摘 要: 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息,导致模型预测性能不佳等问题,该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络( long short-term memory, LSTM )与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中,采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系;在解码层中,利用 LSTM 提取 短期时序依赖,以增强时间序列的连贯性,同时引入改进的反向残差前馈网络( improved residual feedforward network, IRFFN )以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理,并进行了归一化处理;然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析,并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征;最终通过网格搜索法对 超参数进行优化,并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析,提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度,其平均绝对误差( mean absolute error, MAE )、均方根误差( root mean square error, RMSE )和决定系数( R 2 )分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ,与基础模型 Informer 相比,冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度,为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词: 冠层 ; 温度 ; 非线性时间序列 ; 长短期记忆神经网络 ; Informer doi : 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号: TP18 ; S165 文献标志码: A 文章编号: 1002-6819(2025)-07-0001-11
材料Sio 2。在拓扑模式下,电场高度局部位于分层结构的反转中心(也称为界面),并成倍地衰减到批量上。因此,当从战略上引入非线性介电常数时,出现了非线性现象,例如Biscable状态。有限元数值模拟表明,当层周期为5时,最佳双态状态出现,阈值左右左右。受益于拓扑特征,当将随机扰动引入层厚度和折射率时,这种双重状态仍然存在。最后,我们将双态状态应用于光子神经网络。双态函数在各种学习任务中显示出类似于经典激活函数relu和Sigmoid的预测精度。这些结果提供了一种新的方法,可以将拓扑分层结构从拓扑分层结构中插入光子神经网络中。
抽象的北极土壤经常受到空降,海洋或动物来源的微生物侵袭,这可能会影响当地的微生物群落和生态系统功能。然而,在冬季,北极土壤是从雪以外的外部来源分离出来的,这是微生物的唯一来源。通过雪微小的ISMS成功地殖民地殖民化,取决于入侵和居民社区的生存和竞争能力。使用浅shot弹枪元素测序和扩增子测序,本研究监测了整个雪融化的雪和土壤微生物群落,以研究北极土壤的定殖过程。由于观察到成功定殖的所有特征,因此可能发生微生物定植。源自雪的定植微生物已经适应了当地的环境条件,随后在北极土壤中经历了许多相似的条件。此外,与竞争相关的基因(例如运动和毒力)在雪样融化时在雪样中增加。总体而言,在土壤中发现了一百个潜在成功的殖民者,因此证明了熔融过程中土壤中雪微生物的沉积和生长。
雪况调查可以追溯到 20 世纪初。如今,雪况监测活动已经扩展到更多地区,技术进步使得这些测量更加精确。雪况监测可以为从短期径流到季节性供水预报等一系列预报提供信息,监测技术的进步可以带来预报效益。然而,雪况以及融雪径流的时间和规模仍然存在不确定性。这些不确定性在一定程度上反映了监测西部雪况的挑战,西部的地貌非常多样,有海拔超过 14,000 英尺的高峰、广阔的平原、高地沙漠和森林茂密的地区。在私人土地、荒野地区和人迹罕至的地区测量雪况可能具有挑战性。雪况本身的多变性质以及经常伴随雪况的极端寒冷可能对有效、可靠的雪况监测构成挑战。雪况测量可以从不同的平台进行,从地面到飞机和卫星,或者使用建模工具进行估算。每个平台和每种特定的雪监测技术都需要在成本、空间覆盖范围、时间覆盖范围、准确度、精确度、分辨率、地理适用性和可靠性之间进行权衡。
摘要:机载地面穿透雷达系统提供了一种安全且效率的方法,可在挑战性地形中测量雪深和积雪地层,并具有潜在的雪崩危险。雪花龙是一种定制的雪测量系统,其中包含一个未螺旋的航空车辆(UAV)平台和雷达有效载荷。专门设计用于在各种雪覆盖场景上进行雪调查,该系统具有针对此类任务的性能属性。在这里,我们介绍了完整系统的技术实施,再加上在Svalbard上进行的三个广泛的现场活动的验证结果。此外,我们还提供了对雪地无人机获得的雪地层测量结果的见解,并原位获得了雪轮剖分以进行比较分析。通过将雷达观测值与1673的共同位置测量降雪深度相关联,范围从5到200 cm,并揭示了高度的一致性,从而产生了r = 0.938的相关系数。雪花源是可靠有效的工具,可在坡度范围内协助当地的雪崩危险评估,其中有关积雪深度和结构的信息至关重要。
