一、如何提高气象科技论文的投稿命中率（论文文献综述）
王银平,崔春光,苏爱芳,唐永兰[1]（2021）在《暴雨天气个例分析论文写作中的若干问题讨论》文中研究指明撰写暴雨天气个例分析论文（Analysis Paper on the Rainstorm Event,APRE）,对于从事天气预报科研、业务、服务的专业技术人员充分认识暴雨天气的多尺度特征与成因具有重要意义。针对目前APRE类论文投稿量大、写作质量不高、投稿命中率偏低及其在大气科学（气象）类核心期刊上发表越来越难的现状,本文结合近些年《暴雨灾害》APRE来稿编审与发稿情况,就APRE写作中存在的若干问题,结合国内核心期刊上已发表的多篇典型APRE,对APRE的题名、引言、正文、结论与讨论写作中存在的难点及要点进行了剖析,并探讨了ARPE写作的求新问题,以期为各级气象台站预报员或相关研究人员了解APRE写作方法、提高APRE写作质量及投稿命中率提供参考。
王昀[2]（2021）在《新疆天山两侧冰雹外场探测和预报预警指标研究》文中研究表明新疆是我国西北地区冰雹灾害最多的省份,尤其以天山两侧最为严重。进入新世纪雹灾出现次数、受灾面积、经济损失均呈增加趋势,冰雹灾害防御工作面临着严峻挑战,深入开展冰雹探测与成因机制、进而助力人工防雹作业水平提高的相关研究迫在眉睫。本论文从新疆人工防雹作业及防灾减灾的实际需求出发,以天山两侧冰雹重灾区阿克苏地区、博尔塔拉蒙古自治州（简称博州）、奎玛流域、喀什地区为研究靶区,采用通过TK-2A GPS探测火箭对雹暴进行下投式外场探测所获取的第一手资料,以及冰雹综合灾情信息报告、地面和高空常规气象探测资料、多部雷达探测资料、NCEP/NCAR再分析和预报数据集等多源数据资料,在雹暴尺度上探析了促进雹暴发展的关键对流要素的垂直分布特征,进一步加深了对雹暴发展物理机制的理解和认识,这为冰雹预报预警指标的研究与确定提供了重要科学依据,在此基础上研究建立了符合业务需求、可操作性强的冰雹预报指标和在时间上具有一定提前量的冰雹预警指标。研究成果进一步丰富了山区冰雹成因的理论内涵,可为进一步提高新疆冰雹灾害的防御能力提供新的科技支持。论文的主要内容和研究结果如下:（1）基于典型雹暴事件的外场探测试验,通过研究对流要素垂直分布特征获得雹暴发展物理机制的新发现。利用TK-2A GPS探测火箭系统,对2016年7月23日傍晚发生在天山北侧博州的一例属于非超级单体强对流风暴的雹暴事件,在发展阶段的入流区、成熟阶段的上升区（雹暴前侧）、衰退阶段的下沉区,开展了3次7 km高度以下的下投式探测,在雹暴尺度上首次获得雹暴生命史不同阶段气象要素的垂直探测资料,在对比分析水汽参量、风切变、稳定度这些对流要素垂直分布特征和差异性的基础上,对有利于雹暴发展和增强的物理机制获得新认识。探测研究新发现包括:（1）通过水汽条件的分析发现,在雹暴上升区2～4 km MSL（拔海高度）范围内存在对雹暴发展和维持具有重要作用的陡立湿层,其间出现高湿度尖点,指示出雹暴云内有融化层存在,给出了融化层出现位置和厚度的判识方法;雹暴上升区云内的绝热比含水量（LWC）随高度单调递增,可降水量（PW）高于入流区和下沉区,较大的LWC和PW有利冰雹的形成;雹暴入流区和上升区水汽水平输入为雹暴发展提供能量和水汽供应,雹暴入流区、上升区、下沉区水汽水平输入输出量垂直廓线的显着特征是3 km MSL高度以下呈上小下大的斗笠状分布,入流区和上升区水汽输入的最大值出现在云底所在高度附近。（2）雹暴上升区强的垂直风切变有利于热量和水汽的向上输送,为雹暴发展提供能量;从雹暴入流区到上升区,有中等强度以下的垂直风切变向强切变转化,正是这种转化促使雹暴向前移动和发展;雹暴上升区最大的风暴相对螺旋度有利于雹暴的发展与维持。（3）雹暴上升区对流性不稳定度随着气压的升高呈非线性增加是雹暴发展最有利的垂直稳定度条件;雹暴上升区云内湍流活动最弱,这有利于雹暴的发展、稳定和生命期的延长。（2）成灾冰雹环境参数预报指标研究（1）对2008-2019年5-8月天山两侧176例成灾冰雹环境条件的分析表明,对起始高度温湿非常敏感的对流有效位能（CAPE）、对流抑制能（CIN）、抬升凝结高度（LCL）和抬升指数（LI）,其指示意义不够显着,而全总指数（TT）、K指数（K）、杰弗逊指数（JEFF）、强天气威胁指数（SWEAT）、0℃层高度（HGT0）、0℃层与-20℃层高度差（HGZ）、可降水量（PW）、0-6 km风切变（SHR6）则表现出物理意义明确并且指示意义明显,将这8个环境参数确定为预报参数。（2）预报参数的特征分析表明,奎玛流域、阿克苏地区、喀什地区TT、K、SHR6平均值相当,JEFF、HGT0平均值三个区域依次升高,HGZ、PW平均值三个区域依次减小,SWEAT平均值阿克苏地区最高。天山两侧出现成灾冰雹时,TT、PW的平均值与中国东部、美国及欧洲国家冰雹事件相当,SWEAT、SHR6明显偏低。天山两侧平均HGZ比中国东部地区明显偏薄。（3）预报参数特征的差异,很大程度上取决于天山两侧热力和动力条件的不同。对流性不稳定的南强、北弱造成了天山南侧平均TT、K、JEFF、SWEAT要高于天山北侧,南侧HGZ比北侧薄。在近地层湿度相当的条件下,天山北侧更强烈的上升运动使得奎玛流域有着比天山南侧更高的PW。（4）利用2008-2016年5-8月NCEP/NCAR再分析格点资料,根据百分位数方法,研究建立了成灾冰雹的环境参数预报指标体系,其中TT、K、SWEAT、HGZ和PW的预报阈值均是天山北侧大于天山南侧,JEFF、HGT0、SHR6均是天山北侧小于南侧。再利用2017-2019年5-8月NCEP/NCAR预报数据集计算的预报参数,预报天山两侧成灾冰雹的试预报准确率达到了100%。可见,采用NCEP/NCAR预报数据集和上述优选的预报指标能够在今后的天山两侧成灾冰雹预报中发挥重要作用。（3）成灾雹云的雷达参数预警指标研究对2008-2019年5-8月天山两侧176例成灾雹云的进一步综合分析表明:从动态过程来看,在降雹前30 min、18 min和降雹时,成灾雹云云体高度分别在11 km、12 km、11.5 km以上,反射率大于45 d BZ的核心云体顶高大部分超过6km、7 km、6.5 km,且超过80%、87%、96%的成灾雹云会出现大于50 d BZ的核心云体。从时空分布上来看,6月、8月天山两侧成灾雹云都比较强盛,且天山南侧喀什地区的成灾雹云最为高大强盛。从降雹的雷暴类型来看,天山北侧5-8月主要是由单体风暴造成地面降雹;而天山南侧则分两个时间段,5月和6月属于单体风暴的活跃期,它是降雹的主要雷暴系统,7月和8月降雹主要是由长生命史的中尺度对流系统造成的。以上述分析研究为基础,利用雷达回波形态参数及其与0℃层高度的差,建立了天山两侧5-8月及各月的降雹前30 min、18 min成灾雹云的雷达参数预警指标。总体上天山南侧喀什地区雷达参数预警指标明显偏高,天山两侧各月的预警指标以8月最高。检验分析指出,天山两侧雷达参数预警指标的准确率在80%以上,具有实用价值。（4）成灾冰雹预报预警指标体系的构建将预报指标、降雹前30 min和18 min预警指标集成融合,得到天山两侧成灾冰雹预报预警指标体系。基于指标体系,在成灾冰雹多发时段,利用NCEP/NCAR预报场、时间分辨率6 min的雷达探测资料,在3～9 h短期-短时预报中嵌套0～30 min临近预报,实现14:00～02:00 BST（北京时间）天山两侧成灾冰雹无缝隙预报预警。因而,成灾冰雹预报预警指标体系的构建,既有重要理论价值,又对新疆天山两侧人工防雹精准作业能力的提升具有重要技术支持,弥补了以往同类研究的不足。
郝萌[3]（2020）在《高性能并行程序性能预测和能效优化》文中认为随着高性能计算的发展,HPC系统的规模和复杂度大幅度增加,其计算能力从P级向E级发展。这就为并行程序的移植和优化带来了极大的挑战。并行程序向大规模HPC系统移植时通常面临着执行效率低、可扩展性差的问题,难以充分利用硬件系统的计算资源。这会造成HPC系统计算资源和电力资源的浪费,增加运行成本。此外,由于电力成本和供电系统的限制,功率也已成为大规模HPC系统尤其是未来E级系统的关键设计约束。这就需要针对并行程序构建性能预测模型,发掘程序的性能和扩展性瓶颈,并在功率约束下根据系统和应用程序的特征提出相应的协同优化方法,进而提高HPC系统能效。本文针对HPC系统并行程序性能预测和能效优化问题,开展了一系列研究工作,具体包括以下几个方面:首先,为了在HPC程序大规模移植之前,在目标系统的小规模原型系统或子集上实现程序可扩展性预测,本文提出了一种基于编译级中间代码的HPC程序可扩展性预测方法。该方法将编译技术与细粒度的回归分析相结合,对HPC程序的计算和通讯进行分开建模。为了降低建模的成本,本文在计算预测模块提出了混合基本块插桩和代码删减算法,在通讯预测模块采用了细粒度的回归建模方法。整个过程不需要领域专家的指导,实现了性能建模的自动化。在Taub集群和天河二号超级计算机上的利用真实HPC应用程序进行实验。结果表明,对于不同的应用程序,该方法所实现的预测误差在0.35%到11.61%之间,平均误差为4.28%。与传统基于回归的预测方法相比,该方法在预测应用程序在大规模环境下的性能时具有更高的准确性。其次,为了在HPC程序大规模移植之后,在目标系统上实现程序的多参数性能预测,本文提出了多参数性能建模与预测方法。该方法以基本块频率为特征,采用机器学习算法自动构建具有较高泛化能力的多参数性能模型。为了减少预测开销,本文提出了一些特征过滤策略来减少训练阶段的特征数量,并为每个目标程序构建了名为BBF collector的串行程序,以便在预测阶段快速收集特征值。在天河二号超级计算机上利用真实的并行应用程序进行测试。结果表明,相比于其他基于输入参数的性能建模方法,本文所提出的以基本块频率作为特征的方法具有更好的预测效果,其平均预测误差为6.33%,平均预测开销小于原程序执行开销的0.13%。然后,为了便于对HPC程序跨平台移植性能进行评估,本文提出了一种面向HPC应用的通用基准测试程序自动构建方法,该方法以原始程序的跟踪日志作为输入,自动生成能够完全反映原始程序计算、通讯和I/O特征的高保真基准测试程序。在Taub集群和天河二号超级计算机上利用真实的并行应用进行实验。结果表明,所生成的基准测试程序能够准确地保持原始并行应用的性能特征,可以准确预测原始应用程序的性能。此外,可以按比例减少循环的迭代次数来缩减基准测试程序的执行时间,从而减少预测开销。该方法在性能预测上比原程序执行速度提高了10倍,且平均预测误差小于10%。最后,为了对功率约束系统中功率分配策略和HPC程序能效进行优化,本文将功率上限与非核频率缩放相结合,提出了一种在功率约束系统上预测并行应用的帕累托最优功率上限配置方法。该方法首先利用精心设计的微基准测试程序和少量已有的基准测试程序建立训练集,然后采用多目标机器学习算法,将单目标堆叠方法与极限梯度提升相结合,建立性能和能量的多目标模型。这些模型可用于预测最佳处理器和内存功率上限配置,帮助计算节点执行细粒度的功率上限分配。当确定最佳功率上限配置时,利用非核心频率缩放进一步优化系统能耗。与参考功率上限配置相比,该方法可以将系统所需的功率上限降低31.35%,平均能耗降低12.32%,平均性能损失仅为2.43%。
李佩[4]（2020）在《基层税收风险管理中应用第三方涉税信息问题研究 ——以M市税务局为例》文中提出随着经济和信息技术的迅猛发展,税收环境日趋复杂,税源隐蔽性越来越强,大量涉税信息流入税务机关以外的第三方部门,加剧了征纳双方的信息不对称,导致税收风险管理问题不断增加,造成税款流失严重。加强涉税信息的应用,深度挖掘涉税信息价值,提升税收风险管理质效,降低税收执法风险,对当前税收管理工作显得愈发重要,且富有时代意义。本文基于信息不对称理论和税收风险管理理论探索了第三方涉税信息在税收风险管理中应用的重要性,通过文献分析法和案例分析法,对内蒙古自治区M市税务局税收风险管理中应用第三方涉税信息的现状进行全面的分析。M市取得了一些成果但是还存在诸多问题,如数据采集困难、质量不高,应用平台不完善,第三方信息分析利用率低等问题。同时对问题产生的原因作进一步分析,主要是数据采集缺乏规章制度保障,应用平台开发难度大,风险指标模型构建不科学,数据分析人才匮乏。此外本文重点介绍了国外发达国家具有代表性的美国在20世纪60年代建立第三方信息报告制度及涉税信息数据库的情况。以及国内青岛市作为最早开始研究第三方涉税信息应用的成功典型,出台了涉税信息获取的具体法律规章,自主研发了智慧税务平台。总结了以上二者的成功经验对我国开展综合治税工作产生的启示。最后提出建立涉税信息共享目录、引入数据分析工具建议,以优化第三方涉税信息在税收风险管理中应用。
孙杏杏[5]（2020）在《基于雷达回波光流法外推的全国短临降水实时预报算法研究》文中研究指明短临实时降水预报可以对一个地区未来0～3小时的降水进行精细化预报,对于灾害信息提前预警具有重要意义。基于雷达回波外推的降水预报作为广泛应用的方法,但实现实时、准确的预报效果仍是一个具有挑战性的课题。首先是预报系统的实时性问题,要求必须在6分钟内完成一次降水预报。当预报覆盖范围较大时,基于光流法的雷达回波外推和气象产品输出耗时总计超过20分钟,预报具有滞后性。其次在雷达回波外推中,Horn-Schunck光流法外推得到的回波容易产生噪点,外推准确性差。接着在定量降水估测中,由于中小尺度天气系统变化迅速、观测数据规模较大,基于离线模型的估测算法无法满足预报系统实时性和效率方面的要求。雷达回波数据和站点观测数据作为一种流式数据,适合在线学习方式更新模型。本文针以上问题,从雷达回波外推预报、定量降水估测和产品并行化输出三个方面进行研究。主要研究工作包括以下内容:首先,本文将Horn-Schunck和Lucas-Kanade融合光流算法引入雷达回波外推预报过程。具体地,将Lucas-Kanade算法的高斯卷积模板添加到Horn-Schunck算法中,减少外推回波中的噪点。为了减少矢量场计算的时间,使用多重网格方法求解光流方程并使用多线程并行技术进一步优化。通过实验得出,使用多重网格方法求解4200x6200km规模的方程组平均耗时约为43s,经过并行优化后约为25s,满足了回波外推对计算时效的要求。其次,在定量降水估测中,引入在线方法代替离线模型,建立了基于在线随机森林算法的降水估测模型。通过实验证明,一方面基于在线随机森林算法的估测模型在中低强度的降水预测优于随机森林模型,另一方面大大减少了模型的更新和预测时间。最后,实现了大范围的短临降水实时预报系统并对产品输出时间瓶颈进行并行优化。使用MPI并行技术,将多个时次的外推产品输出任务分配到不同节点上。因为外推任务之间不具有依赖性,可以实现近似于线性的相对加速比。并使用多个个例对雷达回波外推预报和降水预报进行性能测试。结果表明:雷达回波外推预报在1h内命中率基本在0.5以上,在30min内基本保持在0.7以上;1小时降水预报的命中率基本在0.45以上,降水强度大于10mm/h时,命中率大于0.51。
吴玉霜[6]（2019）在《广西地形分布对前汛期暴雨的影响及其智能计算客观预报方法研究》文中研究说明暴雨灾害是我国破坏性强的自然灾害之一,在发生的同时通常伴有泥石流、滑坡等一系列次生灾害。广西前汛期（4-6月）降水强度大,降水量多,兼受复杂的地理环境影响,具有局地性、突发性和历时短等特点,是华南区域频发暴雨降水的主要地区之一。基于广西1961-2017年共57a的前汛期暴雨强降水数据,文章综合运用EOF分析、小波分析、Mann-Kendall检验、滑动T检验等方法讨论地形因素对降水的影响,并着重分析广西地形对前汛期暴雨降水的空间分布特征,运用天气学诊断法,总结归纳出广西1961-2017年期间前汛期暴雨的发展规律、形成机理和年际变化特征。进一步根据广西地形分布和降水气候特征,将广西分为3个不同区域,分别建立基于KPCA特征提取方法与随机森林算法的智能计算集合客观预报模型,对广西前汛期暴雨进行实际预报预测。得到以下结论:（1）在地形影响下,广西地区前汛期暴雨的空间分布格局为东北多,西南少,有3个高值中心和1个低值中心,高值区分别是融水、永福等桂北地区,桂中北地区的金秀、蒙山等地以及东兴等沿海地区,低值区为宁明一带。（2）广西前汛期暴雨总量的年际变化显着,存在明显的1-2a、4-6a的短周期变化,以及24a左右的长周期变化。在长期变化趋势上,广西前汛期暴雨降水量整体变化较为平缓,突变不明显。（3）采用EOF方法对广西前汛期暴雨总量进行空间特征分析发现,第一模态为全区一致性且呈由东到西递减分布,高值区位于临桂、永福和来宾等地,低值区位于桂西北地区,方差贡献率为30.14%。第二模态为西北-东南反向分布的空间分布特征,高值区位于东兰、田东等地,桂东南大片地区为负值区,方差贡献率为12.21%。第三模态为南北反向且由北向南递减分布的空间格局,高值区位于永福、兴安等地,低值中心位于桂南地区,方差贡献率为9.4%。（4）采用EOF分解得到的特征向量所对应的时间系数分析广西前汛期暴雨的时间变化特征,第一模态的时间系数在20至-40之间,存在着3-4a的振荡周期,处于整体偏涝的类型。第二模态的时间系数在6至-6之间,呈下降趋势,存在一个12a左右的振荡周期,处于整体偏旱的类型。第三模态的时间系数在15至-15之间,呈上升趋势,处于北部地区偏涝,南部地区偏旱的类型。（5）对广西前汛期大范围持续性暴雨的统计分析发现,广西前汛期大范围持续性暴雨过程共出现41次,年平均为0.73次。4月份出现的频次最少,5月份次之,6月份出现的频次最多。广西大范围持续性暴雨的年际变化、月际变化较为明显。线性趋势分析发现,4月份略有减少的趋势,而5月和6月份则是逐渐增多的,其中5月份增加的趋势较为明显。（6）不同月份发生大范围持续性暴雨的影响机制都各异,分别表现为4月份的两槽两脊并在低纬度地区有分裂出的短波槽影响广西;5月份为两脊一槽形势;6月份为一槽一脊配合中低纬度的东亚槽。这些环流形势均有利于冷空气的堆积并南下影响,并且广西在5月和6月份同时受到副高边缘西南气流的影响,低层辐合气流明显,有利于低层水汽的不断抬升。（7）水汽、动力条件分析表明,月份的变化对应着不同的水汽来源,其中,4月份水汽来源主要为中国南海和孟加拉湾;5月份,则是南海、印度洋以及孟加拉湾;6月份的水汽来源以印度洋和孟加拉湾为主。4-6月广西上空上升运动较强,对应的不稳定能量较大,为广西暴雨的产生提供了有利的触发机制。（8）采用KPCA特征提取方法和随机森林算法相结合对预报因子进行数据挖掘机器学习,建立一种新的非线性人工智能计算预报模型,对广西前汛期暴雨进行建模研究,预报结果表明,新模型全区前汛期暴雨预报的TS评分为0.14,欧洲中心数值预报产品（ECMWF）全区TS评分仅为0.07;按地形和气候特征要素分区预报的结果发现,一区,新模型TS评分为0.16,欧洲细网格为0.12;二区,新模型TS评分为0.10,欧洲细网格仅为0.01;三区,新模型TS评分为0.14,欧洲细网格只有0.02,新模型结果均优于ECMWF的集合预报结果。对比结果表明,该预报模型结果稳定,精度较高,数值预报产品释用预报效果好,对广西前汛期暴雨的实际预报研究具有一定的科学指导意义。
张帅[7]（2019）在《学术社交网络用户信息需求调查与科研服务优化研究》文中研究说明Web 2.0技术的产生与应用,促进了社交网络与学术领域的深入融合,专门为科研人员提供学术资源获取与共享、学术交流与合作、个人形象的创建与管理以及社交关系的建立与维护等服务的学术社交网络应运而生。融入了开放获取机制和社交网络理念的学术社交媒体尽管迅速兴起,但是这些网络平台提供的学术服务一直饱受科研工作者的诟病,远不足以服务于那些对知识和工具都有专业化需求的科研人员,始终未能充分发挥其对科研活动的真正价值。而科研生命周期正是作为描述科研活动的有效工具,对分析和把握科研人员的信息需求、提升相关机构科研服务的效率具有重要的指导意义。因此,本文以科研生命周期作为研究视角,扎根于用户对学术社交网络的信息需求,厘清学术社交网络的核心服务价值,并提出相应地优化策略。论文的内容结构如下:第一章是绪论。主要介绍研究背景及意义、国内外研究现状、研究方法、研究思路及创新点。第二章是概念界定与理论基础。主要对学术社交网络及其科研服务进行了相关概述,分析了科研人员信息需求的理论基础,系统阐述科研生命周期理论,并归纳与总结出适用于学术社交网络的科研生命周期模型。第三章是学术社交网络用户信息需求实证研究。主要对学术社交网络用户信息需求进行了半结构化访谈,结合科研生命周期模型的各个环节,基于文本编码方法提炼出学术社交网络用户信息需求。第四章是学术社交网络用户信息需求分析。主要包括科研生命周期各阶段用户信息需求分析和不同特征用户信息需求的差异分析。第五章是学术社交网络科研服务的优化策略。根据调查分析的结果,为学术社交网络的科研服务提出针对性的优化策略。第六章是研究结论与展望。提出研究结论与展望,总结研究不足。经过理论和实证分析,本文得出如下主要结论:第一,总结出现有学术社交网络科研服务的七种类型。主要分为在线交流类、文献获取类、资讯订阅类、研究共享类、写作服务类、学术资源管理类以及影响力评价类。第二,构建适用于学术社交网络科研服务的五阶段科研生命周期模型。模型包括研究构想阶段、研究规划阶段、研究实施阶段、发布与传播阶段以及研究评价阶段。第三,提炼出学术社交网络用户信息需求。通过半结构化访谈获取用户使用学术社交网络所产生的需求,利用文本编码方法将用户信息需求归纳为90个初始概念、40个范畴、19个主范畴、5个类别以及1个核心范畴。第四,科研生命周期各阶段用户信息需求分析。研究发现,用户对研究构想阶段的需求强度较高,对研究规划阶段的需求强度较低,对研究实施阶段、发布与传播阶段以及研究评价阶段的需求强度一般。第五,不同特征用户信息需求的差异分析。研究发现,不同学历层次、不同学科、不同平台背景用户信息需求的存在显着差异。第六,提出学术社交网络科研服务优化策略。主要包括推行学术社交服务,聚合科研群体智慧;创建科研协作平台,寻求科研深度合作;开辟个人知识管理空间,集成管理学术资源;嵌入科学数据共享服务,提供研究数据支撑;创新学术声誉评价体系,吸纳多元评价指标。
涂朝勇,倪长健,朱育雷,郑云华[8]（2018）在《基于投影寻踪动态聚类模型的川东北雷暴预警的分析》文中提出基于达州市2015年10月—2016年9月的闪电定位和探空观测资料,以850 hPa与500 h Pa温差、大气可降水量、K指数、对流有效位能、对流抑制和抬升指数作为雷暴预警因子,利用投影寻踪动态聚类方法对该时段内的雷暴个例构建了预警模型。结果表明:（1）模型预报结果定量评估的临界成功指数为72.00%,该模型对个例达到了识别和预警效果;（2）该预警模型与常规预警方法相比,具有识别率高,计算简便,客观性强等特点,可为雷暴预警提供了一种新的客观预报方法。
石宝灵[9]（2017）在《云南多普勒天气雷达网探测冰雹能力的评估与冰雹识别方法研究》文中研究指明冰雹是常见的天气现象之一,天气雷达是探测冰雹的一种强有力工具。然而在山地等复杂地形下,遮挡区域轻则造成气象散射体回波减弱失真,甚至完全探测不到天气现象,致使部分冰雹天气难以识别或完全不能识别,地形遮挡对于天气雷达探测冰雹天气现象的能力影响非常大。本文针对雹云回波的伸展高度垂直结构特点,考虑以0℃、-20℃层高度和回波强中心高度几个关键参数,评估多普勒天气雷达雹云探测能力。文章以位于低纬高原的云南省的C波段多普勒天气雷达网为对象,结合20142016年607个地面降雹样本,分析其探测雹云的能力,并对探测效果进行了探测区域分型。与实际降雹天气的对比,结果认为用0℃层和几个高度差作为衡量雹云探测范围的效果是比较合理的。云南大多数多普勒天气雷达最适合探测冰雹的区域为距离雷达站30-110km的圆环区域,云南多普勒天气雷达网雹云适合探测区约占全省面积的75%,该省雷达网约2%的面积被部分遮挡,0.2%被完全遮挡,遮挡比较严重的区域主要位于昭通东北部和临沧东北部。以20142016年的降雹样本为例,全省规划布局的9部雷达全部业务化运行后,理论上有90%的地面冰雹能被雷达有效探测和识别;约有3%在地面冰雹落在雹云发展到8km以上才能识别的区域;约6%的地面冰雹落在雷达只能探测8km以下的区域,可能造成漏判、误判;即使9部雷达全部组网探测,全省仍有约8.5%面积无覆盖。在复杂地形下本文将分类判别分析法和模糊逻辑法用于雷达冰雹回波的识别,以20142016年共24天多雹日雷达基数据的二级产品SCIT（Storm Cell Identification and Tracking）产品数据为基础,建立适当的时空匹配方案,以地面冰雹的大小预先将SCIT风暴单体分成小雹和大雹单体两个类别,将SCIT时空上与地面冰雹没有匹配的单体归类为普通单体,采用分类判别统计方法,采取逐步增加因子和逐步剔除因子相结合,计算每个因子组内的离差平方和与样本总的离差平方和差异情况,选择组内差异小、组间差异明显的因子,由这些因子构成线性组合判别函数,用于判别SCIT单体为小雹、大雹或普通单体的分类。进一步利用分类判别的结果,计算出普通单体、小雹和大雹单体各个因子的概率密度,利用概率密度分布生成冰雹模糊逻辑指标识别方法。最后进行识别检验,统计识别的准确率、命中率、空报率以及客观评分等各项指标,结果发现这两种方法在空报率和客观评分等方面比NSSL冰雹算法都有改善,认为该两种方法比较可靠,便于业务化应用。分析评分结果认为,地面冰雹收集的局限是产生空报过多的原因之一,地形遮挡和SCIT算法不识别较小的风暴单体是产生漏报的原因。基于判别分析的冰雹识别方法是建立在先验概率上的算法,本身包含区域性特点,在不同气候类型地区均可采用,避免一种指标方法在不同区域、不同气候类型的应用局限,当样本增多、样本精度足够时,先验概率更可靠,识别准确率也会更高;模糊逻辑指标识别方法是在判别方法的基础上进一步简化应用。
汤峰[10]（2017）在《面向无人机信息物理系统的资源调度关键技术研究》文中研究说明信息物理系统（Cyber-Physical Systems,CPS）是一类综合信息处理、网络传输和物理控制的复杂系统,它通过将信息技术、通信技术和控制技术的有机结合,实现信息处理和物理过程在空间和时间两个维度上的深度融合,被认为是推动下一次产业革命的核心技术[1]。CPS不但实现信息传递与共享,而且系统部件之间能够通过对话合作完成相应的控制任务。无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）是CPS应用的重点领域之一,将CPS的理论与方法应用于无人机控制系统,可以实现各种异构资源（地面控制系统、无人机本体、传感器、智能设备等）之间的深度融合,基于精确的传感技术、高度可靠的通信技术和信息系统的强大计算能力,达到对无人机准确、高效、实时、智能的一体化控制,改善无人机控制系统中资源利用率低、系统动态可重构性和开放性较差等痼疾,最终获得更高的系统工作效率。无人机信息物理系统（UAV Control Systems Based on Cyber-Physical Systems,UAVCPS）中任务执行的不确定性、网络传输延时、数据丢包等将造成无人机的性能难以满足。首先,由于无人机组件失效或不可访问带来的任务实施失败,需要考虑采取一种组件可替换架构来确保任务的正确执行;其次,由于系统计算资源及网络资源限制给无人机飞行任务带来的不确定性,实现资源合理调度和任务的正确及时执行,进而提高系统控制性能和资源利用率是一个问题;第三,由于资源能力有限,特别需要考虑在极端情况下的系统局部过载的情况;另外,由于CPS具备大量并行计算及网络资源,可将无人机高度智能化的任务分解为多个子任务,如何最优分配这些子任务并且管理任务的有序执行成为一个严峻的问题。因此,灵活有效的资源调度技术成为CPS研究的关键技术之一。本文主要针对UAVCPS计算资源和网络资源调度等进行研究,主要贡献如下:（一）研究UAVCPS系统构成,提出了基于总线的无人机CPS体系架构。通过面向服务的体系架构提高组件的可靠性,屏蔽资源的异构性,封装资源的功能,统一资源的交互接口,为资源的有效调度提供支持。根据面向服务的思想,将UAVCPS分为服务层、中间件层、网络层和物理层。从任务优先级调度、周期优化、任务分配机制等多方面设计了系统资源调度框架,为后续研究提供了架构基础。（二）研究了无人机CPS的计算资源调度问题。在任务随机到达系统以及任务执行时间和通信时间不能精确获取的情况下,本文提出ISMHEFT（An improved HEFTalgorithm for stochastic multi-DAG schedule）算法,综合考虑DAG任务进入顺序及重要性来处理多DAG随机到达系统的情况,构建随机多任务的DAG合并模型,使其子任务能在一个统一的DAG结构中计算优先级值;相比HEFT表调度算法,ISMHEFT算法以标准方差和平均值之和表示时间,能更有效地模拟实际环境中的上行权重和任务执行时间,获取更优的优先级排序和任务分配,提高任务执行效率。（三）针对存在不可预测噪声的复杂不确定性动态环境的系统,本文设计了一个基于改进EDF的模糊反馈两级双层调度策略TLFFIE（Two-levels Fuzzy Feedback improved-EDF Scheduling）。第一级实现总线及各节点计算资源的合理调度,综合考虑响应时间及丢包的影响,动态调节任务优先级,并将优先级映射到计算节点;第二级优化UAVCPS资源,将任务的响应时间和丢包率作为性能指标,采用PI控制调整任务周期以达到重新分配UAVCPS资源的目的。通过Matlab仿真及原型系统实验证明该调度策略能有效减小控制系统丢包,提高了系统资源利用率及控制性能。（四）针对UAVCPS系统中过载及数据包乱序引起的实时性降低及任务失效等问题,研究有效的任务分配机制,实现节点的高效协同及计算节点资源合理分配。本文设计了基于请求划分的负载均衡分配模型,提出了一个PI反馈控制负载均衡策略（dynamic load balancing algorithm based on PI feedback control,PIDLBA）,利用增量PI控制思想,由各节点性能的实时反馈值动态调节计算节点的分配权值,并根据分配权值比例的变化,通过虚拟节点转移算法,局部调整虚拟节点的数量,避免了哈希空间的整体重映射,以维护哈希空间的稳定,最终通过虚拟节点数量的改变调整各计算节点的负载量。该方法不仅实现了动态负载均衡的任务分配,还减小了系统资源消耗及远程数据存取的通信开销,提高了系统的实时性。（五）构建无人机植保喷施实验原型系统,并对系统的资源调度,包括任务优先级排序、任务周期优化、UAVCPS资源利用率、任务完成时间和丢包率等方面进行了测试,验证了系统设计的正确性以及调度方法的有效性。总之,本文围绕无人机信息物理系统的架构设计和资源调度问题展开研究,分别对总线任务优先级调度、周期优化和任务分配等资源调度问题进行分析,提出相应的调度算法和策略,研究成果对提高UAVCPS实时性效能和促进UAVCPS资源管理技术的发展具有一定的理论意义和实践意义。
二、如何提高气象科技论文的投稿命中率（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、如何提高气象科技论文的投稿命中率（论文提纲范文）
（1）暴雨天气个例分析论文写作中的若干问题讨论（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 题名的一般格式与求新技巧 |
| 2 主体部分的写作要点与创新 |
| 2.1 引言及其写作 |
| 2.1.2 如何开好头 |
| 2.1.2 如何概述研究背景 |
| 2.1.3 如何收好尾 |
| 2.2 正文部分及其写作 |
| 2.2.1“资料与方法”不可或缺 |
| 2.2.2“降水实况”分析精细化与关键问题聚焦 |
| 2.2.3“环流形势”分析应当层次分明 |
| 2.2.4“环境条件”分析应面向暴雨形成机制 |
| 2.2.5“中尺度系统分析”要突出其目的和要点 |
| 2.2.6“暴雨天气概念模型”要尽量刻画高低空典型系统的相互作用及其形成机制APRE |
| 2.3“结论与讨论”及其写作 |
| 3 其他相关问题 |
（2）新疆天山两侧冰雹外场探测和预报预警指标研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 |
| 1.2 冰雹外场试验的研究进展 |
| 1.2.1 冰雹大规模外场试验的开展 |
| 1.2.2 基于外场试验对冰雹云三维气流结构的研究 |
| 1.3 环境参数在冰雹预报研究中的应用现状 |
| 1.3.1 环境参数在欧洲冰雹预报研究中的应用现状 |
| 1.3.2 环境参数在美国冰雹预报研究的应用现状 |
| 1.3.3 环境参数在中国冰雹预报研究中的应用现状 |
| 1.3.4 其它地区环境参数在冰雹预报研究中的应用现状 |
| 1.4 冰雹雷达参数预警指标的研究现状 |
| 1.5 论文研究内容及研究目标 |
| 第二章 研究区概况与外场试验设计 |
| 2.1 研究区概述 |
| 2.1.1 地理概况 |
| 2.1.2 新疆冰雹的时空分布 |
| 2.1.3 新疆冰雹灾害的时空分布 |
| 2.2 TK-2A GPS探测火箭系统简介及试验方案设计 |
| 2.2.1 TK-2A GPS探测火箭系统简介 |
| 2.2.2 外场探测试验方案设计 |
| 2.2.3 外场试验中冰雹云特征参量的计算方法与公式 |
| 2.3 资料及预处理 |
| 2.3.1 多普勒雷达探测数据 |
| 2.3.2 多普勒雷达探测数据的预处理 |
| 2.3.3 冰雹云的识别 |
| 2.4 本章小节 |
| 第三章 典型雹暴事件的对流层中低层火箭下投式探测 |
| 3.1 典型雹暴的雷达回波和环境场特征 |
| 3.2 典型雹暴探测过程 |
| 3.3 探测结果分析 |
| 3.3.1 水汽条件 |
| 3.3.2 风的垂直分布 |
| 3.3.3 稳定度 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 天山两侧成灾冰雹的预报指标研究 |
| 4.1 成灾冰雹预报参数的确定与特征分析 |
| 4.1.1 邻近探空标准 |
| 4.1.2 成灾冰雹个例统计 |
| 4.1.3 环境参数梳理 |
| 4.1.4 成灾冰雹的环境参数特征 |
| 4.2 预报参数特征南北差异的可能原因 |
| 4.3 成灾冰雹的预报指标研究 |
| 4.4 成灾冰雹预报指标的检验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 天山两侧成灾雹云的雷达参数预警指标研究 |
| 5.1 资料与方法 |
| 5.1.1 雷达探测资料 |
| 5.1.2 雷达参数的确定 |
| 5.2 成灾雹云的雷达参数特征 |
| 5.2.1 降雹前 30 min分钟成灾雹云的雷达参数特征 |
| 5.2.2 降雹前18 min成灾雹云的雷达参数特征 |
| 5.2.3 降雹时成灾雹云的雷达参数特征 |
| 5.2.4 成灾雹云雷达参数的演变特征 |
| 5.3 成灾雹云的雷达参数预警指标 |
| 5.3.1 降雹前30 min成灾雹云的雷达参数预警指标 |
| 5.3.2 降雹前18 min成灾雹云的雷达参数预警指标 |
| 5.4 成灾雹云预警指标的检验 |
| 5.4.1 降雹前30 min成灾雹云雷达参数预警指标的检验 |
| 5.4.2 降雹前18 min成灾雹云雷达参数预警指标的检验 |
| 5.5 成灾冰雹预报预警指标体系的构建 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与讨论 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 论文特色与创新点 |
| 6.3 不足与下一步计划 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（3）高性能并行程序性能预测和能效优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 研究现状及分析 |
| 1.2.1 性能建模和预测技术研究 |
| 1.2.2 基准测试程序构建技术研究 |
| 1.2.3 性能-能耗协同优化技术研究 |
| 1.2.4 存在的主要问题 |
| 1.3 本文的研究内容及组织结构 |
| 1.3.1 本文的研究内容 |
| 1.3.2 本文的组织结构 |
| 第2章 基于中间代码的HPC程序可扩展性预测 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 可扩展性预测方法整体结构设计 |
| 2.3 可扩展性预测方法的计算预测模块 |
| 2.3.1 计算模型的定义 |
| 2.3.2 代码的混合基本块插桩 |
| 2.3.3 代码删减技术 |
| 2.4 可扩展性预测方法的通讯预测模块 |
| 2.4.1 通讯模型定义 |
| 2.4.2 代码的MPI通讯时间插桩 |
| 2.5 实验评估 |
| 2.5.1 实验方法和配置 |
| 2.5.2 基本块频率预测效果 |
| 2.5.3 程序计算部分性能预测结果 |
| 2.5.4 计算部分的预测开销 |
| 2.5.5 程序通讯部分性能预测结果 |
| 2.5.6 最终性能预测结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于基本块特征的HPC程序多参数性能预测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究动机 |
| 3.3 多参数性能预测方法的整体结构设计 |
| 3.4 多参数性能预测方法的训练阶段 |
| 3.4.1 代码的Edge Profiling分析 |
| 3.4.2 基本块频率特征过滤 |
| 3.4.3 性能预测模型生成 |
| 3.5 多参数性能预测方法的预测阶段 |
| 3.5.1 代码的基本块插桩 |
| 3.5.2 目标程序的Collector生成 |
| 3.6 实验评估 |
| 3.6.1 实验平台和基准测试程序 |
| 3.6.2 模型的性能预测结果 |
| 3.6.3 与其他方法的预测结果对比 |
| 3.6.4 性能预测开销 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于基准测试程序自动构建的跨平台性能预测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基准测试程序自动构建方法的日志获取阶段 |
| 4.2.1 日志获取的基本方法 |
| 4.2.2 函数特殊参数处理 |
| 4.2.3 程序派生类型处理 |
| 4.3 基准测试程序自动构建方法的日志压缩阶段 |
| 4.3.1 程序连续I/O识别 |
| 4.3.2 程序循环结构识别 |
| 4.3.3 日志压缩算法 |
| 4.4 基准测试程序自动构建方法的日志合并阶段 |
| 4.4.1 程序日志预处理 |
| 4.4.2 日志合并算法 |
| 4.5 基准测试程序自动构建方法的代码生成阶段 |
| 4.5.1 模拟原程序的计算部分 |
| 4.5.2 模拟原程序的通讯和I/O |
| 4.5.3 模拟原程序的循环结构 |
| 4.6 实验评估 |
| 4.6.1 实验平台和测试程序 |
| 4.6.2 日志获取性能验证 |
| 4.6.3 日志压缩性能验证 |
| 4.6.4 日志合并性能验证 |
| 4.6.5 基准测试程序的性能保真性验证 |
| 4.6.6 性能预测结果 |
| 4.6.7 基准测试程序的可移植性验证 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于预测模型的HPC系统性能-能耗协同优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 性能-能耗协同优化方法的整体结构设计 |
| 5.2.1 多目标优化问题定义 |
| 5.2.2 性能-能耗协同优化方法的结构 |
| 5.3 特征选择和预处理 |
| 5.4 基准测试程序集的构建 |
| 5.5 多目标模型的构建 |
| 5.5.1 单目标堆叠 |
| 5.5.2 极端梯度提升 |
| 5.6 帕累托最优功率配置预测 |
| 5.7 实验评估 |
| 5.7.1 实验设置 |
| 5.7.2 性能和能耗预测效果评估 |
| 5.7.3 帕累托前沿预测效果评估 |
| 5.7.4 针对不同优化目标的程序调优 |
| 5.7.5 与动态非核频率缩放方法的比较 |
| 5.7.6 多计算节点调优 |
| 5.8 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（4）基层税收风险管理中应用第三方涉税信息问题研究 ——以M市税务局为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 一 引言 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 现有研究评述 |
| 1.3 研究思路与方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 论文的创新与不足 |
| 1.4.1 创新之处 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 二 基本概念界定与相关理论 |
| 2.1 基本概念 |
| 2.1.1 涉税风险分析 |
| 2.1.2 第三方涉税信息 |
| 2.2 基本理论依据 |
| 2.2.1 信息不对称理论 |
| 2.2.2 税收风险管理理论 |
| 三 第三方涉税信息应用于M市税收风险管理现状 |
| 3.1 第三方涉税信息应用于M市税收风险管理实践情况 |
| 3.1.1 涉税信息来源 |
| 3.1.2 第三方涉税信息采集 |
| 3.1.3 利用第三方涉税信息识别风险点 |
| 3.1.4 第三方涉税信息风险应对 |
| 3.1.5 第三方涉税信息风险反馈与评价 |
| 3.2 第三方涉税信息应用于税收风险管理的实践成效 |
| 3.2.1 加强了税源风险监控 |
| 3.2.2 增强了纳税评估的针对性 |
| 3.2.3 提高了稽查选案的准确性 |
| 四 M市税收风险管理中应用第三方涉税信息存在的问题 |
| 4.1 人员问题 |
| 4.1.1 第三方成员单位 |
| 4.1.2 税收风险人员 |
| 4.1.3 税务系统内部层级协调困难 |
| 4.2 涉税数据方面的问题 |
| 4.2.1 采集深度广度不足 |
| 4.2.2 数据质量不高 |
| 4.2.3 采集方式单一 |
| 4.3 涉税风险分析方面的问题 |
| 4.3.1 可利用风险指标较少 |
| 4.3.2 涉税风险分析方法少 |
| 4.3.3 存在未利用的闲置数据 |
| 4.4 第三方涉税信息应用平台方面的问题 |
| 4.4.1 功能单一 |
| 4.4.2 自动化程度低 |
| 4.4.3 更新速度较慢 |
| 五 M市税收风险管理中应用第三方涉税信息问题的原因分析 |
| 5.1 规章制度支撑不足 |
| 5.1.1 数据采集清单未明确 |
| 5.1.2 风险指标管理未规范 |
| 5.1.3 互联网数据采集规范 |
| 5.2 涉税信息应用平台开发难度大 |
| 5.2.1 初始需求定位过高 |
| 5.2.2 物理隔绝难以打破 |
| 5.2.3 统一社会信用代码进程缓慢 |
| 5.2.4 技术实现困难 |
| 5.3 涉税风险分析专业化强 |
| 5.3.1 涉税数据量庞大 |
| 5.3.2 缺少专业分析工具 |
| 5.3.3 指标模型构建不合理 |
| 5.4 复合型专业化人才缺乏 |
| 5.4.1 数据分析人员匮乏 |
| 5.4.2 风险应对人员素质不高 |
| 5.4.3 未组建专门的涉税风险分析团队 |
| 六 第三方涉税信息应用于税收风险管理经验借鉴 |
| 6.1 国际先进国家应用概况 |
| 6.1.1 美国应用第三方涉税信息的经验 |
| 6.1.2 对M市应用第三方涉税信息的启示 |
| 6.2 国内先进地区应用概况 |
| 6.2.1 青岛市应用第三方涉税信息的经验 |
| 6.2.2 对M市应用第三方涉税信息的启示 |
| 七 完善第三方涉税信息应用机制的建议 |
| 7.1 完善涉税信息采集相关规范 |
| 7.1.1 建立涉税信息采集目录 |
| 7.1.2 规范涉税风险分析指标模型管理 |
| 7.1.3 制定互联网数据采集规范 |
| 7.2 完善涉税信息应用平台 |
| 7.2.1 定期收集第三方单位需求 |
| 7.2.2 整合多个平台 |
| 7.2.3 加入数据分析工具 |
| 7.3 提高涉税信息利用有效性 |
| 7.3.1 优化风险指标模型 |
| 7.3.2 创新数据分析方法 |
| 7.3.3 统一数据标准 |
| 7.3.4 丰富绩效评价指标 |
| 7.4 培养涉税信息分析人才 |
| 7.4.1 配置专门的数据采集人员 |
| 7.4.2 加强数据分析业务培训 |
| 7.4.3 组建涉税风险分析团队 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于雷达回波光流法外推的全国短临降水实时预报算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 雷达回波外推方法 |
| 1.2.2 雷达定量降水估测 |
| 1.3 研究目标和主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 短临降水预报相关原理 |
| 2.1 短临降水预报过程 |
| 2.2 外推预报方法 |
| 2.2.1 单体质心法 |
| 2.2.2 交叉相关法 |
| 2.2.3 光流外推法 |
| 2.3 定量降水估测方法 |
| 2.3.1 Z-I关系估测方法 |
| 2.3.2 机器学习方法 |
| 2.4 并行化技术 |
| 2.4.1 并行化技术的优点 |
| 2.4.2 并行的粒度和框架 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 光流法外推求解和并行优化 |
| 3.1 HS和LK融合算法 |
| 3.1.1 HS和LK算法 |
| 3.1.2 融合算法 |
| 3.2 多重网格求解光流方程 |
| 3.2.1 算法过程 |
| 3.2.2 运行结果 |
| 3.3 多重网格并行优化算法 |
| 3.3.1 并行化算法 |
| 3.3.2 运行结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于在线随机森林的降水估测算法 |
| 4.1 基于在线随机森林的降水估测 |
| 4.1.1 在线随机森林 |
| 4.1.2 算法过程 |
| 4.2 实验结果评估与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 短临降水实时预报系统实现和优化 |
| 5.1 系统概要 |
| 5.2 开发运行环境 |
| 5.3 系统组成 |
| 5.3.1 作业提交子系统 |
| 5.3.2 回波外推与降水估计子系统 |
| 5.4 产品输出并行化 |
| 5.4.1 并行方案 |
| 5.4.2 性能分析 |
| 5.5 预报结果及分析 |
| 5.5.1 检验指标 |
| 5.5.2 dBZ个例检验 |
| 5.5.3 降水个例检验 |
| 5.6 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 研究总结 |
| 后续展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（6）广西地形分布对前汛期暴雨的影响及其智能计算客观预报方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 暴雨成因及特征 |
| 1.2.2 地形对暴雨的影响 |
| 1.2.3 暴雨预报研究进展 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 研究技术路线 |
| 2.研究区域概况、资料、方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候条件 |
| 2.1.4 河流分布 |
| 2.1.5 社会经济 |
| 2.2 资料来源及处理 |
| 2.3 方法 |
| 2.3.1 EOF分析方法 |
| 2.3.2 Mann-Kendall检验 |
| 2.3.3 ArcGis反距离权重差值法 |
| 2.3.4 小波分析 |
| 2.3.5 滑动T检验 |
| 3.地形对广西前汛期暴雨的影响分析 |
| 3.1 地形因子对降水的影响 |
| 3.2 地形影响下广西前汛期暴雨时空分布特征 |
| 3.2.1 空间分布特征 |
| 3.2.1.1 暴雨总量的空间分布特征 |
| 3.2.1.2 基于EOF分析的暴雨空间分布特征 |
| 3.2.2 时间演变特征 |
| 3.2.2.1 年暴雨量的时间演变特征 |
| 3.3.2.2 基于EOF分析的暴雨时间变化特征 |
| 3.3 小结 |
| 4.广西前汛期大范围持续性暴雨气候特征分析 |
| 4.1 广西前汛期大范围持续性暴雨统计特征 |
| 4.2 广西前汛期大范围持续性暴雨的环流诊断分析 |
| 4.2.1 高层环流异常及急流分析 |
| 4.2.2 中层环流异常 |
| 4.2.3 低层异常辐合 |
| 4.3 物理量场合成分析 |
| 4.3.1 水汽来源 |
| 4.3.2 水汽通量散度 |
| 4.3.3 湿度条件 |
| 4.3.4 动力条件分析 |
| 4.3.5 不稳定能量场分析 |
| 4.4 小结 |
| 5.基于KPCA与随机森林算法的广西前汛期暴雨释用预报 |
| 5.1 方法原理 |
| 5.1.1 随机森林算法 |
| 5.1.2 KPCA主成分分析方法 |
| 5.2 试验数据处理 |
| 5.2.1 预报对象、因子及其处理 |
| 5.2.2 基于KPCA方法和随机森林算法建模试验 |
| 5.3 试验结果分析 |
| 5.4 小结 |
| 6.总结与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 特色和创新 |
| 6.3 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文及参与的项目 |
| 致谢 |
（7）学术社交网络用户信息需求调查与科研服务优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 学术社交网络科研服务功能研究 |
| 1.2.2 学术社交网络用户使用行为研究 |
| 1.2.3 学术社交网络科研合作研究 |
| 1.2.4 学术社交网络科学评价研究 |
| 1.3 研究方法、思路与创新点 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.3.3 研究创新点 |
| 2 概念界定与理论基础 |
| 2.1 学术社交网络 |
| 2.1.1 学术社交网络的概念 |
| 2.1.2 主流学术社交网络概述 |
| 2.1.3 学术社交网络科研服务 |
| 2.2 信息需求相关理论 |
| 2.2.1 信息需求的概念 |
| 2.2.2 信息需求的度量 |
| 2.2.3 信息需求相关研究 |
| 2.3 科研生命周期理论 |
| 2.3.1 科研生命周期的缘起 |
| 2.3.2 科研生命周期模型概述 |
| 2.3.3 科研生命周期模型构建 |
| 2.3.4 小结 |
| 3 学术社交网络用户信息需求实证研究 |
| 3.1 研究设计 |
| 3.1.1 研究程序 |
| 3.1.2 半结构化访谈提纲设计 |
| 3.1.3 访谈对象选取 |
| 3.1.4 资料收集与整理 |
| 3.2 资料编码 |
| 3.2.1 开放式编码 |
| 3.2.2 主轴编码 |
| 3.2.3 选择式编码 |
| 3.2.4 理论饱和度检验 |
| 3.2.5 编码一致性检验 |
| 3.3 研究信度和效度检验 |
| 3.3.1 信度检验 |
| 3.3.2 效度检验 |
| 4 学术社交网络用户信息需求分析 |
| 4.1 科研生命周期各阶段用户信息需求分析 |
| 4.1.1 研究构想需求 |
| 4.1.2 研究规划需求 |
| 4.1.3 研究实施需求 |
| 4.1.4 发布与传播需求 |
| 4.1.5 研究评价需求 |
| 4.2 不同特征用户信息需求的差异分析 |
| 4.2.1 不同学历层次用户信息需求的差异 |
| 4.2.2 不同学科用户信息需求的差异 |
| 4.2.3 不同平台背景用户信息需求的差异 |
| 5 学术社交网络科研服务优化策略 |
| 5.1 推行学术社交服务 |
| 5.1.1 基于不同学科建立学术交流群组 |
| 5.1.2 基于知识付费模式开发学术问答 |
| 5.1.3 社会化文献阅读 |
| 5.2 创建科研协作平台 |
| 5.2.1 基于链接预测技术的科研合作推荐 |
| 5.2.2 开展不同学历层次的学术交流活动 |
| 5.2.3 搭建横向资助项目平台 |
| 5.3 开辟个人知识管理空间 |
| 5.3.1 基于Web2.0的主题标签 |
| 5.3.2 基于用户-资源关联的社会化推荐 |
| 5.3.3 个人数字学术资源的云存储 |
| 5.4 嵌入科学数据共享服务 |
| 5.4.1 打造科学数据集散中心 |
| 5.4.2 建立科学数据共享社区 |
| 5.5 创新学术声誉评价体系 |
| 5.5.1 构建新型学术声誉评价方式 |
| 5.5.2 丰富学术声誉评价指标 |
| 6 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（8）基于投影寻踪动态聚类模型的川东北雷暴预警的分析（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1 资料说明 |
| 1.2 投影寻踪动态聚类模型简介 |
| 2 指标选取 |
| 3 应用实例 |
| 4 结论与讨论 |
（9）云南多普勒天气雷达网探测冰雹能力的评估与冰雹识别方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第二章 数据 |
| 2.1 雷达地形覆盖数据 |
| 2.2 探空数据 |
| 2.3 冰雹样本来源 |
| 2.3.1 冰雹数据样本质控 |
| 2.3.2 质控实例 |
| 2.3.3 冰雹数据抽样 |
| 2.4 SCIT数据 |
| 第三章 云南多普勒天气雷达网探测冰雹能力的评估 |
| 3.1 雷达波束遮挡影响模型 |
| 3.2 评估雷达冰雹探测能力的方法 |
| 3.2.1 雷达网遮挡高度 |
| 3.2.2 可探测厚度 |
| 3.2.3 0℃层以下、0℃～-20℃和-20℃以上的有效覆盖 |
| 3.2.4 冰雹探测区域分型 |
| 3.3 雷达网覆盖评估结果 |
| 3.3.1 雷达网地形遮挡高度 |
| 3.3.2 雷达网可探测厚度分布 |
| 3.3.3 关键高度的覆盖效果 |
| 3.3.4 冰雹探测区分型 |
| 3.3.5 冰雹样本落区分布 |
| 3.4 地形对冰雹探测影响的实例 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 冰雹识别方法 |
| 4.1 SCIT产品介绍 |
| 4.2 空-地冰雹识别匹配方案设计 |
| 4.3 识别评分方法 |
| 4.4 NSSL冰雹识别算法（HDA） |
| 4.4.1 NSSL冰雹识别算法（HDA） |
| 4.4.2 空中雹识别计算 |
| 4.5 分类判别的冰雹识别方法 |
| 4.5.1 判别原理 |
| 4.5.2 判别步骤 |
| 4.5.3 统计因子的选择 |
| 4.5.4 样本抽取策略 |
| 4.5.5 建立判别方程 |
| 4.6 冰雹模糊识别方法 |
| 第五章 冰雹识别结果 |
| 5.1 NSSL冰雹识别算法评分结果 |
| 5.1.1 NSSL冰雹识别评分 |
| 5.1.2 冰雹识别时间提前量 |
| 5.2 判别分类结果 |
| 5.2.1 单体分组统计特征 |
| 5.2.2 建立判别方程 |
| 5.2.3 样本分类交差验证 |
| 5.3 冰雹模糊识别结果 |
| 5.3.1 SCIT普通单体、小雹单体与大雹单体各参量概率密度 |
| 5.3.2 模糊识别综合判据 |
| 5.4 不同识别方法评分结果 |
| 5.5 识别结果分析 |
| 5.5.1 产生空报率过高的原因 |
| 5.5.2 雷达不能识别冰雹的原因 |
| 5.5.3 地形遮挡对冰雹探测的影响 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的科研情况 |
| 致谢 |
（10）面向无人机信息物理系统的资源调度关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 无人机信息物理系统研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 面向服务的CPS系统 |
| 1.2.2 无人机信息物理系统 |
| 1.2.3 CPS资源调度研究 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 UAVCPS系统架构设计 |
| 2.1 问题的提出 |
| 2.2 UAVCPS系统架构分析 |
| 2.2.1 系统设计目标 |
| 2.2.2 架构设计方法 |
| 2.3 系统架构设计 |
| 2.3.1 面向服务的UAVCPS分层架构 |
| 2.3.2 轻量化通信框架设计 |
| 2.3.3 资源调度框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 动态环境下的表调度算法 |
| 3.1 问题的提出及解决方案 |
| 3.2 基于总线的随机多DAG调度系统模型 |
| 3.3 建模与描述 |
| 3.4 ISMHEFT动态多DAG合并算法 |
| 3.5 ISMHEFT任务调度算法描述 |
| 3.5.1 任务优先级排序 |
| 3.5.2 任务分配 |
| 3.6 仿真实验比较 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 UAVCPS两级任务调度策略 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 资源调度策略设计思路 |
| 4.3 基于总线的资源调度策略 |
| 4.3.1 调度模块总体框架 |
| 4.3.2 反馈调度机制 |
| 4.3.3 第一级调度：任务优先级调度 |
| 4.3.4 第二级调度：UAVCPS资源调度优化 |
| 4.4 相关调度算法仿真对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于负载均衡的任务分配 |
| 5.1 分布式UAVCPS负载均衡存在的问题 |
| 5.2 基于负载均衡的任务分配框架 |
| 5.3 UAVCPS基于负载均衡的任务分配策略 |
| 5.3.1 分布式动态负载分配策略 |
| 5.3.2 基于请求划分的负载分配策略 |
| 5.4 UAVCPS的负载均衡算法 |
| 5.4.1 负载均衡算法需要满足的约束条件 |
| 5.4.2 定义描述 |
| 5.4.3 负载均衡算法选择 |
| 5.4.4 PI反馈式动态负载均衡策略 |
| 5.5 仿真实验与分析 |
| 5.5.1 负载均衡性测试 |
| 5.5.2 节点命中率测试 |
| 5.5.3 稳定性测试 |
| 5.5.4 UAVCPS吞吐量测试 |
| 5.5.5 系统响应时间测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 原型系统构建及验证 |
| 6.1 基于UAVCPS的无人机植保喷施实验原型系统构建 |
| 6.1.1 系统运行环境 |
| 6.1.2 服务构建 |
| 6.1.3 植保喷施实验设计 |
| 6.2 实验平台操作界面 |
| 6.3 控制系统调度模块的实验结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
四、如何提高气象科技论文的投稿命中率（论文参考文献）
- [1]暴雨天气个例分析论文写作中的若干问题讨论[J]. 王银平,崔春光,苏爱芳,唐永兰. 暴雨灾害, 2021(02)
- [2]新疆天山两侧冰雹外场探测和预报预警指标研究[D]. 王昀. 兰州大学, 2021(09)
- [3]高性能并行程序性能预测和能效优化[D]. 郝萌. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [4]基层税收风险管理中应用第三方涉税信息问题研究 ——以M市税务局为例[D]. 李佩. 内蒙古大学, 2020(01)
- [5]基于雷达回波光流法外推的全国短临降水实时预报算法研究[D]. 孙杏杏. 华南理工大学, 2020(02)
- [6]广西地形分布对前汛期暴雨的影响及其智能计算客观预报方法研究[D]. 吴玉霜. 南宁师范大学, 2019(01)
- [7]学术社交网络用户信息需求调查与科研服务优化研究[D]. 张帅. 安徽大学, 2019(07)
- [8]基于投影寻踪动态聚类模型的川东北雷暴预警的分析[J]. 涂朝勇,倪长健,朱育雷,郑云华. 暴雨灾害, 2018(06)
- [9]云南多普勒天气雷达网探测冰雹能力的评估与冰雹识别方法研究[D]. 石宝灵. 兰州大学, 2017(04)
- [10]面向无人机信息物理系统的资源调度关键技术研究[D]. 汤峰. 华南理工大学, 2017(06)