简介:作者对本专辑文章做了综述.第一篇文章报道并考证我们惊喜地发现了世界上最早的关于季风的文献,它是公元前23至前22世纪的帝舜歌,该歌对东亚夏季风的性状及其对社会民生的影响做出简明深刻的说明.其余文章探讨了季风研究中的一些新问题和新方法以及我们得到的一些新结果.包括3个方面:(1)关于季风的气候问题,如季风定义、季风指数、季风建立日期的确定、季风三维空间结构和时间演变、年际和年代际变化及其刻画等;(2)亚澳季风区的一些灾害性天气系统和过程,如我国、南亚、东南亚的暴雨,以及和越赤道气流相关联的扰动等;(3)对大气环流模式的改进和预报、预测方法的改进.如辐射、云、地表过程的计算改进和气候预测订正方法的更新等.
简介:在为特定的油藏管理问题寻求最佳解决方法的过程中,正规的优化策略一般都要评价数百种乃至数千种方案。如果用地下的数值模拟模型来预测这些方案的效果,那么这一过程就会耗费大量时间。为了在某些优化技术[例如遗传算法(GA)或模拟退火(SA)]所主导的搜寻求解的过程中取代此类模拟模型,可以采用训练人工神经网络(ANN)的做法。可以从一个有代表性的模拟样本出发来训练神经网络,而这一样本则构成了解决许多不同管理问题所需的可反复使用的知识库。这些概念已被应用于BP公司彭帕那(Pompano)油田的一个注水项目。这里的管理问题是确定1—4口注水井的组合位置,它将使彭帕那油田今后七年的简单纯利获得最大化。利用石油行业的一个标准油藏模型,为取样于25个潜在注水井井位不同组合的550次模拟创建了一个知识库。首先要查询这个知识库,以回答三年和七年内使简单纯利最大化的最优方案问题。有关的答案表明,如能将仅依靠改变现有生产井的注水扩大为新钻三至四口注水井,就可能实现利润的可观增加,但资本费用也会增加。当这一知识库用作人工神经网络训练和测试的样本来源时,可以获得更好的答案。训练人工神经网络是为了预测最高注水量以及开始注水后三年和七年的油、气产量。人工神经网络对这些数量的快速估算可以用于纯利润计算中,而遗传算法又可以利用这一计算来评估不同注水井组合方案的效果。遗传算法的探索扩展了求解的空间,它含有的新方案在纯利润上超过了仅查询上述知识库所找到的最佳方案。为了评估预测误差对求解质量的影响,可以将人工神经网络预测油、气产量时所得出的最佳方案,与油藏模拟模型本身预测油、气产量时找到的最佳方案加以对比。虽然完成基于模拟模型的方案�
简介:《农业气象观测规范》自1994年正式使用以来,我们发现《规范》中有两点规定会给实际工作带来计算数据不能反应真实情况的现象,必将影响到观测质量.现提出改进方法,供其他台站人员参考.1、农作物播种出苗后,第一次测生长量,按《规范》规定,要求算作物分器官或单株干重.以水稻为例,由于水稻三叶期植株较小,所得单株干重在0.05克以下,而《规范》上要求其结果保留一位小数,如按要求则计算结果将以0.0克记入观测薄,这就表示农作物没有干物质积累,但实际上作物一定有干物质积累.如下表1所示:因此,在实际工作中应保留二位小数,才能合理地解决测定结果,同时也保证了业务质量.
简介:建筑物的建模是数字城市中最重要的问题之一,通过对单体建筑物的分析,阐述了单体建筑物模型的构建、抽取、数据获取及数据处理,分析了体元间的空间关系,为城市单体建筑物建模数据处理提出了可行的方法。此方法提高了模型的可靠性和实用性,对数字城市建设具有重要意义。