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1.
对2014年8月19日08:00至20日08:00温州市大暴雨过程做技术总结. 通过对500 hPa环流分析,利用欧洲中心850 hPa和1 000 hPa细网格风场产品以及雷达拼图、实况雨量分析发现,该次过程为高空槽和低层偏南风急流控制下的系统性强降水,降水的时空分布极不均匀.该次降水过程分为19日白天和夜间2个时段,19日白天的暴雨过程由低层850 hPa中尺度辐合线所造成,辐合线上,有较强的风速辐合.19日夜间的暴雨过程由1 000 hPa风向和风速的辐合造成.该次降水过程降水时段集中、雨强强、累计降水量大.通过分析各家模式降水产品,总体来说,各家对于此次降水强度和落区的把握均较差,即使中尺度系统的位置预报正确,但对极端短时强降水(如3 h降水≥100 mm)的预报尚有较大误差. 相似文献
3.
基于元素指纹的白术产地溯源及其与土壤的相关性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本研究主要采用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)等手段测定5个产地白术41种矿质元素含量和土壤41种化学成分指标, 结合聚类分析法、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)法和Pearson相关性分析研究了不同产区白术矿质元素特征以及不同产区土壤因子的差异, 并对它们的相关性进行了探讨. 结果表明, 采用无监督的聚类分析和有监督的PLS-DA均能正确判别不同产地的白术和土壤, 其中稀土元素在浙江白术与土壤间呈正相关. 另外, Li、V、Mn、Co、Cu、Rb、Cd、Cs、Ba等微量元素是白术产地溯源的关键因素. 研究发现在白术生产实践中可以通过适量控制种植地的土壤湿度、增施特定肥料等措施调控白术矿质元素含量. 本研究将为解释道地白术的品质形成机制, 保证白术药效质量的有效性提供一定帮助. 相似文献
4.
半导体量子点在低温下产生谱线细锐的激子发光可制备单光子源.光纤耦合可避免低温共聚焦装置扫描定位和振动影响,是实现单光子源即插即用和组件化的关键技术.在耦合工艺上,基于微区定位标记发展出拉锥光纤与光子晶体腔或波导侧向耦合、大数值孔径锥形端面光纤与量子点样片垂直耦合等技术;然而,上述工艺需要多维度精密调节以避免柔软光纤的畸形弯曲实现对准和高效耦合.陶瓷插针或石英V槽封装的光纤无弯曲且具有大平滑端面,只要与单量子点样片对准贴合就可保证垂直收光, V槽封装的排式光纤还可通过盲对粘合避免扫描对准,耦合简单.本文在前期排式光纤粘合少对数分布Bragg反射镜(distributed Bragg reflector, DBR)微柱样片实现单光子输出基础上,经理论模拟采用多对数DBR腔提升样片垂直出光和光纤收光效率,使光纤输出单光子计数率大大提升. 相似文献
5.
6.
7.
Enhancement factor K0, which characterizes NMR and EPR frequency shifts for Cs-129Xe, is measured for the first time. The enhancement factor r-o was measured to be (702±41) at 80 ℃ and (653±20) at 90 ℃, using the NMR frequency shift, detected by atomic magnetometer at a low magnetic field of 100 nT. This result is useful for predicting the EPR frequency shifts for Cs and the NMR frequency shifts for 129Xe in spin-exchange cells. 相似文献
8.
建立一种茶鲜叶中茶多酚含量的快速测定方法。采取日照市2个主要茶叶产区60个茶园的茶鲜叶,利用近红外光谱技术结合化学计量学方法建立优化模型进行预测。茶多酚的参考值采用国家标准方法进行测定。结果表明,采用Savitzky-Golay平滑和一阶导数处理光谱,能够有效消除光谱中的噪音及非目标因素的影响。遗传算法(Genetic Algorithm,GA)选择了针对目标组分茶多酚的200个信息变量,简化了模型。同时,采用主成分回归(PCR)和偏最小二乘(PLS)两种建模方法进行预测,其预测均方根误差(RMSEP)及剩余预测偏差(RPD)分别为0.6158、0.6743和4.7238、4.3141;决定系数(R2)分别为0.9514和0.9451。 相似文献
9.
近红外技术广泛应用于食品、药品等生产过程和产品质量检测,具有样品无需预处理、成本低、无破坏性、测定速度快等优点。但是,全光谱数据维数高、冗余信息多,直接应用于建模会导致模型复杂性高、稳定性差等问题。siPLS是最常见的光谱数据降维方法,但是难以处理光谱数据的共线性问题。LASSO是一种相对新的数据降维方法,但在小样本应用中具有不稳定性。针对siPLS和LASSO在近红外光谱数据应用中存在的问题,提出了基于siPLS-LASSO的近红外特征波长选择方法,并将其应用于秸秆饲料蛋白固态发酵过程pH值监测。该方法首先采用siPLS算法,实现对光谱波长最佳联合子区间的优选;然后,对优选联合子区间使用LASSO算法进行特征波长选择,在此基础上建立PLS校正模型。同时,将siPLS-LASSO方法与其他传统特征波长选择方法进行了对比。结果表明:建立在siPLS-LASSO方法优选33个特征波长基础上的PLS模型预测结果更好,其预测方差(RMSEP)和相关系数(Rp)分别为0.071 1和0.980 8;所提siPLS-LASSO方法有效选取了特征波长,提高了模型预测性能。 相似文献
10.