朱华亮
- 作品数：27 被引量：38H指数：4
- 供职机构：安徽省气象信息中心更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：天文地球理学自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 霜自动分析判识系统的设计与实现被引量：4
- 2020年
- 文章针对凝结类天气现象,设计了一套基于CIMISS数据环境的霜自动分析判识系统,该系统以CIMISS数据环境为基础,结合数据库技术、数理统计等算法,综合应用地面气象观测资料,对全国的国家级台站中凝结类天气现象(霜)进行自动分析判别,形成霜判别模型以及相关评估等内容。文章详细介绍了系统构成主要模块,选用的数据存储模式,同时介绍了用于实现标准格式发布的地图数据访问的统计分析功能,为霜的自动化观测提供了参考。
- 华连生朱华亮温华洋季永华
- 关键词：自动化
- 一种气象数据运行监控值班管理系统
- 本实用新型实施例适用于气象运行监控技术领域，具体提供了一种气象数据运行监控值班管理系统，本实用新型实施例提供的运行监控值班管理系统，通过自动生成值班安排表，通过移动终端将值班安排推送至值班人员；值班提醒根据运行监控值班工...
- 陈菁菁邱康俊朱华亮孔芹芹张苗苗王云王静冯乙新吴智尧
- 城市火灾次数与气象因素的Adaptive-Lasso分析被引量：8
- 2013年
- 为研究城市火灾次数与气象因素的关系,以天津市的火灾数据为例,建立月度火灾次数与温度、风速、降雨量、日照、湿度等相关的各月气象因素及上月火灾起数间的线性回归模型.通过Adaptive-Lasso方法对上述变量进行选择并估计其参数,并对所得模型进行了分析比较,同时预测分析了2008年上半年火灾发生数.研究表明,通过Adaptive-Lasso方法建立的线性回归模型能够更好地预测火灾次数.
- 谭常春谭景宝朱华亮
- 关键词：火灾次数气象因素
- 跳跃度变点估计的统计推断研究
- 变点问题从20世纪70年代以来一直是统计学中的一个热门话题。它广泛应用于工业质量控制、经济、金融、医学、计算机等领域。所谓变点指的是在一个序列或过程中的某一位置或时刻t0,在此前后观测值或数据遵循两个不同的模型。本文在利...
- 朱华亮
- 关键词：变点估计收敛速度
- 文献传递
- 一种适用于露、霜和结冰的天气现象的自动判识方法
- 本发明公开一种适用于露、霜和结冰的天气现象的自动判识方法，包括用于负责采集不同数据来源的气象资料的数据采集存储步骤，还包括特征分析步骤，对采集到的数据进行空间特征和时间特征的分析，形成最优特征子集；模型训练步骤，针对所述...
- 华连生温华洋朱华亮方全
- 一种适用于结冰现象的资料序列插补的方法
- 本发明公开了一种适用于结冰现象的资料序列插补的方法，充分考虑了结冰现象的形成机理，应用地面气象站观测的气温和地表温度数据，对全国2400余个气象站观测的结冰日数进行质量控制，利用贝叶斯判别等多种分类方法，基于日最低气温和...
- 温华洋朱华亮盛绍学
- 文献传递
- 跳跃度变点估计的O_P收敛速度
- 2012年
- 对至多只有一个跳跃度变点τ_0的变点模型X_i=a+θI{[nτ_0]
- 谭常春朱华亮缪柏其
- 关键词：变点收敛速度
- 双套自动气象站数据融合方法探索被引量：2
- 2015年
- 国家级双套自动气象站运行后,多套数据融合为一套数据的数据融合问题是双套站投入使用前必须解决的问题。文章提出了基于空间一致性滑动方差的数据处理算法,并利用安徽休宁站2010-10—2011-025个月每日01时点气温数据对算法进行验证。结果表明:基于空间一致性的有效性判别对数据的筛选是有效的,很好地保证了数据的完整性和一致性;同时基于滑动方差得出的合成数据与"真值"较接近,可以反映大气真实情况。
- 刘静朱华亮谭常春温华洋
- 关键词：数据融合气象数据
- 安徽省气象数据存储管理系统的设计与应用
- 2021年
- 海量气象数据是决策服务、预报产品和服务产品应用的重要基础,数据承载主体的存储网络管理也面临着严峻挑战,尤其在海量气象数据环境下,利用传统数据库技术和文件系统技术的查询和存储海量气象数据,都无法满足高性能查询气象数据的要求。为了满足不同应用场景下的数据访问和计算的时效性和功能性需求,本文简要介绍了基于大数据技术的多元气象数据环境系统,以及以分布式关系型数据库、分布式分析型数据库、分布式表格系统、分布式文件存储系统等多种技术相结合的高扩展、高可用、高安全、和高灵活的大数据存储系统;同时以系统的特性为依据,详细阐述了统一气象数据存储管理系统在业务中的应用。结果表明,该系统的应用有效提升了数据服务性能和信息的便捷共享,对气象观测数据、气象业务和服务产品、行业数据和社会数据等方面的有效开展提供了重要技术支撑。
- 陈菁菁朱华亮张苗苗邱康俊
- 关键词：数据库大数据
- 基于ISOMAP与Adaptive-Lasso的日平均气温预测模型
- 2020年
- 气候变化是全球公认的环境困境,研究气象数据的回归预测模型对预防自然灾害有重要意义。应用等距特征映射(ISOMAP)方法对气象因素进行降维,采用Adaptive-Lasso方法建立日平均气温与主成分之间的回归模型,实证分析了合肥2017.1.1—2018.8.31日平均气温的回归预测问题。结果表明,通过ISOMAP与Adaptive-Lasso方法建立的回归模型能更好地对日平均气温进行回归预测。
- 许欢朱华亮温华洋
- 关键词：气象数据ISOMAP
