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基于多变量混合长短期记忆神经网络的长沙PM_(2.5)预报模型被引量：6: 2021年; 为了提高PM_(2.5)浓度预报准确率,基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络构建多变量混合预报模型(hybrid long short-term memory,hLSTM),利用空气质量数据、气象数据和日期时间信息对长沙10个空气质量监测站未来24 h PM_(2.5)浓度进行逐小时预报,并对模型精度进行评估。结果表明:hLSTM逐小时PM_(2.5)预报模型误差随预报时效的增加呈现前陡后缓逐步增大,均方根误差(root mean squared error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别从1 h的6.53μg/m^(3)、4.03μg/m^(3)和16.02%增大到24 h的20.62μg/m^(3)、13.56μg/m^(3)和47.34%;模型误差存在明显的季节性差异,呈现冬季>秋季>春季>夏季的特征;相较于基于决策树(decision trees,DTs)、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)和普通LSTM的预报模型,hLSTM模型能更好地提取长沙PM_(2.5)浓度数据的时序特征,达到更高的预报精度;利用hLSTM模型对长沙2019年12月13—16日重污染天气过程PM_(2.5)浓度进行预报,各时效的预报结果均能反映污染过程中PM_(2.5)的变化趋势,其中3 h内的预报结果与观测值吻合程度较高。可见hLSTM可较好提取长沙PM_(2.5)浓度变化特征,为其短临预报提供一种新思路。; 罗宇袁薇袁薇陈明诚唐杰万文龙范嘉智

基于深度GRU神经网络的逐小时气温预报模型被引量：4: 2021年; 基于深度门控循环(GRU)神经网络,利用地面气象要素小时资料(气温、气压、露点温度、相对湿度和水汽压)建立湖南石门未来24 h逐小时气温预报模型,并对模型精度进行分析。结果表明,深度GRU逐小时气温模型预报精度随预报时次的增加逐步下降,决定系数(R2)为0.996~0.906、平均绝对误差(MAE)为0.359~1.974和均方根误差(RMSE)为0.510~2.562℃,24 h气温预报准确率为62.529%,优于滑动平均自回归(ARIMA)气温预报模型,且能较好体现气温转折性变化。利用深度GRU模型对2019年4月至7月湖南省石门县逐小时气温进行预报,与欧洲中心和日本数值预报产品进行对比发现,其3、6和9 h的预报精度均优于数值预报,可为12 h内气温短临预报技术提供一种有效的补充。; 罗宇罗林艳范嘉智段思汝高文娟

南海及周边地区春季海温年代际变化特征及其对印度太平洋地区气候的可能影响被引量：1: 2020年; 为研究全球变暖背景下南海及周边地区春季气候主要特征、形成机制、季节变化趋势,利用经验正交函数(EOF)分解、线性倾向估计、滑动平均和相关分析等方法分析年代际背景下南海及周边地区春季海温主要模态及其对印度—太平洋地区同期春季气候的可能影响。结果表明,南海及周边地区春季海温异常呈现2种模态,第一模态为全区一致增暖,第二模态为北部冷而南部暖。第一模态海温分布受全球变暖影响显著,春季菲律宾海地区出现异常反气旋环流,副热带高压西侧加强,印度洋海盆在前一年冬季的一致增暖预示着次年春季南海及周边地区春季海温的一致增暖;第二模态受前一年冬季太平洋La Nina事件影响明显,南海海温异常在东亚沿岸激发出位势高度场正负相间的波列分布。第一(二)模态南海及周边地区降水呈现北涝(旱)南旱(涝)分布型。春季南海及周边地区海温异常将对印度—太平洋沿岸地区春季及夏季气候产生显著影响。; 高文娟孟蕾罗宇; 关键词：海温气候异常春季年代际变化

一种基于多路混合神经网络大气水汽估算模型的大气水汽估算方法: 本发明提供了一种基于多路混合神经网络大气水汽估算模型的大气水汽估算方法，包括：步骤1：获取GNSS大气水汽数据和获取地面气象数据；步骤2：对GNSS大气水汽数据和地面气象数据进行质量控制；步骤3：对质量控制后的大气水汽数...; 罗宇罗林艳罗焕娟段思汝范嘉智高文娟李戟吕冠儒

气候条件对气象干旱与农业干旱耦合关系的影响被引量：4: 2020年; 以多时间尺度SPEI干旱指数代表气象干旱,农业气象观测站观测的多层土壤体积含水量历史数据作为农业干旱的代表因子,在中国东部亚热带季风气候区、中部大陆性季风气候区和西部中温带干旱气候区探究了气象干旱和农业干旱间的耦合关系,并结合时间延迟进行分析。结果显示:中部地区整体相关性最好,西部最差,其中高相关区域在不同气候区有所差异,越干旱的地区与土壤水分更相关的是越长时间尺度的SPEI,西、中、东部站点最优时间尺度分别为9月、6月、4月尺度。土壤表层的降水在一月内即可下渗至50 cm深度并储存在此深度附近,待干旱时补充表层土壤水分。气象干旱和农业干旱均是水分亏缺现象,但是响应时间并不相同,探究其耦合关系对于提升对干旱机理的认识、提高干旱监测水平、助力防旱抗旱具有重要意义。; 范嘉智谭诗琪王丹罗宇张建军耿欢; 关键词：时间序列分析实测数据

加权平均温度模型对GPS水汽反演的影响被引量：13: 2018年; 针对加权平均温度(Tm)模型对GPS水汽反演精度影响的问题,该文基于无线电探空资料,利用线性回归分析方法建立湖南地区Tm模型,以此模型反演GPS可降水量。通过与无线电探空资料对比,分析Tm本地化对GPS水汽反演精度的影响。对2016年4月至12月临近长沙、怀化和郴州的GPS可降水量进行反演,结果表明:较Bevis Tm模型,采用本地化的Tm模型反演得到的GPS可降水量精度更高,和无线电探空测得可降水量对比,平均偏差分别降低了25.68%、36.87%和13.70%,均方根误差分别降低了1.40%、1.93%和1.36%。; 罗宇罗林艳吕冠儒; 关键词：GPS水汽加权平均温度大气遥感

湖南省新型自动气象站与二型站数据对比分析与评估被引量：1: 2018年; 通过对比分析湖南省7个国家基本气象站2016年新型自动站和二型站逐小时观测资料,发现相使用双套站可有效降低数据的缺测率,通过差值和一致率分析,两组仪器观测较稳定,多数观测要素一致率较高(大于90%),数据完全能够替代。但部分双套站数据存在较明显偏差,有必要定期对两套站进行同时校准。当双套站数据出现较大差异时,应及时排查原因,排除故障,保证观测的准确性。; 李洪罗宇范嘉智; 关键词：地面气象完整性

基于遗传算法的自动组卷模型及改进研究被引量：1: 2017年; 针对标准遗传算法进化慢、易早熟等问题,建立多重约束目标组合优化模型,对编码策略、种群初始化和遗传算子进行改进。实验表明:相较于标准遗传算法,改进遗传算法可明显提升所得试卷的最大适应度(0.79提升至0.84)和平均适应度(0.74提升至0.83),改善早熟现象,提升算法执行速度。; 罗宇罗曼夏德奇; 关键词：自动组卷遗传算法多目标优化自适应

面向基层的农业气象观测岗位能力素质模块化课程体系建设研究被引量：6: 2018年; 通过对基层气象部门农业气象观测工作的业务现状、培训需求进行调查分析及培训效果评估,开展农业气象观测岗位能力素质模块化培训体系开发。经过量化研究,发现目前在岗的农业气象观测业务人员学历、年龄、职称结构分布基本合理,人力资源较为丰富,观测业务覆盖全面。但存在专业知识及技能欠缺、培训机会少、培训需求大等问题。因此,农业气象观测类试点培训在培训频率、课程安排及远程培训质量等方面仍然有进步的空间。; 范嘉智谭诗琪夏德奇李洪罗宇罗曼; 关键词：农业气象观测问卷调查

基于风云三系列卫星B的湖南省土壤湿度数据的精度评价被引量：1: 2020年; 为湖南省相关部门制定政策措施提供精准数据参考,基于风云三系列卫星B(FY-3B)微波辐射成像仪土壤湿度数据结合湖南省47个自动土壤水分站10 cm土壤体积含水量数据,采用数理统计法对湖南省卫星遥感反演土壤湿度数据的精度进行评价。结果表明:湖南省FY-3B遥感土壤湿度数据较实测土壤湿度数据平均偏干0.066 m 3/m 3,均方根误差(RMSE)、无偏均方根误差(ubRMSE)和平均相对误差(MRE)分别为0.164 m 3/m 3、0.099 m 3/m 3和50.9%,升轨数据和降轨数据精度大致相当。土壤湿度数据平均偏差呈北部偏湿南部偏干的空间分布特征,数据精度东部地区总体高于西部地区,其中东北部地区精度最高。由于夏季降水、晴热高温、季节性干旱及植被覆盖等因素影响,土壤湿度数据在7—9月偏差最小,RMSE在3月达峰值后逐步降至7月的全年最低值,ubRMSE在7—8月达最高值,MRE最低值出现在10—11月,且各评价指标在7—8月波动最为明显。; 罗宇罗曼罗曼罗林艳段思汝; 关键词：土壤湿度

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罗宇

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