基于梯田信息的地形湿度指数表达研究

[目的]研究基于梯田DEM的地形湿度指数,为深化黄土高原地区土壤水分的研究提供依据。[方法]以黄土高原地区梯田为研究对象,选择5mDEM、基于真实田坎方法构建的1m梯田DEM和基于激光点云数据构建的高精度1 m DEM数据分别对研究样区的地形湿度指数进行表达并作对比分析。[结果]3种不同梯田DEM数据对地形湿度指数的表达有显著差异。(1)5m DEM数据仅能表现出地形湿度指数的宏观分布特征,不具备梯田地形特征信息;(2)基于真实田坎方法构建的1m梯田DEM能较准确细致地实现对梯田样区地形湿度指数的表达,梯田田面和田坎特征分布明显。但与高精度1 m DEM相比,在单个田面和田坎内部地形湿度指数定量表达有所偏差。[结论]基于真实田坎方法构建出的梯田DEM可以更加准确地表达出梯田区域的地形湿度指数分布特征,但与真实地形相比,在田面和田坎内部的表达上仍然有所偏差,其构建方法需要进一步改进。     

云计算数据中心节能调度算法改进研究

针对传统方法对云计算数据中心调度时能耗过高,虚拟机迁移次数过多等问题,本文提出一种新的云计算数据中心节能调度算法.采用面向实时任务的云计算数据中心节能调度算法,保证云数据中心任务完成率;为了进一步降低云数据中心的能耗,构建云计算数据中心功耗模型,分析云数据中心SLA协议违约率和虚拟机迁移功耗对数据中心的能耗影响,采用基于能耗感知的虚拟机节能调度算法合理安置和迁移虚拟机,使虚拟机安装在物理机后无任何负载较低节点,实现云计算数据中心的节能调度.模拟实验结果表明,本文算法与对比算法相比,大幅度降低了云计算数据中心的能耗,且虚拟机迁移次数少,可有效降低虚拟机多次迁移带来的额外支出,是一种有效的云数据中心节能调度算法.     

大智移云下财务共享中心人才培养模式探索与实践

“大智移云”背景下,社会经济水平的迅速提升,推动了产业的转型与升级,促使着传统 会计行业的变化和创新,会计行业与大智移云技术的融合产生财务共享,对会计人才需求产生巨 大影响。本文阐释了“大智移云”的内涵与基本特征,并基于“财务共享”,会计服务质量全面升 级、会计服务效率不断提升、会计服务平台积极构建、实现会计的全流程服务等方面,针对高校培 养会计人才的知识和能力新变化,提出大智移云时代财务共享模式高校会计人才培养模式的调 整方案。     

西藏地区对流云系的天气学模式特征

西藏地区在6～8月对流云系发展最为旺盛,对流天气中,雷暴的发生率最高,多分布在云团的边缘,冰雹大多伴随雷暴一起出现。利用MICAPS提供的2005～2009年卫星云图及地面、高空观测资料,将西藏地区的对流云系按系统性和非系统性2类进行研究。对比分析了云系与雷暴、冰雹等对流天气的生消演变关系,结合天气实况在云系演变中的反映,归纳出了切变线、低涡、槽线和弱气压场4类对流云系的天气学模式。     

甘肃省玛曲县人工增雨气象条件分析

分析了甘肃省玛曲县降水的气候背景和天气系统,结果表明,80%的降水是由中尺度对流云团造成。为此,综述了用卫星云图分析青藏高原MCSs活动的特征及其大尺度环境条件和降水的关系,发现青南高原和玛曲对流云团的低云冰水路径,其中心强度为223～245 g/m2,大于东侧的陇南和陕南,而高云光学厚度则相反,玛曲仅为8,是陇南和陕南的44%,显然与高原海拔高度较高有关。玛曲的大降水多由对流云团产生,降水效率较小约为19%～40%,人工增雨潜力应比冷锋高云带大,但小于古巴热带对流云的增雨率39.7%。     

中国干旱区积雪面积产品去云处理方法验证与评估

针对MODIS每日积雪产品中云覆盖现象严重这一问题,以中国干旱区作为研究对象,结合AMSR-E被动微波雪深数据,采用多时相、多传感器数据融合的方法进行去云处理,获取MODIS每日,4 d,8 d和MODIS与AMSR-E融合后的每日,4 d与8 d共6种新的积雪产品,并分别提取其积雪持续日数（SCD）。对比结果显示,MODIS与AMSR-E多传感器的阈值法4日融合产品在融合算法效率、云去除效果和融合后保持较高分类精度方面均有较好表现,其融合后的无云产品在全天气条件下具有96%的整体分类精度、80%的雪分类精度和99%的陆地分类精度,大大高于研究区原MODIS Terra-Aqua每日融合积雪产品全天候条件下64%,32%和70%的整体、雪、陆分类精度;并且由其提取的积雪持续日数不仅在最大程度上保持了原MODIS产品高的空间分辨率,而且精度较高,对研究区积雪的空间分布状况有很好反映。     

基于改进YOLOv4模型的茶叶病害识别

【目的】提出了一种改进的YOLOv4模型,为自然环境下3种常见茶叶病害（茶白星病、茶云纹叶枯病和茶轮斑病）的快速精准识别提供支持。【方法】使用MobileNetv2和深度可分离卷积来降低YOLOv4模型的参数量,并引入卷积注意力模块对YOLOv4模型进行识别精度改进。采用平均精度、平均精度均值、图像检测速度和模型大小作为模型性能评价指标,在相同的茶叶病害数据集和试验平台中,对改进YOLOv4模型与原始YOLOv4模型、其他目标检测模型（YOLOv3、SSD和Faster R CNN）的病害识别效果进行对比试验。【结果】与原始YOLOv4模型相比,改进YOLOv4模型的大小减少了83.2%,对茶白星病、茶云纹叶枯病和茶轮斑病识别的平均精度分别提高了6.2%,1.7%和1.6%,平均精度均值达到93.85%,图像检测速度为26.6帧/s。与YOLOv3、SSD和Faster R-CNN模型相比,改进YOLOv4模型的平均精度均值分别提高了6.0%,13.7%和3.4%,图像检测速度分别提高了5.5,7.3和11.7帧/s。【结论】对YOLOv4模型所使用的改进方法具备有效性,所提出的改进YOLOv4模型可以实现对自然环境下3种常见茶叶病害的快速精准识别。     

2019年9月12—14日陇南市持续性暴雨天气成因分析

本文对2019年9月12—14日陇南市出现的一次持续性暴雨天气过程的成因进行了分析。结果表明：此次强降水天气过程中副热带高压外围有较强的西南气流稳定维持,同时700 hPa存在明显的强风速带的辐合,低层强烈辐合为暴雨的发生、发展提供了动力条件;对物理量场分析发现,这次持续暴雨过程中,中低层有明显的湿层及水汽辐合,为降水提供了充足的水汽条件;对流云团演变特征表明,此次持续性强降水是在青海东南部的对流云与四川北部的对流云系东移合并加强后逐渐减弱的过程中发生的,具有明显的局地性。     

基于三维点云数据的花瓣形态及生长过程模拟

目前对于虚拟植物的研究多是通过图形建模来模拟植物的生长变化,计算复杂且操作不灵活。随着三维扫描和点云重建技术的发展,为复杂植物形态可视化提供了新的手段。论文基于三维扫描的植物点云数据模型,研究了植物花瓣的形变和生长过程模拟。利用三维扫描仪获取植物花瓣的生长序列,采用MATLAB根据实测点云数据拟合植物生长函数曲线,最后将传统花卉生长模拟与点云模型的自由变形相融合,提出了依据实测点云数据通过点云模型变形算法模拟花卉植物动态生长的方法。该方法不仅能够保留花卉植物复杂的形态特征,而且使形变控制简单,模拟的花瓣形态及生长真实自然。此外,该方法还与基于物理的模拟方法进行比较,并利用拟合回归分析、实测花瓣数据与重建数据间误差对该方法的准确性进行了分析。结果显示花瓣生长期内决定系数达0.75以上及平均误差控制在2mm以内,研究结果为花卉植物的生长形变模拟提供了参考。     

无人机倾斜航空摄影监测崩岗侵蚀量变化的方法

如何高效精确地监测崩岗的动态发育过程并且量化侵蚀量是崩岗侵蚀机理研究中的难点。该文以准专业级无人机对目标崩岗进行倾斜摄影获得的全方位多角度航空影像为基础,通过空三加密处理生成目标崩岗的三维点云模型;利用点云数据构建DTM,提取目标崩岗地形数据;运用多时相连续DEM相减的方法获取监测周期内崩岗的高程变化,计算侵蚀量并找到侵蚀严重的部位,再使用2.5D体积测算方法细化侵蚀严重的崩壁和沟头部位的侵蚀量,以此作为补充,最终获得监测期内的总侵蚀/沉积量体积并换算为泥沙量。最终结果验证的平均相对误差为9.69%,一个月监测周期内最大的绝对误差仅为0.303 3 m3,满足监测要求。因此利用无人机倾斜航空摄影测量的方法监测崩岗侵蚀量是可行有效的,该方法可提取崩岗的所有地形信息,研究侵蚀泥沙的来源和侵蚀过程,是较为快速和精确的崩岗监测手段。