降水观测

可观测数据与不可观测数据的建模关系

可观测数据与不可观测数据的建模关系 如下图所示，Z3代表可直接观测的变量，ζ代表难以直接观测的数据。Z1和Z2代表可以帮助我们理解Z3和ζ之间关系的变量，虽然我们不能直接观测ζ，但可以通过建立模型，利用可观测数据Z1、Z2和Z3来推断ζ。 模型表达式： Y = G(X, Z) 其中： Y 是我们希望预测或解释的目标变量。 X 代表模型输入特征。 Z = (Z1, Z2, Z3) 代表建模时可供选择的数据, 包括可观测变量和辅助变量。 G 代表我们实际建立的模型，用于刻画X和Z之间的关系。

算法与数据结构 4 2024-05-27

辽宁人工增雨示范区降水云系与降水量分析 (2006年)

通过统计分析辽宁人工增雨示范区1980至1999年间5至10月不同强度降水的降水次数和降水量特征，发现降水时长与降水次数呈反比关系，降水时长越长，降水次数越少。同时，降水时长与降水量的关系呈现不规则波动，特别是2至8小时的降水量对总降水量贡献最大，占总雨量的66%。

统计分析 0 2024-08-08

频繁模式挖掘算法：观测研究

频繁模式挖掘在数据挖掘中扮演着关键角色，存在多种算法。本研究探索了模式连续挖掘中算法相关的主要问题和挑战。

数据挖掘 5 2024-05-25

卫星降水在地表水文中的应用

尽管有越来越多的高分辨率空间系统用于测量降水，但这些产品在地表水文中的实际应用案例却很少。本书通过涵盖科学和实用问题来改变这一现状。来自多个领域研究人员的贡献，重点评估高分辨率卫星降水产品在地表水文中的潜力、实用性和应用。书中关注降水产品算法的演变、这些产品在世界各地的精度评估以及这些产品在各种决策支持系统中的应用。本书位于卫星降水和地表水文应用的交接点，深入探讨了在水文应用尺度上相关的问题，为从业者、研究人员和研究生提供了非常有用的信息。

算法与数据结构 4 2024-07-13

小波功率谱在降水和气温周期分析中的应用

小波功率谱被广泛应用于对降水、气温等周期性变化的分析中。

Matlab 2 2024-07-26

修正后观测期天数分布图分析

图6展示了GPS信号捕获算法修正后的观测期天数分布情况。通过与修正前的分布进行对比，可以发现两者之间没有显著差异。

算法与数据结构 3 2024-05-24

2012年中国夜间灯光观测数据

2012年中国各地的夜间灯光强度观测数据集，通过卫星遥感技术获取，反映了各地的经济发展、人口密度和电力消耗情况。这些数据被视为大数据资源，具有高价值潜力，可通过统计分析和空间建模揭示城市化进程的特征和规律。灯光亮度的变化可用于推断城市扩展速度、夜间经济活力和能源消耗情况，对城市规划、经济评估和环境研究具有重要意义。数据文件可能以“dmps2012”命名，格式为CSV或TIFF，适合使用GIS软件或Python中的Pandas进行处理。

算法与数据结构 3 2024-07-16

增强观测时差(EOTD)定位模拟Matlab开发技术

利用Matlab开发技术进行增强观测时差(EOTD)定位模拟的实现。

Matlab 2 2024-07-31

Glavan-Prokopec-Starobinsky暗能量模型的观测检验

通过高红移分析检验了Glavan-Prokopec-Starobinsky暗能量模型与观测数据的相容性。该模型预测与标准ΛCDM模型类似，但略受青睐。进一步限制暗能量模型需要提高哈勃图精度和研究暗能量对结构形成的影响。

统计分析 8 2024-04-30

沈阳两次降水过程能见度变化分析(2014)

研究分析了 2011 年 7 月 29 日至 31 日和 8 月 27 日至 29 日沈阳两次降水过程的能见度变化特征。 7 月 29 日至 31 日降水以短时强降水为主，而 8 月 27 日至 29 日降水持续时间较长。两次降水过程初期，降水对颗粒物清除效果显著，能见度提升；后期随着降水强度增加，能见度反而下降。7 月 29 日 00 时至 31 日 23 时期间，降水过程使得颗粒物质量浓度一度降至 5μg·m-3 左右。研究还分析了能见度与降水强度、PM10、PM2.5、PM1.0 质量浓度、风速和相对湿度等气象要素之间的关系。

统计分析 1 2024-05-14