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Machine Learning-Based Temperature and Wind Forecasts in the Zhangjiakou Competition Zone during the Beijing 2022 Winter Olympic Games

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Journal of Meteorological Research 2024年第4期38卷 664-679页

作者： Zhuo SUN jiangbo li Ruiqiang GUO Yiran ZHANG Gang ZHU Xiaoliang YANG China Meteorological Administration Xiong'an Atmospheric Boundary Layer Key Laboratory Xiong'an New Area 071800 Hebei Key Laboratory of Meteorology and Ecological Environment Shijiazhuang 050021 Hebei Meteorological Observatory Shijiazhuang 050021 College of Computer and Cyber Security Hebei Normal UniversityShijiazhuang 050024

Weather forecasting for the Zhangjiakou competition zone of the Beijing 2022 Winter Olympic Games is a challenging task due to its complex *** weather prediction models generally perform poorly for cold air pools and winds over complex terrains,due to their low spatiotemporal resolution and limitations in the description of dynamics,thermodynamics,and microphysics in mountainous *** study proposes an ensemble-learning model,named ENSL,for surface temperature and wind forecasts at the venues of the Zhangjiakou competition zone,by integrating five individual models—linear regression,random forest,gradient boosting decision tree,support vector machine,and artificial neural network(ANN),with a ridge regression as meta *** ENSL employs predictors from the high-resolution ECMWF model forecast(ECMWF-HRES) data and topography data,and targets from automatic weather station *** categories of predictors(synoptic-pattern related fields,surface element fields,terrain,and temporal features) are fed into *** results demonstrate that ENSL achieves better performance and generalization than individual *** root-mean-square error(RMSE) for the temperature and wind speed predictions is reduced by 48.2% and 28.5%,respectively,relative to *** the gust speed,the performance of ENSL is consistent with ANN(best individual model) in the whole dataset,whereas ENSL outperforms on extreme gust samples(42.7% compared with 38.7% obtained by ECMWF-HRES in terms of RMSE reduction).Sensitivity analysis of predictors in the four categories shows that ENSL fits their feature importance rankings and physical explanations effectively.

关键词： machine learning ensemble learning post-processing cold air pools mountain Beijing 2022 Winter Olympic Games

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Fast detection of the early decay in oranges using visible-LED structuredillumination imaging combined with spiral phase transform and feature-based classification model

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International Journal of Agricultural and Biological Engineering 2024年第3期17卷 185-192,F0003页

作者： Zhonglei Cai Chanjun Sun Yizhi Zhang Ruiyao Shi Junyi Zhang Hailiang Zhang jiangbo li College of Mechanical and Electrical Engineering Shihezi UniversityShihezi 832003XinjiangChina Jiangsu Province and Education Ministry Co-sponsored Synergistic Innovation Center of Modern Agricultural Equipment Jiangsu UniversityZhenjiang 212013JiangsuChina Intelligent Equipment Research Center Beijing Academy of Agriculture and Forestry SciencesBeijing100097China College of Electrical and Automation Engineering East China Jiaotong UniversityNanchang 330013China National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture Beijing 100089China

The early decay of citrus can cause economic and serious food safety *** early decayed area has no obvious visual characteristics,making effective detection of this damage very difficult for the citrus *** study constructed a new detection system based on visible-light emitting diode(LED)structured-illumination imaging and proposed an effective methodology combined with a spiral phase transform(SPT)algorithm for the early detection of decayed *** sample obtained three phase-shifting pattern images with phase shifts of−2π/3,0,and 2π/3 at a spatial frequency of 0.25 cycles/*** strategies(i.e.,the conventional three-phase-shifting method,2-phase SPT,and 1-phase SPT)were used to demodulate the original patterned images to recover the direct component(DC)and amplitude component(AC)*** partial least squares discriminant analysis(PLS-DA)and least squares support vector machine(LS-SVM)classification models were established based on the texture features of DC,AC,and RT(*** ratio of AC to DC)***,the random frog(RF)algorithm was used to simplify the optimal full-featured ***,the LS-SVM model constructed using 7 texture features from the RT image obtained an average classification accuracy of 95.1%for all tested *** study indicates that the proposed structured-illumination imaging technique combined with 2-phase SPT and feature-based classification model can achieve the fast identification of early decayed oranges.

关键词： oranges early decay detection structured-illumination imaging spiral phase transform classification model

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高水头旋流阻塞复合内消能工水力特性研究

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水资源与水工程学报 2024年第2期35卷 115-121页

作者：王立杰李奇龙张鹏君李江波水能资源利用关键技术湖南省重点实验室湖南长沙410014 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司湖南长沙410014 西安理工大学水利水电学院陕西西安710048 中国市政工程西北设计研究有限公司甘肃兰州730000

旋流阻塞复合内消能工是适用于高坝泄洪消能的一种新型消能工,为了分析其在超高作用水头下的泄洪消能适用情况,采用模型试验与数值模拟相结合的方法,对200 m作用水头条件下该消能工的水力特性进行了研究。结果表明:泄流量为1547 m^(3)/s... 详细信息

旋流阻塞复合内消能工是适用于高坝泄洪消能的一种新型消能工,为了分析其在超高作用水头下的泄洪消能适用情况,采用模型试验与数值模拟相结合的方法,对200 m作用水头条件下该消能工的水力特性进行了研究。结果表明:泄流量为1547 m^(3)/s,略大于设计值,满足泄流要求;洞内形成了稳定的空腔旋流,旋流洞段空腔直径约6~7 m,旋流角约60°,壁面压强约110×9.8 kPa,最大点流速约45 m/s;起旋器与旋流洞段为0.050~0.274 Hz的低频脉动,且水流空化数均大于1.2,运行安全;阻塞扩散段末端最小瞬时负压为-3.81×9.8 kPa,且水流空化数较小,但水流掺气率较高,有利于减免发生空蚀;阻塞扩散段末脉动优势频率为46.99 Hz;总消能率达82.1%,消能率高。研究成果可为该复合消能工在高水头下的泄洪消能应用提供参考。

关键词：旋流阻塞复合内消能工阻塞空腔旋流模型试验数值模拟水力特性

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维生素K_(2)单独及与钙剂联合使用对斑马鱼骨骼健康的改善作用及机制研究

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食品工业科技 2024年第3期45卷 320-327页

作者：孙怡夏洪志牛堃李江波朱宇雷李古月尹忠燕南通励成生物工程有限公司江苏南通226010

目的:研究维生素K_(2)单独使用及与钙剂联合使用对斑马鱼骨骼健康改善作用及机制。方法:采用转基因Tg系健康斑马鱼作为实验动物,利用泼尼松龙诱导骨质疏松斑马鱼模型,显微镜下观察并拍照,以斑马鱼成骨细胞荧光面积和荧光密度为指标,评... 详细信息

目的:研究维生素K_(2)单独使用及与钙剂联合使用对斑马鱼骨骼健康改善作用及机制。方法:采用转基因Tg系健康斑马鱼作为实验动物,利用泼尼松龙诱导骨质疏松斑马鱼模型,显微镜下观察并拍照,以斑马鱼成骨细胞荧光面积和荧光密度为指标,评价药物处理后斑马鱼骨骼发育情况,并采用Real-time qPCR检测相关基因表达变化。结果:在5~20μg/mL的实验安全剂量范围内,维生素K_(2)及与D_(3)和钙剂联合使用,均能显著改善由泼尼松龙诱导的斑马鱼成骨细胞荧光面积和荧光密度的降低(P<0.05);维生素K_(2)通过促进成骨细胞生成相关的alp、bmp2a和bmp4基因的表达,抑制破骨细胞生成相关的opg、rank1、trap、ctsk基因的表达以及抑制细胞外基质中骨钙化相关基因vdrb、sparc、colla2表达从而发挥功效。结论:维生素K_(2)通过促进成骨细胞生成相关基因的表达,抑制破骨细胞和细胞外基质中骨钙化相关基因的表达,发挥改善斑马鱼骨骼健康的作用,其与钙剂联合给药,可提升其改善骨骼健康能力。

关键词：维生素K_(2) 斑马鱼骨质疏松作用机制

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2023年杭州市某区地表水和城市管网水中抗生素分布特征及风险评估

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中国公共卫生 2024年第1期40卷 75-81页

作者：洪宇伟李江波姜丽丹刘丹丹王军淋富阳区疾病预防控制中心检验科杭州311400 杭州医学院杭州310053 浙江省疾病预防控制中心杭州310051

目的了解浙江省杭州市某区地表水和城市管网水中抗生素的分布特征,评估抗生素对生态和人体的健康风险。方法2023年2—3月,在富春江流域19个采样点,采集水样,平行采样各2份,共38份。在某区29个采样点,采集相应的市政自来水厂的出厂水和... 详细信息

目的了解浙江省杭州市某区地表水和城市管网水中抗生素的分布特征,评估抗生素对生态和人体的健康风险。方法2023年2—3月,在富春江流域19个采样点,采集水样,平行采样各2份,共38份。在某区29个采样点,采集相应的市政自来水厂的出厂水和管网末梢水,平行采样各2份,共58份。利用固相萃取-超高效液相色谱串联质谱法(SPE-UPLC-MS/MS)分析杭州某区地表水和城市管网水中6类52种抗生素的浓度水平和分布特征,并采用风险熵值法评估水体中抗生素对生态环境和人体健康的潜在风险。结果在杭州某区地表水中检出25种抗生素,总抗生素浓度水平为ND~463.66 ng/L。在城市管网水中检出6种抗生素分别为磺胺吡啶(检出浓度ND~0.72 ng/L,检出率93.10%)、磺胺氯哒嗪(检出浓度ND~1.16 ng/L,检出率86.21%)、红霉素(检出浓度ND~0.60 ng/L,检出率6.90%)、克拉霉素(检出浓度ND~0.75 ng/L,检出率27.59%)、罗红霉素(检出浓度ND~0.68 ng/L,检出率34.48%)、脱水红霉素(检出浓度ND~0.96 ng/L,检出率86.21%)。生态风险评估表明,杭州市某区地表水中抗生素的生态风险熵值范围为0~10.56。其中磺胺嘧啶、氧氟沙星、红霉素、克拉霉素和脱水红霉素对该流域生态系统具有较高风险,其余抗生素则处于低风险或无风险暴露状态。人体健康风险评估表明,城市管网末梢水中6种抗生素的人体健康风险熵值为4.45×10^(-7)~1.68×10^(-4),均<0.01,无潜在健康风险。结论磺胺嘧啶、氧氟沙星、红霉素、克拉红霉素和脱水红霉素在杭州市某区地表水中具有较高风险,对生活在该水域的敏感水生生物存在潜在的生态风险,应予以关注。城市管网末梢水中仅检出痕量抗生素,不会对人体产生健康风险。

关键词：抗生素地表水管网水风险评估杭州市

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90份转BT基因抗虫棉品种(系)在新疆早熟棉区的适应性评价

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新疆农业科学 2024年第7期61卷 1561-1573页

作者：李颖郭文文李江博曲延英陈全家郑凯新疆农业大学农学院/作物遗传改良与种质创新重点实验室乌鲁木齐830052

【目的】评价转BT基因抗虫棉品种(系)的适应性与应用价值,为棉花新品种的选育提供适合的亲本。【方法】以90份转BT基因抗虫棉为材料,研究其农艺性状和品质性状的变异情况及相关性,并以主要农艺性状和品质性状对90份转BT基因抗虫棉进行... 详细信息

【目的】评价转BT基因抗虫棉品种(系)的适应性与应用价值,为棉花新品种的选育提供适合的亲本。【方法】以90份转BT基因抗虫棉为材料,研究其农艺性状和品质性状的变异情况及相关性,并以主要农艺性状和品质性状对90份转BT基因抗虫棉进行主成分和聚类分析。【结果】供试90份转BT基因抗虫棉品种(系)纤维品质、农艺性状间差异显著,其中44份转BT基因抗虫棉为早熟材料,46份转BT基因抗虫棉为中早熟材料;前5个主成分特征值均大于1,累计贡献率达71.62%,第1主成分与产量有关,第2主成分与纤维品质有关,第3主成分与植株性状有关。90份转BT基因抗虫棉划分为4个类群,第Ⅰ类群籽指性状表现好;第Ⅱ类群断裂比强度、伸长率较好;第Ⅲ类群单株铃数、铃重、衣分较高;第Ⅳ类群纤维品质较好。【结论】筛选出了G21-2、G21-14、G21-1、G21-77等综合性状优异、铃重均在5.00 g以上、衣分在42%以上的转BT基因抗虫棉品种(系)18份。

关键词：转BT基因抗虫棉农艺性状适应性陆地棉

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广州地区典型绿化乔木降温增湿效应研究

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气候与环境研究 2024年第1期29卷 13-24页

作者：李江波翟志宏李海燕邓燕陈思豪王忆娴丁云飞广州大学土木工程学院广州510006 广州市气候与农业气象中心广州511430

对广州地区典型乔木的降温增湿进行了仿真研究,并以广州某校园住宅小区为模型进行了参数化研究:首先,基于实测数据对仿真平台进行了校准,以提升其仿真精度(如室外空气温度及湿度的最大均方根误差分别低至1.49°C和5.63%)。其次,为了全... 详细信息

对广州地区典型乔木的降温增湿进行了仿真研究,并以广州某校园住宅小区为模型进行了参数化研究:首先,基于实测数据对仿真平台进行了校准,以提升其仿真精度(如室外空气温度及湿度的最大均方根误差分别低至1.49°C和5.63%)。其次,为了全面揭示乔木树种的实体形态及其群落特征对城市微气候的影响机制,建立了芒果、蒲桃、小叶榄仁、细叶榕、腊肠树、白千层6种乔木仿真模型,采用ENVI-met对单株植物和植物群落的热环境调控作用进行了仿真。研究表明,叶面积指数、冠幅、树高对植被下方的地面温度和显热通量影响较大;植被在10 m高度以上时植被群落的降温效果较好,单株细叶榕的降温增湿效果最好;相比低矮植物,白千层植物群落的降温增湿效果更好,在中午时分其降温程度和增湿强度分别比低矮植物高约1°C和约5%。选择合适绿化乔木可有效降低居住小区的热岛现象,增加空气湿度,提供更舒适的室外环境。

关键词：乔木模型植物群落降温增湿数值模拟

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Multi model forecast biases of the diurnal variations of intense rainfall in the Beijing-Tianjin-Hebei region

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Science China Earth Sciences 2022年第8期65卷 1490-1509页

作者： Qi ZHONG Zhuo SUN Haoming CHEN jiangbo li lili SHEN China Meteorological Administration Training Center Beijing100081China Hebei Meteorological Observatory Shijiazhuang050020China Chinese Academy of Meteorological Sciences Beijing100081China

Forecasts of the intense rainfall events are important for the disaster prevention and reduction in the Beijing-TianjinHebei region(BTHR). What are the common biases in the forecasts of intense rainfall in the current operational numerical models? What are the possible causes of model bias? In this study, intense rainfall events in the BTHR were categorized into two types: those mainly due to strong synoptic forcings(SSF) and those with weak synoptic forcings(WSF). The results showed that,the numerical forecasts tend to overestimate the frequency of intense rainfall events but underestimate the rainfall intensity. Of these, the overestimation of precipitation frequency mainly appeared in the mountainous areas in the afternoon. Compared with global models, high-resolution mesoscale models showed a notable improvement in forecasting the afternoon intense rainfall,while they all have an obvious bias in forecasting the nighttime rainfall. For the WSF type, both global model and mesoscale model have a low forecast skill, with large biases in subdaily propagation feature. The possible causes are related to a poor performance of the model in reproducing the local thermodynamical circulations and the dynamical processes in the planetary boundary layer. So, the biases in forecasting the WSF type intense rainfall showed notable features of nonlinearity, which made it really challenging to understand their physical processes and to improve the associated forecasts.

关键词： The Beijing-Tianjin-Hebei region Diurnal variations of precipitation Operational numerical forecast Bias feature Local circulations

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基于ADAMS的势能驱动车凸轮设计

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机械设计 2024年第2期41卷 8-14页

作者：李江波吕玉波杨烜豪王海鹏龚航昆明理工大学工程训练中心云南昆明650500

根据第七届全国大学生工程训练综合能力竞赛的命题要求,介绍一种逆向设计凸轮的方法,采用凸轮控制齿轮齿条机构实现势能驱动车转向功能。设计势能驱动车前轮理论轨迹,对势能驱动车的传动机构和转向机构进行分析设计并确定进行。采用ADAM... 详细信息

根据第七届全国大学生工程训练综合能力竞赛的命题要求,介绍一种逆向设计凸轮的方法,采用凸轮控制齿轮齿条机构实现势能驱动车转向功能。设计势能驱动车前轮理论轨迹,对势能驱动车的传动机构和转向机构进行分析设计并确定进行。采用ADAMS建立的势能驱动车转向机构模型,通过规划前轮运动轨迹计算前轮转向所需角度,反推出齿轮齿条与凸轮接触点的位置关系,间接得到理论轮廓,进而通过UG包络处理得到实际轮廓。通过实物模型的制作与运行,势能驱动车全程轨迹重合度较好,验证了此方法的合理性。

关键词：势能驱动车齿轮齿条 ADAMS 凸轮

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Nondestructive determining the soluble solids content of citrus using near infrared transmittance technology combined with the variable selection algorithm

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Artificial Intelligence in Agriculture 2020年第1期4卷 48-57页

作者： Xi Tian jiangbo li Shilai Yi Guoqiang Jin Xiaoying Qiu Yongjie li College of Information and Electrical Engineering China Agricultural UniversityBeijing 100083China Beijing Research Center of Intelligent Equipment for Agriculture Beijing 100097China Citrus Research Institute Southwest UniversityChongqing 400712China Co-innovation Center of Citrus Industrial Technology in linhai Linhai 31700China Station of Popularizing Speciality Technology in linhai Linhai 31700China

Nondestructive determination the internal quality of thick-skin fruits has always been a *** order to investigate the prediction ability of full transmittance mode on the soluble solid content(SSC)in thick-skin fruits,the full transmittance spectra of citrus were collected using a visible/near infrared(Vis/NIR)portable spectrograph(550–1100 nm).Three obvious absorption peakswere found at 710,810 and 915 nmin the original spectra *** spectral preprocessing methods including Smoothing,multiplicative scatter correction(MSC),standard normal variate(SNV)and first derivativewere employed to improve the quality of the original ***,the effective wavelengths of SSC were selected from the original and pretreated spectra with the algorithms of successive projections algorithm(SPA),competitive adaptive reweighted sampling(CARS)and genetic algorithm(GA).Finally,the prediction models of SSC were established based on the full wavelengths and *** showed that SPA performed the best performance on eliminating the useless information variable and optimizing the number of effective *** optimal predictionmodel was established based on 10 characteristic variables selected from the spectra pretreated by SNV with the algorithmof SPA,with the correlation coefficient,root mean square error,and residual predictive deviation for prediction set being 0.9165,0.5684°Brix and 2.5120,***,the full transmittance mode was feasible to predict the internal quality of thick-skin fruits,like ***,the combination of spectral preprocessing with a variable selection algorithmwas effective for developing the reliable *** conclusions of this study also provide an alternative method for fast and real-time detection of the internal quality of thick-skin fruits using Vis/NIR spectroscopy.

关键词： Full transmittance spectrum Spectral preprocessing Thick-skin fruits Soluble solids content Variable selection algorithm

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