沈阳两次降水过程能见度变化分析(2014)

在现代气象科学中，能见度的准确监测对于航空、航海和交通安全至关重要。通常使用气象光学视程（MOR）来描述在特定天气条件下，人眼能够辨认的最大目标物体距离。能见度的监测方法主要分为人工观测和自动化系统两种。尽管我国气象台站主要采用人工观测，但其存在主观性问题，如观测者的个人感觉和解释能力可能导致结果不一致。为解决这些问题，自动化系统应运而生，如芬兰VAISALA公司的MITRAS大气透射仪，通过测量大气透明度计算能见度，具有客观性和连续性优势，尤其在低能见度条件下表现更佳。研究发现，在能见度较差时，自动化系统与人工观测记录的吻合度较高，数据更客观，更具代表性。但在能见度良好时，自动化系统记录可能

黑色背景的北极海冰动态地图，用Matlab做的，还挺有意思。可以一键播放历年数据，自动生成对比图。那种海冰面积一点点缩小的过程，看着直观又震撼。地图的交互不复杂，点一点时间轴就能切换年份，响应也快，适合拿来做个小型展示或教学演示。 北极放大的机制讲得也挺清楚。你看冰川能反射大部分阳光，海水却吸热，这种正反馈效应，做得好一点，能当作讲气候变化的可视化教材。用的全是公开数据，2012 年和 1980 年的海冰面积对比有参考价值。 UI 风格偏简洁路线，主要靠图像变化说话，没有太花哨的控件。逻辑清晰，脚本组织得也还行，用subplot拼图展示挺方便。如果你平时在做气候类、环境类课题，或者教学生气候变

BOF-LF-CSP 工艺用于生产低碳铝镇静钢时，对夹杂物的变化重要。通过 ASPEX 扫描电镜，能看到不同阶段夹杂物的数量、成分以及尺寸分布变化。尤其是在钙前后，夹杂物的变化显著。精炼过程中，夹杂物的数量密度在喂铝后急剧增加，但在软吹阶段面积分数下降。这种钢铁制造过程中优化夹杂物控制，提升钢材质量。 这个研究的关键点是通过精细的取样和数据，发现了在不同阶段夹杂物的演变，最终形成了以钙铝酸盐和 CaS 为主的夹杂物。对于做相关钢铁生产工艺的研究或者改进工艺的工程师来说，这篇文章挺有参考价值的。 如果你正在做钢铁生产工艺的优化工作，可以看看相关的文献，了解更多夹杂物的经验。

基于2014—2018年杭州市临平地区的降水监测数据，统计分析了降水的酸度（H值）、酸雨发生率以及阴阳离子的组成。研究探讨了临平地区酸雨的类型、变化规律以及季节特征变化。研究结论显示，临平地区的酸雨污染程度逐渐减轻，从重度酸雨向非酸雨区过渡。临平地区的酸雨仍主要由硫酸和硝酸控制，表现为混合型酸雨，其中冬季最为严重，春秋次之，夏季最轻。

利用1980-2009年的9期KATE-200和Landsat-5TM影像数据，提取了高台县绿洲空间数据，并对其面积变化趋势进行了深入分析。通过统计分析法确定了绿洲变化的主要人文驱动力，结合统计资料和实地访谈调查结果，进一步剖析了绿洲变化背后的驱动因素。 研究结果表明，过去30年中，高台县的绿洲面积呈现总体扩张趋势。主要驱动力包括： 人口增加：因移民带来的人口增长是绿洲扩张的核心因素之一。 科技进步：先进的农业和水资源利用技术促进了绿洲的开发和利用。 社会经济发展：区域经济增长带动了资源需求的增加，推动了绿洲扩张。 政策影响：政策因素对不同时期绿洲扩张有重要的指引作用，尽管驱动力因时期不同而

优化Spark性能- 分配更多资源- 调节任务并行度- 持久化公用RDD- 广播大变量- 使用Kryo序列化

Apriori算法作为数据挖掘中常用的一种关联规则挖掘算法，具有较高的效率和可扩展性。

两基因度和多基因度遗传算法是遗传算法的两种常见变体。两基因度算法主要用于二维问题，比如 XY 坐标系中的路径优化，适用于较情况。个体由两个基因组成（X 和 Y 坐标），通过选择、交叉和变异等操作，不断优化解的质量。多基因度算法则适用于更复杂的问题，的是多个相关参数的问题。与两基因度相比，它的编码更复杂，适应度函数计算也更精细，能更高维度、更复杂的优化任务。你可以在工程优化、机器学习等领域看到它们的身影。如果你碰到多参数、多维度优化问题，不妨试试多基因度算法，它能带来更强的灵活性和问题的能力。

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%。