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试用转移概率作曲江年降水旱涝趋势预测 总被引：2，自引：0，他引：2
每一时间单元的天气只取某一种状态 ,天气就成为时间离散 ,状态离散的随机时间序列 ,即马尔科夫链。天气从某一时间的某种状态 ,变成另一时间的某种状态 ,称为状态的转移。转移概率指某一时间出现某种天气状态的条件下 ,下一个时间出现各种天气状态的条件概率。若将气象要素的历史演变分成若干种状态 ,多年资料组成一个各态遍历的马尔科夫链由此只要统计出各种状态的转移概率 ,就可以利用它由前一时间的状态预测下一个时间的状态。1 方法简介 首先将气象要素的历史演变分成若干种状态 ,多年资料组成一个各态遍历的马尔科夫链 ,由此求取… 相似文献
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我们把十月份的逐日晴雨序列看成马尔柯夫链,即认为某日的晴雨仅仅依赖于前一日的晴雨状况。利用马尔柯夫链的无后效性,计算出各种状态下的转移概率。如果单纯地用这种转移概率来做预报,效果是不理想的。为此我们对不同的起始状态进行分类,求出各类約晴雨指标条件概率,将它与转移概率结合起来判別逐日晴雨,其可靠程度有所提高。 相似文献
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我国东部地区几个代表测站逐日降水序列统计分布特征 总被引：1，自引：0，他引：1
本文根据Markov链理论分析了逐日降水序列的干湿统计特征及其概率模型,对我国东部地区沈阳、北京、荆州、上海、广州等5个代表性测站分别建立逐日降水序列的干湿日游程、干湿周期(天气循环)的概率分布模式。文中计算了各站干湿日游程的平均长度和方差、干湿周期的平均长度和方差、干湿日演变的极限分布概率等统计参数,所得结果较好地反映了我国季风气候所特有的干湿特征。上述理论计算结果不但可为农业生产和水资源开发、利用部门提供气候依据,也为逐日天气预报提供必要的气候背景。 相似文献
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本丈根据某些假设推出了决定水分循环各个项目的公式,从而得到关于大气中水分循环的一些规律。本文还根据苏联欧洲部分的资料计算了该地区各个月份及全年的水分循环各项目,结果水分循环系数及地方水汽所形成的降水比苏联学者布德科和德罗茨多夫所得到的数值稍微小些,而外来水汽所形成的降水则比他们所得到的数值稍微大些。同时本文指出:由于地方蒸发所引起的总的降水量的增加比地方水汽本身所产生的降水要大得多。 相似文献
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为了研究雷电流幅值概率分布特性及雷电流幅值累积概率曲线拟合效果,以满足防雷工程设计和雷击风险评估工作需要,根据湖北省2007—2013年雷电定位系统(Lightning Location System,LLS)监测的雷电流幅值资料,统计分析了雷电流幅值累积概率和密度分布特征。结果表明:正闪和负闪电雷电流幅值累积概率分布差异较大,负闪电雷电流幅值累积概率分布比正闪电更集中,负闪和总闪电的雷电流幅值累积概率分布曲线基本相同;雷电流幅值强度大部分集中在10~50kA。根据IEEE推荐的雷电流幅值累积概率分布表达式,拟合了不同极性的雷电流幅值累积概率分布公式。雷电流幅值小于110kA时,采用IEEE拟合公式计算的雷电流幅值累积概率与实测值间的相对误差较小;雷电流幅值大于110kA时,计算值与实测值间的相对误差随雷电流幅值的增加而增大。采用该文给出的分段修订公式,计算在110kA以上的雷电流幅值累积概率与实测值间的相对误差在2%以内。由IEEE推荐表达式拟合雷电流幅值累积概率分布和概率密度分布时,负闪和总闪电雷电流幅值累积概率分布拟合效果明显比正闪电好,其原因可能与正闪电分布特性有关。 相似文献
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雷电流幅值概率分布是防雷计算中的重要参数。以海南电网雷电电位系统2009—2013年相关数据为基础,对海南省雷电流幅值进行统计分析,比较海南省雷电流幅值累积概率曲线与规程法、电气电子工程师协会(IEEE,Institute of Electrical and Electronics Engineers)推荐曲线之间的差别。另外,分别依据规程法和IEEE推荐的雷电流幅值累积概率公式对海南省雷电流幅值累积概率曲线进行了拟合并比较其优劣,分析海南各地区的雷电流幅值分布之间的差异,总结海南4个方位代表地区的雷电流幅值累积概率公式,对海南地区防雷计算和防雷装置配置等工作的科学开展具有重要意义。 相似文献
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许多工程的设计需依据给定重现期的降水极值，概率推算是其中一种重要的方法。Pearson—Ⅲ型曲线常用于拟合降水频数分布，该文简要介绍了用Pearson—Ⅲ型概率分布推算重现期年最大日雨量的基本方法。采用漳州市10个测站1961～2003年最大日雨量资料，计算给定重现期的最大日雨量。运用常见的办公软件Excel 2000的函数计算功能，构造Pearson—Ⅲ概率分布函数公式，实现软件的快捷计算。初步结果为：在全市10个站的拟合中，有7个站拟合效果较好，3个站拟合效果较差。文中就提高Pearson—Ⅲ概率分布计算精度方面进行了讨论。 相似文献
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较大降水是一种小概率事件,它受局地天气变化的影响较大。用一般的统计方法不容易预报出来。我们首先利用日本气象传真输出的数值预告产品,对原始数据进行处理,用消零法消除样本中大部份非小概率事件的个例,从而使小概率事件的比重增大,再加上县站非模式输出因子和地面14时形势实况,建立了日较大降水的地方MOS预报程序。该预报程序拟合了我站79～81年5～6月166个样本中日降水量≥15毫米的全部个例13个(拟合率100％),试报了我站82年5～6月56个样本,4个≥15毫米的降水个例全部报出,无空报。 相似文献
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基于集合和奇异值分解的四维变分同化方法(SVD-En4DVar)的同化效果对采用的预报样本容量有很强的依赖性,其中一个重要原因是在SVD-En4DVar中分析变量被表示为按照扰动预报集合提取的奇异向量作线性展开的形式,这种展开存在截断误差,过少的样本数会造成过大的截断误差。为了在不增加计算量的情况下增加用于同化的样本,从而改善同化效果,本文提出了流依赖的预报样本与定常样本相混合的方法。定常样本有两种生成方法：第一种是按照给定的统计结构给出伪随机扰动场直接叠加到四维背景场上而完全不经过模式积分;第二种是在第一个同化循环时将伪随机扰动场叠加到初始背景场,然后在分析时间窗内积分模式得到扰动预报样本,最后将其中一部分保留不动作为后面同化循环的定常样本。利用浅水方程模式和80个变量的Lorenz-96模式及模拟资料进行数值试验,比较不同样本结构的同化效果。结果表明,在浅水方程模式的同化中,完全采用大容量的定常样本仍然可以得到较好的结果,但对Lorenz-96模式效果不好。采用混合样本后,这两类模式的同化都可以得到较好的结果,在相同的计算时间下,混合样本方法可以明显提高同化精度,其中第二种产生定常样本的方法要好于第一种。 相似文献