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华北区域性低能见度客观自动识别及预报方法研究 |
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| 中文摘要 | 第3-5页 | | Abstract | 第5-6页 | | 第一章 绪论 | 第10-15页 | | 1.1 研究意义和目的 | 第10-11页 | | 1.2 低能见度研究现状 | 第11-14页 | | 1.2.1 低能见度成因研究 | 第11-12页 | | 1.2.2 低能见度预报方法研究 | 第12-14页 | | 1.3 研究内容 | 第14-15页 | | 第二章 研究资料及方法 | 第15-24页 | | 2.1 研究区域和使用资料 | 第15-16页 | | 2.2 研究方法 | 第16-24页 | | 2.2.1 天气学方法 | 第16页 | | 2.2.2 槽脊以及高低压中心自动识别系统的建立 | 第16-18页 | | 2.2.3 神经网络方法 | 第18-20页 | | 2.2.4 多因子逐步回归 | 第20-22页 | | 2.2.5 格点到站点的双线性插值方法 | 第22-24页 | | 第三章 低能见度时空分布特征 | 第24-29页 | | 3.1 低能见度空间分布特征 | 第24-25页 | | 3.2 低能见度的时间分布特征 | 第25-27页 | | 3.2.1 低能见度年际变化特征 | 第25-26页 | | 3.2.2 年内变化特征 | 第26-27页 | | 3.2.3 日变化特征 | 第27页 | | 3.3 本章小结 | 第27-29页 | | 第四章 华北地区低能见度的天气分型以及自动识别 | 第29-38页 | | 4.1 天气形势分型 | 第29-32页 | | 4.1.1 2槽1脊型 | 第29-30页 | | 4.1.2 纬向气流型 | 第30-31页 | | 4.1.3 低槽型 | 第31-32页 | | 4.2 天气型定量化自动识别 | 第32-35页 | | 4.2.1 2槽1脊型自动识别 | 第34-35页 | | 4.2.2 纬向气流型自动识别 | 第35页 | | 4.2.3 低槽型 | 第35页 | | 4.3 天气分型结果与低能见度对应关系分析 | 第35-37页 | | 4.4 本章小结 | 第37-38页 | | 第五章 华北地区低能见度气象要素筛选与诊断 | 第38-42页 | | 5.1 相关物理量的计算 | 第38-39页 | | 5.1.1 相关性分析 | 第38页 | | 5.1.2 因子试检验分析 | 第38-39页 | | 5.2 与低能见度密切相关敏感物理量 | 第39-40页 | | 5.2.1 K指数 | 第39-40页 | | 5.2.2 水汽 | 第40页 | | 5.2.3 假相当位温差Δθ_(se) | 第40页 | | 5.3 本章小结 | 第40-42页 | | 第六章 华北区域性低能见度预报方法检验 | 第42-45页 | | 6.1 回代检验 | 第42页 | | 6.2 试预报 | 第42-44页 | | 6.3 本章小结 | 第44-45页 | | 第七章 区域性低能见度落区站点预报 | 第45-49页 | | 7.1 资料 | 第45-46页 | | 7.2 神经网络方法 | 第46-47页 | | 7.2.1 阈值筛选 | 第46页 | | 7.2.2 试预报 | 第46-47页 | | 7.3 逐步回归方法 | 第47-48页 | | 7.3.1 阈值筛选 | 第47页 | | 7.3.2 试预报 | 第47-48页 | | 7.4 本章小结 | 第48-49页 | | 第八章 总结与讨论 | 第49-52页 | | 8.1 全文总结 | 第49-50页 | | 8.2 特色和创新点 | 第50-51页 | | 8.3 存在问题以及下一步研究计划 | 第51-52页 | | 参考文献 | 第52-54页 | | 在学期间的研究成果 | 第54-55页 | | 致谢 | 第55页 |
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论文编号BS2716464，这篇论文共55页
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