宣城市近10年冬季大到暴雪天气分析

运用常规天气资料、NCEP资料,对近10年宣城市冬季大到暴雪天气过程进行分析。结果表明,宣城市冬季有两类大到暴雪天气过程．Ⅰ类过程由于贝湖到巴湖之间横槽转竖,引导强冷空气南下抬升暖湿空气形成,主要影响系统有500hPa北支槽、中低层冷槽切、700hPa西南风低空急流;Ⅱ类过程由于强盛的南支锋区上,有波动东移,西南暖湿气流增强,在冷垫上辐合上升形成,主要影响系统有500hPa南支槽、700hPa西南风低空急流、850hPa低涡暖切。Ⅰ、Ⅱ类大到暴雪天气过程温度层结、水汽输送、动力条件、温度平流均有各自的特征。计算Ⅰ类、Ⅱ类大到暴雪过程湿位涡,腻Pn均大于0,均为对流稳定性降水,MPV2虽然均小于0,但有各自的变化特征,反映出Ⅰ类、Ⅱ类过程的形成机制。Ⅰ类过程是由于中低层楔状冷空气的增强,本地大气水平风垂直切变和湿斜压性增加,从而导致垂直涡度的显著性发展;Ⅱ类过程是由于暖湿空气的增强,本地大气水平风垂直切变和湿斜压性增加,从而导致垂直涡度的显著性发展。     

2005年6月27日皖江流域特大暴雨过程分析

利用高空观测气象资料和T213分析资料对2005年6月27日皖江流域特大暴雨过程进行了天气学和动力学诊断分析。结果表明:500 hPa西风带低槽东移南下,西太平洋副热带高压增强北抬,冷暖空气在皖江流域汇合;高、低空急流分别在章丘和安庆附近;从印度洋北部经南海到皖江流域为水汽输送带;中低层处于对流性不稳定状态。特大暴雨就是在上述有利天气形势下产生的。     

2013年7月6日安徽省一次大范围暴雨过程分析

［目的］分析2013年7月6日安徽省一次大范围暴雨过程。［方法］运用常规天气资料、NCEP资料,对2013年7月6日安徽省一次大范围暴雨过程的天气形势、物理量场、雷达回波特征等进行分析。［结果］西风带低槽引导冷空气南下和副高西北侧西南暖湿气流在皖江一带交汇造成了这次大范围暴雨过程,西南低空急流的增强为暴雨区提供了充足的水汽和热力条件,暴雨区上空低层辐合、高层辐散重叠,垂直上升运动深厚;暴雨区低层位于正涡度区、θse场的高能区、散度负值辐合中心及水汽通量散度负值水汽辐合中心附近;数值模式WRF V3.4输出产品模拟强降雨时段850 hPa风场,有β中尺度低涡系统先在皖西南地区形成并沿切变线东移;β中尺度低涡系统影响时,回波呈团状,结构紧密,反射率因子一般30～35 dBz,回波顶高6～8 km,团状回波内有多个强度45～50 dBz、顶高12 km的强中心。［结论］该研究为暴雨的预报预测提供理论依据。     

基于物联网的广西国家林木种质资源库信息平台构建

阐述了基于物联网技术的林木种质资源库信息平台设计方案,分析了平台的建设特点和应用价值.结合移动互联、传感器、二维码、视频监控和北斗等技术,研建具备智能管理功能的种质资源信息平台.该平台运用物联网、大数据和云服务技术实现种质资源数据从现场实时监测到云端数据管理,再到应用设备的一体化管理.     

基于卷积神经网络的油茶害虫生态识别

害虫是影响油茶（Camellia spp.）产量的主要因素之一，对其进行准确识别有助于及时防控，减少损失。目前，油茶害虫识别研究缺少相关的数据集，限制了深度学习技术在油茶害虫识别中的应用。为给在生态环境下准确识别油茶害虫提供1种新范式，构建包含1 116张7类害虫的油茶害虫识别图像数据集，采用4种目标检测算法（SSD、YOLOv3、YOLOX和RetinaNet）在该数据集上进行试验。结果表明，IOU阈值为0.5时，SSD的平均精度为93.50%,YOLOX为93.50%,RetinaNet为86.80%,YOLOv3为96.60%;SSD的平均召回率为73.20%,YOLOX为75.10%,RetinaNet为78.00%,YOLOv3为76.80%。综合分析，YOLOv3的检测和分类能力最优。