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新疆高品质酿酒葡萄精细化气候区划研究
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作者 薛峰 刘彤 唐甲录 《石河子大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期341-353,共13页
酿酒葡萄区划是获得高品质葡萄原料的首要任务和关键环节。新疆作为我国葡萄酒酿造大省,葡萄酒产业急需提质增效,明确优质葡萄种植基地,以满足高品质葡萄酒酿造需要。因此,本文基于新疆79个气象台站1961—2019年逐日气象资料,采用逐步... 酿酒葡萄区划是获得高品质葡萄原料的首要任务和关键环节。新疆作为我国葡萄酒酿造大省,葡萄酒产业急需提质增效,明确优质葡萄种植基地,以满足高品质葡萄酒酿造需要。因此,本文基于新疆79个气象台站1961—2019年逐日气象资料,采用逐步分区法和集优法相结合的方法,基于GIS技术,以无霜期(FFP)、≥10℃积温(AAT)、降水量、极端最低气温和干燥度(K)等为区划指标,开展了新疆高品质酿酒葡萄可种植区、不同熟性的精细化气候区划,结果表明:(1)近60年影响酿酒葡萄生长的气候因子≥10℃积温(AAT)、无霜期(FFP)、极端最低气温、降水量均呈现出波动式不同程度的上升趋势,上升的幅度分别为62.2℃·d/10 a、3.3 d/10 a、0.4℃/10 a、8.6 mm/10 a,干燥度K总体上呈现下降的趋势,下降的幅度为0.4/10 a;这些气候因子的变化对新疆酿酒葡萄种植区域范围增加和葡萄品质提升起积极作用。(2)天山北坡乌鲁木齐至克拉玛依沿线一带直至伊犁河谷、天山南麓环塔里木盆地北部边缘库尔勒至和田沿线一带均是酿酒葡萄最适宜(高品质)种植区。(3)早熟品种在新疆境内能够种植的区域分布范围窄、面积少,且大部分零星分布;中熟品种高品质种植区域集中分布于天山北坡、伊犁河谷、焉耆盆地、塔城盆地等区域;天山北麓沿准噶尔盆地西部和南部大部分区域、伊犁河谷、吐哈盆地、南疆环塔里木盆地南北部大分部区域均是晚熟品种高品质种植区。 展开更多
关键词 新疆 酿酒葡萄 气候区划 气候变化
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基于EBK-GWR方法的区域PM_(2.5)浓度估算
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作者 唐友兵 谢劭峰 +3 位作者 潘梦清 魏朋志 张亚博 张继洪 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期489-494,共6页
针对我国现有的空气监测站点数量有限且分布不均、获取连续的区域PM_(2.5)数据困难的问题,依据由两广地区气象站获取的气压(PRS)、温度(TEM)、相对湿度(RHU)以及所属和相邻探空站获取的大气可降水量(PWV)数据,通过反距离加权插值得到201... 针对我国现有的空气监测站点数量有限且分布不均、获取连续的区域PM_(2.5)数据困难的问题,依据由两广地区气象站获取的气压(PRS)、温度(TEM)、相对湿度(RHU)以及所属和相邻探空站获取的大气可降水量(PWV)数据,通过反距离加权插值得到2019年两广地区不同季节的TEM、 PRS、 RHU和PWV数据,综合分析其与PM_(2.5)的相关性,进一步构建地理加权回归模型(GWR)和经验贝叶斯克里金-地理加权回归模型(EBK-GWR),对2019年两广地区PM_(2.5)浓度空间分布进行估算。结果表明:EBK-GWR模型在不同季节的PM_(2.5)浓度估算效果明显优于GWR模型,其中春、秋两季均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE提升最为显著;相比于GWR模型,春季分别提升了16.67%和13.88%,秋季提升了14.13%和13.04%;夏、冬两季提升效果较春、秋两季有所降低,但较于GWR提升均保持在10%左右,且不同季节估算的RMSE和MAE均小于4μg/m3。 展开更多
关键词 EBK-GWR GWR PM_(2.5)浓度 空间分布 广西 广东
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基于Theil不等系数的IOWA算子最优变形组合预测模型 被引量:1
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作者 曹元志 王熙宇 +1 位作者 覃正固 黄长军 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2018年第1期83-86,共4页
针对传统组合预测模型中各单项预测模型赋权问题的不足,提出一种基于Theil不等系数的IOWA算子最优变形组合预测模型。利用IOWA算子,依据各单项预测模型预测值各时间点精度的不同,赋予不同的权系数,建立最优组合预测模型,并将其应用于变... 针对传统组合预测模型中各单项预测模型赋权问题的不足,提出一种基于Theil不等系数的IOWA算子最优变形组合预测模型。利用IOWA算子,依据各单项预测模型预测值各时间点精度的不同,赋予不同的权系数,建立最优组合预测模型,并将其应用于变形数据分析与预测。实验结果表明,本文方法的预测结果比各单项模型与传统组合模型的结果更准确。 展开更多
关键词 Theil不等系数 10WA算子 组合预测模型 变形分析 权系数
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结合Hilbert变换和VMD的GNSS时间序列去噪法
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作者 魏嘉林 殷敏 +4 位作者 王式太 刘续 陆增扬 许正阳 曹拜 《导航定位学报》 2025年第5期155-164,共10页
针对GNSS时间序列去噪时,传统变分模态分解(VMD)重构方法高度依赖于分解过程中关键参数的设定,如模态分解数量、二次惩罚因子取值,以及重构时子序列选择等的问题,提出一种融合北方苍鹰优化(NGO)VMD与赫尔伯特(Hilbert)变换的去噪算法:通... 针对GNSS时间序列去噪时,传统变分模态分解(VMD)重构方法高度依赖于分解过程中关键参数的设定,如模态分解数量、二次惩罚因子取值,以及重构时子序列选择等的问题,提出一种融合北方苍鹰优化(NGO)VMD与赫尔伯特(Hilbert)变换的去噪算法:通过NGO算法预测VMD分解过程中的潜在最佳参数,并结合Hilbert变换对分解所得的子序列进行能量分析;然后依据能量占比决定用于重构的子序列,从而实现高质量去噪。实验结果表明,所提出的NGO-VMD算法能够显著提升VMD的去噪效果,同时减小天(U)方向速度场的不确定度。 展开更多
关键词 全球卫星导航系统(GNSS) 连续运行参考站(CORS) 时间序列 信号处理 去噪算法
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