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数值天气预报中的不一致性问题综述 总被引:3,自引:1,他引:2
近年来随着数值天气预报的不断发展,数值天气预报中出现了一个新的值得注意的问题:预报不一致性,即连续多次预报中,前后两次预报所做出的预报结果之间差异较大的现象。本文较系统地概述了这一问题,总结了预报不一致性的概念、定量分析方法、产生的可能原因及其与预报误差的关系等方面的研究成果。目前预报不一致性的定量分析方法还较少,其适用性和客观性等还需进一步研究。在预报不一致性产生的原因方面,现有的研究仅限于理论上的简要分析,初始误差和模式误差在预报不一致性形成过程中的具体作用等尚不清楚。最后阐述了在预报不一致性研究中存在的一些问题及可能的研究方向。 相似文献
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基于欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心3个中心的气温模式预报资料,采用多模式简单集合平均(EMN)、滑动训练期消除偏差集合平均(Running Training Period Bias-removed Ensemble Mean,R-BREM)、滑动训练期超级集合预报(Running Training Period Superensemble Forecast,R-SUP)3种多模式集成方法,通过均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和距平相关系数(Anomaly Correlation Coefficient,ACC)两种检验评估方法,比较了气温的单模式预报和多模式集成预报结果,建立了针对江苏省泰州市的地面气温多模式集成预报系统。结果表明:对于该市08:00和20:00起报的气温预报,R-BREM均是相对最优的多模式集成方法,且基于该方法的多模式集成预报结果明显优于单模式预报结果,其RMSE相对于最优单模式减小了0.5℃左右,ACC增大了约0.16,改进效果显著。同时,将R-BREM方法投入到泰州市的日常气温业务预报中,有效提高了业务预报准确率。 相似文献
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利用2011年3月—2013年2月TIGGE资料中ECMWF,NCEP及CMA 3个中心的500 hPa位势高度场、850 hPa温度场和海平面气压场的集合预报资料,采用Jumpiness指数同时结合单点跳跃、异号两点跳跃等预报跳跃相关概念,研究了集合控制预报和集合平均预报的预报跳跃特征问题,并进行对比分析。结果表明:平均而言,短时效预报之间的跳跃性低于长时效预报之间的跳跃性。集合平均预报的结果之间较其相应的控制预报具有更好的一致性。在预报跳跃的频率统计方面,集合平均预报结果总体上明显低于集合控制预报,两者在长时效的预报跳跃情况差别较大。该文研究了预报跳跃对不同区域、时间和变量的敏感性,结果表明:时间平均的预报跳跃性对区域和变量很敏感。不同预报跳跃类型出现的频率及集合控制预报和集合平均预报在预报跳跃性方面的差异对区域、时间和变量的敏感性有限。 相似文献
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复杂水体边界提取的改进正交T-Snake模型 总被引:1,自引:1,他引:0
引入拓扑自适应动态轮廓(T-Snake)模型并进行了改进,设计了合适的能量函数,提出了目标内部岛状空洞引起的拓扑冲突的检测与处理机制,实现了包含河中岛的复杂河流边界的精确提取。针对模型初始轮廓需手动构造的缺点,利用影像分形维数最小值获取水体内部区域并实现轮廓自动初始化。试验表明,该方法可有效提取水体深凹边界和含河中岛的河流边界,在精度和效率上优于传统Snake和GVF Snake模型。 相似文献
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干球温度(气温)是地面气象观测中所要测定的常规要素之一。目前基于遥感数据获取该量的方法多采用线性拟合或直接应用遥感反演的温度近似代替干球温度,但是由于下垫面复杂,导致误差较大。本文提出用支持向量机(SVM)模型进行干球温度推算。选择广西省南宁市为研究区域,首先通过遥感反演温度与气象实测温度的对比,证明了利用遥感数据推算干球温度的可能性。然后,构建了针对干球温度的SVM推算模型。最后,尝试了分别使用表观亮温和遥感反演地温作为SVM模型的输入进行干球温度的推算。结果表明,SVM模型推算的干球温度与实测值更为接近,和传统方法相比,精度得到明显提高;且用表观亮温进行推算更为简单,更适合业务化的应用。 相似文献
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针对当前城乡统计口径和城区边界提取标准不统一的问题,该文梳理了当前国内外城区边界相关概念及界定标准、不同分辨率影像下的城区边界遥感提取方法,以及城区边界提取中“连接”的判断方法。结果表明,当前城区边界遥感提取主要面临3个问题:选用的标准、城区中的“连接”判断标准缺乏、自动化程度有待加强。提出了上述3个问题的解决思路:构建综合空间特征和人口特征,符合中国国情和特色的指标体系;探讨不同“连接”判断方法对城区边界提取结果的影响;将城区边界提取标准转化为机器学习算法,引入人工智能技术提升城区边界自动化提取程度。 相似文献
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运用Bootstrap-DEA模型计算2000~2015年渭河流域陕西段39个县区水土流失治理效率;结合探索性空间分析方法(ESDA)和地理加权回归模型(GWR)分析各县水土流失治理效率的时空演化特征及其影响因素。研究结果表明:① 2000~2015年,研究区水土流失治理效率从0.263增至0.336,整体治理效率仍处较低水平;前期生态治理效率的增加缘于纯技术效率的提高,后期规模效率对治理效率的增加起到了主导作用。② 县域的治理效率在空间上呈现集聚状态;热点分析结果进一步显示,2005年治理效率表现出2个热点集聚区,即以宝鸡市千阳县为热点区、乾县和武功县为核心辐射至永寿县和礼泉县的热点集聚区,冷点区域则以临潼为中心,辐射到西安市辖区、高陵、富平和三原县;2010~2015年治理效率的热点区域与冷点区域较2005年有所收缩且保持相对稳定。③ 渭河流域水土流失治理效率的时空变化是降水、坡度、灌草面积覆盖度、人口经济和农业生产共同作用的结果,且各影响因素在不同时期对各县的治理效率的贡献呈动态变化,这意味着政策制定者需要从全局角度权衡不同因素的影响效果。 相似文献
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