修文县岩溶地区人工促进植被恢复技术初探

通过调查研究,针对修文县的特点,提出适宜岩溶地区人工促进植被自然恢复与封山育林的配套技术,并提出了相关管理措施。     

基于k-means分割和迁移学习的番茄病理识别

针对有背景干扰的番茄病理叶片,将k-means分割与迁移学习相结合,提出一种基于k-means分割和迁移学习的方法对番茄病害叶片进行识别.首先对原始图像进行一系列预处理,再将处理后的图像进行k-means分割,得到叶片边缘的最小矩阵图像,之后进行去噪处理,简化突出图像特征,再根据预处理后的图像特点,优化改进迁移的VGG16网络结构,构建CNN模型对预处理后图像进行识别.结果显示,通过分割后训练方式平均精度提升了0.37百分点,通过冻结迁移的VGG16网络第1个卷积模块并修改全连接层的方法提升了5.4％左右.因此本研究认为通过分割、冻结VGG16第1个卷积层模块的参数并修改全连接层可以提升番茄病理识别率.     

LAPS地面资料在低纬山区的分析效果检验

为了检验LAPS系统在低纬山区的分析应用效果,对2016 年贵州LAPS分析值与气象监测要素进行对比。结果表明：气温、相对湿度、风速的相关系数逐渐降低,但均方根误差由小到大分别为风速、气温、相对湿度。分析值与监测实况间的差异与贵州的地形分布有关：气温准确率呈东高西低;风力低于1.8 m/s 时分析值偏小,高于1.8 m/s 时分析值偏大,u、v 风的准确率较低;相对湿度准确率西高东低;能见度等级准确率为77.82%,且随海拔高度增高准确率偏低。可见,在低纬山区LAPS分析的气温、风速和能见度等级偏差小,实用性较高;能见度数值和相对湿度相关性通过信度检验,可参考使用;风向在低纬山区的可用性较差。     

西南低涡造成连续大暴雨天气个例诊断分析

利用自动站观测资料、常规气象资料、FY-2C红外云图及NCEP再分析资料,对贵州省西南部2010年6月27～30日出现的一场连续性大暴雨天气过程进行分析。结果表明,此次连续性大暴雨天气过程是受西南低涡影响;在500 hPa高空图上,巴尔喀什湖至贝加尔湖之间有一稳定大槽,槽前不断分裂出小槽或气旋性环流,沿高原东侧的阶梯槽伸展路径下滑、传递、补充到位于四川盆地的西南低涡中,使西南低涡趋于活跃南移至贵州西部维持发展加深,垂直伸展到200 hPa,72 h盘踞在贵州西部,造成贵州西南部3 d连续出现大暴雨。