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短时强降水作为强对流的一种天气现象,是宿迁市较为常见的灾害性天气之一,常常对工农业生产、交通航运、建筑设施等造成影响。然而,预报一直是难点,因此如何利用现有的气象资料,开展短时强降水预报服务,并形成日常业务流程,对提高预报预警和防灾减灾能力十分重要。本文利用自动站逐时雨量资料、Micaps高低空和地面资料、NECP 1°× 1°的再分析资料和T213数值预报产品,基于Visual Basic语言开发了宿迁市短时强降水历史个例查询与潜势预报平台,以提高短时强降水预报质量,减少或避免气象灾害给社会经济造成的损失。 相似文献
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介绍对信号进行功率谱估计的方法，对差分结构的伸缩仪3个月试验数据信号进行的功率谱估计表明,差分式结构能明显增强仪器的抗干扰能力和提高输出信号的信噪比。 相似文献
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提出一种结合自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）和小波变换（WT）的地震信号去噪新方法CEEMDAN-WT。首先利用CEEMDAN将地震信号自适应地分解为若干个固有模态函数（IMF）和余量;然后计算各分量与原始信号的皮尔森相关系数,对处在不同相关系数阈值区间内的分量分别作小波滤波、维持原状及直接剔除等处理,并进行线性重构;最后构建样本熵变化量、互信息、信噪比等指标体系,定量评估去噪效果。模拟实验与实测数据（青海玛多地震）计算结果表明,与EMD、EEMD等方法相比,CEEMDAN-WT方法能有效抑制随机噪声的影响,提高信噪比,并且地震信号的精细化重构效果较好,信号有效成分得到较大保留。 相似文献