共查询到20条相似文献，搜索用时 109 毫秒
1.
给出ＡＲＭＡ序列无条件平方和Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ算法的矩阵表达式，并推出该算法收敛的充分条件和误差估计，同时给出一种减小误差的方法。 相似文献
2.
本文把[1—3]中的数值方法应用于正压原始方程组,并给出了差分格式的严格的误差估计。特别分析了边界误差的影响,并构造了一些新的算法。 相似文献
3.
该文利用同步物理反演法以６小时数值预报场为背景场对１９９２年１月份ＮＯＡＡ－１２卫星垂直探测（ＴＯＶＳ）资料进行了大气参数反演，并对水汽反演误差进行了检验和分析．以常规观测作为检验的标准，检验结果按３条轨道统计，发现反演的相对湿度平均误差与背景场的误差密切相关，均为负值；在高层和高纬度，误差绝对值随高度的增加而增加，随纬度的升高而增加；误差的日际变化在高层比较稳定，低层振动较大．对反演误差进行订正后的结果表明，在５００ｈＰａ以上反演均比背景质量要好，尤其轨道Ａ所有层次上订正后的反演比背景场好． 相似文献
4.
分级集合滤波(Hierarchical Ensemble Filter,HEF)和采样误差修正(Sampling Error Correction,SEC)局地化算法能够使采样误差取得极小值,且不需要给出距离的定义。为了检验其理论优势,基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,En KF)方法同化模拟雷达资料,通过与Gaspari-Cohn(GC)局地化算法对比,分析不同局地化算法对En KF同化效果的影响。结果表明,HEF和SEC局地化算法的雷达回波在水平和垂直方向上均强于GC局地化算法。HEF局地化算法各个变量的离散度最高,均方根误差最低;SEC局地化算法离散度略低,均方根误差略高;GC局地化算法离散度最低,均方根误差最高。相比于GC局地化算法,HEF和SEC局地化算法的冷池强度减弱,面积减小,下沉气流的速度和范围增大,雹霰混合比的大小和覆盖面积增大。通过模拟发现,HEF局地化算法模拟的北侧对流中心最强,SEC局地化算法模拟的南侧对流中心最强,且模拟出(40 km,60 km)处的强对流中心。HEF局地化算法模拟的冷池强度最强,HEF和SEC局地化算法基本上模拟出北侧的雹霰混合比高值区。这表明HEF局地化算法有效地改进了基于GC局地化算法的En KF雷达资料同化效果,SEC局地化算法减小了计算量,是HEF局地化算法较好的近似。 相似文献
5.
１９９０年以来，美国国家海洋大气局（ＮＯＡＡ），国家环境卫星资料和信息服务中心（ＮＥＳＤＩＳ）一直利用改进的甚高分辨率辐射仪（ＡＶＨＲＲ）多个红外通道数据和非线性算法，提供卫星海面温度（ＳＳＴ）资料，该文从辐射传输方程入手来描述线笥及非线性ＳＳＴ算法，阐明非线性算法比线性算法精确，并介绍了目前美国在这方面工作的进展。 相似文献
6.
本文针对2009年6月5日发生在我国华东地区的一次中尺度对流过程（Mesoscale Convective System,简称MCS）,基于集合均方根滤波（Ensemble Square Root Filter,简称EnSRF）方法同化多部多普勒天气雷达资料,引入具有时空自适应理论优势的贝叶斯膨胀算法,通过与常数膨胀算法的对比,分析了两种膨胀算法对EnSRF同化效果的影响。结果表明:贝叶斯膨胀算法同化的雷达组合反射率因子在强对流中心处有所增强,改善了基于常数膨胀算法的EnSRF同化强对流系统偏弱的问题。相比常数膨胀算法,贝叶斯膨胀算法同化的冷池结构更合理,径向风和反射率因子的均方根误差均减少。进一步探讨贝叶斯膨胀算法对同化效果改善的原因,结果发现:贝叶斯膨胀参数的分布与反射率因子的均方根误差分布十分吻合,这表明贝叶斯膨胀算法可以在背景场均方根误差较大,即背景场与观测差距较大时,给出较大的膨胀参数,进而增加集合的背景场误差,使得观测权重增大,从而给出了较大的分析增量。对集合平均分析场进行了1小时的确定性预报发现,贝叶斯膨胀算法提高了预报模式对安徽与江苏交界处的强对流系统的模拟效果,回波强度更强,冷池强度和范围更大,且对于不同组合反射率因子的阀值,贝叶斯膨胀算法的评分（Equitable Threat Score,简称ETS）均高于常数膨胀算法。这表明贝叶斯膨胀算法有效地改进了基于常数膨胀算法的EnSRF同化雷达资料的效果。 相似文献
7.
本文介绍利用ＮＯＡＡ极轨气象卫星ＡＶＨＲＲ资料监测森林草原火点的原理和方法。对甘肃省１９９２年１０月至１９９６年１２月监测到的火点进行时空统计，分析了火灾监测中可能产生的误差原因，并提出相应改进措施。 相似文献
8.
天气雷达回波衰减订正算法的研究(Ⅱ):数值模拟与个例实验 总被引：2，自引：6，他引：2
通过数值模拟研究雷达反射率因子呈均匀分布情况下的“可订正厚度”，计算了“无误差”情况下的订正效果以及“观测误差”、“k的误差”、库分辨等因素对订正效果的影响，还用实际观测个例进行衰减订正实验，并与解析算法和迭代算法的订正结果进行比较。结果表明，逐库算法，尤其是逐库近似算法，比迭代法计算效率高，比解析法有更大的稳定范围。 相似文献
9.
10.
VSAT地面站天线仰角和方位角的确定 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了ＶＳＡＴ地面站天线仰角和方位角的确定原理，给出了计算ＶＳＡＴ地面站天线仰角和方位角的公式及相应的ＢＡＳＩＣ程序，最后列表给出了黑龙江省十四个业务布点站的有关参数及计算值。 相似文献
11.
变分四维同化方法若干问题的数值试验 总被引：9，自引：5，他引：4
资料误差和模式误差都可能影响变分四维同化的结果,针对这一问题利用浅水方程模式进行了变分四维同化的数值模拟试验。试验分三种情况进行：（１）仅修正初始场,（２）仅修正模式;（３）二者同时修正。试验结果表明,当模式有误差时,传统的变分四维同化方法（仅修正初始场）可能将模式的误差混淆到初始场中去,尽管在同化期间可得到较好的拟合,但却不一定能保证同化后有好的预报。如果不修正初始场而修正模式,当模式误差不大时 相似文献
12.
本文用误差传递公式讨论了涡度攻度计算过程中的误差放大现象，指出放大因子的构造形式由差分方案决定，而放大因子的数值大小由流场的风向结构和风速结构决定。放大率随流场结构的变化而在很大范围内变化，致命部分区域诊断结果无信度，本文提出了散度涡度诊断结果无信度时的风场误差限概念，并相应建立了对诊断场作信度鉴别的方法。 相似文献
13.
中国降水测量误差的研究 总被引：19，自引：0，他引：19
20世纪 ,国际上许多国家对降水测量进行了对比试验工作 ,以研究降水测量中的误差大小与分布。由于各个国家降水测量仪器的型式、尺寸以及安装高度不同 ,试验对比的降水测量误差的大小也就不同。为了弄清中国降水测量误差的大小 ,中国气象局选择了 30个基准基本站 ,建立标准雨量站网进行试验对比。本文介绍了中国标准雨量站网的设置以及对比资料的获取情况 ,对比分析了中国降水测量的随机误差、沾湿与蒸发误差、风场变形误差。经 30个标准雨量站 7a 2 90 0 0多次的 1台坑式雨量器、2台台站雨量器的对比观测 ,给出了中国降水量测量误差的大小、降水测量中的随机误差与系统误差的分布情况。经分析 ,对于收集口口径为 2 0cm ,安装高度为 70cm的台站普通雨量器 ,每次测量随机误差累计平均值为 0 .0mm ,沾湿误差为 0 .2mm ,蒸发误差为 0 .0mm ,降雨风场变形误差为 0 .19mm ,降雪为 0 .32mm。降雨测量的平均相对误差约为 4 .34%～ 15 .2 8% ,降雪测量的平均相对误差约为 6 .17%～ 39.99%。 相似文献
14.
本文利用一个全球谱模式（T63L9）和1994年4个时段个例的全球客观分析资料探讨了中期数值天气预报的误差订正方法。个例分析的结果表明,采用定常误差订正和时空平滑误差订正方法,误差订正效果显著,可考虑在业务系统中采用。 相似文献
15.
目前在气象和环保部门测量高空风向风速,常采用光学经纬仪跟踪气球的方法。单经纬仪测风或双经纬仪测风同时测垂直气流,以及气球进云后定低空探空仪的高度,均应采用升速已知的气球。气球上升速度W(m/min)取决于气球净举力大小,可由下式确定: 相似文献
16.
影响统计插值分析误差的若干因素分析 总被引：1，自引：1，他引：0
采用理想观测网,用数值方法计算统计插值分析误差。减小观测误差或初估值误差、增加观测数量、恰当减小观测空间间距、以及选取分布合理的观测资料,有利提高分析精度;如果计算使用的归一化观测误差方差、误差相关函数的特征和总体统计平均情况不一致,有可能造成分析误差的明显增加。最后,利用特征向量分析方法,对归一化观测误差方差、观测误差相关属性对于不同尺度统计插值分析误差的影响进行讨论。 相似文献
17.
最大熵谱的优良特性和预报误差过滤系数阶数的确定 总被引：4，自引：0，他引：4
最大熵谱分析比通常谱分析分辨率高,峰值偏离小,特别适宜于短资料或长周期的谱分析,这对气候分析和中长期过程的周期分析是有显著意义的。最大熵谱分析的预报误差过滤系数的阶数,可以在最终预报误差(FPE)_m 的前后两个极小值的谱估计一致的条件下,用前一个极小值的 m 数来确定。 相似文献
18.
从一般的谱展开方程出发，详细推导了误差增长方程。结果表明误差增长率主要由准确解的切线性方程所决定，扰动非线性平流作用不产生方差意义下的误差增长，而只起分配误差的作用。轨线不稳定是产生误差增长的根本原因。文中提出了计算轨线不稳定增长率的方法。这一方法也适合于时间演变状态不稳定问题的讨论，对Ｌｏｒｅｎｚ系统的轨线不稳定计算表明了理论分析的正确及其意义。 相似文献
19.
A PARAMETRIC METHOD OF SITE ERROR ESTIMATION FOR A LIGHTNING LOCATION SYSTEM 总被引：1，自引：0，他引：1 
下载免费PDF全文
下载免费PDF全文 In this paper,a parametric method of site error estimation is developed for a lightning location system (LLS)which consists of three or more direction finders (DFs) and one position analyzer (PA). The site error for eachDF is a function of bearings measured by the DF, and is assumed to be limited-term harmonics. The problemof site error estimation is reduced to a non-linear unconstrained minimization problem by employing the eigentechnique (Orville Jr., 1987). The site error can be found directly by minimizing the objective function. By using the data set obtained with the LLS of three DFs in Beijing area during the summer of 1988, thesite error correction curves for all DFs were found. About 4900 lightning flashes detected by the three DFswere used. The results showed that about 95% of the flash residuals of the sample were within ± 1 degree aftercorrections. The lightning locations with site error corrections were more consistent with the corresponding radarechoes than those without corrections. 相似文献
20.
An optimization method is based to design a snowfall estimate method by radar for operational snow warning, and error estimation is analyzed through a case of heavy snow on March 4, 2007. Three modified schemes are developed for errors caused by temperature changes, snowflake terminal velocity, the distance from the radar and calculation methods. Due to the improvements, the correlation coefficient between the estimated snowfall and the observation is 0.66(exceeding the 99% confidence level), the average relative error is reduced to 48.74%, and the method is able to estimate weak snowfall of 0.3 mm/h and heavy snowfall above 5 mm/h. The correlation coefficient is0.82 between the estimated snowfall from the stations 50 to 100 km from the radar and the observation. The improved effect is weak when the influence of the snowflake terminal velocity is considered in those three improvement programs, which may be related to the uniform echo. The radar estimate of snow, which is classified by the distance between the sample and the radar, has the most obvious effect: it can not only increase the degree of similarity, but also reduce the overestimate and the undervaluation of the error caused by the distance between the sample and the radar.The improved algorithm further improves the accuracy of the estimate. The average relative errors are 31% and 27% for the heavy snowfall of 1.6 to 2.5 mm/h and above 2.6 mm/h, respectively, but the radar overestimates the snowfall under1.5 mm/h and underestimates the snowfall above 2.6 mm/h. Radar echo may not be sensitive to the intensity of snowfall, and the consistency shown by the error can be exploited to revise and improve the estimation accuracy of snow forecast in the operational work. 相似文献