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2008年1月13日~2月5日,娄底市出现了有气象记录以来强度最强、持续时间最长的冰冻雨雪灾害。在此通过天气形势及各物理量分析,研究发生此次天气过程的主要原因。结果表明,欧亚大陆长时间维持两槽一脊形势,有利中高纬度冷空气南下,中纬度地区长时间维持浅槽天气形势,槽前强盛的西南气流为娄底市冰雪天气提供充沛的水汽来源,对流层中低层冷暖气流形成的辐合带是影响娄底市冰雪天气稳定的天气系统;湖南中南部对流层中低层长时间存在次级环流、深厚的逆温层、逆温层中低层的水汽辐合,这些对娄底市长时间维持冰雪天气起主要作用。 相似文献
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1961-2010年贵州省高温气候的时空分布特征 总被引:1,自引:0,他引:1
为贵州防灾减灾以及高温气象灾害风险区域划分提供科学依据,利用1961-2010年贵州省81个气象站的逐日最高气温资料,采用线性趋势分析等方法,研究贵州省近50年高温时空的分布特征。结果表明:近50年来,贵州省年高温日数为7.3d,7-8月出现频率最大,占全年的75.6%;高温日数以0.25d/10a的速率呈较弱的增加趋势,平均最高气温和极端最高温度分别以0.12℃/10a、0.41℃/10a的速率显著增加。多年平均高温日数以铜仁市、黔东南州、黔南州及遵义市北部分布较多,最高值为29.9d。高温日数,黔西南州、黔南州、黔东南州及黔西北的大部分地区呈较小的上升趋势,镇远、铜仁、剑河、兴义、天柱和赤水等较少站点呈下降趋势;极端最高气温有2个极值中心,分别位于黔南的都匀(47.3℃)和黔北的赤水(42.3℃)。 相似文献
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基于卷积神经网络的小麦产量预估方法 总被引:1,自引:0,他引:1
小麦产量是评估农业生产力的重要指标之一,针对小麦产量人工预估困难,提出将卷积神经网络运用于小麦产量预估,为农业生产力的预估提供参考,指导农业生产管理决策。利用无人机分别在河南省新乡、漯河两地进行图片采集,并以之构建麦穗数据集,分为正样本(麦穗)和负样本(叶子和背景)。针对小麦常规的生理形态和生长环境,设计卷积神经网络识别模型,以图像金字塔构建多尺度滑动窗口,以非极大值抑制(NMS)去除重叠率较高的目标框,实现对单位面积内麦穗的计数,并利用随机采样的方式对大田麦穗进行单位面积图像采样,以采样图像中麦穗数量的平均值作为产量预估基准,进一步实现麦穗产量预估。随机抽取100幅不同小麦图片进行测试,与人工计数结果进行对比,准确率达到97.30%,漏检率为0.34%,误检率为2.36%,误差率为2.70%。试验结果表明,此方法能够克服环境中的多种噪声干扰,能够在不同光照条件下对麦穗进行计数和产量预估。 相似文献