一、湖北省7—8月的前期环流特征及其在长期预报上的应用（论文文献综述）
邓彩霞[1]（2021）在《基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究》文中认为自然灾害风险一直以来威胁着人类生存与安全,也一直学术界关注的焦点问题和政府治理的重要内容。随着科技的进步以及灾害治理经验的积累,人类的减灾能力得到较大的提升,然而,随着全球气候变化以及人类社会生活对自然环境干预范围和深度的增加,人与自然的关系也日益变得紧张,灾害风险日益加剧。青海省位于青藏高原,是一个集西部地区、民族地区、高原地区和欠发达地区所有特点于一体的省份,各种传统和非传统、自然和社会的安全风险时刻威胁着社会的可持续发展。青海特定的环境条件决定了当地灾害频发,同时也是全国自然灾害较为严重的省份之一,具有灾害种类多、分布地域广、发生频率高、造成损失重等特点。社区作为社会构成的基本单元,是防灾减灾的前沿阵地和基础。青海农牧社区基础设施落后,生态系统脆弱,受到自然灾害损害的可能性和严重性程度较高,被认为是防灾减灾工作的最薄弱地区。青海气象灾害多发,雪灾是青海省畜牧业的主要灾害,全省牧业区每年冬春期间不同程度遭受雪灾,“十年一大灾,五年一中灾,年年有小灾”已成为规律。在全球气候变暖以及极端天气现象的影响下,“黑天鹅”型雪灾不但对农牧民安全生产生活造成威胁,对区域经济社会全面协调可持续发展等形成挑战,而且还考验着地方政府的自然灾害的综合治理能力,思考如何提升农牧社区减灾能力刻不容缓。随着情景分析法在危机管理领域的应用,情景分析和构建被认为是提升应急能力的有效工具,对于农牧社区雪灾的减灾而言,在情景构建基础上所形成的实践分析结果对于现实问题的解决具有一定的战略指导意义。本研究聚焦于提升青海农牧社区减灾能力这一核心问题,以情景分析理论、危机管理理论、极值理论、复杂系统理论为研究的理论基础,运用实地调查法、情景分析法、德尔菲法、层次分析法等具体的研究方法,以“情景—任务—能力”分析框架为理论分析工具,首先从致灾因子的分析着手,对青海省农牧社区典型灾害进行识别;其次通过情景要素分析、关键要素选择、情景描述等方面着手对识别的典型灾害进行“最坏可信”情景构建,然后基于典型灾害的情景构建梳理出相应减灾任务,总结归纳出农牧社区不同减灾主体完成减灾任务所应该具备的能力条件,并结合现实对农牧社区减灾能力进行了定量与定性相结合的评估,最终分别从规则准备、资源准备、组织准备、知识准备、行动规划等方面提出农牧社区减灾能力提升的策略。本研究认为随着应急管理体系从“以体系建构”向“以能力建设”为重点的转变,着眼于全方位的能力建设,提升灾害治理的制度化、规范化、社会化水平是农牧社区减灾的必由之路。作为一种支撑应急全过程,以及应急管理中基础性行动的应急准备是能力建设的抓手。意识是行动的先导,要做好这一基础性行动其关键在于一个具备战略能力、拥有良好灾害价值观的领导体系,运用情景构建做好全面应急准备。完善的规则体系是应急准备、乃至采取应急行动所应遵循的的法定依据和行为准则;完善相应的法律法规,加强危机应急法规建设是做好农牧社区减灾工作的前提;良好的组织架构是提升农牧社区减灾能力的关键,加强各级政府部门在农牧区减灾中的核心地位和主导责任,坚持村社本位,实现以农牧民群众为主体,多元主体有效整合,形成灾害治理的协同格局。完备的知识准备是激发农牧社区减灾能力提升的内在动力,通过各种正式和非正式的渠道获取和累积灾害知识,形成正确的灾害价值观,占据减灾的主动地位;有针对性的借助信息技术,培养专门人才推动减灾专业化,助推农牧社区减灾能力提升。资源准备是农牧社区的减灾保障,构建合理的社区公共应急资源体系关键在于资源结构的优化。优先准备风险级别较高的减灾资源,优化资源存储数量和公共应急资源存储点,做好潜在资源共享平台,从而实现有限资源效用最大化。农牧社区减灾,规划先行,一套科学合理、行之有效的减灾指标体系是青海农牧区减灾管理的“指挥棒”,一项科学周密的专项减灾规划,是农牧区减灾任务实施的“路线图”和“控制表”。总之,在青海农牧社区灾害治理中,灾害情景构建与分析为灾害治理提供了一个全新的思路和发展方向。通过构建典型灾害具象化的“最坏可信情景”,让应急决策者、社区及其成员通过了解当前灾害态势,明确自身管理薄弱点,掌握可控干预节点,做好工作安排和充分的应急准备,预防灾害风险或者遏制灾后事态走向最坏局面。基于情景分析的农牧社区减灾能力的研究对于改进和完善现行农牧社区灾害应急管理体系,对于实现区域社会平安建设具有重大的实践和指导意义。
杨梦兮,刘梅,柯丹,陈圣劼[2]（2020）在《2020年江淮地区梅雨异常的成因分析》文中进行了进一步梳理利用江苏、安徽国家基本气象站的观测资料、实况探空资料,结合ERA5的再分析资料,分析了2020年江淮地区梅雨异常特征,并对其成因进行了探讨。结果表明:（1） 2020年江淮地区梅期偏长,梅雨期间雨量显着偏多,强降水过程频繁,覆盖范围广;梅雨雨带基本以30°—32°N为中心,在28°—34°N的范围内经历了4次为期约双周的持续性南北振荡。（2）低纬度稳定的副热带高压维持,高纬度前期稳定的双阻形势,后期多浅槽波动是造成超长梅雨的关键影响系统;低空急流的稳定维持是造成梅雨期持续强降水的关键因素,偏多的水汽主要来自于南海。（3）强降水位于江淮北部时,冷涡中心一般位于120°E以西,且向偏东或东略偏北方向移动;当冷涡位于120°E以东或南下明显时,降水南压。（4）梅雨期间副高经历了4次双周振荡、9次波动性北跳,伴有12次冷涡活动,副高北抬时段和冷涡南落东移时段两者的同期反位相叠加长时间维持,为江淮地区超长梅雨的形成和雨带的南北摆动维持提供了较好的系统配置。
程扬[3]（2020）在《水文序列预测模型的耦合及优化研究 ——以磨刀溪为例》文中指出磨刀溪流域是长江上游具有代表性的中小型山区流域,本研究收集有流域内长滩水文站降雨径流资料,以及鱼龙、建南、谋道、龙驹四个雨量站的的降雨资料。首先,从周期性、趋势性、突变性三个方面分析磨刀溪水文序列的特性;其次,从相对误差、绝对误差等指标研究了传统和新兴两类预测模型的精度;然后建立了小波分析和人工神经网络耦合的WNN模型,并探究了水文序列的尺度和复杂特性对模型精度的影响;最后,基于遗传算法的全局寻优特性,优化了WNN模型的阈值、权值、时间尺度因子等模型参数,最终建立了优化的WA-GA-ANN模型。长滩站是磨刀溪流域唯一的水文站,也是集雨面积最大的控制站,分析该站的降雨径流特性,希望可以为磨刀溪全流域的防洪减灾、水资源统一规划利用提供科学指导。联合鱼龙、建南、谋道、龙驹四个雨量站的降雨序列,建立的全流域降雨预测模型,希望可以为该流域甚至中小型山区流域的中长期水文预报做贡献。本文主要研究结论如下:（1）论文采用趋势回归法、Mann-Kendall秩次相关法、滑动平均法识别该序列趋势项;采用时序累计相关曲线法、有序聚类法识别龙角站年径流序列跳跃项;采用傅里叶分析、最大熵谱分析、小波分析进行周期识别。经过对龙角站1959～1990年和长滩站2001～2010年的降雨序列进行分析,发现该站的控制流域内的降雨具有2a尺度的周期性,降雨量总体呈增加趋势,但在1963年～1966年间和1982年～1988年间降雨量有减少的趋势,径流由于受到人类活动的影响,在2001年产生突变点。（2）论文从小波消噪、分解层数确定、小波方法的周期分析等方面详细研究了小波方法体系。运用史坦SURE法和熵准则阈值选取法优选了小波消噪阈值,将这两种阈值选取方法运用到鱼龙站的降雨序列消噪,发现消噪后的序列峰值明显减小,即序列的系统误差减小。同时,提出白噪声检测的小波分解层数确办法,鱼龙站的降雨序列长度192,小波最优分解层数为2,这与经验公式得到的最大分解尺度相符。（3）论文以鱼龙站的降雨序列为例,运用自回归、模糊分析、灰色系统分析分别建立预测模型,比较原序列和模拟序列的残差、相对误差等指标,发现新兴类模型准确、高效、可操作性强。还探究了BP网络、RBF网络、GRNN网络的模型原理,并基于建南、谋道、龙驹的雨量资料、和龙角站的降雨径流资料建立预测模型模拟龙角站的日最高水位,发现GRNN网络模拟序列的特征值更接近实测序列。（4）论文将原始序列采用熵准则消噪,并采用白噪声检测方法确定分解层数后再带入小波分析和人工神经网络耦合的WNN模型。以鱼龙站2001年～2016年的月降雨序列和日降雨序列为例,研究了时间序列尺度对耦合模型预测结果的影响,发现序列越长、时间尺度越小预测结果越精准。再以鱼龙站2001年～2016年的月平均降雨、水位、流量序列为例,探究序列复杂程度特性对耦合模型预测精度的影响,发现序列本身越复杂,预测精度越低。最后本论文针对小波神经网络权值、阈值设定等问题,建立了一套遗传算法优化模型参数的小波神经网络模型。
王耀耀[4]（2020）在《典型气象过程对香溪河库湾近表层水流水温以及水华的影响》文中研究说明自2003年三峡水库蓄水后,库区主要支流相继暴发不同程度的水华。众所周知,水华暴发主要受气象条件、水流、水温、营养盐以及光照的影响。为分析典型气象过程对香溪河水温及水华的影响,本文以库首一级支流香溪河库湾为研究对象,于2019年7月至8月开展降雨以及起风过程的跟踪监测。利用惯性耗散法计算香溪河近表层湍流特征;并以此分析气象过程对香溪河近表层湍流的影响;从热通量和水动力变化两个方面分析气象过程对香溪河水温的影响机制;根据一次水华暴发过程的跟踪监测,分析气象过程对水华影响的动力机制。研究得到的主要结果包括:（1）2003-2016年香溪河流域兴山水文站日降雨量在0-160mm之间,年降雨量在700-1400mm之间,降雨量等级多为中、小雨,降雨量年际间动态变化,无明显突变。2003-2016年香溪河日均风速在0-7m/s之间,其中2003-2008年日均风速多集中在0-1m/s之间;2009-2016年日均风速多集中在1-2m/s之间,日均风速整体呈上升趋势,且在三峡水库2009年汛末首次蓄水至正常水位175m后,风速出现明显增强。（2）ADV观测得到的香溪河库湾高频流速数据需经过信号检查、滤波和去处理后,可用于水流特性及湍流特征量计算。8月3日至8月18日香溪河库湾近表层湍动能以及耗散率变化范围分别为4ⅹ10-6-1.3ⅹ10-3m2/s2和1.1ⅹ10-9-4.7ⅹ10-5W/kg。香溪河库湾近表层湍流增强的主要原因之一是水面风生流的驱动,在起风过程中水面风浪强度明显增强,促使近表层水体湍流增强;在降雨过程中风浪减弱,近表层水体湍流强度较起风过程有一定程度的降低。（3）潜热通量和净长波辐射通量是水-气界面热通量中两个主要热损项,长波净辐射通量占主导地位,短波辐射通量为热源项。起风期间短波辐射通量减小和潜热通量增大致使水体放热,水面温度降低,但未驱动大规模的垂向对流,在平流热交换和下层水体热交换共同作用下促使表层以下水温升高,使得水柱水温逐渐趋于均匀分布,根据莫宁-奥布霍夫湍流尺度可知起风期间风致湍流混合为水体主要混合方式;降雨期间短波辐射通量减小是水体放热,水面温度降低驱动垂向对流,平流热交换和下层水体热交换共同作用下,使得水柱水温逐渐趋于均匀分布,根据莫宁-奥布霍夫湍流尺度可知降雨期间风雨至切变湍流混合和对流湍流混合共同作用促使水体混合。（4）水华暴发主要受混合层深度影响,混合层骤降将有利于浮游植物在真光层内快速增殖是水华暴发。在香溪河中,风力大小对水华强度有显着影响,当风速小于7m/s时,风速增大,有利于藻类利用湍流引起的营养盐脉冲,促使水华强度增大,且体积较大的蓝藻、硅藻更容易利用营养盐脉冲;当风速大于7m/s时,藻类迁移和生长受到高强度湍流的影响,从而抑制水华强度增大。
刘博洋[5]（2020）在《中国裂谷热媒介分布、风险评估及传播模型研究》文中进行了进一步梳理裂谷热（Rift Valley fever）是由感染裂谷热病毒所导致的一种反刍动物和人的急性、热性传染病,主要由以蚊子为主的媒介进行传播。裂谷热于1930年首次在肯尼亚裂谷地区暴发。随后在非洲范围内发生了广泛的传播,对非洲的反刍动物经济造成了巨大打击。2000年,裂谷热疫情首次到达欧亚大陆,于沙特阿拉伯和也门地区暴发,为亚洲和欧洲的疫情防控工作敲响了警钟。并且,裂谷热是一种人兽共患病,不仅威胁动物健康,同时也在时刻威胁着人类健康。我国曾于2016年收治了我国首个输入性裂谷热人类病例。裂谷热为OIE规定必须通报的动物疫病。在我国《国家中长期动物疫病防治规划（2012—2020年）》中,裂谷热被列为需要重点防范的13种外来动物疫病之一。我国反刍动物产业规模巨大,牛羊肉、乳、毛等产品均与民生、经济息息相关,反刍动物经济占我国畜牧业中相当大的比重。对于裂谷热这种外来动物疫病,我国的反刍动物群体缺乏对其的抵抗力。除易感动物群体外,媒介的存在也是发生裂谷热疫情的必要条件。有多种已被证实在裂谷热的传播中具有媒介作用的蚊子在我国有广泛分布,一旦有传染源进入我国后,可以在我国形成“传染源-传播媒介-易感动物”这样完整的传播链。根据OIE对裂谷热风险的认定标准,我国应被视为存在裂谷热潜在风险的非疫区国家。OIE建议处于这一风险等级的国家,应加强进口检测、媒介控制以及公共卫生系统工作人员对于疾病的认知,以便尽早发现和遏制疫情。潜在的裂谷热疫情传入风险,对我国的反刍动物养殖业正造成巨大威胁,一旦国内暴发疫情,我国的疫情防控工作将面临巨大挑战。在国际间交通、贸易日益频繁、紧密的今天,我国对于裂谷热的传入风险应时刻保持警惕。但目前国内对于裂谷热的潜在风险认识不足,对于其媒介生态学的了解也并不充分,难以对裂谷热开展有针对性的防控工作。本研究从虫媒传染病流行的基本环节入手,对中国裂谷热潜在媒介进行了分布预测建模、对中国裂谷热发生及传播风险进行了综合评估、并基于数学模型建立了裂谷热传播动力学模拟系统。可为我国裂谷热防控策略的制订及防控措施的开展提供新的思路和宝贵的资料。本研究的主要内容为:（1）基于2004年～2019年国际裂谷热动物疫情记录,利用空间流行病学的时空分析方法,分析了裂谷热动物疫情的时空分布特征及流行规律。方向分布分析结果显示,2004年～2019年的裂谷热动物疫情依次呈现为在非洲西北部局部地区的散发（2004～2005）、非洲东南部地区较大面积的流行（2006～2009）、非洲南部局部地区的大流行（2010～2011）以及非洲中部地区较大面积的散发（2013～2019）,分布方向均呈现为不同程度的西北-东南方向;时空扫描结果显示2004年～2019年的裂谷热动物疫情存在八个具有统计学意义的时空聚集区,前三级聚集区分别位于非洲大陆东部、南部以及东南部,覆盖了研究时段内大部分的疫情数以及发病数,同时也是历史上裂谷热的传统疫区;（2）基于国内外文献记录和GBIF数据库中的媒介分布记录,以及反映中国气候条件的当前及未来高分辨率气象因子,利用Maxent生态位模型建立了预测中国裂谷热媒介分布适宜性的生态位模型。模型揭示了六种裂谷热潜在媒介,埃及伊蚊、白纹伊蚊、刺扰伊蚊、淡色库蚊、致倦库蚊以及三带喙库蚊在中国当前的分布适宜性以及在未来气候变化下的适生区变化情况。结果显示,模型AUC值在0.801～0.992,预测效果良好,六种媒介的适宜栖息地当前分布于中国的不同地区,在未来均具有不同程度的向中国北方高纬度地区扩张的趋势;（3）基于2004年～2019年国际裂谷热动物疫情记录,以及反映疫区气候条件的高分辨率气象因子,建立Maxent生态位模型揭示了影响裂谷热疫情发生的关键气象因子,并外推至中国。结果显示,模型AUC值为0.897,预测效果良好,预测中国南方的广大地区具有与非洲裂谷热疫区相似的气候条件;并利用地理信息系统技术,结合中国反刍动物分布密度以及媒介分布综合指数,揭示了中国有利于裂谷热发生的高风险地区;基于AHP层次分析,综合评估了中国交通贸易因素（公路、铁路、水路及活畜交易市场）、宿主以及媒介分布所可能引发的裂谷热在较大的空间规模上进行传播的风险,揭示了中国有利于裂谷热传播的高风险地区。最终将发生风险与传播风险进行综合叠加,得到了中国裂谷热综合风险地图;（4）基于经典仓室模型原理,根据裂谷热的流行病学特点,应用计算机技术,建立了裂谷热传播动力学模拟系统,可对局部可能发生的裂谷热疫情的传播扩散趋势进行模拟。基于假设场景,对不采取干预措施和采取干预措施情况下的疫情发展进行了模拟,探究了包括灭蚊、免疫和扑杀在内的人工干预措施在疫情防控中的效果。结果显示,在本研究的假设场景中,采取预防性措施（预防性免疫和灭蚊）可以有效降低疫情暴发的强度,减少牲畜损失;采取紧急响应措施（紧急免疫和灭蚊）可以有效促进疫情的结束,减少牲畜损失。综上所述,本研究应用多种空间流行病学研究方法及数学建模技术,对裂谷热这种外来动物疫病进入中国这样的非疫区国家的潜在风险进行了开拓性的系统分析。预测了我国多种裂谷热潜在媒介的当前及未来适生区分布,填补了我国裂谷热媒介生态信息学知识的空白,可依据预测结果开展针对性的媒介及病原监测;根据得到的我国裂谷热综合风险地图,可对识别为具有裂谷热发生及传播风险的地区开展针对性的防控工作,为政府和防疫部门提供决策支持;通过建立的裂谷热传播动力学模拟系统,可对可能发生的裂谷热疫情的发展趋势进行预测和分析,并可对采取干预措施对于疫情防控的效果进行评价,为防控策略的制订提供科学依据。
王振威[6]（2020）在《基于树轮宽度的山西北部地区历史时期干湿变化序列研究》文中认为气候变化与人类生活密切相关,近几十年来,气候变化对人类生活产生了越来越多的负面影响,引起国内外学者的广泛重视。为了更好地了解未来气候变化,需要深刻理解过去气候环境变化的规律特征。树木年轮具有分布广泛、连续性强、样本易得、分辨率高等特点,已成为研究古气候古环境变化的核心代用指标之一。本文的研究区位于山西省北部,属于吕梁山脉。气候特征为半干旱大陆性季风气候,四季分明。吕梁山位于我国400mm降水等值线附近,属于气候变化敏感区。该地区的树轮气候学研究成果较少,且近年来该区域水资源短缺问题日益严重,迫切需要构建一个能够反映气候干湿变化的综合指标序列。帕尔默干旱指数（PDSI）是一个与降水、温度相关的综合性气候环境变化指标。基于树木年轮资料重建长尺度PDSI变化序列具有一定的科学价值和实践意义。论文在已有树木年轮宽度指数序列的基础上,根据重建的标准宽度年表与已有的气象资料（1954—2003年）之间的相关性,确定重建月份,建立转换方程。重建出研究区域内过去长尺度的干湿变化序列。基于以上分析得出以下结论:（1）得到研究区山西北部树轮宽度的三种年表,分别为标准年表（STD）、差值年表（RES）和自回归年表（ARS）,年表长度为175年（1829—2003年）。（2）将三种年表与采样点附近原平、五寨气象站的气候数据进行相关分析计算。结果发现,STD年表与PDSI数据显着相关,相关性最高的是与5—6月平均PDSI指数。（3）基于相关分析结果,利用线性回归转换方程重建了山西北部地区过去175年5—6月平均PDSI指数变化。其中,转换方程的方差解释量为47.16%,调整自由度后为46.06%,F检验值为42.84。（4）重建序列中,极端干旱年共4年,占总序列的2.29%;极端湿润年共6年,占总序列的3.43%。重建干湿序列经过10年低通滤波后,发现9个偏湿时段,10个偏干时段,重建序列在20世纪后期,表现出干旱加重的趋势。（5）利用MTM多窗谱周期分析得到的结果,表明山西北部地区气候变化可能受ENSO现象影响。与东亚季风的相关计算也表明,研究区气候变化可能受到东亚季风影响。研究区气候变化的其他影响因素有待进一步详细研究。（6）山西北部地区重建的干湿变化序列,与依据历史文献生成的DWI序列有很好的相关性,相关系数为-0.235（n=175,p<0.002）,10年低通滤波后,相关系数为-0.404。与山西地区其他的研究成果之间,也存在相似性。本次研究取得了一定研究成果,但重建的年表长度有限,为了研究更长尺度条件下,区域气候变化的影响因素,需要在研究区域内寻找年代更久远的的树轮样本。同时,可以利用其他树轮指标,如同位素、密度等,对研究区古气候变化进行深入研究。
马俊杰[7]（2020）在《无线传感网络研究及其在电力设备状态监测中的应用》文中研究指明近年来,我国智能电网发展迅速,电力系统的安全稳定运行关系到国民经济的健康发展和人民的稳定生活。随着状态监测技术的发展,电力设备的状态监测类型和先进的监测方法也越来越多,在智能电网发展现阶段,如何在变电站环节建立智能变电站信息监控,实现变电站设备管理和运行状态的全面监控引起了广泛关注。为解决现有电力设备状态监测系统存在的问题,本文利用红外热成像技术,现代通信技术及信息处理技术,设计并完成了变电站电力设备状态在线监测系统。该系统实现了对变电站设备状态及操作环境的实时监控,为变电站运行维护提供了辅助支持,提高了智能变电站的运行管理水平。主要研究内容如下:第一,基于变电站主要电力设备的在线监测项目分析,为实现对电力设备温度状态、变电站烟雾及温湿度环境的实时监测,设计了变电站电力设备状态监测系统,通过阐述分析验证系统的可行性及先进性。第二,针对传统电力设备温度状态监测方式存在的技术难题,选用在线式红外热成像仪实时采集所监测电力设备的温度数据,利用无线传输方式将实时温度信息发送到监控后台,围绕前端数据采集系统、传输网络、后台数据处理及显示模块,设计红外热成像在线监测系统。第三,通过对各图像处理算法的优缺点分析,选用中值滤波法降噪、基于灰度拉伸增强图像对比度及基于Canny算子实现图像边缘检测。利用Matlab编程设计了电力设备红外图像处理界面,实现红外热图像显示、红外图像灰度转换、红外图像处理及温度的读取功能,以此掌握设备的运行状态。最后,针对红外在线监测系统在封闭式电力设备监测方面存在的困难,综合对比各无线通信技术的优缺点,选用LoRa无线通信技术实现电力设备局部放电及变电站烟雾、温湿度状态的实时监测。围绕传感器采集模块、LoRa无线通信模块、微处理器模块以及电源模块的硬件电路,设计基于LoRa的在线监测系统,继而通过多节点之间的通信组网实验,验证了设计的合理及可行性。
姚志凤[8]（2019）在《小麦条锈病早期检测与预测预报关键技术研究》文中进行了进一步梳理小麦条锈病是影响我国小麦优质、高产的重要真菌性气传病害,具有分布广、流行性强、危害大等特点。加强对小麦条锈病的早期检测和预测预报,对于减少经济损失、控制农药滥用、保证粮食安全具有重要的意义。本研究利用光谱分析、图像处理、GIS及机器学习等新一代信息技术手段与传统植物保护技术融合的方式,探究小麦条锈病的发病机理、病害光谱特征和传播规律,开展基于热红外和高光谱技术的小麦条锈病早期快速诊断、病害识别与严重度评估,基于Arc GIS和拉格朗日混合单粒子轨迹模型的小麦条锈病夏孢子时空动态分布,基于生境信息的智能化预测预报技术研究,以期为小麦条锈病早期诊断和预测预报提供新思路、新方法和新途径。论文主要内容与结论如下:（1）提出了一种基于热红外成像技术的小麦条锈病早期检测方法,实现了小麦条锈病潜育期叶片的快速、无损检测。利用热红外成像技术连续16天采集小麦样本的热图像,探究小麦叶片温度在早期病害胁迫下的变化响应。结果发现,热红外图像可在接种后第6天将受到侵染但未显症的小麦植株与健康植株区分开来,较肉眼观察提前了4天;且随接种天数的增加,健康小麦叶片平均温度和最大温差无明显变化,而接种病菌的小麦叶片的平均温度呈逐渐下降趋势,最大温差则逐渐增大,接种后第16天,接种叶片的平均温度比健康叶片低2.22℃,最大温差比健康叶片高1.8℃。（2）针对小麦条锈病病情严重度主要依靠植保专家根据经验目测定级,存在劳动强度大、效率低的问题,提出了一种基于热红外成像技术的小麦条锈病严重度定量评估方法。在对不同严重度的小麦条锈病叶片的热红外图像有效增强的基础上,分别采用最大类间方差法和温差阈值法提取染病区域,并根据条锈病染病区域占总叶片面积的比例对小麦条锈病病害严重程度进行评估。通过计算64个样本的染病面积占比,并与实际植保人员目测的病情严重度进行拟合分析表明,本文方法检测的病害严重度与实际病害程度相关系数R在0.97以上,说明基于热红外图像的方法可以成功提取小麦植株的病害区域并用于小麦条锈病严重度的评估分析,为小麦病害严重度评估提供了一种新的方法。（3）提出了一种基于高光谱成像技术的小麦条锈病早期检测方法。连续采集不同侵染天数下小麦叶片的高光谱图像和相应的叶绿素含量,通过化学计量法研究小麦条锈病早期胁迫阶段,叶片的叶绿素含量与高光谱信息的响应特性,并建立了基于PCA-BPNN的小麦叶片叶绿素的预测模型,校正集决定系数RC2和预测集决定系数RP2分别为0.921和0.918。同时,利用数字图像处理技术,绘制小麦条锈病潜育期的叶绿素可视化分布图,实现了小麦病害早期侵染检测的可视化。结果表明,基于高光谱的小麦条锈病可视化检测方法可在条锈病侵染后第6天检测到小麦病斑,较肉眼观察提前了34天。（4）针对小麦条锈病与白粉病在田间常常混合发生,却因病源和发病机理不同而需要鉴别区分和对症下药的问题,提出了一种基于高光谱成像技术的小麦不同病害的诊断与鉴别方法。利用HyperSIS高光谱成像系统采集小麦条锈病、白粉病和小麦健康叶片的光谱数据,通过PCA、SPA、CSAR等方法提取光谱特征,建立LS-SVM和ELM病害分类模型,并对模型进行识别试验。结果表明,PCA-ELM识别模型最优,对校正集和预测集的预测准确率分别为99.58%和100.00%,且该模型仅包含560nm、680nm和758nm 3个波段,为开发便携式小麦病害鉴别仪器提供了依据。（5）小麦条锈病病原菌孢子随气流传播是病害大规模爆发流行的根源,针对这一特点,提出了一种基于夏孢子时空动态分布的小麦条锈病预测模型。利用Arc GIS和全球再分析数据,建立基于拉格朗日混合单粒子轨迹的数值模型,对小麦条锈病夏孢子进行大区域长时间序列的传播轨迹和沉降模拟。结果表明,小麦条锈病夏孢子的传播呈现本地传播与省际间相互传播两种方式,既存在本地迭代进化,也存在不同省市间交叉扩散,为我国小麦条锈病周年侵染循环理论提供了高空气流的佐证;同时,单次的小麦条锈病外传轨迹与沉降分析,可用于突发性天气下,即时模拟预报空中病菌孢子的扩散趋势,为条锈病的短期预报提供支持;而大尺度长时间序列的多次传播轨迹聚类、沉降叠加分析,为气传性小麦条锈病病害远程传播的中长期预测提供了一种新思路。（6）针对现有模型多以数理统计分析为主,预测稳定性差的问题,提出了一种基于生境信息的小麦条锈病预测模型。在对小麦病害生境信息相关性分析和有效降维的基础上,分别建立了反向传播网络和支持向量机的小麦条锈病预测模型,并通过遗传算法和粒子群算法优化网络参数和结构,最终建立GA-BP和PSO-SVM的预测模型。结果发现,两个模型的校正集的准确率均为100.00%,但在预测集的准确率上,PSO-SVM优于GA-BP模型,且平均耗时更短,表明基于SR-PSO-SVM的小麦条锈病预测模型更适用于小麦条锈病流行程度的中长期预测。
丁一汇[9]（2019）在《中国暴雨理论的发展历程与重要进展》文中研究表明中国东部位于东亚季风区,随着东亚夏季风的爆发、盛行和向北推进,东亚夏季风主雨带明显自南向北移动,在中国东部地区依次形成华南前汛期雨期、江淮梅雨季和北方雨季。这三个雨季和地区也是暴雨多发期和地区。因而中国地区的暴雨既不同于印度季风区的热带类型暴雨,也不同于北美与欧洲地区中纬度型的暴雨,它是由热带季风气流与来自中高纬的冷空气强烈相互作用下发生的,不但强度大,而且持续时间长和范围广。早在20世纪初期,中国科学家就开始研究中国暴雨,经过长期的努力,在暴雨理论、暴雨分析和预报方面,获得了重大的进展。本文将对中国暴雨的理论与重要进展作一综述和评论,共包括四个方面:（1）中国暴雨的主要气候特点;（2）中国暴雨理论研究的发展历程;（3）中国暴雨发生机理研究的主要成果;（4）未来中国对流尺度暴雨理论研究的挑战。
马俊勇[10]（2019）在《四种森林经营措施对土壤活性有机碳组分影响研究》文中认为了解不同经营措施引起森林土壤碳储量变化及其驱动原因,对科学选取森林经营措施,应对全球气候变化具有一定的科学意义。经营措施通过人为控制林分结构、树种组成以及立地条件,引起林内物理、化学、生物等环境因子的改变,可能影响了周转速率较快的土壤活性有机碳组分,最终对土壤总有机碳（SOC）库的大小及稳定性产生影响。然而,该生态过程涉及众多环境变量及土壤活性有机碳组分,不同森林经营措施对土壤活性碳库的影响有差异,森林土壤碳活性有机碳组分如何响应森林经营措施还有待进一步研究。调整林分密度及林龄是改善林地生态功能,保障林产品产量的重要森林经营措施,维持合理的林分密度及林龄从而提升森林生态系统的固碳功能是研究热点之一。纯林及混交林是常见的两种造林选择,由纯林向混交林引导经营是提高生态功能的重要方式之一。坡向的不同导致林地接受太阳能的差异,可能造成土壤温度等的关键环境因子的变化,进而有可能影响土 SOC储量及其活性碳组分。为研究不同经营措施对SOC的影响,选取:1)不同林分密度华北落叶松（Larix principis-rupprechtii）人工林;2)24年及40年生两种林龄华北落叶松人工林;3)油松（Pinus tabulaeformis）纯林及油松、辽东栎（Quercus wutaishanica）针阔混交林;4)东坡向及西坡向两种坡向油松人工林纯林,四种较为典型的人工林经营措施为研究对象,并对研究区植物生长季内主要环境因子、土壤总碳氮及其活性碳氮组分进行研究。（1）2012年建立12块25m×25m固定样地,通过盲组方式设置轻度调整（LT,间伐除去15%原有木,1834±12株/公顷）,中度调整（MT,35%,1418±12株/公顷）,重度调整（HT,50%,1089±3株/公顷）,以及空白对照（CK,2173±12株/公顷）,每种处理设置3块样地重复。监测密度调整后样地的环境因子如:降雨、土壤温度、林内光照环境（林下及林外光照总辐射）、土壤呼吸、土壤含水量、土壤pH等。监测覆盖两个完整生长季（2015,2016年）春、夏、秋三个时间点的林下土壤（0～50cm,5层,每层10cm）重要土壤活性碳氮组分（如,SOC;土壤全氮:STN;易氧化有机碳:POXC;可溶解性有机碳氮:DOC、DON;微生物量有机碳氮:MBC、MBN等）。研究结果表明,中等强度的密度调整（MT）有利于土 SOC及POXC的积累（p<0.01）,密度调整显着影响了 POXC/SOC（p<0.001）,在MT密度调整下,单位SOC含有更高比例的POXC组分。DOC及MBC随季节变化显着,但密度调整对DOC及MBC影响并未到达到显着水平。不同生长季中,植物生长旺盛且微生物活动较强的夏季SOC变化较大,该季节POXC,STN,MBC的含量相比春季显着提高。随密度调整强度的增强,SOC及STN含量先增后减在MT密度处理下含量达到最高,夏季林地水文变化与土壤中可溶解性成分（DOC,DON）的相互作用,是造成碳氮含量在MT中较高且在HT中减少的重要原因。中等强度的密度调整（约1400株/公顷）有利于太岳山地区华北落叶松人工林SOC及STN的积累,活性有机碳氮组分是造成SOC及STN含量变化的重要驱动因素。（2）2016年8月选取油松林纯林及油松林辽东栎针阔混交林,建立25m×25m固定样6块（每种处理样地重复3块）,同时进行样地基本信息的调查。2017年生长季（4、6、8、10月）,进行土壤（0～50cm,共5层,每层10cm）活性碳氮组分监测,同时测定土壤含水量、pH、凋落物厚度等环境因子。使用纽扣式测温仪监测样地10cm 土壤温度。并进行室内矿化培养,下一次采样开始时上次采样矿化碳培养停止。研究结果表明,土壤活性碳组分及土壤温度、pH、凋落物厚度受到纯林及混交林两种森林经营措施的影响;混交林的碳储量高于纯林（p<0.001,高20%）,混交林土壤温度显着低于纯林。土壤矿化碳的室内培养表明,两种林型土壤矿化能力的差异是造成总碳含量差异的重要原因。（3）2016年8月选取24年及40年生华北落叶松人工林,设置25m×25m固定样6块（每种处理样地重复3块）,研究方法同上,结果表明:40年生生华北落叶松人工林SOC库（12.43 kg Cm-2）显着高于24年生林（9.56 kg C m-2）,40年生林土壤温度（平均温度9.8℃）较24年生高2.9%。40年林下土壤矿化碳释放了更多的CO2,是土壤总碳库含量减少的重要原因之一。对两种林龄土壤微生物群落（PLFA）及MBC含量MBC研究结果表明,土壤矿化碳释放差异可能受到微生物的驱动。其它环境因子在两种林龄中亦有变化:40年生林下土壤较二代林土壤pH低,秋季40年生林土壤含水量显着高于24年生林。相对于24年生华北落叶松人工林40年生人工林更有利于土壤有机碳库的积累。（4）选取东坡向（EDF,east direction forests）和西坡向的（WDF,west direction forests）油松人工林纯林为研究对象,设置25m×25m标准固定样6块（每种处理3块样地重复）,海拔、坡度、坡向、林龄等立地条件基本一致。样地建设完成翌年的4月、6月、8月、10月进行采样,研究环境因子及土壤活性有机碳组分。结果表明,EDF林下土壤的固碳和固氮能力优于WDF。对全生长季10cm 土壤温度监测结果表明,EDF林分土壤温度略有升高,而WDF处理的土壤温度日较差（diurnal temperature variation;DTV）得到显着提高。WDF油松林中更高的DTV与更多的MBC及较低的DOC可能影响了 SOC库。矿化培养分析结果表明,WDF林地的微生物消耗DOC矿化释放更多的CO2是造成WDF林地碳储量减少的重要原因之一。东坡向油松纯林对比西坡向更有利于林下SOC的固持。土壤活性有机碳库、土壤环境因子（水、热、光等）及土壤微生物是影响SOC库的重要驱动因素。不同森林经营措施改变林内的土壤温度、pH等环境因子,不同程度地影了响林下SOC积累及其活性组分的含量变化。DOC与MBC随季节变化明显,且这两种碳组分在不同季节相互耦合关系也是影响林下土壤的固碳功能的重要原因。矿化释放CO2导致土壤碳库的减小解释了部分森林经营措施下碳库的变化。太岳山地区华北落叶松人工林约1400株/公顷的种植密度、油松辽东栎针阔混交林、40年生华北落叶松人工林、东坡向油松林有利于土壤碳汇的形成。
二、湖北省7—8月的前期环流特征及其在长期预报上的应用（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、湖北省7—8月的前期环流特征及其在长期预报上的应用（论文提纲范文）
（1）基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、问题及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 社区减灾能力研究 |
| 1.2.2 情景分析法相关研究 |
| 1.2.3 情景分析在公共危机管理中应用研究 |
| 1.2.4 研究述评 |
| 1.3 研究思路、内容、技术路线 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容与框架 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 相关理论与研究设计 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 灾害情景分析 |
| 2.1.2 农牧社区 |
| 2.1.3 社区减灾能力 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 情景分析理论 |
| 2.2.2 危机管理理论 |
| 2.2.3 极值理论 |
| 2.2.4 复杂系统理论 |
| 2.3 研究设计 |
| 2.3.1 基于“情境—任务—能力”的农牧社区减灾能力分析框架 |
| 2.3.2 研究方法 |
| 第三章 基于致灾因子分析的青海农牧社区典型灾害识别 |
| 3.1 农牧社区孕灾环境分析 |
| 3.1.1 农牧社区自然环境 |
| 3.1.2 农牧区社会经济状况 |
| 3.2 农牧社区致灾因子分析 |
| 3.2.1 气象致灾因子 |
| 3.2.2 地质致灾因子 |
| 3.2.3 生物致灾因子 |
| 3.3 农牧社区灾害脆弱性分析 |
| 3.3.1 农牧社区灾害脆弱性表现 |
| 3.3.2 农牧社区灾害脆弱性 |
| 3.3.3 农牧社区灾情分析 |
| 3.3.4 农牧社区典型灾害识别 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于情景分析的青海农牧社区典型灾害情景构建 |
| 4.1 农牧社区的雪灾情况 |
| 4.1.1 雪灾的成因及影响 |
| 4.1.2 近年来青海雪灾事件 |
| 4.1.3 雪灾区域选择 |
| 4.2 农牧社区特大雪灾情景构建 |
| 4.2.1 农牧社区雪灾情景构建的参数分析 |
| 4.2.2 基于极值理论的关键情景参数选择 |
| 4.2.3 .农牧社区雪灾情景描述 |
| 4.2.4 雪灾演化过程分析 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 基于灾害情景的青海农牧社区减灾任务与能力分析 |
| 5.1 农牧社区多元减灾主体 |
| 5.1.1 政府组织 |
| 5.1.2 社区组织 |
| 5.1.3 居民个体 |
| 5.1.4 社会力量 |
| 5.2 基于雪灾情景的农牧社区雪灾减灾任务分析 |
| 5.2.1 基于公共危机管理过程的社区常规减灾任务 |
| 5.2.2 农牧社区雪灾常规减灾任务识别 |
| 5.2.3 雪灾情景下的农牧社区雪灾减灾任务 |
| 5.2.4 基层政府雪灾减灾任务归属 |
| 5.3 基于任务的农牧社区雪灾减灾能力分析 |
| 5.3.1 农牧社区雪灾常规减灾能力分析 |
| 5.3.2 农牧社区雪灾减灾能力评估方案设计 |
| 5.3.3 农牧社区雪灾减灾能力评估模型 |
| 5.3.4 农牧社区雪灾能力矩阵分析 |
| 5.3.5 农牧社区雪灾减灾能力实践分析 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 面向能力构建的青海农牧社区减灾对策 |
| 6.1 规则准备:提升制度运行能力 |
| 6.2 组织准备:提升应对协调联动能力 |
| 6.3 资源准备:提升持续保障能力 |
| 6.4 知识准备:激发农牧社区减灾动力 |
| 6.5 行动规划:增强行动执行能力 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论和学术贡献 |
| 7.1.1 研究结论 |
| 7.1.2 学术贡献 |
| 7.2 研究不足和研究展望 |
| 7.2.1 研究不足 |
| 7.2.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 博士期间研究成果 |
| 致谢 |
| 附录1 第一轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录2 第二轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录3 第三轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录4 青海省农牧社区雪灾减灾能力评估 |
| 附录5 |
| 附录6 青海农牧区雪灾减灾能力现状调查问卷 |
| 附录7 青海农牧社区雪灾减灾能力公众评判 |
（2）2020年江淮地区梅雨异常的成因分析（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 资料说明 |
| 2 研究方法 |
| 3 江淮地区梅雨异常特征 |
| 4 关键影响系统异常分析 |
| 4.1 副热带高压与阻塞高压 |
| 4.2 冷涡 |
| 4.3 低空急流 |
| 5 关键影响系统异常与雨带分布的关系 |
| 5.1 副热带高压与雨带变化 |
| 5.2 冷涡与雨带变化 |
| 5.3 副高、冷涡系统配合对雨带影响 |
| 5.4 低空急流与雨带变化 |
| 6 结论 |
（3）水文序列预测模型的耦合及优化研究 ——以磨刀溪为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外关于水文序列特性分析研究进展 |
| 1.2.2 国内外关于水文序列预测模型研究进展 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 第二章 水文序列分析方法研究 |
| 2.1 水文序列周期分析方法 |
| 2.1.1 傅里叶分析 |
| 2.1.2 最大熵谱分析 |
| 2.2 水文序列跳跃成分识别 |
| 2.2.1 时序累计值相关曲线法 |
| 2.2.2 有序聚类分析法 |
| 2.2.3 Man-Kendall法 |
| 2.3 水文序列趋势成分识别 |
| 2.3.1 滑动平均法 |
| 2.3.2 Kendall秩次相关检验 |
| 2.3.3 趋势回归检验 |
| 2.4 水文序列的小波分析方法 |
| 2.4.1 小波函数选择研究 |
| 2.4.2 小波分解尺度的研究 |
| 2.4.3 基于小波方法的水文序列消噪处理 |
| 2.4.4 水文序列周期的小波分析方法 |
| 2.5 本章小节 |
| 第三章 水文序列预测方法研究 |
| 3.1 自回归模型 |
| 3.1.1 模型结构 |
| 3.1.2 模型的参数估计 |
| 3.1.3 模型的识别 |
| 3.1.4 算例分析 |
| 3.2 马尔科夫预测模型 |
| 3.2.1 模型理论 |
| 3.2.2 算例分析 |
| 3.3 模糊分析 |
| 3.3.1 模型理论 |
| 3.3.2 算例分析 |
| 3.4 灰色系统分析 |
| 3.4.1 模型理论 |
| 3.4.2 算例分析 |
| 3.5 本章小节 |
| 第四章 水文序列预测模型耦合的研究 |
| 4.1 人工神经网络 |
| 4.1.1 BP神经网络 |
| 4.1.2 RBF神经网络 |
| 4.1.3 GRNN神经网络 |
| 4.2 小波神经网络耦合模型 |
| 4.2.1 模型理论 |
| 4.2.2 算例分析 |
| 4.3 水文序列时间尺度对耦合模型预测结果的影响 |
| 4.4 水文序列复杂特性对耦合模型预测结果的影响 |
| 4.5 模型的不足及改进 |
| 4.6 本章小节 |
| 第五章 水文序列预测模型优化的研究 |
| 5.1 遗传算法基本理论 |
| 5.2 GA优化的WNN模型 |
| 5.3 GA优化的WNN模型算法流程 |
| 5.4 WA-GA-ANN模型仿真 |
| 5.5 本章小节 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在学期间发表的论文和参加的项目 |
| 一、在学期间发表的论文 |
| 二、科研项目 |
| 三、在学期间获奖情况 |
（4）典型气象过程对香溪河库湾近表层水流水温以及水华的影响（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| Abstract |
| 选题依据及意义 |
| 国内外文献资料综述 |
| 1.绪论 |
| 1.1 .研究背景及意义 |
| 1.2 .主要研究内容及技术路线 |
| 2.香溪河库湾风/降雨特征统计分析 |
| 2.1 .引言 |
| 2.2 .研究区域概况 |
| 2.3 .香溪河多年降雨量统计分析 |
| 2.4 .香溪河多年风速统计分析 |
| 2.5 .小结 |
| 3.香溪河库湾近表层水体水动力特性 |
| 3.1 .引言 |
| 3.2 .监测方案 |
| 3.3 .数据处理 |
| 3.4 .香溪河近表层水动力分析 |
| 3.5 .气象过程对香溪河近表层水动力特性影响 |
| 3.6 .小结 |
| 4.典型气象过程对香溪河水温的影响研究 |
| 4.1 .引言 |
| 4.2 .监测方案 |
| 4.3 .典型气象条件下香溪河水温结构变化 |
| 4.4 .典型气象过程对香溪河水温结构的影响分析 |
| 4.5 .小结 |
| 5.典型气象过程对香溪河水华的影响 |
| 5.1 .引言 |
| 5.2 .监测方案 |
| 5.3 .典型气象条件下香溪河叶绿素浓度变化 |
| 5.4 .典型气象过程对水华的影响 |
| 5.5 .小结 |
| 6.结论与展望 |
| 6.1 .结论 |
| 6.2 .展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A.攻读专业硕士学位期间发表得学术论文和专利 |
| B.攻读专业硕士学位期间参与的项目研究 |
| 致谢 |
（5）中国裂谷热媒介分布、风险评估及传播模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 前言 |
| 1.1 裂谷热概述 |
| 1.1.1 病原学 |
| 1.1.2 易感动物 |
| 1.1.3 传播途径 |
| 1.1.4 临床表现 |
| 1.1.5 诊断方法 |
| 1.1.6 流行历史 |
| 1.1.7 防控措施 |
| 1.2 空间流行病学在传染病领域的应用 |
| 1.3 数学模型在传染病领域的应用 |
| 1.4 研究目的与意义 |
| 2 研究内容与技术路线 |
| 3 国际裂谷热动物疫情时空分布特征分析 |
| 3.1 方向分布分析 |
| 3.1.1 数据收集与处理 |
| 3.1.2 分析原理和方法 |
| 3.1.3 结果 |
| 3.2 时空聚集性分析 |
| 3.2.1 数据收集与处理 |
| 3.2.2 分析原理和方法 |
| 3.2.3 结果 |
| 3.3 小结 |
| 4 中国裂谷热潜在媒介当前及未来分布预测 |
| 4.1 数据收集与处理 |
| 4.1.1 媒介分布数据 |
| 4.1.2 环境因子数据 |
| 4.2 Maxent生态位模型的建立 |
| 4.2.1 模型原理 |
| 4.2.2 建模方法 |
| 4.3 结果 |
| 4.3.1 埃及伊蚊生态位建模结果 |
| 4.3.2 白纹伊蚊生态位建模结果 |
| 4.3.3 刺扰伊蚊生态位建模结果 |
| 4.3.4 淡色库蚊生态位建模结果 |
| 4.3.5 致倦库蚊生态位建模结果 |
| 4.3.6 三带喙库蚊生态位建模结果 |
| 4.4 小结 |
| 5 中国裂谷热发生及传播综合风险分析 |
| 5.1 中国裂谷热发生风险分析 |
| 5.1.1 数据收集与处理 |
| 5.1.2 分析方法 |
| 5.1.3 结果 |
| 5.2 中国裂谷热传播风险分析 |
| 5.2.1 数据收集与处理 |
| 5.2.2 分析方法 |
| 5.2.3 结果 |
| 5.3 中国裂谷热综合风险分析 |
| 5.3.1 分析方法 |
| 5.3.2 结果 |
| 5.4 小结 |
| 6 裂谷热传播动力学模拟系统的设计与实现 |
| 6.1 仓室模型简介 |
| 6.2 模型设计 |
| 6.2.1 仓室模型结构 |
| 6.2.2 模型空间结构 |
| 6.2.3 常微分方程 |
| 6.2.4 干预措施 |
| 6.3 系统实现 |
| 6.3.1 系统功能界面 |
| 6.3.2 系统模拟演示 |
| 6.4 小结 |
| 7 讨论 |
| 7.1 国际裂谷热疫情时空分布特征分析 |
| 7.2 中国裂谷热潜在媒介当前及未来分布预测 |
| 7.3 中国裂谷热发生及传播综合风险分析 |
| 7.4 裂谷热传播动力学模拟系统的设计与实现 |
| 8 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
（6）基于树轮宽度的山西北部地区历史时期干湿变化序列研究（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 树木年轮学研究进展 |
| 1.2.1 国外研究进展 |
| 1.2.2 国内研究进展 |
| 1.3 树木年轮学分类 |
| 1.3.1 树木年轮水文学 |
| 1.3.2 树木年轮考古学 |
| 1.3.3 树木年轮生态学 |
| 1.3.4 树木年轮化学 |
| 1.4 树木年轮学研究的主要指标 |
| 1.4.1 树轮宽度 |
| 1.4.2 树轮同位素 |
| 1.4.3 树轮密度 |
| 1.4.4 树轮灰度 |
| 1.5 选题依据及研究目的 |
| 1.5.1 选题依据 |
| 1.5.2 研究目的 |
| 1.5.3 研究内容 |
| 1.6 技术路线图 |
| 第二章 树木年轮年代学基本原理及研究方法 |
| 2.1 树木年轮年代学基本原理 |
| 2.1.1 均一性原理 |
| 2.1.2 限制性因子原理 |
| 2.1.3 生态幅原理 |
| 2.1.4 敏感性原理 |
| 2.1.5 复本原理 |
| 2.1.6 交叉定年原理 |
| 2.2 树木年轮学研究方法 |
| 2.2.1 采样点的选择及采样步骤 |
| 2.2.2 样本预处理 |
| 2.3 交叉定年 |
| 2.3.1 骨架图的绘制 |
| 2.3.2 交叉定年方法 |
| 2.4 新技术新方法的应用 |
| 2.4.1 相关分析方法 |
| 2.4.2 气候重建与检验方法 |
| 2.4.3 空间遥相关分析方法 |
| 第三章 研究区概况和年表的建立 |
| 3.1 吕梁山地区概况及采样树种介绍 |
| 3.1.1 吕梁山地区概况 |
| 3.1.2 采样树种介绍 |
| 3.2 年表的建立 |
| 3.2.1 样本的前处理与定年 |
| 3.2.2 生长趋势的拟合 |
| 3.2.3 树轮宽度年表的建立 |
| 第四章 研究区长序列干旱指数重建及序列特征分析、检验 |
| 4.1 气象资料的选取和相关分析 |
| 4.1.1 气象资料的选取 |
| 4.1.2 STD年表与PDSI指数的相关性分析 |
| 4.2 山西北部地区气候重建 |
| 4.2.1 转换方程的建立 |
| 4.2.2 转换方程的检验 |
| 4.2.3 山西北部地区过去175年5-6月平均PDSI指数重建 |
| 4.3 山西北部地区5-6月平均PDSI特征分析 |
| 4.3.1 山西北部5-6月平均PDSI周期变化分析 |
| 4.3.2 山西北部地区5-6月平均PDSI重建序列的空间代表性 |
| 4.3.3 东亚季风对研究区干湿变化的影响 |
| 4.4 重建序列可靠性分析 |
| 4.4.1 重建序列与DWI序列对比 |
| 4.4.3 重建序列与研究区已有重建成果对比 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得研究成果 |
| 致谢 |
（7）无线传感网络研究及其在电力设备状态监测中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 电力设备红外测温原理 |
| 1.3 无线通信技术的发展及应用 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 无线传感网络研究现状 |
| 1.4.2 变电站电力设备状态监测技术研究现状 |
| 1.4.3 电力设备在线状态监测 |
| 1.5 研究内容 |
| 2 变电站电力设备在线状态监测 |
| 2.1 变电站主要电力设备状态监测 |
| 2.1.1 变压器的在线监测 |
| 2.1.2 高压开关设备的在线监测 |
| 2.1.3 氧化锌避雷器的在线监测 |
| 2.1.4 电容型设备的在线监测 |
| 2.1.5 变电站环境的在线监测 |
| 2.2 变电站电力设备状态监测系统设计 |
| 2.2.1 系统功能需求 |
| 2.2.2 系统主要特征 |
| 2.2.3 系统框架设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 红外热成像在线监测 |
| 3.1 红外测温的基本理论 |
| 3.1.1 红外辐射规律 |
| 3.1.2 红外诊断方法 |
| 3.2 红外热像仪 |
| 3.2.1 红外热像仪的功能特点 |
| 3.2.2 红外热像仪的组成 |
| 3.2.3 红外热像仪的选择 |
| 3.3 红外热成像监测系统的结构 |
| 3.3.1 系统的总体架构 |
| 3.3.2 系统的硬件组成 |
| 3.4 红外热图像处理与诊断 |
| 3.4.1 红外在线监测系统软件功能 |
| 3.4.2 红外图像灰度转换 |
| 3.4.3 红外图像噪声滤除 |
| 3.4.4 红外图像对比度增强 |
| 3.4.5 红外图像的边缘检测 |
| 3.4.6 红外图像的温度值显示 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于LoRa的电力设备在线监测 |
| 4.1 LoRa无线通信技术 |
| 4.1.1 LoRa技术概述 |
| 4.1.2 LoRa数据包格式 |
| 4.1.3 Lo Ra WAN网络架构 |
| 4.2 无线监测系统整体方案设计 |
| 4.3 终端节点硬件设计 |
| 4.3.1 终端节点总体硬件结构 |
| 4.3.2 传感器采集模块 |
| 4.3.3 微处理器模块 |
| 4.3.4 LoRa无线通信模块 |
| 4.3.5 电源模块 |
| 4.4 网关节点硬件设计 |
| 4.4.1 网关节点总体硬件结构 |
| 4.4.2 微处理器模块 |
| 4.4.3 LoRa无线收发模块 |
| 4.4.4 电源模块 |
| 4.5 系统软件设计 |
| 4.5.1 终端节点软件设计 |
| 4.5.2 网关节点软件设计 |
| 4.6 实验测试 |
| 4.6.1 实验硬件设计 |
| 4.6.2 实验软件设计 |
| 4.6.3 实验结果及讨论 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（8）小麦条锈病早期检测与预测预报关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 小麦条锈病研究概况 |
| 1.2.2 作物病害的检测与诊断研究现状 |
| 1.2.3 作物病害预测预报技术研究现状 |
| 1.3 存在问题分析 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 研究方法及技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 论文组织结构 |
| 第2章 材料与方法 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.2 实验设备 |
| 2.2.1 热红外成像系统 |
| 2.2.2 高光谱成像系统 |
| 2.2.3 显微成像系统 |
| 2.2.4 SPAD-502 叶绿素仪 |
| 2.3 数据分析技术与方法 |
| 2.3.1 光谱分析技术 |
| 2.3.2 光谱数据预处理方法 |
| 2.3.3 光谱特征波段选择 |
| 2.4 模型构建与分析 |
| 2.4.1 模型构建方法 |
| 2.4.2 模型优化算法 |
| 2.4.3 模型评价指标 |
| 2.5 数据分析软件 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于热红外图像的小麦条锈病早期检测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 供试样本与数据采集 |
| 3.2.1 供试小麦样本 |
| 3.2.2 热红外图像采集 |
| 3.2.3 显微图像采集 |
| 3.3 基于热红外图像的小麦条锈病早期识别方法 |
| 3.3.1 样本接种区域的温度提取 |
| 3.3.2 数据处理方法 |
| 3.3.3 小麦叶片热红外图像变化 |
| 3.3.4 小麦叶片表面温度变化 |
| 3.3.5 小麦叶片显微图像变化 |
| 3.4 基于热红外图像的小麦条锈病严重度评估 |
| 3.4.1 小麦病害严重度划分与数据获取 |
| 3.4.2 热红外图像预处理 |
| 3.4.3 热红外图像的病斑区域提取 |
| 3.4.4 病害分级结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于高光谱图像的小麦条锈病检测与鉴别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 供试样本与数据采集 |
| 4.2.1 供试小麦样本 |
| 4.2.2 光谱图像采集 |
| 4.2.3 叶绿素含量测定 |
| 4.3 基于高光谱成像技术的小麦条锈病早期诊断 |
| 4.3.1 高光谱图像预处理 |
| 4.3.2 不同侵染天数的小麦叶片光谱曲线分析 |
| 4.3.3 特征波长选取 |
| 4.3.4 叶绿素含量预测模型 |
| 4.3.5 SPAD的可视化分布 |
| 4.4 基于高光谱成像技术的小麦条锈病与白粉病鉴别 |
| 4.4.1 光谱预处理和样品划分 |
| 4.4.2 光谱特征分析 |
| 4.4.3 特征波长提取 |
| 4.4.4 病害种类判别模型的建立与比较分析 |
| 4.4.5 小麦病害显微图像分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 条锈病夏孢子远程传播与沉降模拟 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 供试数据与资料 |
| 5.2.1 数据与资料 |
| 5.2.2 HYSPLIT模型简介 |
| 5.2.3 模型构建与参数设置 |
| 5.3 模拟结果与分析 |
| 5.3.1 条锈病夏孢子运行轨迹分析 |
| 5.3.2 条锈病夏孢子沉降浓度分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于生境信息的小麦条锈病预测分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 材料与方法 |
| 6.2.1 病情数据与气象资料 |
| 6.2.2 数据降维处理 |
| 6.3 预测模型与分析 |
| 6.3.1 基于遗传-神经网络的预测模型分析 |
| 6.3.2 基于粒子群-支持向量机的预测模型分析 |
| 6.3.3 模型综合比较与评价 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（9）中国暴雨理论的发展历程与重要进展（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 中国暴雨的主要气候特点 |
| 2 中国暴雨理论研究的发展历程 |
| 3 中国暴雨机理研究的主要成果 |
| 3.1 暖湿季风输送带及其对中国大暴雨的作用 |
| 3.2 暴雨的多尺度相互作用与增幅机制 |
| 3.3 湿斜压天气动力学和湿位涡不稳定性 |
| 3.4 中国历史大暴雨研究及其灾害影响 |
| 3.5 季节突变和中国的梅雨 |
| 3.6 气候变化与城市化对城市暴雨的影响 |
| 3.7 中尺度天气系统的可预报性与暴雨的外场试验 |
| 4 未来中国暴雨理论研究及其业务预报应用的挑战 |
| 4.1 暴雨理论研究的两大目标 |
| 4.2 暴雨业务预报分析能力有望提高 |
（10）四种森林经营措施对土壤活性有机碳组分影响研究（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. 土壤有机碳组分 |
| 1.2.2. 森林经营措施 |
| 1.3. 研究内容及科学问题 |
| 1.3.1. 研究目的 |
| 1.3.2. 科学问题 |
| 1.3.3. 研究内容 |
| 1.3.4. 科学假设 |
| 2. 研究区概况及技术路线 |
| 2.1. 研究区概况 |
| 2.1.1. 太岳山地区概况 |
| 2.1.2. 研究样地概况 |
| 2.2. 气候特征 |
| 2.3. 土壤特征 |
| 2.4. 植被特征 |
| 2.5. 林木经营特征 |
| 2.6. 技术路线 |
| 3. 密度调整对土壤活性碳组分的影响研究 |
| 3.1. 引言 |
| 3.2. 材料与方法 |
| 3.2.1. 样地设置 |
| 3.2.2. 样品的采集及预处理 |
| 3.2.3. 样地基本信息调查 |
| 3.2.4. 林外气象因子的监测 |
| 3.2.5. 林内环境因子 |
| 3.2.6. 土壤总有机碳、全氮及活性碳氮组分的测定 |
| 3.2.7. 数据分析 |
| 3.3. 研究结果 |
| 3.3.1. 样地基本情况 |
| 3.3.2. 土壤总有机碳氮特征 |
| 3.3.3. 活性碳氮组分对密度调整的响应 |
| 3.4. 讨论 |
| 3.4.1. 林下环境及土壤碳氮 |
| 3.4.2. 土壤活性碳有机碳组分 |
| 3.4.3. 土壤活性氮组分 |
| 3.5. 小结 |
| 4. 纯林及混交林对土壤活性碳组分的影响研究 |
| 4.1. 引言 |
| 4.2. 材料与方法 |
| 4.2.1. 样地设置 |
| 4.2.2. 采样及理化分析 |
| 4.2.3. 数据处理 |
| 4.3. 结果与分析 |
| 4.3.1. 纯林及混交林对生物环境因子的影响 |
| 4.3.2. 纯林及混交林对物理环境因子的影响 |
| 4.3.3. 纯林及混交林对化学环境因子的影响 |
| 4.3.4. 纯林及混交林对活性有机碳组分季节动态的影响 |
| 4.4. 讨论 |
| 4.4.1. 环境因子 |
| 4.4.2. 土壤活性有机碳氮组分 |
| 4.5. 小结 |
| 5. 林龄对华北落叶松人工林土壤活性碳组分影响研究 |
| 5.1. 引言 |
| 5.2. 材料与方法 |
| 5.2.1. 样地设置 |
| 5.2.2. 采样及样地背景调查 |
| 5.2.3. 室内化学分析 |
| 5.2.4. 数据分析 |
| 5.3. 结果 |
| 5.3.1. 样地植被土壤基本信息 |
| 5.3.2. 土壤温度 |
| 5.3.3. 土壤含水量及pH |
| 5.3.4. 土壤微生物群落 |
| 5.3.5. 土壤总碳总氮 |
| 5.3.6. 土壤活性碳氮组分 |
| 5.3.7. 土壤矿化碳 |
| 5.4. 讨论 |
| 5.4.1. 土壤温度环境因子 |
| 5.4.2. 土壤碳、氮库 |
| 5.4.3. 土壤碳过程 |
| 5.5. 小结 |
| 6. 坡向对油松人工林土壤活性碳组分的影响研究 |
| 6.1. 引言 |
| 6.2. 材料与方法 |
| 6.2.1. 样地设置 |
| 6.2.2. 采样方法按时 |
| 6.2.3. 室内化学分析 |
| 6.2.4. 数据分析 |
| 6.3. 结果 |
| 6.3.1. 环境因子季节动态 |
| 6.3.2. 碳氮及其活性组分的季节动态 |
| 6.4. 讨论 |
| 6.4.1. 环境因子 |
| 6.4.2. 土壤活性碳氮库 |
| 6.5. 小结 |
| 7. 研究结论与展望 |
| 7.1. 研究创新点 |
| 7.2. 研究结论 |
| 7.3. 研究展望 |
| 8. 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 成果目录 |
| 致谢 |
四、湖北省7—8月的前期环流特征及其在长期预报上的应用（论文参考文献）
- [1]基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究[D]. 邓彩霞. 兰州大学, 2021(09)
- [2]2020年江淮地区梅雨异常的成因分析[J]. 杨梦兮,刘梅,柯丹,陈圣劼. 暴雨灾害, 2020(06)
- [3]水文序列预测模型的耦合及优化研究 ——以磨刀溪为例[D]. 程扬. 重庆交通大学, 2020(01)
- [4]典型气象过程对香溪河库湾近表层水流水温以及水华的影响[D]. 王耀耀. 三峡大学, 2020(02)
- [5]中国裂谷热媒介分布、风险评估及传播模型研究[D]. 刘博洋. 东北农业大学, 2020(04)
- [6]基于树轮宽度的山西北部地区历史时期干湿变化序列研究[D]. 王振威. 长安大学, 2020
- [7]无线传感网络研究及其在电力设备状态监测中的应用[D]. 马俊杰. 青岛科技大学, 2020(01)
- [8]小麦条锈病早期检测与预测预报关键技术研究[D]. 姚志凤. 西北农林科技大学, 2019(02)
- [9]中国暴雨理论的发展历程与重要进展[J]. 丁一汇. 暴雨灾害, 2019(05)
- [10]四种森林经营措施对土壤活性有机碳组分影响研究[D]. 马俊勇. 北京林业大学, 2019