DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 调研活动及调研结果统计分析 4.1. 居住区停车位空闲情况调查 为了解居住区停车位利用情况，同时考虑样本的代表性和尽量避免外来车辆数据的干扰，选取位于唐山市中心城区的两个封闭型中档小区—君瑞国际和鑫雅园作为调查样本，进行工作日全时段连续型停车调查。调查员分别记录小区出入口车辆进出时间、车牌号信息。根据唐山市市民出行时间习惯，调查时段选取定为早6:00至晚20:00，同时由专门的调查员记录调查开始、结束时刻的停车场车辆车牌号信息，用于分析调查时段不曾出行的车辆(定义为滞留车辆)情况。 通过对车辆离开、返回时间信息的配对，以及对滞留车辆信息的统计，获取居住区停车位空闲时间特性如图1所示。 居住区停车位及其他相关数据信息统计如表1。 通过以上调查发现，由于居民早出晚归的生活习性，居住区停车位在工作时段有很大比率的空闲情况，但是中午时段停车位空闲比率略有减低，使停车位整体空闲时间呈现出典型的驼峰型。从调研结果看出，相对于医疗、商业、办公等场所的停车需求高峰情况，在管理到位的情况下，居住区停车位是最佳的停车资源，是实施共性停车的最佳选择。 4.2. 停车共享问卷调查 本次问卷调查从2015年7月4日起至2015年7月11日止，共持续半个月时间。主要以唐山市大型商场、办公楼、医院、公园、以及居住小区等停车场所的驾驶员为调查对象。调查内容包括车位拥有率及车位属性、车位是否闲置及闲置时长、是否愿意与他人共享及期望收费标准、共享最担心的问题、是否遇到停车难的问题以及是否想过利用闲置车位、日常出行中被困扰的停车问题、是否愿意付费停车及 图1. 居住区停车位空闲时间特性 Table 1 Residential parking space and related informatio 居住区 君瑞国际 鑫雅园 停车位总数 769 230 车辆总数 856 300 停车位缺乏数量 87 70 出行车辆数 695 243 出行车辆比率 81.19% 81.00% 滞留车辆比率 20.94% 24.78% 户均车辆数 0.9106 0.8333 居民平均收入(元/月) 4705.13 5083.33 表1. 居住区停车位及相关信息 可接受的费用、对于共享型车位锁关心的问题、共享车位锁收费方式及管理方式、对居住区出入口处停车问题的意见等问题。共获取调研问卷420份，其中有效问卷385份。 4.3. 调查问卷数据统计分析 4.3.1 . 是否愿意对外共享车位 在385份有效问卷中，拥有停车位者185份。其中当遇到停车难问题时，愿意共享别人车位的占41%，不愿意共享别人车位的占59%；当自己车位空闲时，愿意将车位对外共享的占58%，不愿意的占42%；在无车位的200份有效问卷中，当遇到停车难问题时愿意共享别人车位的占58%，不愿意共享的占42%。由此可见，无论是否拥有车位，其共享意愿基本一致。但对拥有停车位的驾驶员调查中，不愿意将自己的空闲车位对外共享的比率稍高，反映出停车位拥有者对停车位共享存在一些顾虑。 4.3.2. 关于闲置时间 关于私家车位闲置时间的185份有效回答中，闲置0~4 h的占6%，闲置时长4~8 h占51%，闲置时长8~12 h占35%，闲置12 h以上占8% (图2)。由统计结果知，大部分车位都有较长的闲置时间，为车位共享提供了基本条件。 4.3.3. 关于车位共享最担心的问题 考虑到市民对停车位共享这个新型理念担心的问题比较多，本项调查设置了多项选择，图3是各选项的调研结果。40%的市民担心车位共享会影响自己使用，其中许多人担心车位租用者恶意占用或有事耽误，影响自己使用；28.16%的市民担心私家车位对外共享，外来车辆进入小区会影响小区安全；26.05%的市民认为共享会比较麻烦；5%的市民认为如果收益太低，会不值得；0.79%的市民还担心一些其他的问题，比如车位共享时的信息泄漏等等。 4.3.4. 关于停车难的问题 有效问卷中，有299人认为经常遭遇停车难的问题，其中58人有遭遇收费高的问题，且这种回答主要出现在医院，因医院停车位有限，周边小区居民私自限制车位，并对停车位进行高收费，同时也常有乱收费引发口角或冲突等情况发生；107人遇到车被困出不来的情况；92人遭遇随意停车导致车被刮伤的问题。这些调查情况反应市民对于停车难问题的困惑，也反映出规范的共享停车管理存在较大的需求空间。 图2. 闲置时长及比例 图3. 私家车位共享担心的问题 4.3.5. 关于共享停车的费用 101人表示不愿意接受付费共享停车，他们表示宁愿在路边找空地停靠，也不会使用收费的停车场。这一现象反应唐山市停车管理存在一定的问题，即对居住区出入口以及道路两侧这些所谓的“空地”违 规停车缺乏相关的管理政策和处罚措施。284人表示愿意付费共享停车；其中有57%可接受2元/小时标准(唐山公共停车场的收费标准)，37%可接受2~5元/小时，6%可接受5元/小时以上。分析发现，愿意付费停车人数与上面遇到停车难的人数的比率比较接近，说明居民是否愿意付费共享停车与城市停车难易程度密切相关，当经常遭遇停车难的问题时，居民更容易接受付费共享停车，一般可接受的付费标准为公共停车场的收费标准。 4.3.6. 关于共享智能车位锁问题 为提高私家车位利用率，可利用专利技术[ 15 ] 实施私家车位对外共享。被受访者中有30.39%关心车位锁价格，如果价格太高，投资回收期太长，市民则难以接受。另外，市民对车位共享车位可接受收费标准基本在市场价范围浮动；32.99%关心车位锁的操作难易，其中大多为年长者，担心车位锁的操作会太麻烦；50.13%更关心车位实行共享后其管理方式；29.09%关心其收费方式，见图4。 针对车位锁收费方式的调查，24.94%接受投币，43.64%可接受刷卡，38.70%可接受刷手机。部分市民表示，刷手机虽然方便，但手机需要依赖网络，一旦手机没有信号就无法付款；而投币和刷卡相对比较麻烦；三种方式各有利弊。因此，智能车位锁收费方式应该结合具体情况而定，不同的地区可以采取不同的方式组合。比如青年人较多地区可以刷手机为主，其他两种方式为辅；中老年人较多地区采用投币和刷卡为主。 图4. 市民对共享车位锁最关心的问题 对于共享车位锁管理方式有62.60%认为物业代为管理比较好，这样出问题时，方便处理。还有35.58%认为个人管理比较方便，因为现在很多小区的物业管理并不尽人意。 4.3.7. 关于小区出入口停车问题的解决办法 有35.84%的受访者希望小区出入口附近停放的车辆能够利用小区空闲车位停车，有59.22%的希望政府出台相关法令法规对违规停靠车辆进行处理。有3.64%认为两种方式都有自身的局限性。因此，管理中可以将两种方法结合起来，在加强相关法令法规监管车辆的同时，能够利用空闲车位来停放车辆，既解决了小区门口交通堵塞问题，也充分利用了停车资源。 4.4. 调研总结 调查发现，大部分车主对车位共享的理念比较认同。在价位合理、操作方便的情况下，绝大多数市民在自己车位闲置时愿意对外共享车位，并且在遇到停车难时也希望能够共享别人的车位。因此，调查表明，在这种共享意愿的驱使下，居住区车位共享是大势所趋。 当然，居住区车位共享是一种新鲜事物，在车位共享的同时不可避免的会出现一些问题。所以针对市民最关心的问题，为车位共享的顺利实施，务必解决好一些关键问题。
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user: 5. 居住区停车位共享需解决的关键问题 由于居住区车位的特殊属性，共享过程中不可避免会出现利益冲突，为尽量避免这些冲突的发生，至少应解决好以下几个方面的关键问题。 5.1. 规划层面 根据走访调研发现，唐山地区一些停车需求大的场所在高峰时期确实存在“停车难”问题，并且由于出入停车场的车辆拥挤进而影响动态交通，造成了局部路段交通堵塞。但很多现状小区的规划却存在着许多不利于解决这种交通堵塞的问题。很多开发商在开发住宅小区时，只考虑小区内部安全，将小区设计为全封闭式，没有考虑到小区在解决城市交通拥堵时的临时性交通疏散作用。因此，未来小区规划时，可以在容易产生交通拥堵的路段设计开放式小区，或将小区部分区域规划为封闭式供居民休闲活动，其余区域适量设计通道，作为城市交通支线，可以起到缓解该路段交通压力的作用。 另外，市民比较担心的问题是车位共享时对居住区的安全问题。为解决这个问题，首先应从设计层面实现“两个分流”：一是人车分流，即小区行人和机动车在进入小区时应实现分流，互不影响；二是外来人员与小区内业主的分流问题，即为业主设计专门的安全识别通道。业主必须经过身份识别进入小区内部，建议可以将小区停车场出入口设置面向道路，单独设计业主进出小区与停车场的通道，建议实行二次刷卡制度，这样保证外来共享车位车主停车后直接离开车场，不需进入小区内部；而小区业主可通过二次刷卡从车库进入小区内部。这样既实现了小区内人车分流，保证了小区安全，又可以在周边停车位紧张时，将小区停车位对外共享。 5.2. 技术层面 技术层面至少应解决好三个问题：(1) 智能共享车位锁的安全问题和操作方便性问题；(2) 业主与外来人员分流的安全刷卡通过技术问题；(3) 车位信息查询与信息安全问题，共享平台的稳定性、可靠性问题。 对于第一个问题，当前还处于尝试初期，共享技术需进一步完善，但随着物联网技术的发展，并不是桎梏车位共享的瓶颈；第二个问题只需在现状的情况下稍加改造，加装普通的门禁装置即可；关键是第三个问题，车位共享需在首先解决人们理念之后才能更好地推行，因为人们的可接受程度直接影响空闲车位的信息量。 车位共享目前在美国旧金山已经有过尝试[ 16 ] ，而且开展的很成功，通过网络数据共享以及云平台，目前已经可以做到动态实时记录车位利用情况，我们可以利用手机客户端对需要车位的车主发布实时信息，并通过交通诱导系统，引导驾驶员停车，这样既可以避免驾驶员聚集一处停车，出现局部交通拥堵，又可以通过诱导系统使车主规范停车，从而减少占用机动车道乱停乱放的现象。在这一平台发展的基础上，居住区参与的车位共享技术也是必然的趋势。 5.3. 管理层面 现行的停车收费标准和管理政策的制定大多从建设成本角度出发，忽略了驾驶员停车选择的动机和心理因素以及城市整体停车的效果。主要有以下几方面：①为收回地下停车场的建设成本，只对地下停车收费，而地上停车大多免费；②地下停车场进出不方便，技术稍差的驾驶员不愿选择地下停车；③路内停车免费或不计时收费；④违章处罚力度不够。基于以上原因，导致很多车主为了减少停车费用支出或进出停车场方便性、安全性等而选择地上停车。有些车主在地上停车场找不到车位时，为了逃避停车费而选择在道路两侧停车，甚至非法占用非机动车道停车，带来很大的安全隐患。究其原因，主要是现状停车政策制定和停车管理不善。 通过分析，可以采取以下几点措施改善停车现状：(1) 收费定价不能一味从建设成本考虑，而应当兼顾城市交通整体管理的效果，可以转变管理思路，尝试地下免费、地上收费的逆向方式，对地下采取一定的补偿措施来解决地下停车场的建设成本问题。例如根据地下停车场利用率或者停车数量给予适当补贴，这样停车场管理者必然想尽办法吸引停车，其结果必然是减少地上停车和违章停车；(2) 加大执法力度，甚至可以效仿国外，不惜提高违章惩罚标准或者从立法角度加大违章停车治理。(3) 制定灵活的收费政策和标准，例如采用阶梯式计时收费标准。针对市民最为关心的担心私家车位共享后会影响自己使用的问题，建议也可以采用这种阶梯式收费来约束人们的行为，可以对所有使用智能共享车位锁的人建立信用评价来划分等级进行梯度收费。对那些信用良好、没有出现过差评的用户可以给予一定的优惠停车费用，而对于信用不好的用户，可以提高其收费标准或不提供其共享车位进而来约束人们的行为。 5.4. 思想层面 调查发现，许多市民出于对自己方便性和安全性考虑，不愿意将车位对外共享。因此应解决好人们的思想问题，积极宣传推广车位共享理念，从城市交通环境协调发展，双赢关系角度出发鼓励宣传推广共享停车。
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user: 6. 结论 为了充分利用停车资源，缓解与像唐山一样的中等发达城市在城市发展进程中遇到的“停车难”问题，开展对唐山市典型小区停车位数量、停车位利用情况、停车需求以及市民对停车共享意愿的调查，调查显示，唐山典型小区在工作日的车辆出行率能达到80%多，并且51%的车位空闲可以高达4~8小时，约58%的市民愿意接受车位共享，说明车位共享在与唐山类似的中等发达城市有确实可行的前景，但是还有几个方面的问题需要解决，才能消除市民对于共享停车的顾虑。首先是如何在车位共享中保证车主的利益和方便性，其次是如何保证车位对外共享时不给小区带来安全隐患，这些问题我们也都给予了建议性的解决措施。此外还有智能车位锁技术的完善性以及共享车位管理等一系列问题有待解决。随着对外共享车位的不断探索以及智能技术的发展，这个问题也会被逐渐解决。居住区车位共享将作为一种全新的理念渗透到唐山这类的中等城市会有效的缓解城市停车难问题。
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user: 摘 要 评述了IPCC第五次评估报告(AR5)、可再生能源与减缓气候变化特别报告(SRREN)以及国内作者近年来对风速和风能资源变化评估、研究的主要成果。AR5第一工作组(WGI)报告认为，过去几十年全球近地表风速在中低纬度地区表现为下降趋势，在高纬度部分地区以及两极地区表现出增加趋势；且对空中风速变化的研究很少，目前尚没有系统的全球高空风速变化分析。国内的研究表明，近地表和高空风速在我国大部分地区为减小趋势，但高空风速减小趋势比近地表弱得多；个别高纬度地点及高山站平均风速有增加趋势。由于资料缺乏均一性，近地表风速和高空风速变化研究的可信度还不高。SRREN指出，全球气候变化可能改变风力资源的地理分布和/或年内和年际变异性，并可改变风能资源的质量，但难以对全球风能利用潜力造成显著影响。 关键词 :风速，气候变化，风能，高空风，IPCC，AR5，SRREN
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user: 1. 引言 全球气候变化是否影响到近地表(陆地或海洋)或空中风速变化，一直没有引起太多注意。只在最近才有了少量的研究，其中根据近几十年来的观测资料，发现中低纬度陆地近地面平均风速有减小的趋势，大风日数亦呈减小趋势，即大区域和全球陆地上近地表平均风速存在长期减弱趋势，但高纬度及一些海洋区域风速有增大的趋势[ 1 ] -[ 7 ] 。后来的研究发现，中国大陆过去30余年对流层平均风速也存在一定程度下降趋势，但比近地表平均风速下降趋势弱得多(张爱英等，2009) [ 8 ] 。 由于风能是重要的可再生能源，且已开始大范围商业应用，对节能减排具有重要意义，所以近地表和低空风速变化的研究对风能开发极其重要。风速和风能问题得到IPCC的特别关注。2013年发布的IPCC第五次评估报告(AR5)第一工作组(WGI)报告[ 9 ] 在气候变化观测事实部分着重对全球地表(陆地或海洋)或空中风速观测资料数据集来源、可信度及其观测变化的初步结论进行了评估，其中对资料的描述尤为详尽，且关于大气边界层以上风速变化的评估为新内容。此前，IPCC还于2011年发布了《可再生能源与减缓气候变化特别报告(SRREN)》[ 10 ] ，对包括风能在内的6种可再生能源的开发潜力、远景及需要克服的障碍进行了分析和预测。 本文评述了以上两个报告关于风速和风能变化的主要结论，同时补充综述了近年来国内学者对陆地近地表及高空风速变化研究成果，以及作者所在团队针对高空风能资源变化和近地面风能资源订正所做的最新工作，希望对气候变化研究及风能行业规划和设计提供一定参考。
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user: 2. 观测资料来源与信度 IPCC AR5 (2013) [ 9 ] 将地表风速观测分为大陆和海洋两大块。早期海洋观测是通过观察轮船或帆船在水中航行速度或用肉眼观察海面状况并进行估算和利用蒲福风级转换为风速。1950年代开始使用风速计测量。但这种转换以及测风仪离地平均高度随时间的增加可导致虚假的趋势。ICOADS (International Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set，国际综合海气数据集)发布的2.5版本包含测量方法以及风观测高度，允许对结果进行一定的调整。基于此数据集的WASWind (Wave and Anemometer-Based Sea- Surface Wind Dataset，海浪和基于测风仪的海洋表面风数据集)，以及通过内插得到的NOCSv2.0 (美国国家海洋学中心数据集V2.0)，在进行改进的同时进行了数据订正。NOCSv2.0给出的大西洋上风速是通过将很少的观测数据内插得到的。 海洋风速测量也使用来自天基的不同波段测量仪器。主要包括：散射计和合成孔径雷达得到风矢量，而高度计和被动辐射计只能测量风速；后期仪器所具有的最长连续记录始于1987年7月；基于卫星、内插的海表风速数据集使用客观的分析方法来融合不同卫星和大气再分析得到的数据。后期的产品能够提供风向，比如WSW (Blended Sea Winds，融合的海风数据集)；或者背景场，比如CCMP (Cross-Calibrated Multi-Platform，交叉校准的多平台风场数据集)和OAFlux(Ocean and Atmosphere Flux，全球海洋的海-气通量数据集)。CCMP相比其它卫星数据使用了额外的动力限制，是根据现场观测数据和SSM/I观测数据融合的均一化数据集。 陆地表面风速几十年来是采用测风仪测量，但是直到最近数据也很少被用于分析。全球的数据集都缺乏重要的元数据，如关于观测仪器更换和测风位置的记录。长期的、均一化的资料也稀少。而且风速变化趋势与测风高度有很大关系。近地面的风可以用再分析产品获得，但进行趋势分析时和观测获得的资料有较大不同。 相比地表风速，大气边界层以上的风速在AR4中没有得到重视。1930年开始使用无线电探空仪和探空气球进行测量。相比无线电气温记录，连不均一化的无线电测风探空记录都很少，也很少有人研究。空中风速也可以通过卫星追踪云和水汽或者风廓线仪、飞行器、热气球等来获得，这些风速都被作为分析产品的输入变量。 至于风能，除了与风速有关，还与当地的地形地貌、植被条件、空气密度、风机技术水平、电网接入难易程度、交通条件等密切相关，但仍能根据观测或模式模拟近地面风速及其随高度变化，并利用流体力学软件(CDF)，在充分考虑以上影响因子后进行科学估算。
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user: 3. 1988~2010年观测与大气再分析地表风速变化及其信度 AR4总结得出南北半球中纬度西风有所增强。但由于观测方面的缺陷，SREX (《管理极端事件和灾害风险推进气候变化适应特别报告》)表明地表风速变化趋势的可信度较低，AR5报告进一步证明了这一点。 图1 (原文图2.38)比较了1988年至2010年根据各种数据集分析得出的近地表风速线性变化趋势，包括基于卫星资料的插补数据集，插补或没有插补的实时资料数据，或者大气再分析数据集。由于序列比较短，这些趋势主要反映了年平均风速的年代际差异，难以反映长期气候变化。IPCC AR5引用了的研究结论，最近比较了各种数据集并发现了许多不同，它们也体现在图中趋势的差异里。但是，统计出来的一些明显特征在大部分数据集中都有体现，包括北太平洋上的增加和减小趋势，北美西海岸的增加趋势。大西洋上有增加趋势，这和SAM (卫星数据)和实际观测到的风场变化是一致的，在其他卫星数据分析和大气再分析资料中也得到体现。 说明： 1) 第1行均为基于卫星观测的分析结果： (a) 交叉验证的多平台风产品(简称CCMP，Atlas et al.，2011)； (b) 客观分析大气–海洋热通量数据集V3.0 (简称OAFlux)； (c) 融合的海风(BSW， Zhang et al.， 2006)。 第2行均为基于地表观测的分析结果： (d) 取自于地表通量数据集V2.0，来自英国南安普顿的国家海洋中心(Berry and Kent， 2009)； (e) 基于海浪和测风仪的海表风(简称WASWind， Tokinaga and Xie， 2011)； 图1. 1988-2010年间近地表年平均风速变化趋势(在IPCC AR5 中为图2.38) (f) 陆面地表风 (Vautard et al.， 2010)。 第3行均为基于大气再分析资料的分析结果： (g) 欧洲数值预报中心的再分析资料(中期版)； (h) 美国环境预报中心–大气研究中心(NCEP-NCAR， v1.0，或NNR1)； (i) 20世纪再分析资料 (20CR， Compo et al.， 2011)。 2) 所有产品均基于离地10 m高处风速(仅澳大利亚为2 m)，单位为m/s/10 a，网格距统一为4˚ × 4˚。 3) 具有8个月以上月平均风速才计算年平均风速，具有17年以上年平均风速且在第一年和最后三年中至少有一年数据才进行23年平均风速趋势计算。 4) 白色区域为数据不完整或缺失。黑色(+)标志表示所在网格中变化趋势显著。 IPCC AR5 [ 9 ] 引用了McVicar等(2012)的工作，包括收集评估了全球148份研究，结果表明自1960或1970年代至2000年代早期，陆地近地层风速包括季节平均风速、年平均风速及最大风速在南北半球的热带和中纬度地区为下降趋势(−0.14 m/s∙10a)，这些地区包括中国(含青藏高原)(但2000年后变化不明显)，西欧和南欧、美国的大部分、澳大利亚、加拿大南部和西部。不过在南北半球高纬度地区以及两极地带近地表风速有增加趋势，如阿拉斯加、加拿大北极区以及南极洲海岸。而Vautard等(2010) [ 6 ] 根据世界风速数据集，利用全球822个地面观测站1979~2008年不间断资料研究发现：1978~2008年北半球大部分区域有−0.10 m/s∙10a的下降趋势，风速明显减小的地区有中亚、东亚、东南亚–南亚、欧洲和北美，近地面风速近30年已经下降了5%~15%，达到高显著性水平(a = 0.05)。一些研究表明，地面风速增大趋势仅出现在高纬度部分地区。 总之，由于各数据集和方法使用的不确定性，尽管多数研究发现中低纬度陆地地区近地表平均风速有较明显下降趋势，仍存在局地差异，可能是气候变化、台站周边环境的不均一性，分析资料、研究范围、数据起止时间差异等多种原因导致。但对于全球大陆和海洋表面风速变化趋势的分析结果可信度较低。
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user: 4. 近30年观测空中风速变化及其信度 在过去的几年中，对高空风速变化的研究开始增多，其目的主要是为了通过估算大气环流和高空风速变化来解释地面风速的变化。IPCC AR5 [ 9 ] 引用了Allen and Sherwood (2008)的研究表明，1979~2005年间在北温带的对流层上层和平流层西风为显著增加趋势，而在热带的对流层上层为减少趋势；Vautard 等(2010) [ 6 ] 几乎同时发现1979~2008年间欧洲和北美上空对流层中低层探空风速存在变大趋势，而亚洲中东部为减少趋势。然而，迄今仍缺少系统性的全球高空风速变化研究，这阻碍了对高空平均风速变化趋势的综合评估。 总的来说，高空风速相比大气环流中其他要素的研究要少很多，且各种数据产品的质量也残差不齐。因此，目前对于高空风速变化趋势的研究和评估结论可信度比较低。
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user: 5. 气候变化对风能开发的可能影响 2011年IPCC公布的SRREN [ 10 ] 报告指出，全球风能技术潜力从70EJ/年(仅限陆地)到450EJ/年(陆地和靠近陆地)，相当于2008年全球发电量的1~6倍，因此风能资源开发利用可为近期(2020年)和长期(2050年)温室气体减排做出巨大贡献。到2009年底，风电已满足全球电力需求约1.8%，通过不懈努力，到2050年其贡献率预计可增至20%以上。 SRREN [ 10 ] 指出，全球气候变化可改变风力资源的地理分布和/或年内和年际变异性，也可改变风力资源的质量，并可改变极端天气事件的频率和强度，从而可对风力涡轮机的设计和运行产生影响。迄今为止所开展的研究表明，平均风速的年内变化明显，欧洲以冬季风最大，大西洋东北地区则冬夏差异大；本世纪欧洲和北美大部分地区多年年均风速变化最大值将超过±25%；而针对欧洲北部地区的研究表明，多年年均风力密度将可能保持在当前值的±50%之内；其它地区研究极少，巴西研究表明该国风能对气候变化不敏感甚至会增加，南美洲西海岸风速增加15%。尽管如此，全球风力的改变仍难以对全球风能利用潜力造成显著影响。
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user: 6. 中国地表及空中风速变化的研究 大多数研究表明，过去几十年来我国近地表平均风速、大风频率及风能呈减小趋势[ 1 ] [ 3 ] [ 5 ] [ 11 ] -[ 13 ] 。这些分析结论的主要不确定性来自资料质量。因为已有这些研究都采用地面气象站的风速资料，随着政策的调整和城市的发展，近地面观测风速往往会因迁站、测风仪离地高度变化、测站周边环境干扰等诸多因素而明显减小，几乎失去了大尺度气候变化研究的价值，所以观测风速的趋势性减小并不表明我国可利用的风能资源的降低。 从近几年建成的风电场的运行情况可看出，风速存在剧烈年际间波动，但无显著的趋势变化。在另外一项研究中，王毅荣等(2006) [ 14 ] 利用河西走廊地区17个绿洲气象站和10个高山站1970~2004年的资料以及7个测风塔2004~2005年的资料分析得出：探测环境变化较大的绿洲气象站风速减小明显，而探测环境变化较小的高山站风速减小不明显甚至有增加趋势。 张爱英等(2009) [ 8 ] 利用1980~2006年全国探空站资料分析得出，对流层中下层(包括850，700，500，400 hPa等压面)年平均风速线性变化速率为−0.10 m/s∙l0a，其中850 hPa和700 hPa等压面年平均风速线性变化速率均为−0.05 m/s∙l0a，但均未通过显著性检验；另一方面，全国相同探空站的近地表平均风速却存在显著的下降趋势，说明观测环境变化对近地表风速变化有主要影响。于宏敏等(2013) [ 15 ] 利用黑龙江4个探空站50 a的资料研究得出，近地表年平均风速显著减弱，但300 m，600 m，900 m层的年平均风速有不显著的增加趋势，作者认为这印证了朱锦红等(2003) [ 16 ] 的研究结论即中高纬度西风有增强趋势。刘学锋等(2009) [ 17 ] 利用河北省3个探空站36 a的资料分析得出其中两个站点地面平均风速显著减小，另一站点有略微减小趋势，而300 m，600 m，900层的年平均风速各站变化均不同，有的呈增加趋势，有的呈下降趋势，这与台站的观测环境有关；在他们的另一项研究中(刘学锋等，2009) [ 18 ] ，则发现河北省城市化和观测环境改变是造成全省范围内近地表观测到的平均风速显著下降的主要原因，但背景风速也存在一定减少趋势。 由于探空风观测不受城市化和地面观测环境变化的影响，出于验证近地表风速分析结论以及对区域风能资源进行长年代订正的需要，根据湖北省2个探空站500 m、1000 m、1500 m、2000 m、3000 m各层探空资料研究表明，武汉地区1958~2012年平均风速均为减少趋势，且随着高度增加，减少趋势增强(陈城等，2014) [ 19 ] ；恩施地区1981~2012年各层平均风速则有增加趋势(丁乃千等，2014) [ 20 ] 。可见，两个站差异明显，但总体趋势与张爱英等(2009) [ 8 ] 对于华中地区不同高度风速变化趋势的分析基本一致。 中低空风速及其长期变化的研究和评估，对我国广大丘陵山区风电开发具有重要意义(方怡等，2014) [ 21 ] ，对于理解近地表和高空平均风速长期变化的原因和机理也将具有重要帮助，应该得到进一步重视。
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user: 7. 结果讨论 相比于气温和降水等要素，关于近地表平均风速变化的系统研究至今仍然很少。究其原因，一是地面风观测资料的严重非均一性，处理和订正的难度大，研究结果可信度较低；二是缺乏研究的外源性驱动力。因而，关于全球尺度“高纬度风速增加、中低纬度风速减少”的结论，其可信度评级为“低”。就中国地表测风资料而言，早期资料的缺失，测风方法及设备的更换，观测站点逐渐受到城市化影响等因素都可能造成结论的不准确。至于高空风速变化研究则更少，分析结果更加受到观测资料密度和质量的影响。所以无论近地表还是高空平均风速变化研究，都亟需加强，尤其是对观测资料的均一化处理和订正，进而深入探究风速变化的根本原因，如大气环流改变，全球气候变暖等。 鉴于风能开发的巨大潜力和社会的迫切需求，以及出于对风能开发的需要和探空风资料的使用，人们进一步开展近地表及高空风速和风向变化研究的热情可能被激发，加深对近地表及高空风和风能变化特征和机理的了解。
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user: 摘 要 针对面向移动终端的微手势识别需求，本文介绍了一种基于HTML5、Javascript和webRTC框架的移动web端的微手势识别系统。系统通过移动终端摄像头获取视频信息，并从视频中提取人手，再将手分为手掌域和手指域。其中手掌域用于定位手部位置，手指域通过肤色提取、区域分割、轮廓提取等操作提取手势中的手指信息。通过与手势预定义进行解析对比，从而响应相应的操作行为。 关键词 :移动WEB，webRTC，微手势识别
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user: 1. 引言 移动硬件的普及，使得消费者在日常生活中所使用的应用渐渐集中到移动端上，从而移动互联网应用的开发逐渐成为趋势。而随着移动应用的发展，消费者已经不再满足于点按的交互方式。而当手势识别技术被应用到移动端时，成本大小和便捷与否就应该被优先考虑 [ 1 ] - [ 5 ] 。从数据的采集方式考虑，传统的采用数据手套等的方式由于成本较高以及使用时的不便，所以并不适用于移动平台。而Kinect等三维信息采集设备虽然具有极大的发展前景 [ 1 ] [ 6 ] ，但就目前来说，并不适合用在移动平台上。由此，本文所介绍的系统只使用移动设备自带的网络摄像头获取视频信息。 当前市场上的移动平台并不统一，仅考虑身边最为常见的就有苹果和安卓这两大系统。这使得开发者有时需要针对不同系统开发不同版本的应用 [ 7 ] 。所以，为了使系统具备跨平台工作的能力，本系统以移动WEB应用的方式进行实现。它将与运行的移动平台无关，切实解决平台局限性问题。 此外，现有手势识别往往会忽略了对于较小动作手势的识别，这也是本系统所重视的问题之一。
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user: 2. 识别流程及关键技术 本文将介绍一种基于web的微手势识别系统。微手势识别的重点，在于对手指位置信息的确定。手指的外观形态随动作而变，而手掌的外观形态基本处于相似形状，故系统将手分为手指域和手掌域。系统对大量样本进行训练，得到基于Haar特征的级联分类器。这个分类器可以用来定位视频画面中的手掌位置，即定位到整个手势的位置。然后，系统获取手指的指尖和重心的位置，并通过追踪手指重心的前后位置差异，对手势进行解析。 基于移动web的微手势识别的流程如图1所示。首先通过网络摄像头获取手势图像；再使用已经训练完成的分类器，通过objectdetect.js对获取的图像进行对手掌区域的位置确定；然后根据手掌域位置的确定，获得手指域位置；接着根据YCrCb颜色空间的肤色模型 [ 8 ] ，对图像进行二值化处理，而后再经过一定的形态学处理，去除一定噪声；最后对已分割出的图像，采取微手势识别算法，提取出其中的手掌与手指重心，解析手势信息。 2.1. 图像采集与定位 图像采集基于Google提出的WebRTC框架，它基于HTML5标准，使用Javascript API来实现对摄像头的调用和浏览器的无插件视频播放。目前的主流浏览器，如Chrome、Opera以及Firefox等的最新稳定版本都支持这一标准。 对于网络摄像头所获取的视频信息，系统利用 <canvas> 获取视频的每一帧图像，用来检测视频中的手势。而在对视频中的手势进行检测和定位时，系统采用开源项目objectdetect.js来实现。它主要采用基于Haar特征的级联分类器对目标进行检测。 这里，本文的目标图像为手掌图像，通过对手掌域的定位，获取手势的大致位置。在大致位置(兴趣 图1. 微手势识别的流程 区域ROI)的确定之后，后续的图像处理工作将被定在这块区域内。这样不仅排除了非手势区域的干扰信息，并且大大加快了处理速度，提高了系统的工作效率。 2.2. 肤色分割 相对RGB，YCrCb颜色空间可以将色度和亮度分离，从而在肤色分割的过程中降低亮度的干扰。其中，Y表示亮度，Cr表示光源中红色分量，Cb表示光源中蓝色分量。RGB向YCrCb的转换公式如下： 一般来说，根据某点Cr和Cb的值满足 且 ，那么该点可以被判断为肤色点，否则不是。根据这个标准，肤色区域像素点的灰度值被设为255，非肤色区域像素点的灰度值被设为0，生成肤色二值图像。 2.3. 手指识别 手指识别的作用在于对所得的手势图像进行解析，获得其所表达的手势信息。它是整个流程中最重要的部分。目前手势识别的方法很多，大致可分为基于模板匹配的方法和基于机器学习的方法。本系统的检测部分属于机器学习类算法。整个过程包括悬停判断，肤色区域编号，轮廓统计，重心相对位置计算，手势信息确定。其中，重心相对法利用手掌域重心，手指域重心的相对位置，判断手指相对于手掌的运动情况，再结合手指域重心的前后两者变化，从而解析出手势信息。
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user: 3. 手势识别算法的研究 本系统的重点在于对手指的识别与追踪，需要具有一定的高效、实时性。 3.1. 算法流程 算法流程图2所示。 3.2. 算法实现 3.2.1. 获取手掌域重心 在处理过的肤色二值图像中，肤色像素的灰度被设置为255。这意味着手掌域内的肤色像素的(x， y)坐标点已经被确定，然后手掌域的重心可以根据下方的公式算出。 图2. 算法流程 其中， 为重心坐标， 为肤色像素点的横坐标， 为肤色像素点的纵坐标，N为肤色像素点的总数目。 3.2.2. 悬停判断 web端的手势识别，在追求高效、实时性的同时，会失去相应的准确性，为了达到效率与精度的相平衡，采用了一种悬停判断的方法。此方法的前提是手掌域的图像已经被识别，且手掌域重心已经被获取到。将此时手掌重心的坐标记为 。随着时间推移，视频的每一帧的重心坐标可以组成一个序列，即 。若其中有30个坐标处于 的邻域内，则该手势在这个位置保持了一定时间。它所代表的含义即为“选中，执行下一步操作”。 3.2.3.肤色区域编号 在经过肤色二值化操作后，肤色像素在图中呈区域的形态。为了有效地处理其中的肤色信息，系统对肤色像素区域进行编码，从中提取出所需要的区域，并排除不需要的区域。编码过程的大体准则为：首先初始化整个手势图像的值；接着按照从左到右、从上到下的方式对肤色像素区域进行编码。 (1) 初始化编号值 图像区域如图3所示：其中Total为整个图像区域；Pre为事先获得的手势图像区域；Ext为将手势图像区域边界延伸2个像素大小所得的图像区域。 图3. 区域示意图 图4. 编码初始化 图像初始化是将Ext区域内的所有像素点的编号值初始化为0，如图4所示：其中黑色边框为Pre区域，灰色框代表肤色像素点，白色框代表非肤色像素点 (2) 编号方法 如图所示，整个编码过程依照从左到右、从上到下的原则进行。假设肤色点的坐标为 ，码值为num。系统需要判定 ， ， 和 这四个点是否已被更改编码：若四个点的码值都是0，则认定该像素点所处区域未被重新编码，然后将当前点的码值重新赋值为 ；若其中至少有一个点被重新编号，则当前点的值应被赋值为那个被重新编号的码值。根据以上原则，如图4中所示，首先遇到的肤色像素点为P点，当前num = 0。因为P点四个方向上的点编号值均为0，故P点的编号值应为 ，即为1。同理，对于图中Q点，系统需判定Q点的左前方、左上方、上方、友上方四个点是否被重新编号，由于P点为Q点的左前方点，又因为P点已被重新编号为1，那么Q点的编号值应与P点的编号值相同，即仍为1；最终，图4中肤色区域编码后的结果如图5。 3.2.4. 轮廓统计 在不同区域的肤色被用不同的数字进行了编号之后，由于肤色分割存在一定缺陷，它会将与肤色相 近的颜色也误认为是肤色。所以在经过肤色二值化后，图像中仍会存在或大或小的干扰区域。而轮廓统计目的在于筛选出系统所需要的肤色轮廓。 此步骤首先对编号过的各个区域进行编号值统计，分别统计各个编号值的数量，通过数量上的大小，可以得知这个区域的大小。根据实验统计，手指轮廓的大小，所占目标区域的比例约为5%~15%。然后根据轮廓大小，系统就可以得到所感兴趣的肤色轮廓区域，并排除了过大或过小的干扰区域。 3.2.5. 重心相对位置识别法 经过前面几个步骤，系统已经可以得出手指区域。与获取手掌域重心一样，系统采用相同的方法获取手指域重心坐标，并将重心点抽象出来，如图6所示。其中“状态一”指“手部运动开始前且通过悬浮判定成功获取重心坐标的状态”，“状态二”指“手部运动结束后且通过悬浮判定成功获取重心坐标的状态”。 3.2.6. 算法具体实现方法 (1) 构建重心坐标三角形 过掌心A点做一条垂线L，过手指重心B点做L的垂线L'且两条线交于点C，得 ，记A角度数为 。同理可得 ，记A'角度数为 。如图7所示 (2) 计算手指长度 在手指域部分，假设手指区域纵坐标最小点为E，纵坐标最大点为F，分别过E、F点做水平线，记水平线间距为d，如图8所示。手指分为伸长和弯曲情况，弯曲情况下的手指长度大体为伸长情况下的二分之一。故根据这一点，假设状态一的手指长度为 ，状态二的手指长度为 ，max为 、 中的较 图5. 编码结果 图6. 手部运动状态 图7. 手部运动状态形式化 图8. 手指弯曲 大者，设 。 若 ，则认为手指前后发生了弯曲动作；若 ，则认为手指未进行弯曲动作，此时，系统需要从角度变化方面入手来解析手指的运动信息 (3) 计算角 、 通过事先构建的坐标三角形，系统可以利用三角信息计算出相应的夹角。假设A点坐标为 ，B点坐标为 ，C点坐标为 ，由此可得： ，同理可得 。 若 ，则认为手指前后未进行左右摆动，并且事先已知手指前后长度未改变，此时可认为手部微小动作前后未发生改变。 当 ，若 ，则认为手指部分进行了向右的摆动运动；若 ，则认为手指部分进行了向左的摆动运动。 综上，系统得到了手指的4个运动情况：弯曲、保持、向左和向右。然后系统将手指的4个动作与手掌部重心坐标相结合起来，就可以解析出多种事先定义的手势信息。
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user: 4. 系统示例 4.1. “复制”命令 当视频中手指做一次向左移动，系统解析为开启矩形复制功能，如图9。 4.2. “移动”命令 当视频中手指做一次向右运动时，系统解析为开启拖动矩形的功能，然后矩形随手移动而移动，如图10。 图9. “复制”命令 图10. “移动”命令
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user: 5. 结束语 本系统通过网络摄像头获取手势视频，使用基于Haar特征的级联分类器定位手掌位置，再通过肤色分割、形态学处理等方法获取手部图像，然后根据手掌和手指的信息分析获得当前手势所代表的命令。系统从数据采集到获取命令的整个过程，都体现了低成本、高便捷性等特点，对于移动设备具有较好的适用性。
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user: 摘 要 利用常规观测资料、NCEP资料以及多普勒雷达资料，对2014年1月28日伊犁地区特大暴雪进行分析。结果表明：暴雪过程与高空冷槽、南支暖湿气流以及中低空切变有着密切联系；高空偏西急流，加强了整层的上升运动，为强降雪的发生提供了有利的大尺度环流条件；长时间强的水汽输送为暴雪天气提供了充沛的水汽条件；低空辐合、高空辐散的高低空配置有利于暴雪的出现。 关键词 :暴雪，水汽通量，散度，诊断分析
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user: 1. 引言 暴雪是伊犁河谷冬季主要灾害之一，其对交通、航空等行业及人已民群众的生产生活带来了很大的影响，而暴雪也成为许多气象工学者的研究对象之一。在对新疆大降水的研究中总结出产生新疆大降水主要有六种天气形势[ 1 ] ；杨莲梅等[ 2 ] 指出伊犁河谷大~暴雪呈显著的线性增多趋势，增长率为0.7次·(10a) -1 ；张俊兰等[ 3 ] 指出北疆暴雪的水汽源地主要分布在地中海附近、红海或波斯湾两个海域附近；水汽输送有西方、西南和西北3条路径，以西南路径最多、西北路径较少；水汽输送最高层接近300 hPa，最强水汽输送层位于650~750 hPa之间；张雪梅等[ 4 ] 指出北疆地区常年为偏西水汽输送；还有许多学者[ 5 ] -[ 8 ] 指出在暴雪区上空强的上升运动为暴雪产生提供了动力条件；在对产生暴雪天气的物理场分析中[ 9 ] -[ 11 ] 指出低空辐合、高空辐散的高低配置有利于上升运动的加强，有利于暴雪的产生；周淑玲等[ 12 ] 指出多普勒雷达资料反映了暴雪回波强度为35~40 dBz，径向速度图上反映了低空急流和风辐合特征。 2014年1月27日夜间开始河谷出现强降雪天气过程，降雪天气持续到29日14时左右，受暴雪天气的影响，伊宁市英也尔乡、巴彦岱镇的72户居民157间房屋受到不同程度的损坏，其中严重危房73间，一般危房55间，经济损失311万元。暴雪天气还造成果子沟二台高速路段发生雪崩，两辆过往车辆被掩埋，无人员伤亡。本文利用常规观测资料和NECP再分析资料、自动站、以及多普勒雷达等资料，对伊犁河谷这次暴雪天气进行了分析，以期为今后暴雪天气预报提供一些有益依据。
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user: 2. 暴雪天气概况 1月27日夜间，伊犁河谷地区自西向东开始降雪，强降雪中心主要位于河谷西部一带。其中28日出现了有记录以来范围最广的暴雪天气，由图1可以看到河谷西部5个县站全部站达到暴雪(大于12.1 mm，按新疆气象台的降雪量级划分，下同)。最大降雪量在伊宁市，24小时降雪量为21.4 mm。此次天气是近30年历史同期暴雪范围最大的一次降雪过程，其中霍尔果斯降雪量达20.0 mm，突破了历史同期极值(1981~2010年最大降雪量15.3 mm)。降雪时段新疆无明显冷空气入侵，气温明显偏高，与历年同期(1月28~30日)相比偏高5~8℃。图1给出了伊犁河谷2014年1月27日20时~1月28日20时24 h降水分布情况。
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user: 3. 连续性降雪过程的天气形势特征 3.1. 高空形势演变 在降雪前期，1月26日08时，500 hPa图上(图略)，欧洲为高压脊，在乌拉尔山以东高纬为一狭长 的低压活动区，并有两个低压中心，且西面的低压中心向西伸出一横槽。中纬度受平直西风气流控制。里咸海为一低槽，在其前偏南处有一短波槽，温度场落后于高度场，具有明显的斜压性，有利于系统的加强。到1月27日08时(图略)，在300 hPa高空图上中亚至伊犁河谷出现了高空急流，其中心轴最大风速达44 m/s，强降雪区刚好位于高空急流出口区左侧的辐散区中，高空强烈的抽吸作用加强了整层的上升运动，为强降雪的发生提供了有利的大尺度环流条件。在500 hPa图上(图2)随着欧洲脊的减弱，西伸的横槽旋转南下，与东移的里咸海低槽和南支短波槽同位相叠加，在西西伯利亚至中亚地区形成南北向达24个纬度的长波槽，槽前的锋区明显加强，在70~80˚E，40~50˚N范围内等高线有5根线增加到10根， 图1. 2014年1月27日20时~28日20时降雪量(单位：cm) 图2. 2014年1月27日08时500高度场(单位：dagpm) 槽前的偏西气流加强，在中亚至伊犁河谷也形成偏西急流，急流最大风速达36 m/s。西西伯利亚至中亚的长波槽在东移过程中不断分裂的短波，与中亚至新疆西侧东移北上的暖湿西南气流共同作用，造成1月28日伊犁河谷西部的暴雪天气。700 hPa图(图略)上，在中亚至新疆北部出现偏西南急流，本站西南风达16 m/s，有利于水汽向西一直输送到伊犁河谷。在850 hPa图上，偏西气流与偏东气流形成的辐合线在伊犁河谷西部，且风场的辐合点恰好位于河谷西部，此时河谷的偏东风达14 m/s，而上游的塔什干站的偏西风达16 m/s，而这种强的局地的辐合风场也有利于河谷西出现暴雪天气。 3.2. 地面形势演变 本次暴雪天气过程是在地面西高东低形势下形成的。在降雪前期，伊犁河谷处于减压升温中，到1月26日伊犁河谷西部最高气温升至4℃以上，与历史同期相比，偏高4~6℃，这种情形有利于不稳定能量的储存及天气系统的进入。到1月27日14时(图3)，在地面图出现了冷锋，其后部冷高压发展强盛，冷高压中心为1030 hPa，冷空气强盛而活跃。冷高压以西方路径进入伊犁河谷，也有利于出现强降雪。到27日23时地面开始加压，但冷高压主体偏北。 从伊宁站的地面要素时间演变特征(图4)可以看到强降雪集中在气压上升过程中，这段时间内风速较小，而且是由东风转为东南风，而上游站为偏西风，地面辐合明显，有利于水汽的集中。而温度偏高，温度与露点线十分接近，说明近地面水汽充沛。 综上所述，在稳定的大气环流背景下，对流层中高低层有利的配置，使伊犁河谷西部出现暴雪天气并持续。西西伯利亚至中亚地区的长波槽不断分裂短波，伊犁站的850 hPa，700 hPa和500 hPa各层温度有弱的波动，反映了弱短波的移动，正涡度平流产生上升运动，中亚至新疆西侧有一支西南气流，稳定维持的暖湿西南气流在东移北上过程中带来充沛的水汽，为伊犁河谷西部出现暴雪天气提供了水汽条件。而高空急流与局地辐合风场为暴雪天气提供了动力条件。
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user: 4. 物理量诊断分析 4.1. 水汽条件 充分的水汽供应是产生大降水的必要条件。源源不断的水汽输送和强烈的水汽辐合，为暴雪的形成和持续提供了充足的水汽条件。而水汽通量与水汽通量散度定量地描述了水汽输送的方向、大小、积聚。 图3. 2014年1月27日14时地面图 4.1.1. 水汽通量 水汽通量是指在单位时间内流经某一单位面积的水汽质量，它是表示水汽输送强度的物理量。分析1月28日700 hPa水汽通量(图5)可以看到，此次暴雪过程的主要水汽源地为红海和地中海，水汽输送路径为西南路径+西方路径，红海附近的水汽沿西南路径经过波斯湾、伊朗高原到达里海的西南部后，同时得到来自西方路径的水汽补充后加强，然后沿西南路径输送到中亚地区，并自西向东输送到伊犁河谷地区，且水汽输送的大值区恰好位于暴雪区(河谷西部)，到1月28日14时暴雪区上空650 hPa的水汽通量最大值达5~6 × 10 −3 g∙cm −1 ∙hPa −1 ∙s −1 。而此次暴雪天气的水汽输送从27日20开始进入伊犁河谷，直至29日08时减弱，时间长达36 h，在沿44˚N的水汽通量纬向垂直剖面图上(图5)可以看到，水汽输送的最高层只在500 hPa附近，但水汽主要输送到80~82˚E范围内，恰好位于伊犁河谷西部，与暴雪区相对应，且在650~750 hPa最强。 图4. 2014年1月27日20时~28日20时地面要素时间演变图 图5. 2014年1月28日08时700 hPa水汽通量(单位：g∙cm −1 ∙hPa −1 ∙s −1 ) 4.1.2. 水汽通量散度 水汽通量的数值和方向只能表示水汽的来源，而在作降水成因分析时，需要进一步考虑从各个方向输送的水汽能否在某地集中起来。表示这种输送来的水汽集中程度的物理量就是水汽通量散度。充足的水汽供应是暴雪发生的重要物理条件，而大气中水汽的多少、辐合程度决定着降水的大小。而在整个强降水过程中，水汽有一个短期内快速集中的过程，促使强降水形成。从沿44˚N的水汽通量散度纬向垂直剖面图6 (图略)可以看出，在1月28日02时在80~83˚E范围内整个中低空均为水汽辐合，水汽辐合中心在800 hPa附近，中心值达−1.5 × 10 −8 ∙g∙cm −2 ∙hPa −1 ∙s −1 。在这个过程中水汽开始累积，为暴雪的发生提供了充足的水汽条件，此时河谷西部已经出现降雪，到1月28日08时(图7)，水汽辐合增强，并扩展到了高空500 hPa以上，强的水汽辐合一直维持到1月29日02时。强烈的水汽辐合使水汽源源不断输送到伊犁河谷地区上空。可见，深厚的湿层和强烈的水汽辐合为此次暴雪提供了充足的水汽条件。 图6. 2014年1月28日08时沿44˚N的水汽通量纬向垂直剖面图(单位：g∙s −1 ∙cm −1 ∙hPa −1 ) 图7. 2014年1月28日08时沿44˚N的水汽通量散度纬向垂直剖面图(单位：g∙s −1 ∙cm −1 ∙hPa −1 ) 4.2. 垂直速度场分析 沿44˚N的做垂直速度的剖面图上可以看到，在28日02时，在80~81.5˚E的范围内(图略)，地面到850 hPa附近为上升运动区，最大值在80˚E，在920~900 hPa，中心值是−1 × 10 −2 hPa/s，恰与降雪量最大值区相对应。并且随着降雪的开始，上升运动的范围也向上扩展，到28日08时(图8)，也是降雪最大时刻，上升运动区扩展到300 hPa，并在80˚E左右范围内出现了上升运动的大值区，最大值在600 hPa附近，中心值是−1 × 10 −2 hPa/s，并且在28日，在80.5~81.5˚E范围内(与暴雪区相对应)，在800 hPa以下一直处于上升运动中。配合散度场的垂直分布(图8)可知，暴雪区上空(80.5~82˚E)从1000~600 hPa为辐合区，在600~350 hPa为辐散区，而在350~150 hPa又为辐合区，在100 hPa以上又为辐散区，这种双辐合－辐散的高低空配置更加强了大气的上升运动，为产生暴雪提供了动力条件。从图中还可以看到，辐合中心并不在产生暴雪的范围内，而在82˚E附近，且辐合层高达200 hPa，上但对应垂直速度场可以看到此范围内为下沉运动区，所以强的上升运动是产生大降水的必要条件。
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user: 5. 多普勒雷达回波特征 5.1. 基本反射率 这次伊犁河谷的暴雪天气持续时间长，由27日22时开始自西向东出现的连续性降雪，降雪持续到29日14时前后，由28日1:59分的回波图(1.5℃仰角)可见(图9)，降水回波范围较大，在120 km范围内均为连续性降水回波，强度不强，但在大片弱回波中有夹有强度较强的回波团，回波强度在25 dBz左右。回波表现为均匀的片状，边缘毛松模糊不清。说明这次降雪为典型的层状云连续性降雪。 5.2. 径向速度 雷达径向速度产品是分析降水系统水平运动和能量输送的一个重要手段。通过对零速度线形状和位置的分析，可以验证大气的动力和热力结构，初步判断风随高度的变化趋势、冷暖平流输送和动力辐合辐散情况。在多普勒速度产品应用中， 大尺度运动往往是冷暖平流、辐合辐散等各种运动的集中反映， 暖平流与大尺度辐合相结合就是一种典型的产生灾害性天气的速度特征。本文从1.5°仰角多普勒雷达速度图上分析这次降雪过程。在1月27日23:12时(图10)降水刚开始时的相对径向速度图可以看出，零速 图8. 2014年1月28日08时44˚N垂直速度剖面图；(a) (单位：Pa∙s −1 )、散度场(b) (单位：×10 −5 ∙s −1 ) 图9. 2014年1月28日1:59时回波强度图(单位：DBZ) 图10. 2014年1月28日23:12时径向速度图(仰角：1.5˚) (单位：m∙s −1 ) 度线呈“S”型，说明测站周围风随高度顺转有暖平流。仰角径向速度在入流一侧由远而近呈递减，同距离圈上入流速度>出流速度；入流一侧存在明显的“牛眼”，出流一侧则没有，表明存在风速的辐合。综合分析，暖平流叠加风向风速的辐合是此次降雪加强和维持的主要因素。
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user: 6. 结论 1) 在稳定的大气环流背景下，对流层中高低层有利的配置，高层冷槽，地面冷锋，使伊犁河谷西部出现暴雪天气持续。 2) 高空偏西急流，加强了整层的上升运动，为强降雪的发生提供了有利的大尺度环流条件。中层的偏西南急流源源不断把水汽向西向东一直输送到伊犁河谷。在850 hPa图上，偏西气流与偏东气流形成的辐合线伊犁河谷边境线附近，且风场的辐合点恰好位于河谷西部，有利于河谷西出现暴雪天气。 3) 长时间的水汽输送及强的水汽辐合为伊犁河谷提供了充沛的水汽条件。水汽通量输送的大值区恰好位于伊犁河谷西部。暴雪上空双辐合－辐散的高低空配置更加强了大气的上升运动，为产生暴雪提供了动力条件。 4) 此次降雪回波为典型的层状云降水回波，径向速度上表现为暖平流叠加风速辐合，是暴雪生成的主要因素。
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user: 摘 要 本体作为一种结构化数据模型，已经被广泛应用在各个科学领域。在管理学中，本科作为一种信息检索模型用于信息的语义查询和扩张。本文给出一种基于距离学习的本体学习算法，利用特征值优化方法得到计算模型。通过两个仿真实验来验证新本体算法的有效性。 关键词 :本体，相似度计算，本体映射，距离学习
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user: 1. 引言 本体一词最初起源于哲学领域，用于表述事物之间的本质必然关联。之后，本体作为一个数据管理模型应用于计算机领域。进入本世纪之后，本体已经成为集数据管理、存储、计算、检索为一体的工具。在管理学中，为了有效地对海量数据进行管理，需要其管理模型能拥有结构化表示数据的能力，从而，本体开始应用于数据管理领域，其相关技术在近几年得到了长足的发展，各种本体算法孕育而生(见[ 1 ] -[ 10 ] )。此外，借于其强大的数据管理功能，本体被应用于其他学科领域，比如教育学、心理学、生物学、化学等等。 一般地，用用O表示一个本体，用一个图 来该本体对应的数据结构。在管理学中，本体利用其自身结构化特征为用于提供查询服务。在具体的工程应用中，数据查询是本体这一数据管理模型的主要功能。从这一角度来说，在本体上的各种应用算法，其核心和本质是对存储的概念进行相似度计算，进而知道它们之间的联系。 近年来，通过学习方法得到本体算法已经成为研究的热点。[ 2 ] 提出了基于对偶理论的本体稀疏向量学习算法；[ 3 ] 模糊本体中的模糊相似度计算；[ 4 ] 给出了基于MLS方法的本体学习算法；[ 5 ] 提出基于梯度下降策略的本体稀疏向量学习算法；[ 6 ] 在多重分割框架下提出无限推荐本体算法；[ 7 ] 利用控制论方法提出新本体相似度计算和本体映射优化算法；[ 8 ] 得到基于TLP经验模型的本体学习算法；[ 9 ] 将信号逼近的方法应用于本体相似度计算和本体映射中，得到相应的算法；[ 10 ] 在k-部排序框架下给出基于AUC标准的本体算法。 本文提出基于距离学习的本体相似度计算和本体映射算法，其算法主要是利用特征值优化技术。
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user: 2. 本体学习算法框架 在本体管理模型中，每个概念对应本体图中的一个顶点。为了将本体算法融入到学习框架中，需要对这些概念进行预处理，即对每个顶点而言，用一个向量来表示这个顶点对应概念的所有信息。在不引起混淆的情况下，符号 同时表示顶点和它对应的向量。因此在本文中，表示顶点对应概念信息的向量用该顶点v来表示，不再使用标准向量的粗体。在整个学习过程中，使用如下两个集合作为样本集，其实S是相似顶点对构成的集合，D是不相似顶点对构成的集合： ， . 而顶点之间的距离则用如下公式进行计算： (1) 其中M是一个半正定对称矩阵。根据公式(1)，距离学习的实质是学习得到文矩阵M。对任意自然数n，设 。设 是对称p阶矩阵空间， 为正定对称p阶矩阵空间。设任意 ，空间 上的内积可以表示为 ，其中 表示矩阵的迹。用 表示标准欧式空间下的泛数。由n个本体样本点构成的样本集合记为 ，其中 ， 是顶点 对应的标记。记 ，则由(1)可知 。若 属于相似集合对，则设 ，并将 记为 。 在学习过程中，我们希望相似的顶点对，它们的距离尽可能的小；而不相似的顶点对，它们的距离尽可能的大。进而可以如下表示： (2) 采用对最小平方距离进行最大化的方法，(2)又可以化为 (3) 记 ，则(3)又可以写成 (4) 可见，(4)是一个典型的半正定规划(semi-definite programming，简称SDP)，其等价于 (5)
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user: 3. 主要本体学习算法描述 下面我们给出本文主要本体学习策略。对任意 ，记 为 的最大特征值。设 为不相似对的个数，它的单纯形则为 . 记 ， 。设 是可逆的，则(4)等价于 . (6) 更进一步，可以表示成如下特征值优化问题： . 如果设三元组 表示为 与 相似，但 与 不相似，并设 为这样的三元组的集合。重新记 ， 。则本体算法问题又可以重新写为如下形式： (7) 其中 是平衡参数。通过计算可知，上述(7)又等价于 . 类似地，设 ， 。假设 可逆，则上述本体问题(7)又等价于 (8) 其中向量 表示其所有分量都是1。设 表示向量 的最大元素，则(7)可以表示为广义特征值优化问题如下： . 事实上，由(6)可知本体问题可看成 .(9) 为解答本体问题(9)，引入光滑参数 ，并定义 . 下面我们使用光滑逼近的思想来解(9): 输入：光滑参数 ，阈值 ，步长序列 ； 初始化： 满足 ； 对 做如下循环 ， 即 其中 为矩阵 的最大特征值。 ; 若 ，则退出循环； 输出： 阶矩阵 。 可知道，如果步长序列满足 且 ，则有 。 另外一个解答本体优化问题(8)的思路可以表述如下。先设 . 这样一来，(8)等价于 . 用如下的函数来逼近 ： . 其梯度为 ， . 其具体逼近方法为： 输入：光滑参数 ，阈值 ，步长序列 ； 初始化： 满足 和 ； 对 做如下循环 ； ; 若 ，则退出循环； 输出： 阶矩阵 和松弛变量 。 利用以上两种策略，都可以得到顶点对应向量之间距离计算公式，进而间接确定顶点对应概念之间的相似度。