李嵩
- 作品数：4 被引量：17H指数：2
- 供职机构：大连市气象局更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术更多>>
- 大气PM2.5污染指数预测优化模型仿真分析被引量：11
- 2015年
- 由于大气PM2.5污染指数与区域大小有关,相同区域中的PM2.5浓度容易受到风速、大气环境等影响,使得面积相同区域中,PM2.5也存在较大的差别。传统的预测方法以区域为单位,对不同区域,只是以不同的固定权值对差别进行衡量,再对区域进行叠加完成大区域计算,上述方法忽略了影响因素对相同区域中PM2.5浓度的不同影响,权值设置不准,导致预测准确性低,效果差的问题。提出优化神经网络的大气PM2.5污染指数预测方法。利用主成分分析法对大气PM2.5污染指数的各种影响因素进行分析,保留影响因素的主要特征成分,并作为神经网络的训练样本,利用遗传算法进行BP神经网络结构参数的寻优,并利用最优参数构建BP神经网络的预测模型,获得准确地预测结果。仿真结果表明,改进算法能够提高大气PM2.5污染指数预测的准确性。
- 李嵩王冀张丹闯夏葳
- 关键词：神经网络污染指数
- 吉林省降雪期降雪集中度和集中期变化特征
- 2014年
- 根据吉林省46个气象观测站1962-2012年降雪期(11月至翌年3月)逐日降雪量资料,采用线性趋势分析、EOF(经验正交函数)方法、小波分析方法、Mann-Kendall突变分析方法等气候统计方法,对吉林省近50a来降雪期降雪集中度和集中期的变化特征进行了研究。结果表明:吉林省降雪期降雪集中度呈逐年下降趋势,降雪集中期呈逐年上升的趋势。吉林省雪期降雪的集中度在年代际尺度上存在着24a和13a长周期变化,并存在着3a、6a和8a的短周期变化;吉林省雪期降雪集中期的变化存在着明显的24a和11a的长周期变化,另外在1982之前和2000年之后存在着3a左右的短周期变化。吉林省雪期降雪集中度下降趋势,存在突变,突变时间在1979年前后;吉林省雪期降雪集中期的上升趋势有明显的突变点,出现在1976年前后。EOF分析结果表明:第一模态呈现东(正)西(负)的反向分布,结合时间变化曲线可以得出在20世纪80年代中期之前吉林省东部降雪集中度较高,西部集中度较低;20世纪80年代中期之后,吉林省西部降雪集中度较高,而东部较低。第二模态吉林省西部地区整体呈现一致的偏高的趋势,而东部地区呈现中(正)东西(负)的分布状态。结合时间变化曲线可以得出在20世纪80年代之前吉林省东部、西部降雪集中度较高,中部集中度较低;20世纪80年代到90年代前期,吉林省东部、西部降雪集中度较低,而中部较高。相关性分析结果表明:吉林省降雪期降雪集中度与吉林省中部、南部和西部降雪量呈显著正相关;吉林省降雪期降雪集中期与吉林省东部和西北部降雪次数有着显著的正相关。
- 李嵩高庆九王冀苏丽欣
- 关键词：集中度集中期
- 物联网技术在气象业务中的应用性研究被引量：2
- 2016年
- 本文先对物联网技术进行了简单介绍,然后对其在气象业务系统中的应用展开了一系列构想。从而得出结论:随着科技的不断发展,数字化气象业务的蓬勃发展离不开物联网技术;而物联网技术为了更好的和气象业务结合,对其本身的发展有鲜明特点的要求。
- 李嵩李永超夏葳张超
- 关键词：物联网
- 吉林省降雪期的气候特征机理研究被引量：4
- 2014年
- 利用吉林省46个气象观测站1962-2012年降雪期(11月至翌年3月)逐日降雪量资料,采用EOF(经验正交函数)方法,对吉林省近50a冬季降雪期的气候特征机理进行了研究。结果表明:影响吉林省降雪量第一模态海温关键区在前期各季基本是一致的;影响吉林省降雪量第一模态因素有,前秋亲潮区海温偏高,导致阻塞形势的建立,前秋亲潮区海温年代际分量偏高,冬季风偏弱,有利于东南气流将水汽输送至东北地区;前秋PDO(太平洋年代际振荡)指数年代际分量异常,激发出后期冬季的PNA遥相关型,PNA遥相关型通过与蒙古高压的对应关系,从而与吉林省降雪量第二模态产生联系。
- 苏丽欣王美玉李嵩
- 关键词：EOF关键区
