.72 kg/m^(3),而一元线性回归模型、多元线性回归模型、PNN模型与BP神经网络模型的分别为103.12、56.02、12.47、49.81 kg/m^(3)。试验结果表明,基于Kalman-PNN的协同融合模型对含沙量测量精度的提升具有积极作用。
关键词
悬移质含沙量
在线测量
卡尔曼滤波
概率神经网络
协同融合
Keywords
suspended sediment content
online measurement
Kalman filter
probabilistic neural network
collaborative fusion model
分类号
TV149 [水利工程—水力学及河流动力学]
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
含沙量监测的wavelet-Kalman多尺度融合研究
被引量：
3
3
作者
付立彬
刘明堂
王丽
秦泽宁
杨阳蕊
机构
黄河科技学院建筑
工程
学院
华北水利水电大学信息
工程
学院
中原经济区水资源高效利用与保障工程河南省协同创新中心
出处
《人民黄河》
CAS
北大核心
2018年第9期23-27,共5页
基金
水利部黄河泥沙重点实验室开放课题基金资助项目(2017001)
河南省高等学校重点科研项目(15A510003
+3 种基金
14B170012)
河南省科技攻关计划项目(162102310235
172102210050)
国家科技重大专项课题(2014ZX03005001)
文摘
为解决黄河含沙量监测时传感器易受环境因素影响的问题,简述了音频共振法测量含沙量的原理,探讨了音频共振传感器的谐振频率和含沙量监测之间的关系,提出了贯序式wavelet-Kalman多尺度融合模型,对音频共振传感器的谐振频率进行小波分解,把含沙量数据组成贯序式数据块进行多尺度分析,提取含沙量信号序列中的突变值,建立了Kalman融合方程,将温度信息作为控制信号,消除了环境因素对含沙量监测的影响,并进行了含沙量测量的反演和误差分析。结果表明:贯序式wavelet-Kalman多尺度融合模型能够有效地消除环境影响,提高系统测量的精度和稳定性,平均绝对误差为3.95 kg/m^3,均方根误差为3.13 kg/m^3,比其他反演模型的误差小。
关键词
音频共振法
贯序式
小波多尺度分析
卡尔曼融合
含沙量监测
Keywords
audio resonance method
sequential
wavelet multiscale analysis
Kalman fusion
sediment detection
分类号
P335 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
河南省夏玉米生育期间主要气象灾害发生频率分析与未来预估
韩宇平
蒋亚茹
肖恒
《中国农村水利水电》
北大核心
2018
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Kalman-PNN协同融合的悬移质含沙量测量
刘明堂
陈健
刘书晓
刘佳琪
吴思琪
江恩慧
刘雪梅
《人民黄河》
CAS
北大核心
2021
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
含沙量监测的wavelet-Kalman多尺度融合研究
付立彬
刘明堂
王丽
秦泽宁
杨阳蕊
《人民黄河》
CAS
北大核心
2018
3
在线阅读
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职称材料
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