简介：通过设置不同梯度的温度环境，分析高温处理后玉米各项生理指标的变化情况，并对处理过的植株进行跟踪观测，分析产量构成因素的变化，确定玉米高温热害的关键温度。研究结果表明：（1）≥32℃的高温环境，对玉米各项生理指标和产量构成产生一定影响；（2）随着处理温度的升高和高温胁迫时间的延长，可溶性糖含量、可溶性蛋白含量与SOD活性均表现为先升后降的波动变化趋势，百粒重、茎秆重呈现波动下降趋势，秃尖比呈波动上升趋势；（3）38℃是多数生理指标变化的转折点，可视为玉米耐受高温的重要转折温度。

简介：通过提出一个多层的植物冠层和土壤的模式，对冠层中辐射、热量、水汽和二氧化碳的传输等过程，光合、呼吸等生理过程以及土壤中水、热传输等过程进行了详细描述，并把物理过程与生理过程联系起来，实现了植被与大气的双向反馈；应用此模式于小麦生长期各主要过程的模拟，给出了与观测值一致的结果

简介：云室是云雾降水物理学的实验室装置，在云物理实验研究方面一直有着广泛的应用。本文介绍了目前国内几种主要云室的构造和基本性能，以及它们在大气冰核浓度的观测与研究、高效碘化银焰剂及其成冰性能的研究、液氮（LN）消雾成冰性能的实验研究、稀土化合物成冰性能的实验研究、冰雪晶碰并勾连增长的实验与观测分析中的应用，并着重介绍了这几方面试验研究目前在国内的进展情况。

简介：介绍了人工神经网络原理和卫星云图估计降水的原理.从GMS红外卫星云图资料中抽取12个降水云图特征量,构造了网络结构为12-98-7的降水估计人工神经网络模型,并用1993年的小时地面雨量资料和GMS数字云图资料对神经网络模型进行训练,用1992和1994年资料对该神经网络模型分别进行测试.在日面降水估计试验中,地面雨量计值和卫星估计降水之间的相关系数分别为0.94和0.97,相对误差分别为41%和32%.

简介：1概况2017年12月11-15日，美国地球物理学会（AGU）2017年度秋季会议在美国路易斯安娜州新奥尔良市召开。此次会议是AGU的第48届年会，会议主题是“你将发现什么？”。会议对所有感兴趣的地球和空间科学的人员开放。来自全球地球物理领域的科技人员2万多人参加了此次会议。与以往历届会议相同，会议涉及大气科学、海洋、地质、地震等所有地球科学领域，交流方式包括口头报告、墙报。

简介：1概况美国地球物理学会（AGU：Amet—icanGeophysicalUnion）成立于1919年，是一个非营利的国际科学组织，现今在全球拥有来自135个国家的6万多名会员。AGU的活动着重在组织和传递国际地球物理学跨学科的资讯，其学术活动包含4个领域：大气和海洋科学、固体地球科学、水文学和空间科学。

简介：1会议基本情况美国地球物理学会（AGU：Amer—icanGeophysicalUnion）自1919年成立以来，作为国际大地测量学与地球物理学联合会（IUGG）的美国国家委员会和美国国家研究局的地球物理学委员会的联合会，成为推进地球物理事业迈向卓越的国际力量。AGU是一个非营利性的国际科学组织，

简介：基于T213L31、T106L19和欧洲中期预报中心数值预报产品,应用BP人工神经网络技术,建立了850hPa高度区域温度集成预报模型,并进行了检验。结果表明：该模型能比较准确地预报强冷空气活动过程中冷中心及温度槽脊的位置和强度,预报结果的平均绝对误差明显小于3个子模式,预报场与实况场的相关程度明显高于3个子模式,预报误差在我国华北北部、东北地区较小,在蒙新高地和帕米尔高原地区误差较大。模型实现了多模式产品的最优综合。

简介：1概况2013年4月7—12日，欧洲地球物理学会年会（EGU：EuropeanGeo—sciencesUnionGeneralAssembly）在奥地利维也纳召开。来自95个国家的u167位科学家参加了此次年会，其中有4684个口头报告、8207个张贴报告和452个交互式报告。

简介：利用张掖国家湿地公园冬季水域结冰厚度观测资料和张掖观象台的气温、地温气象资料,运用统计学方法和BP神经网络方法建立了张掖国家湿地公园水域结冰厚度预报方程。通过对不同的预报方法进行预报效果验证,该结冰厚度的预报模型能够对结冰厚度有比较理想的预报效果,流动水域结冰厚度预报历史拟合率分别为：80.6%（多元回归）、74.6%（逐步回归）、100%（BP神经网络）;模型试报准确率分别为：72.7%（多元回归）、72.7%（逐步回归）、81.8%（BP神经网络）。静止水域结冰厚度预测历史拟合率分别为：76.9%（多元回归）、71.8%（逐步回归）、93.5%（BP神经网络）;模型试报准确率分别为：76.0%（多元回归）、72.0%（逐步回归）、84.0%（BP神经网络）。结果表明：多元回归方法优于逐步回归方法,而BP神经网络又明显优于传统的统计学方法,数据显示该结冰厚度的预报模型能够对结冰厚度有较好的预报效果,预报模型能够对水域结冰厚度进行有效的短期预报,其性能指标符合实际要求,具有很好的实际应用价值。

简介：将BP（BackPropagation）神经网络方法引入到奥运空气质量预报工作中,利用MATLAB神经网络工具箱搭建运行平台,将高时效性的观测结果与多模式集成实时预报系统的模式输出结果相结合,做出BP神经网络拟合预报结果。在对北京大学医学部站点2008年7月7日到8月26日模式模拟结果、观测结果以及BP神经网络拟合结果的对比研究中发现：BP神经网络能大大提高模式预报效果,平均误差率减少34.7%,相关系数提高39%,特别是在模式模拟效果较差的情况下,对提高预报效果更明显。对BP神经网络样本问题进行敏感性实验结果表明,样本数目多少并不是决定拟合效果的决定性因素,应选取具有稳定映射关系的样本,才是提高拟合预报效果的关键。

简介：利用1961-2002年ERA-40逐日再分析资料和江淮流域56个台站逐日观测降水量资料,引入基于自组织映射神经网络（Self-OrganizingMaps,简称SOM）的统计降尺度方法,对江淮流域夏季（6-8月）逐日降水量进行统计建模与验证,以考察SOM对中国东部季风降水和极端降水的统计降尺度模拟能力。结果表明,SOM通过建立主要天气型与局地降水的条件转换关系,能够再现与观测一致的日降水量概率分布特征,所有台站基于概率分布函数的Brier评分（BrierScore）均近似为0,显著性评分（SignificanceScore）全部在0.8以上;模拟的多年平均降水日数、中雨日数、夏季总降水量、日降水强度、极端降水阈值和极端降水贡献率区域平均的偏差都低于11%;并且能够在一定程度上模拟出江淮流域夏季降水的时间变率。进一步将SOM降尺度模型应用到BCCCSM1.1（m）模式当前气候情景下,评估其对耦合模式模拟结果的改善能力。发现降尺度显著改善了模式对极端降水模拟偏弱的缺陷,对不同降水指数的模拟较BCC-CSM1.1（m）模式显著提高,降尺度后所有台站6个降水指数的相对误差百分率基本在20%以内,偏差比降尺度前减小了40%-60%;降尺度后6个降水指数气候场的空间相关系数提高到0.9,相对标准差均接近1.0,并且均方根误差在0.5以下。表明SOM降尺度方法显著提高日降水概率分布,特别是概率分布曲线尾部特征的模拟能力,极大改善了模式对极端降水场的模拟能力,为提高未来预估能力提供了基础。