简介：

简介：

简介：~~

简介：

简介：2000年之后,余慈地区霾年际变化呈现出波浪式下探态势。霾的出现频率有着明显的季节差异,秋冬季高发,春夏季低发,它和当地的月降水量有着很好的负相关关系,和大气环流、天气形势以及余慈地区地处东海之滨这一特殊地理环境有关。余慈地区霾的气象要素特征有：海平面气压低于标准大气压10hPa以上时,几乎不会有霾出现,在地面高压条件下,容易形成霾;有3/4的霾日,14时的相对湿度在40%～70%之间;弱的降水不会减少霾出现的几率,即便是明显的降水也不能完全排除霾出现的可能;霾日微风居多。

简介：海洋渔业预报使用的遥感数据一般只能获得海洋表面的环境信息，而Argo数据可以为渔业预报提供较深处的温盐数据，为了在渔业预报中按其时间周期进行使用，需要计算它的周期以提高预报质量。通过功率谱估计计算出2001-2008年的数据存在的较长的周期为62．7天和117．5天，较短的周期为4．9天和9．8天，同时还有一个约为7天的不明显周期，观测剖面数据总量在年际与年内都存在较大变化。

简介：传统上,时间域航空电磁数据通过拟合迭代反演计算得到大地模型,然而,由于航空电磁数据道间的较强相关性,导致病态反演,并引起超定问题;同时电磁数据的相关性使其与模型参数的映射关系复杂,增加了反演的复杂度。采用主成分分析法将航空电磁数据变换为正交的较少数量的主成分,不仅降低了数据道间的相关性,减小了数据量,同时压制了数据的不相关噪声。本文利用人工神经网络(ANN)逼近主成分与大地模型参数间的映射关系,避免了传统反演算法中雅克比矩阵的复杂计算。层状模型的主成分神经网络与数据神经网络的反演结果对比显示,主成分神经网络反演方法网络结构简单,训练步数少,反演结果好,特别是对于含噪数据。准二维模型的主成分ANN、数据ANN以及Zhody方法的反演结果显示了主成分神经网络具有更接近真实模型的反演效果,进一步证明了主成分神经网络反演方法适合海量航空电磁探测数据反演。