简介:简要介绍了精细化天气预报和气象数据挖掘应用的现状,在对BP神经网络预测方法详细分析的基础上,研究了基于时间序列数据挖掘实现精细化温度预报的方法。该方法基于时序分析技术,建立起适合于BP神经网络的输入样本模型,通过反复学习从温度时序中建立预测模型,将其用于未来24h的精细化温度预报。同时,对BP神经网络算法和步骤做了简要介绍,针对原有的BP算法存在的不足,做了一些改进。最后,通过对预测挖掘系统的设计和在Matlab6.5仿真平台上的试验,建立了温度预报模型,以兰州市观测站数据为时间序列研究对象,对精细化温度预报进行了仿真实现。对基于时序的数据挖掘理论的应用和开发精细化温度预报方法做了有益的探索。
简介:文中提出了一种方法,利用共生二氧化碳(CO_2)和甲烷中碳的同位素和组分质量平衡,识别由碳酸盐还原反应生成的生物甲烷的碳源。在沥青或石油的微生物甲烷生成反应中,甲烷的生成数量要多于CO_2,因此甲烷和CO_2的碳同位素组成相对较重,与热成因甲烷的碳同位素组成相似。而在以干酪根或现代有机物为碳源的微生物甲烷生成反应中,CO_2的生成数量要多于甲烷,因此,这类甲烷和CO_2的碳同位素组成较轻,这是浅层生物甲烷的典型特征。根据三篇文献记载的实例对这个概念作了定量分析和验证,以确定是否能够以足够高的准确度计算CO_2的相对生成量,进而预测页岩气藏和煤层气藏中甲烷的源碳类型和生成温度。安特里姆页岩气(密歇根州I)被证实主要源自现代储层温度或更低温度条件下页岩中的不成熟沥青。圣胡安盆地西部弗鲁特兰煤气主要源自现代储层温度条件下成熟度已进入油窗的煤中的沥青。而印第安纳州西南部出产的煤气主要源自现代储层温度或更高温度条件下未达到热成熟的干酪根。识别甲烷的碳源和生成温度,有助于圈出微生物甲烷的成藏有利区,而这类有利区的分布取决于生物气的生成能力。温度数据有助于确定生物甲烷现今是否仍在活跃生成抑或是早期生成的生物气的残留物。
简介:利用1960—2009年吉林省46个测站平均气温和最低气温资料,利用采暖强度、采暖指数、气温趋势倾向和M-K检验方法,分析吉林省采暖期气温变化特征及变化规律。结果表明:吉林省采暖期平均气温、最低气温均呈上升趋势,低于-20℃的日数明显减少。近50a平均气温、最低气温趋势倾向值为0.24℃/10a、0.42℃/10a;特别是近10a来上升趋势明显,平均气温、最低气温倾向值为0.84℃/10a、1.25℃/10a,最低气温的升温趋势较为明显。吉林省采暖开始日呈推迟趋势,采暖结束日呈提前趋势,从而使采暖期日数缩短。根据突变分析,采暖期气温变化的突变年为1985年。吉林省采暖期长、采暖强度强的年份大部分出现在20世纪80年代中期以前;采暖期短、采暖强度弱的年份多出现在80年代以后。采暖指数分析表明,20世纪80年代中期以前,采暖指数以正值为主;80年代中期以后,采暖指数以负值为主,90年代均为负值,但在近10a采暖指数波动幅度加大。由于采暖强度降低、采暖期日数缩短,合理利用气温条件开展采暖工作,可以减少向大气排放CO2、SO2和NO2,对减缓气候变暖、改善大气环境质量有重要的现实意义。
简介:配备了小型数码相机的无人机(UVA)可用于快速测绘地面分辨率高的滑坡图。在法国Supe-Sauze滑坡研究区,利用无线遥控迷你型四旋翼无人机拍摄整个山体滑坡的高分辨率正射镶嵌影像,并制作了几个地区的数字地形模型(DTM)。本文评价了UAV对滑坡表面裂缝和位移的成像能力及评估了适于校正这些数据资料的后续图像处理方法。利用2007年5月拍摄的高分辨率正射影像和2008年10月基于UAV获取的正射镶嵌图,测量了Supe-Sauze滑坡水平位移是在7至55m之间。确定了某些地区的持续变形,将裂缝与冰河时代相比发现,裂缝分布区域及方向的不同和基岩地形直接相关。UAV展示了其在获取滑坡数据方而的能力,但还需降低数据处理时问,便于有效生成基于摄影测量的DTM正射镶嵌图,同时最大限度地减少影像配准误差。