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1.
薛宇峰 《广东海洋大学学报》2006,26(1):53-56
利用MHAT小波函数分析了湛江市近50年来年平均气温的多时间尺度变化特征，并采用Kalman滤波模型对年平均温度的变化趋势进行了预测研究。结果表明，在半个多世纪的气候变化过程中包含了16a、4a和准2a的周期振荡，20世纪80年代中期以来湛江气温持续升高，且未来几年仍处于偏高阶段。卡尔曼滤波模型对湛江年平均气温的预测中，独立样本预测的平均绝对误差（MAE）等于0．30℃，相对误差为1．24％，对短期气候预测工作具有较高的参考价值。 相似文献
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利用时间序列经适当数学变换后生成的均生函数，建立了一个可用于长期气候变化趋势预测的数学模型，并将此模型用于四川地区年平均气温及年降水总量的历史拟合及预测。结果表明：模型对较长时间序列的多步预测有较好的效果。 相似文献
3.
陕西近40年气候变化特征的分析 总被引：21，自引：2，他引：19
利用陕西96个台站近40a气候资料，通过对气温和降水两个基本气象要素变化特征进行全面分析，得到陕西气候变化的一些特征。（1）近40a来，陕西平均气温在经历了20世纪60年代后期的低温后，从80年代中期开始有明显的上升趋势，陕北西部上升幅度最为明显；冬季平均气温明显上升，夏季平均气温有明显的降低趋势；极端气温明显上升，特别是90年代以后极端最低气温上升明显。（2）陕西平均年总降水量波动略有减少，自20世纪90年代以后冬季降水量增加明显，夏季降水量减少，尤其是关中西部增加明显。（3）年平均气温、季平均气温变化存在以1985年为跃变点，这次跃变比全国晚5～7a，比西北地区提前1a。 相似文献
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【目的】研究湛江地区降水的年际、年代际特征及其影响因素。【数据】基于1962-2016年湛江地区6个国家气象观测站的逐日降水资料、同期月平均ONI、PDO序列和月平均风场、相对湿度等再分析资料,【方法】结合线性倾向估计、连续小波变换、相关分析等多种统计学方法。【结果与结论】湛江地区降水存在准2 a、5~8 a的年际振荡,降水日数有显著的准40 a年代际振荡;夏、秋季节的降水变化构成了湛江地区全年降水变化的主要部分;除冬季降水量增加外,各季节降水与降水日数基本呈现"偏多-偏少"的年代际特征;进一步对比发现P1(降水偏多)时期涝年较多,旱年较少,P2(降水偏少)时期恰好相反,但严重涝年偏多,降水强度增大,极端性降水事件发生频次增多。通过对湛江地区降水可能产生影响的因素分析发现:P2时期湛江地区降水频次的减少主要是由于西北太平洋副热带高压的增强、西南季风的减弱以及夏、秋季孟加拉湾和中南半岛异常下沉气流影响所致;冬季南海东部低层异常气旋环流是P2时期降水增加的一个主要原因;P2时期ENSO、PDO等大尺度海气系统在调控湛江地区降水变化中所起作用均有增加。 相似文献
5.
广东汕尾近40年以来气温的变化特征 总被引：1，自引：0，他引：1
根据汕尾地区汕尾、海丰、陆丰站1960—1999年的气温序列资料,采用线性趋势、累积距平、小波分析以及Mann-Kendall突变检验等方法对汕尾地区气温变化特征进行了分析,结果表明：40年来汕尾地区存在暖-冷-暖3个气候变化阶段。年季平均气温均呈上升趋势,尤其在1980年代中期以后升温更为明显;四季升温率以冬季最为显著。在不同冷、暖阶段,冷、暖年（季）出现的年数差异很大,其中异常冷年均出现在1980年前,异常暖年均出现在1990年后。年平均最高气温与最低气温同年平均气温一样均呈升高趋势。但不同站点的气温变化仍有一定差异。年平均气温汕尾站存在2—3a、6—7a、准12a周期,海丰站存在准7a与14—16a周期,陆丰存在准1．5a、准2．5a、5—7a、准16a周期,MK检验发现汕尾平均气温在1998年发生突变,其他两站的突变发生在1997年。 相似文献
6.
《广东海洋大学学报》2016,(5)
以科学发展观内涵为基础,选择评估指标构建湛江科学发展的AHP模型,对湛江2006—2012年科学发展水平进行评估,然后通过基于次约束的模糊评价法分析湛江科学发展的制约因素,得到3点结论:第一,湛江科学发展总体水平不高;第二,湛江科学发展最大的制约因素是"统筹区域发展";第三,"层次分析法+次约束模糊评价法"可以作为评估地区科学发展水平的范式。 相似文献
7.
城市扩展引起的区域增温效应一直都是城市热环境研究中的热门领域。本研究首先基于1980-2015年7期城市扩展遥感监测数据,通过熵值法构建了京津冀地区58个气象站周边2 km半径范围内城市扩展程度指数;然后使用四分位法对该指数进行分级,将站点划分为低度城市扩展（C1）、中度城市扩展（C2）和高度城市扩展站点（C3）;最后通过3类站点年和季节平均气温变化趋势对比分析,揭示了城市扩展对气温变化的影响程度及其贡献率。结果表明：① 1980-2015年京津冀地区几乎所有站点周边都有城市扩展现象,58个气象站周边城市扩展程度指数平均为0.377,C3类站点周边城市扩展程度指数为0.650;② 3类站点年和季节平均气温增温速率均表现为C1 < C2 < C3,C3类站点年平均气温的增温速率为0.536 ℃/10a;在季节平均气温上,C1、C2和C3站点春季的增温速率均最高,其中C3类站点的为0.637 ℃/10a,而夏季或秋季最低;③ 城市扩展对C3类站点年和季节平均气温增温影响和贡献率均高于C2类站点,对C3类站点年平均气温的增温影响和贡献率分别为0.342 ℃/10a和63.81%;在季节平均气温上,城市扩展对C2和C3类站点的增温影响均在冬季最高,分别为0.229 ℃/10a和 0.410 ℃/10a,而在春季或夏季最低;城市扩展对C2和C3类站点的增温贡献率均在秋季最高,分别为73.24%和82.96%,而在春季最低。 相似文献
8.
利用MHAT小波变换分析和灰色拓扑预测方法对海南琼海1953—2007年55年的暴雨频次的变化特征进行分析，结果表明，暴雨频次分别存在2a、6a、8a的准周期变化，8a准周期在20世纪70年代初期和80年代初期的信号最强，但1990年代后，暴雨频次较降水量出现了更多的小尺度周期波动扰动，表明极端降水事件有频繁出现的趋势。暴雨频次的季节变化主要体现在夏秋两季的暴雨多发季节，夏季主要存在2a、6a、12—13a、18a左右的准周期，秋季主要存在2—3a、8—9a、12a、17—18a左右的准周期，并且在各个季节表现出多时间尺度交替的复杂结构变化的非周期性特征，能在一定程度上解释暴雨频次较为异常的状况。琼海大暴雨和特大暴雨主要发生在秋季原因，可能与西行热带气旋和南下弱冷空气共同影响海南岛，同时配合偏东回流的环流背景有很大关系。文中基于小波分析和灰色预测方法的研究结果，提供了琼海地区暴雨预报和防灾减灾的一定科学依据。 相似文献
9.
运用产出增长率模型对湛江的主要行业的增长率和劳动份额进行了测算,分析了湛江经济增长不均衡及其经济增长率低下的原因,并提出了以工业为主导、发展旅游、贸易、农林牧副渔资源加工等资金积累型产业和加速农村城镇化和机械化的见解。 相似文献
10.
为了进一步提高川渝地区汛期降水量的预报准确率,建立了一种多因子集合相似模型应用于川渝地区汛期(6-8月)降水预测中,该模型使用了相似系数法和欧氏距离法选取影响川渝地区汛期降水的主要因子,不仅考虑影响川渝汛期降水的环流因子、天文因子、海洋因子等外强迫因子,而且将降水自身的年际、年代际变化特征引入预测模型中.用该模型对1999-2009年11年川渝地区汛期降水进行预测检验,预测结果的平均PS评分值比同期四川省气候中心业务预报评分68.4分高约13分,且效果稳定. 相似文献
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一种基于熵权法的小波去噪复合评价指标 总被引：2，自引：0，他引：2
传统的评价指标在真值未知的情况下不能满足小波去噪质量评价的要求。为此，借助变化率特征重新构建均方根误差变化量和平滑度变化量两个指标，利用熵权法定权将归一化后的两个指标线性组合，所得到的新指标即为复合评价指标。该方法借助指标的变化率随分解层数的增加表现出明显的收敛特性来确定去噪最优分解层数。实验表明，该方法能够在真值未知的情况下准确地指导小波分解，确定去噪最优分解层数，从而达到最优去噪效果。 相似文献
12.
根据GM(1,1) 、BP神经网络、卡尔曼滤波的特点,建立以灰色关联度最大为准则的最优非负变权组合预测模型,在一定程度上抑制了误差“放大”的效应。与以误差平方和最小为准则的变权组合模型、各最优加权组合模型、各单一模型进行对比分析,结果表明,本文模型预测精度最高。 相似文献
13.
在抗差Kalman滤波的基础上引入双自适应因子,分别对动态模型不准确和观测模型存在粗差进行调节,构建双自适应因子滤波模型。针对抗差自适应Kalman滤波效率较低的缺点,通过构建基于卡方检验的抗差自适应Kalman滤波,先用卡方检验对粗差进行检验,再调用抗差自适应Kalman滤波进行处理。工程实例表明,双自适应因子滤波模型可以很好地抵御粗差,并减弱模型不精确的影响。基于卡方检验的抗差自适应Kalman滤波不仅可以削弱粗差对滤波估值的影响,而且可以提高数据处理的效率。 相似文献
14.
利用最小二乘法求出双曲线模型的模型参数,将此参数看作带有动态噪声的状态向量,建立基于双曲线模型的卡尔曼滤波模型,对建筑物的沉降量进行预测。卡尔曼滤波过程中,模型的参数不断发生变化,增强了其适应观测数据的能力,从而减小了拟合误差。计算表明,用基于双曲线模型的卡尔曼滤波模型对建筑物的沉降量进行预测,误差较小,效果较为理想。 相似文献
15.
针对跨海大桥三维变形监测问题,实施了测量机器人与三维激光扫描仪测量方案,二者三维监测数据最大较差不超过0.5 mm,而且测量机器人监测数据精度高,说明三维激光扫描技术应用于桥梁变形监测是可行的。根据小波分析与Kalman滤波理论,建立小波去噪后的桥梁变形监测Kalman滤波模型。实验表明,经过小波去噪的监测数据再进行Kalman滤波处理,提高了桥梁变形预测与变形分析的可靠性。通过标准Kalman滤波、自适应Kalman滤波桥梁变形观测数据处理,及平方和误差、均方误差、平均相对误差精度分析知,自适应Kalman滤波要优于标准Kalman滤波方法。 相似文献
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In this paper, a new bias estimation method is proposed and applied in a regional ensemble Kalman filter (EnKF) based on the Weather Research and Forecasting (WRF) Model. The method is based on a homogeneous linear bias model, and the model bias is estimated using statistics at each assimilation cycle, which is different from the state augmentation methods proposed in previous literatures. The new method provides a good estimation for the model bias of some specific variables, such as sea level pressure (SLP). A series of numerical experiments with EnKF are performed to examine the new method under a severe weather condition. Results show the positive effect of the method on the forecasting of circulation pattern and meso-scale systems, and the reduction of analysis errors. The background error covariance structures of surface variables and the effects of model system bias on EnKF are also studied under the error covariance structures and a new concept ‘correlation scale’ is introduced. However, the new method needs further evaluation with more cases of assimilation. 相似文献
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针对高铁变形监测数据的非线性特征，构建一种基于小波与灰色支持向量机的高铁变形预测组合模型。利用小波分析获取不同时频尺度上的随机序列和近似序列，通过嵌入维数的确定和高低频数据的相关性分析，将重构后的随机序列作为遗传算法优化SVR模型的输入，对近似序列则采用灰色支持向量机来描述其演变特征，最后将二者预测结果进行耦合叠加，得到小波灰色支持向量机的组合模型预测结果。以贵广高铁实测数据为例，将均方差、平均绝对误差、平均绝对相对误差作为评判指标对预测效果进行评价，结果表明该模型较好地拟合了近似分量，同时避免了细节分量的过拟合，为高铁变形预测提供了新途径。 相似文献
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针对MEMS陀螺仪随机误差成为影响系统导航精度的主要因素及建模存在的普适性等问题，提出一种3次卡尔曼迭代估计的误差补偿方法。采用Allan方差对MEMS陀螺仪随机误差参数进行辨识，同时结合MEMS陀螺仪输出数据自相关与偏相关函数具备的拖尾性，设计基于时间序列ARMA的MEMS陀螺仪误差卡尔曼滤波模型。采用同型号6只MEMS陀螺仪惯性测量单元搭建测试环境，并开展导航验证实验，结果表明，经过滤波处理后的MEMS陀螺仪各项误差系数明显降低，且滤波效果随滤波次数的增加而增强。6组MEMS陀螺仪测试设备显现出的误差减弱趋势具有一致性，姿态误差对比结果也进一步验证了该方法的可行性。 相似文献
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