简介:近年来,一些学者对互联网的拓扑结构进行了深入的研究,发现在互联网拓扑中存在幂律(Power-Law),其相关系数最高可达到99%.本文在Internet的每个子图上引进连接率的概念以刻划该子图中结点相互连接的程度,然后对Internet中的结点按其连接边数的多少由多到少进行排序,通过逼近实验和理论推导两个方面的工作,发现在Internet前r个结点的诱导子图上的连接率作为子图上结点数r的函数满足幂律,其相关系数超过99.3%.这一结果是目前在In-ternet中所发现的吻合得相当好的幂律,期望它可推动Internet拓扑结构的整体性质的深入研究.
简介:摘要以茫崖气象站为例,利用2006~2017年1~5月逐日近地层的气温资料,采用气候统计诊断分析方法计算近地层气温的年、月、旬的温度递减变化情况,并将风季时段分为出现大风日和无大风日两种。结果表明(1)当日有大风出现时,600~500hPa与400~300hPa的温度递减率各月相一致,500~400hPa的温度递减率各月相一致,300~250hPa间的温度递减率在1月、2月偏小,4月递减最大;3月、5月次之;无风时,仅500~400hPa间的温度递减率呈上升趋势,其它各等压面间均呈现下降趋势。(2)20~次日08时出现大风时地面至700hPa之间并无逆温存在,各等压面间的高度差值中400~300hPa最大,500~400hPa之间次之,即400~300hPa间的厚度最大,其间的温度差与之相一致,整体呈现随着高度升高和气压降低,温度递减率在逐渐减小;无风时,仅500~400hPa的温度递减率随时间呈逐月增加的趋势,500~400hPa的温度递减率变化不明显,其它月增明显呈减小的趋势。
简介:摘要根据南疆西部17个国家气象观测站1961-2016年55a大风逐日观测资料,利用线性趋势分析、回归分析等方法对南疆西部的大风天气特征进行统计分析。再选取1980—2016年出现大风的天气过程,利用NCEP/NCAR逐日四次再分析资料(分辨率1°×1°),对南疆西部产生大风的天气形势、环流特征、物理量场进行归纳总结。结果表明,南疆西部大风日数整体上呈减少趋势,并通过0.05显著性检验,按年代际变化来看,80年代以后平原及山区大风日数明显减少,按季节变化来看,春夏季为大风高发期,按月际变化来看,5月、6月大风出现概率最大。根据影响系统的不同将500hPa环流分为西伯利亚低槽类、巴湖低(涡)槽和中亚低(涡)槽类三种形势。
简介:对于长距离参考站网模糊度固定而言,Ratio检验和三角形模糊度闭合差(TriangleAmbiguitiesClosureError,TACE)检验是最常用的两种模糊度检验手段,一般认为通过这两种检验后即可将模糊度固定。但事实上,在此情况下,模糊度被错误固定的情况经常出现。为此,本文提出了一种网解失败率(NetworkFailureProbability,NFP)检验方法,使用该方法可以计算出通过Ratio检验和TACE检验前提下参考站网模糊度固定的失败率。实验表明,当参考站数量小于等于8时,附加NFP检验后模糊度固定的正确率最高提高了25.4%,平均提高了8.1%,初始化成功率平均提高了4.3%。