在云模型的实际应用中,相似性度量是核心环节之一。针对现有云模型相似性度量方法区分度不足、稳定性较差的问题,本文以三角云模型为研究对象,提出一种综合考虑距离与形状的相似性度量方法。首先,将三角云的期望曲线映射为三角模糊数,...在云模型的实际应用中,相似性度量是核心环节之一。针对现有云模型相似性度量方法区分度不足、稳定性较差的问题,本文以三角云模型为研究对象,提出一种综合考虑距离与形状的相似性度量方法。首先,将三角云的期望曲线映射为三角模糊数,并基于CD-型模糊贴近度衡量云模型间的距离相似度。其次,结合云模型的熵与超熵,提出以期望曲线半夹角余弦值之比与超熵比值的乘积作为形状相似度度量。最终融合距离与形状两方面的差异,构建三角云相似性度量模型。仿真实验表明,所提方法具有良好的区分能力,在Synthetic Control Chart Dataset数据集的分类对比实验中,该方法在分类精度上优于现有的ECM、LICM、CFSM、EMTCM、EPTCM方法;在UCR数据库中10个数据集的测试进一步验证了该方法的有效性与普适性。展开更多
基于2015—2023年伊犁河谷地基闪电定位系统(Advanced Direction and Time-of-arrival Detecting System,ADTD)的闪电数据、高程及土地利用类型数据,分析伊犁河谷地闪活动的时空变化特征及其与地形、土地利用类型的关系。结果表明:伊犁...基于2015—2023年伊犁河谷地基闪电定位系统(Advanced Direction and Time-of-arrival Detecting System,ADTD)的闪电数据、高程及土地利用类型数据,分析伊犁河谷地闪活动的时空变化特征及其与地形、土地利用类型的关系。结果表明:伊犁河谷地闪主要发生在暖季(4—9月),6月最多;日变化呈单峰型,最活跃时段为17—22时,该时段为全天地闪强度最弱时段。地闪多发生在山区或平原与山地过渡区,3个高发区域分别位于特克斯南部山脉、乌孙山南坡与北坡、霍城县至伊宁县北部山区。伊犁河谷51.2%的区域的地闪最活跃月份为6月,43.8%的区域为7月。地闪频次日峰值时间自西向东显著推迟,且平原区峰值时间晚于山区。地闪频次和密度随海拔升高呈先增后减的特征,1500~2500 m高度层频次多且密度大;地闪密度随坡度增加呈先增后减的特征,18°~21°最大,地闪频数、强度与坡度呈显著负相关;伊犁河谷坡向北地闪频次最多,坡向东地闪密度最大;草地地闪频次最多,林地地闪密度最大。展开更多
We describe how the Unit-Feature Spatial Classification Method(UFSCM) can be used operationally to classify cloud types in satellite imagery efficiently and conveniently.By using a combination of Interactive Data Lang...We describe how the Unit-Feature Spatial Classification Method(UFSCM) can be used operationally to classify cloud types in satellite imagery efficiently and conveniently.By using a combination of Interactive Data Language(IDL) and Visual C++(VC) code in combination to extend the technique in three dimensions(3-D),this paper provides an efficient method to implement interactive computer visualization of the 3-D discrimination matrix modification,so as to deal with the bi-spectral limitations of traditional two dimensional(2-D) UFSCM.The case study of cloud-type classification based on FY-2C satellite data (0600 UTC 18 and 0000 UTC 10 September 2007) is conducted by comparison with ground station data, and indicates that 3-D UFSCM makes more use of the pattern recognition information in multi-spectral imagery,resulting in more reasonable results and an improvement over the 2-D method.展开更多
摘要在云模型的实际应用中,相似性度量是核心环节之一。针对现有云模型相似性度量方法区分度不足、稳定性较差的问题,本文以三角云模型为研究对象,提出一种综合考虑距离与形状的相似性度量方法。首先,将三角云的期望曲线映射为三角模糊数,并基于CD-型模糊贴近度衡量云模型间的距离相似度。其次,结合云模型的熵与超熵,提出以期望曲线半夹角余弦值之比与超熵比值的乘积作为形状相似度度量。最终融合距离与形状两方面的差异,构建三角云相似性度量模型。仿真实验表明,所提方法具有良好的区分能力,在Synthetic Control Chart Dataset数据集的分类对比实验中,该方法在分类精度上优于现有的ECM、LICM、CFSM、EMTCM、EPTCM方法;在UCR数据库中10个数据集的测试进一步验证了该方法的有效性与普适性。
摘要基于2015—2023年伊犁河谷地基闪电定位系统(Advanced Direction and Time-of-arrival Detecting System,ADTD)的闪电数据、高程及土地利用类型数据,分析伊犁河谷地闪活动的时空变化特征及其与地形、土地利用类型的关系。结果表明:伊犁河谷地闪主要发生在暖季(4—9月),6月最多;日变化呈单峰型,最活跃时段为17—22时,该时段为全天地闪强度最弱时段。地闪多发生在山区或平原与山地过渡区,3个高发区域分别位于特克斯南部山脉、乌孙山南坡与北坡、霍城县至伊宁县北部山区。伊犁河谷51.2%的区域的地闪最活跃月份为6月,43.8%的区域为7月。地闪频次日峰值时间自西向东显著推迟,且平原区峰值时间晚于山区。地闪频次和密度随海拔升高呈先增后减的特征,1500~2500 m高度层频次多且密度大;地闪密度随坡度增加呈先增后减的特征,18°~21°最大,地闪频数、强度与坡度呈显著负相关;伊犁河谷坡向北地闪频次最多,坡向东地闪密度最大;草地地闪频次最多,林地地闪密度最大。
基金supported by the National Natural Science Foundation of China(Grant No.40875012)the National Basic Research Program of China(Grant No.2009CB421502)the Meteorology Open Fund of Huaihe River Basin(HRM200704).
摘要We describe how the Unit-Feature Spatial Classification Method(UFSCM) can be used operationally to classify cloud types in satellite imagery efficiently and conveniently.By using a combination of Interactive Data Language(IDL) and Visual C++(VC) code in combination to extend the technique in three dimensions(3-D),this paper provides an efficient method to implement interactive computer visualization of the 3-D discrimination matrix modification,so as to deal with the bi-spectral limitations of traditional two dimensional(2-D) UFSCM.The case study of cloud-type classification based on FY-2C satellite data (0600 UTC 18 and 0000 UTC 10 September 2007) is conducted by comparison with ground station data, and indicates that 3-D UFSCM makes more use of the pattern recognition information in multi-spectral imagery,resulting in more reasonable results and an improvement over the 2-D method.