用海表温度差重新定义的ENSO指数的比较

厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)作为全球尺度海气相互作用的重要指标,在过去的一个世纪中受到学术界强烈关注,且定义了很多指标以精确描述ENSO现象.在实际相关性研究中,南方涛动指数(SOI)或多元ENSO综合指数(MEI)与降水径流的遥相关系数大都低于0.1,不能真实反映ENSO与水文气候影响程度.试定义一个新的ENSO指数以提高ENSO与实际数据的相关性,并且与SOI和MEI进行比较以确定该指数的可靠性.选择塔希提岛附近海域(130°W~155°W,4°N~10°N)和达尔文港附近海域(90°W~150°W,4°S~4°N)海表温度的平均值之差(SSTD)作为新的ENSO指数,与全球的径流据进行相关分析,结果表明SSTD相对于SOI和MEI的相关性增加了0.9~4.2倍.     

无信号灯十字路口自动驾驶汽车直行关键场景构建

自动驾驶汽车在开发过程中需要进行全面的测试以确保其安全性，关键场景是有条件和高度自动驾驶汽车进行安全测试验证的重要基础。首先，针对测试场景参数离散化全组合后测试用例数量巨大的问题，分别采用3路定强度和变强度组合测试策略及场景初筛规则，以自动驾驶主车直行通过无信号灯十字路口及周围2辆干扰车的测试场景为例，使测试用例数量从全组合的3.9×10⁷组分别减少到6 525组和26 496组。其次，采用碰撞时间、后侵占时间和最大减速度作为场景关键性识别和评价指标。利用基于动态安全区域的避障策略和基于模型预测控制的自动驾驶主车运动规划与控制模型，以及搭建的基于MATLAB/Simulink和CarSim软件的自动驾驶汽车联合仿真平台，通过仿真并与安全指标阈值比较，获得数量大幅减少的关键测试用例。最后，采用基于加权欧氏距离的K-medoids聚类方法对变强度组合策略获得的2 234组关键测试用例进行聚类，获得9组典型关键测试用例。研究结果表明：碰撞时间、后侵占时间和最大减速度指标阈值可以用于识别十字路口场景关键性；相对3路定强度参数组合策略，变强度参数组合策略提供了更多的关键测试用例，对其随机抽样获得少量随机关键测试用例；随机和典型关键测试用例可以应用于封闭试验场验证无信号灯十字路口自动驾驶汽车直行运动规划的安全性。