基于CMIP6模式预估中亚降水时空变化特征

基于1951—2010年英国东英吉利大学（East Anglia）气候研究中心降水资料来检验第六次国际耦合模式比较计划（Commentary on the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6,CMIP6）模式资料中22套模式降水资料对中亚地区年平均降水的模拟能力,并挑选最优的一批模式资料来预估中亚未来降水的时空分布特征。结果表明：在2021—2060年不同排放情景下,多模式集合平均与历史值之差的降水气候态分布与1951—2010年间降水气候态分布特征明显不同,而均方差的分布特征基本相似,在春季和冬季,中亚未来降水趋势均体现出北部降水增长,南部降水减少的分布特征。未来中亚春季和冬季平均降水量在大部分地区始终出现变多趋势,不同排放情景下预估降水长期趋势变化的结果表明,中亚春季和冬季整体降水增长或减少趋势的强度均大于以往降水变化的强度。     

基于CMIP6集合优化数据集的全球陆地极端气候变化预估

预估极端气候事件趋势能够降低其引起的灾害风险.该文基于CMIP6集合优化数据集EPTGODD-WHU,选取5个极端气候指数,即最高气温极大值(TXx)、最高气温极小值(TXn)、最低气温极大值(TNx)、最低气温极小值(TNn)和最大月降水量(PXx),并结合GIS分析手段,对2021—2100年SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下的全球陆地极端气温及降水进行预估.结果表明：1)相较于CMIP单一模式,EPTGODD-WHU数据集模拟性能显著提升,气温及降水的空间相关系数分别达到0.99和0.81.2) SSP5-8.5情景下,年最低气温和最高气温均上升明显,且这种上升趋势年内波动不大,地球陆地极寒地区将面临升温的风险,而赤道等极热地区将处于年内长时间酷热状态.3)六大洲在SSP5-8.5情景下的极端降水整体上升趋势最剧烈,但北美洲密西西比平原和滨海平原的地区在SSP5-8.5情景下在未来面临较高的旱灾风险.4)中国西南部地区的极端降水在三个情景下均呈稳定的增幅,且增幅高达60%,预示面临较高的洪灾风险.     

移动对象索引ST-tree

随着计算机网络和无限定位技术的发展,移动对象数据管理已经成为大数据时代新型数据库技术的重要组成部分.当前,移动对象数据库(MOD)研究重点之一是基于路网的移动对象数据索引技术.该文研究一种基于时空”对称”和”统一”处理的索引模式ST-tree.首先,根据路网移动对象特征,以空间间隔和时间期间组成的时空矩形为技术处理单元,讨论了一般区间元素集合上基于下右优先遍历序列的结构关系;其次,将时空矩形数据集合映射为空间间隔集合和时间期间集合,应用区间结构关系建立了路网移动对象数据集合数据结构;另外,由此研究了基于历史信息的移动对象索引ST-tree,它具有“一次一集合”的数据操作模式;最后,采用常规用例数据设计了基本仿真,通过与现有基本工作比较评估表明了ST-tree的可行性与有效性.     

基于CMIP5多模式集合预估贵州省干旱时空变化

为了科学合理地预估干旱变化对水资源管理系统造成的影响,以贵州省为研究对象,标准化降水蒸散指数(SPEI)为监测指标,结合国际耦合模式比较计划第5阶段(coupled model intercom-parison project 5,CMIP5)多模式集合数据资料,综合分析了2020—2100年贵州省干旱变化趋势及时空演变特征.结果表明:贵州省的干湿状况在时间尺度上呈交替状态,秋季和冬季干旱化趋势明显,黔中地区在各季节均有干旱化状态;不同季节的SPEI存在不稳定的周期变化特征,振荡周期大致可分为4 a和15 a;整体上,贵州省干旱强度呈减少趋势,但未来秋季和冬季全域性干旱达30 a以上,且干旱发生频率在20.0％以上,说明未来贵州省秋、冬季干旱覆盖范围将进一步扩大.     

CORBA在分布式网管中的应用

分布式网管系统解决了现有的网管协议缺乏对异构分布式系统间互通和互操作的标准化的问题,本文根据CORBA的分布式特性提出了基于CORBA的分布式网络管理系统的体系结构,探讨了基于CORBA构建分布式网管系统的方法,以及目前最常用的SNMP／CORBA和CMIP／CORBA两种网关模式,从而说明分布式网管系统的优点。     

基于人工神经网络开发中国地区统计降尺度气候预估数据

针对中国地区的气候预估问题,开发一套高时空分辨率(空间分辨率:0.25°;时间分辨率:逐日)的统计降尺度气候变化数据集.降尺度气候预估结果表明:1)在传统降尺度方法的基础上引入人工神经网络算法,开发高时空分辨率的降尺度气候数据,技术上简便可行;2)将这种新方法应用到模式的历史模拟数据上,温度和降水的气候态偏差显著减小,...     

基于CMIP5全球气候模式的中国典型区域干湿变化分析

基于CMIP5多全球气候模式数值模拟结果,包括空间分辨率0.5°的逐月历史气候数据和RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5情景下未来气候变化预估数据,利用潜在蒸散发和降水量构建能够表征地表干湿状况的湿润指数,对中国东部季风区7个典型区1901—2100年干湿变化趋势进行了模拟和分析.结果表明:各分区在1901—2005年湿润指数均呈现下降趋势,其中珠江、长江、淮河流域变化较为平缓,黄河、海河流域和东北地区波动较大.可见在过去的100多年中,东部季风区整体上呈现不同程度的干旱化.在2006—2100年不同温室气体排放情景下,各分区的湿润指数呈现不同程度的波动,除了黄河上游地区湿润指数呈现增长趋势外,其他区域没有明显的变湿趋势.     

对CMIP5模拟北半球纬度带平均降水量的订正研究

基于气候漂移和多重线性回归的订正方法,对第5次国际耦合模式比较计划26个模式的历史时期(1956-2005年)北半球月平均降水进行了订正,对未来(2006-2060年)的月平均降水进行了订正和预估.选取英国东英格利亚大学提供的CRU降水数据集作为评估模式订正效果的参考资料.结果表明, CMIP5模式结果的集合平均在青藏高原以南、格陵兰岛南部以及南海沿岸、南美洲北部的降水模拟值偏低,而高估了索马里、阿赞德高原、亚洲中部和北部、北美洲西部和北部.相较于观测结果, CMIP5模拟的低纬度纬向平均降水被整体低估,中、高纬度带上模拟值整体偏高.订正后,历史时期降水分布、纬向平均降水量的时间序列与CRU观测结果有较好的一致性.利用上述方法对未来RCP4.5排放情景下的预估场进行订正后,沿非洲的阿赞德高原、欧洲、东南亚北部和中国长江中下游、密西西比平原,未来55 a的年平均降水量比历史时期降水量减少30 mm左右;南美洲的赤道以北、印度半岛北部、阿拉伯半岛地区的未来平均降水量同比增加50 mm.北半球未来55 a的暖季,东西伯利亚西部、蒙古高原、墨西哥南部平均降水量比历史时期明显减少,格陵兰岛东北部地区的冷季降水同比增加.     

5个CMIP5模式对低纬高原气温的模拟和预估

利用CMIP5中5个气候模式19612005年的月平均气象要素资料、低纬高原区高分辨的月平均温度格点资料,采用BP神经网络、EOF分析以及多元回归方法对低纬高原地区2006年1月至2099年12月期间的温度进行预估研究.结果表明,各温度模型集合模拟的低纬高原地区未来94年温度在RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5 三种排放情景下均呈明显的上升趋势.至2099年,与2005年平均温度相比,RCP2.6排放情景下,温度升高0.9℃,RCP4.5排放情景下,温度升高1.8℃,RCP8.5排放情景下,温度升高3.3℃.     

分布式时空相关服务网络构建及其在IOT服务发现中的应用

随着IOT(Internet of Things)服务的规模不断扩大,IOT服务的分布式管理是必然趋势。基于时空相关属性快速发现一组满足要求的IOT服务是IOT服务管理与使用中要解决的首要问题。传统的根据语法或语义进行服务发现的方法通常面对的是海量、离散的服务集合,服务发现时间与服务规模关系密切,并且在多次迭代递进的服务发现请求中结果无法重用。针对上述问题,提出了一种分布式时空相关服务网络的构建方法,利用服务之间的时空聚合关系与时空连接关系在离散、独立的服务之间建立关联,从而通过构建时空相关服务网络对服务进行组织与管理,重点探讨分布式环境下时空相关服务网络的构建、演化方法,以高速公路紧急事件处置场景作为案例,讨论基于服务网络的服务快速发现。     

基于流域日降水量图的相似性搜索方法

为了提升降水量图相似性分析的精确度,提出了一种基于流域日降水量图的相似性搜索方法,该方法从降雨图像中提取日降水量、降雨空间分布和降雨中心特征,并分别计算各特征的相似距离,同时通过提出的归一化折旧累积增益改进粒子群优化的集合加权方法对3个特征的相似距离进行加权融合,作为降雨图像的相似性度量。嘉陵江流域实例验证表明:该方法能够更好地表征降水量图的时空特征,可快速地从降水量图中检索出相似的降雨过程。     

基于流式处理技术的GNSS信号并行跟踪方法

提出一种基于流式处理器的导航卫星信号并行跟踪方法,实验证明新型并行算法相对于传统算法提高解算速度高达几十倍,使得软件接收机多通道跟踪多种卫星导航定位系统的多颗卫星信号成为可能。     

基于XML的不确定时空数据模型

由于在传送过程中存在数据失真、丢失或者网络延迟等原因,时空数据的不确定性普遍存在且无法避免,因此需要研究一个折中办法,使其不影响对数据的处理.基于XML建立不确定时空数据模型表达时空数据具有更多优势,可以更好地管理不确定时空数据.传统的关系数据库对数据的表示以关系为基础,对时间的表示有大量的数据冗余,使其不能很好地表示不确定时空数据.基于XML构建不确定时空数据的表示模型,对各个节点分类,对于特殊的不确定节点,引入概率属性来表述,提高了数据表示能力.     

基于共享联结三元组卷积神经网络的枪弹膛线痕迹快速匹配方法

针对传统通过激光检测提取膛线线形痕迹信号时枪弹痕迹检测精度不高且操作复杂的问题,提出了新型提取和处理方法。采用多尺度配准、弹性形状度量与卷积神经网络技术,基于多模式弹性驱动自适应控制方法,建立了试件末端位置和姿态参数分布模型,采用孤立森林算法检测信号进行异常处理,利用变尺度形态滤波算法去除非细小特征,引入平方速度函数优化弹性形状度量算法,完成曲线轮廓嵌入层映射;在膛线线形匹配部分,建立了适用于痕迹特征的优化参数共享联结三元组卷积神经网络模型,通过嵌入层相似度计算和最小化三重损失函数训练该网络至收敛;最后进行了不同方法的相似度匹配对比实验。结果表明,与传统的检测方法相比,新方法解决了传统枪弹痕迹检测中面临的精度与操作性问题,保证检测结果的稳定性,且成本大大降低。在膛线线形痕迹提取中采用多模式弹性驱动自适应控制方法和三元组卷积神经网络模型,可为枪弹痕迹检测提供一种新的可行方法和思路。     

基于随机平衡采样的不平衡数据流分类研究

数据流广泛应用于现实世界的多个领域,但是不平衡数据流的存在严重影响了传统数据流分类器的性能.针对不平衡数据流问题,提出了随机平衡采样算法(RBS)处理数据流的不平衡问题,并以RBS算法为基础提出了随机平衡采样数据流集成算法(RBSSEA)旨在解决不平衡数据流的分类问题.最后,分别采用合成和真实数据集对RBSSEA算法进行验证,实验结果证明RBSSEA算法在解决不平衡数据流分类问题具有一定的优势.     

云模型和集成极限学习机相结合的滚动轴承故障诊断方法

针对轴承振动信号的不确定性和非平稳性以及BP神经网络学习算法收敛速度慢、稳定性差等问题,提出了基于云模型和集成极限学习机的滚动轴承故障模式识别方法.将经预处理之后的信号进行云化,产生滚动轴承在不同状态下的信号云;提取出决定信号云分布的期望、熵和超熵三个参数作为表征轴承状态的特征量并依此构造出原始的轴承状态数据集;再将故障特征数据集经归一化处理后送入集成极限学习机进行识别.研究结果表明:云-集成极限学习机方法可以有效地实现轴承故障模式识别,与传统神经网络识别方法相比,该方法拥有更高的识别准确率和稳定性,并且集成极限学习机在抗噪性方面有较好的表现.     

一种新的控制工作流中间件设计

软件的工作流程控制一直是软件开发中的重点,安全可靠的流程管理成为评价软件可靠性的标准之一.提出了同时使用职责链、抽象工厂、中介者模式的多模式设计思想,并采用基于角色的用户管理和XML的结点信息存储来打破传统中间件设计的新的设计方法,从而为.NET的开发提供一种安全可靠的流程管理工具.     

基于GANs-LightGBM的序贯三支异常用户检测研究

针对网络中异常数据类别分布的不平衡性和异常用户检测代价的敏感性,在序贯三支决策框架下,提出了一种基于生成式对抗网络和集成学习模型的异常用户检测方法.利用生成式对抗网络(generative adversarial nets,GANs)模型对异常/非异常数据进行类别平衡,并在多层次多粒度的特征空间下训练LightGBM模型,持续地处理不确定域的样本以识别异常用户.实验结果表明,与传统的机器学习算法相比,该方法在异常用户检测中具有较高的AUC值和较低的检测代价.     

用T106L19全球谱模式制作中期集合预报的试验

为解决传统的数值预报初值存在的不确定性,利用增长模繁殖法在T106L19全球谱模式上进行了中期集合预报试验.繁殖循环的初始扰动由模式24 h预报均方根误差和随机数的乘积构成,该随机数服从[-1,＋1]区间上的均匀分布,繁殖循环的周期为6 h,繁殖的总时间为3 d,集合成员为15个.结果表明：在1～10 a的预报中,无论是距平相关系数还是预报均方根误差,除第1天外,集合预报都优于控制预报,集合预报相对于控制预报的优势更主要地体现在对第3天以后的中期预报时段.从计算的离散度来看,集合平均预报的可信度要比控制预报的高.     

面向多模式操控的汽车电子系统构架及协调控制

随着汽车舒适性的不断提高,多模式操控方式在汽车上逐步应用.文中提出了面向多模式操控的汽车车身电子控制系统构架及车身电器的协调控制方法,比较了现有的模块化分布式控制系统与智能化全分布式控制系统两种电气系统构架;利用关联子系统的方法实现操控指令与原有逻辑的整合协调分析,并使用数理逻辑和布尔代数方法实现控制逻辑的描述;同时设计了中央协调器及失效安全机制;最后开发了基于智能化全分布式控制系统构架和多模式操控方法的原型样车,证明了文中方法的可行性.