简介:摘要本文利用青海省玉树市1987~2017年的逐月日照时数观测资料,对玉树市日照时数的变化特征进行分析,结果表明玉树市近30年日照时数主要呈波动性减少的变化趋势,气候倾向率为-22.944h/10a,减少趋势比较显著,年代际动荡起伏变化较大;日照时数的月变化趋势比较平缓,各月平均日照时数均超过170h;2月份的日照时数最少,占年日照时数的7.3%;5月份的日照时数最多,为226.0h,占年日照时数的9.3%,日照时数逐月变化主要同季节的更替变化有一定的关联性。春、夏、秋三季日照时数与年变化保持一致,均呈减少的变化趋势,其中,夏季日照时数减少幅度最大,春季和秋季减少幅度均较小。冬季日照时数则呈增加变化趋势,增加速率为5.136h/10a。春季、夏季、秋季、冬季平均日照时数分别为661.6h、634.8h、583.5h、556.7h,分别占年日照时数的27.2%、26.1%、23.9%、22.8%;造成玉树市近30年日照时数增加的原因是春季、夏季、秋季三季日照时数变化造成的,尤其是夏季影响最为显著。
简介:摘要本文利用青海省玉树市1987~2017年的逐月日照时数观测资料,对玉树市日照时数的变化特征进行分析,结果表明玉树市近30年日照时数主要呈波动性减少的变化趋势,气候倾向率为-22.944h/10a,减少趋势比较显著,年代际动荡起伏变化较大;日照时数的月变化趋势比较平缓,各月平均日照时数均超过170h;2月份的日照时数最少,占年日照时数的7.3%;5月份的日照时数最多,为226.0h,占年日照时数的9.3%,日照时数逐月变化主要同季节的更替变化有一定的关联性。春、夏、秋三季日照时数与年变化保持一致,均呈减少的变化趋势,其中,夏季日照时数减少幅度最大,春季和秋季减少幅度均较小。冬季日照时数则呈增加变化趋势,增加速率为5.136h/10a。春季、夏季、秋季、冬季平均日照时数分别为661.6h、634.8h、583.5h、556.7h,分别占年日照时数的27.2%、26.1%、23.9%、22.8%;造成玉树市近30年日照时数增加的原因是春季、夏季、秋季三季日照时数变化造成的,尤其是夏季影响最为显著。
简介:摘要本文利用青海省玉树市1987~2017年的逐月日照时数观测资料,对玉树市日照时数的变化特征进行分析,结果表明玉树市近30年日照时数主要呈波动性减少的变化趋势,气候倾向率为-22.944h/10a,减少趋势比较显著,年代际动荡起伏变化较大;日照时数的月变化趋势比较平缓,各月平均日照时数均超过170h;2月份的日照时数最少,占年日照时数的7.3%;5月份的日照时数最多,为226.0h,占年日照时数的9.3%,日照时数逐月变化主要同季节的更替变化有一定的关联性。春、夏、秋三季日照时数与年变化保持一致,均呈减少的变化趋势,其中,夏季日照时数减少幅度最大,春季和秋季减少幅度均较小。冬季日照时数则呈增加变化趋势,增加速率为5.136h/10a。春季、夏季、秋季、冬季平均日照时数分别为661.6h、634.8h、583.5h、556.7h,分别占年日照时数的27.2%、26.1%、23.9%、22.8%;造成玉树市近30年日照时数增加的原因是春季、夏季、秋季三季日照时数变化造成的,尤其是夏季影响最为显著。
简介:摘要随着5G移动通信网络的来临,移动流量得到了大幅度的增长,新型业务面对越来越多的挑战,比如说高回传带宽以及低时延。移动边缘计算MEC在一定程度上可以解决这些问题,对整体的网络架构进行初步的介绍,了解5G在标准化发展的过程当中,如何更加贴合于MEC部署策略。未来5G移动通信网络,将会是一个多级计算协同的网络系统,通过先进技术整体的设计,会使得整体的架构在灵活性和自适应性方面有大幅度的提高。与此同时,在进行通信和相关计算功能展开的过程当中,会充分的应用到虚拟化技术,便于可以对存储资源进行高效的共享。5G移动通信网络,无论是在基础理论还是关键技术方面,都具有一定其他技术无法比拟的优势,通过对于相关理论和具体的展开形式,进行更加精准的研究,希望可以推动通信和计算技术协同发展。
简介:我们与州依赖者的到达和一般服务分发学习一个单个服务者的排队系统,或简单地M(n)/G/1/K,在服务器跟随一条N政策并且当系统是空的时,度多重假期的地方。我们用增补可变技术提供一个递归的算法数字地计算系统的静止队列长度分发。唯一的输入要求是服务时间分发的Laplace-Stieltjes变换,假期时间分发,和州依赖者的到达评价。算法的Thecomputational复杂性是O(K~3)。
简介:在这篇论文,我们与州依赖者的服务学习一个排队系统andstate依赖的假期,或简单地G/M(n)/1/K。因为服务率是州依赖者的,这个系统作为特殊情况与车站假期的各种各样的类型包括G/M/c和G/M/c/K队列。我们用增补可变技术提供一个递归的算法数字地计算系统的静止队列长度分发。唯一的输入要求是theLaplace-Stieltjes变换内部到达分发以及州依赖者的服务率和州依赖者的假期率。在一份随后的同伴报纸,我们与州依赖者的假期学习它的双systemM(n)/G/1/K队列。
简介:Thispaperconsidersadiscrete-timeGeo/G/1queueinamulti-phaseserviceenvironment,wherethesystemissubjecttodisastrousbreakdowns,causingallpresentcustomerstoleavethesystemsimultaneously.Atafailureepoch,theserverabandonstheserviceandthesystemundergoesarepairperiod.Afterthesystemisrepaired,itjumpstooperativephaseiwithprobabilityqi,i=1,2···,n.Usingthesupplementaryvariabletechnique,weobtainthedistributionforthestationaryqueuelengthatthearbitraryepoch,whicharethenusedforthecomputationofotherperformancemeasures.Inaddition,wederivetheexpectedlengthofacycletime,thegeneratingfunctionofthesojourntimeofanarbitrarycustomer,andthegeneratingfunctionoftheserver’sworkingtimeinacycle.Wealsogivetherelationshipbetweenthediscrete-timequeueingsystemtoitscontinuous-timecounterpart.Finally,someexamplesandnumericalresultsarepresented.