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J-GLOBAL ID:201702250969625957   整理番号:17A1589089

春季におけるChangjiang川-Huaihe川谷における多重スケール低気圧活動と降雨異常との関係【JST・京大機械翻訳】

資料名:
巻: 34  号:ページ: 246-257  発行年: 2017年 
JST資料番号: C2557A  ISSN: 0256-1530  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 英語 (EN)
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サイクロンの最外閉輪郭の認識フレームワークに基づき,Changjiang川-Huaihe河谷(CHV)における春の間に発生する多重スケールサイクロンを同定することができる自動同定アルゴリズムを開発した。著者らは,1979年以来春におけるCHVおよびその降雨との関係に影響を及ぼすマルチスケールサイクロン活動の特性を研究した。結果は,本論文で提案されたサイクロンの自動同定アルゴリズムがCHVに影響を及ぼす多重スケールサイクロンを直観的に同定できることを示した。このアルゴリズムは,サイクロンの周辺の閉輪郭の形状と被覆面積を効果的に記述することを可能にする。著者らは,メソおよびサブ総観規模のサイクロン活動と比較して,シンsynスケールのサイクロン活動は,春の間の多重スケールCHVサイクロンの全体の活動強度とより密接な相関を示した。しかしながら,亜総観規模サイクロンの発生頻度は最も高く,CHVサイクロン活動における変化に対するそれらの影響は無視できなかった。影響の範囲とサイクロンの深さに基づいて,サブ総観規模,総観規模と包括的サイクロン強度指数をさらに定義して,それは春の間のCHVにおける降雨と正の相関を示した。加えて,総合的サイクロン強度指数は,強い降雨事象の良い指標であった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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パターン認識  ,  人工知能 
タイトルに関連する用語 (5件):
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