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1、非线性局部Lyapunov指数与大气可预报性研究[非线性局部Lyapunov指数与大气可预报性研究]鉴于线性误差发展理论研究大气可预报性存在的局限性,采用非线性扰动发展方程讨论动力系统误差增长规律,并在此基础上提出一个新概念:非线性局部Lyapunov指数.它与经典Lyapunov指数有本质的区别,可以表征初始误差在有限时间内的局部平均增长率,大小与初值、初始误差、物理量、演化时间、以及时间尺度、空间尺度有关.结合该指数的定义以及大气本身的动力学特征给出合理的计算方法,得到大气初始误差随时间的演化并确定了最大可预报时间.最后以500hPa
2、位势高度为例,详细讨论了非线性局部Lyapunov指数在大气可预报性中的应用,得到的主要结论是:大气可预报性具有明显的空间分布特征.从总体上看,可预报性呈纬向带状分布.赤道上的可预报时间最大,南极地区次之,北极地区也较大,南北两半球的副热带和中纬度地区可预报性最小.在赤道地区,平均可预报时间为12d左右,最大值分布在热带印度洋、印度尼西亚及邻近地区、热带东太平洋等地区,大约为两周.南极地区可预报性也很高,平均可预报时间大约9d,这一特征在夏季更显著.北极地区的可预报性也比邻近中高纬大,但增加不如南极地区明显.南北半球中纬度地区(30°～6
3、0°S和30°～60°N)的可预报性最小,平均仅有3～4d.另外,可预报性随季节有差异.北半球大部分地区,对应冬季的可预报性比夏季的大,特别是中高纬北大西洋、北太平洋以及格陵兰岛等地区,冬季的可预报性明显比夏季的大;南半球,南极附近60°～90°S对应夏季的可预报性明显比冬季的大,而其他区域尤其在30°～60°S的可预报时间随季节变化不大,大约3～5d.理论和数据计算结果均说明非线性局部Lyapunov指数以及由它得到的非线性局部误差增长确实可以很好地定量表征各种大气物理量在不同时空域下的可预报性.作者：陈宝花李建平丁瑞强作者单位：陈宝花
4、(兰州大学大气科学学院,兰州,730000)李建平(兰州大学大气科学学院,兰州,730000;中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学,数值模拟国家重点实验室,北京,100029)丁瑞强(中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学,数值模拟国家重点实验室,北京,100029)刊名：中国科学D辑ISTICPKU英文刊名：SCIENCEINCHINA(SERIESD)年，卷(期)：200636(11)分类号：P4关键词：非线性局部Lyapunov指数大气可预报性最大可预报时间非线性局部Lyapunov指数与大气可预报性研究2 第2
5、篇利用曲波变换的SVM非线性激光荧光光谱油种实时识别方法 〖预览〗摘要：提出一种非线性激光荧光光谱实时识别方法,首先利用离散曲波变换对预处理的荧光谱进行分解,得到不同角度和尺度的变换系数,并利用三层分解中的低频系数形成特征向量；然后构建重油、柴油、原油等船舶常见油种的支持向量机进行训练；最后利用训练好的支持向量机进行油膜光谱分类.结果表明,采用基离散曲波变换和支持向量机的分类方法,不依赖大样本训练,输入向量为曲波分解后的低频系数部分,训练样本少,支持向量数量大幅降低,从而缩短运算时间,具有实时性,与传统方法比较,更为有效,识别率更高.李
6、颖陈澎兰国新于纯妍Author：LIYingCHENPengLANGuo-xinYUChun-yan作者单位：大连海事大学环境信息研究所,辽宁大连,116026期刊：光谱……非线性局部Lyapunov指数与大气可预报性研究3 第3篇求解非线性化工过程鲁棒数据校正的新方法 〖预览〗Abstract：Datareconciliationisaneffectivetechniqueforprovidingaccurateandconsistentvalueforchemicalprocess.Hoatorscansignificantlyr
7、educetheeffectofgrosserrorsandyieldless-biasedresults.Inthisarticle,aneethodisproposedtosolvetherobustdatareconciliationproblemofnonlinearchemicalprocess.Byusingseveraltechnologiesincludinglinearizationmethod,penaltyfunction,virtualobservationequation,andequivalentethod,t
8、he…… 〔非线性局部Lyapunov指数与大气可预报性研究〕
