简介:特殊的肖像画十七世纪伟大的西班牙画家委拉士贵支,在西班牙王菲力浦四世的宫廷里生活了三十三年,创作出大量的杰出作品以后,在晚年所作的《拉斯梅尼娜斯》和稍后所作的《纺织女工》作为他一生创作生活的总结,在欧洲绘画史上达到了一个新的顶峰。为近代绘画的发展带来了极深的影响。《拉斯梅尼娜斯》这幅画,所画的本是宫廷中画室的景象。但长期以来却一直是作为肖像画来加以研究的。《拉斯梅尼娜斯》这个名称,西班牙语为宫廷中有一定身份的女官们。原义来自葡萄牙语“梅尼诺”这个单词,意为宫廷中侍奉王族的侍童。“梅尼诺”的女性型是“梅尼娜”。《拉斯梅尼娜斯》是“梅尼娜”的复数,即:《女官们》。
简介:摘要: 2020年冬季,赤道中东太平洋形成了一次拉尼娜事件,对我国气候产生强烈影响,而每次拉尼娜或厄尔尼诺事件都是各不相同的,它们对区域气候的影响也不同。因此,研究“拉尼娜”事件对伊春市气候影响十分不要,本文通过选取伊春市五个国家气象观测站,分别是嘉荫站、乌伊岭站、五营站、伊春站、铁力站,统计了近50年拉尼娜事件对伊春市的影响,并单独对2020年“拉尼娜”事件进行检验分析。为政府决策,为农业、卫生、水资源和应急管理等气候敏感部门应对气候变化提供参考。
简介:摘要:在全球范围内,拉尼娜现象将导致低温、高降水,但各个国家和地区的情况会有所不同。拉尼娜现象发生时,阿根廷等南海岸附近降雨量很少,但印度尼西亚和澳大利亚东部地区降雨量较多。当拉尼娜现象持续时间较长时,美国非洲中部和东南部经常发生干旱,而巴西东北部、印度和南部非洲则容易发生洪水。本文对世界主要国家和地区三重拉尼娜现象进行统计分析,并采用相关优化建模方法预测未来三重拉尼娜发生的概率,为相关研究提供理论依据。在本文中,首先将中国国家统计局2002-2020年我国拉尼娜事件的发生地点,然后将其可视化,分析影响拉尼娜事件的各种因素,确定因子修正系数,建立拉尼娜事件发生与影响因素之间的关系,建立基于BP神经网络的拉尼娜事件预测模型,并通过MATLAB求解模型,预测未来10年的拉尼娜事件国家的拉尼娜事件。
简介:摘要:在全球范围内,拉尼娜现象将导致低温、高降水,但各个国家和地区的情况会有所不同。拉尼娜现象发生时,阿根廷等南海岸附近降雨量很少,但印度尼西亚和澳大利亚东部地区降雨量较多。当拉尼娜现象持续时间较长时,美国非洲中部和东南部经常发生干旱,而巴西东北部、印度和南部非洲则容易发生洪水。本文对世界主要国家和地区三重拉尼娜现象进行统计分析,并采用相关优化建模方法预测未来三重拉尼娜发生的概率,为相关研究提供理论依据。在本文中,首先将中国国家统计局2002-2020年我国拉尼娜事件的发生地点,然后将其可视化,分析影响拉尼娜事件的各种因素,确定因子修正系数,建立拉尼娜事件发生与影响因素之间的关系,建立基于BP神经网络的拉尼娜事件预测模型,并通过MATLAB求解模型,预测未来10年的拉尼娜事件国家的拉尼娜事件。
简介:金卡姑娘纪念女战友、苏联英雄金娜·沙莫索诺娃1在炸断的云杉旁躺下,我们等待曙光升起。军大衣暖着两人偎依的身子身下是颤抖的、潮湿的土地。“尤丽卡,今天当是个例外,平素我不爱忧伤。现在我的妈妈,可爱的妈妈,住在苹果花飘香的偏远村庄。你有朋友,更有爱人。我只有她一个亲人。茅舍里烟雾缭绕,酸面味浓,屋外面春光明媚,万物争荣。老妈妈觉得花花草草都在期待,期待着叫人担心的女儿归来……尤丽卡,听我说,我不喜欢多愁善感,但,今天是个例外。”身子还刚刚有些暖意,“前进!”一道命令突然下达。穿着湿大衣的黄发辫女兵,又和我并肩迈步出发。2一天比一天更艰苦,队前无旗帜,行前不集会。我们这只零落的队伍,在奥尔沙