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基于MATLAB的主成分RBF神经网络降水预报模型 总被引：13，自引：3，他引：10
以前期500 hPa高度场、海温场为预报因子,采用径向基函数(RBF)神经网络与主成分分析相结合的方法,建立了广西中部5月平均降水预报模型。在5年独立样本的预测检验中,预测的平均相对误差、均方误差及平均绝对误差分别为18.12%、50.52和34.23。对比分析RBF神经网络与BP(Back Propagation)神经网络的预测结果,表明RBF神经网络预测结果更准确、精度更高。 相似文献
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广西中短期极端温度客观预报方法研究 总被引：5，自引：4，他引：1
利用欧洲中心(ECMWF)数值预报产品和常规资料,应用MOS预报方法和多元线性回归技术,研究建立了广西90个站1~7d的最高、最低温度预报方程,试报检验效果较好,预报结果在大多数情况下是可用的或是可参考的,为业务提供了有效的省级客观预报指导产品,对误差特点进行了分析并提出了改进方法。 相似文献
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利用鄂西南2个探空站(恩施、宜昌)L波段雷达的探空秒级资料,分季节分高度分析了鄂西南高空风向风速特征。结果显示:总体而言,鄂西南高空平均风速随高度为先迅速增大后迅速减小,至20.0kgpm后随高度趋于稳定的变化趋势;平均风向随高度则为由NE风以顺时针方向转为偏W风后趋于稳定,之后又转为偏E风的趋势;在距海平面位势高度20.0kgpm以下时,高空平均风速表现为明显的冬季春秋夏季;而在20.0kgpm以上时,则夏季明显大于其余三季;在3kgpm以下时四季的最多风向、次多风向表现明显不同,但各季的风向除在近地层偏N风稍多外基本以偏S风为主;在中层四季最多、次多风向基本均为偏W风,而在18.0kgpm以上时,四季最多、次多风向均逐渐转为偏E风。 相似文献
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利用常规观测、地面加密自动站降水资料以及FY3B极轨卫星资料,对2014年5月18日广西一次暴雨过程中暴雨云团的微波湿度计特征进行分析,得出以下结论:(1)广西中东部处受高空槽前西南气流影响,中低层水汽条件较好,低层有切变辐合,为中尺度对流系统的发生、发展提供了有利背景。(2)250m分辨率可见光通道云图上对流发展旺盛的云团有明显不均匀纹理结构,其中镶嵌着多个圆形的暗影,预示着云中伴有强降雨、雷暴大风等灾害性天气。(3)微波湿度计资料反映出暴雨云团从低层到中高层都有较高的水汽含量,50mm以上的强降雨区主要位于3个亮温低值中心的过渡区域,即对流云团合并处。高低层通道亮温差能反映云团对流的强弱程度,强降雨发生在微波亮温差的正值区,通道3与通道5的亮温差对6h强降雨落区有较好的指示意义。 相似文献
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利用卫星和自动站等非常规观测资料,通过对指示性特征云系追踪分析,进行弱冷空气活动的中、远距离检测,用地面中尺度变压场的演变特征对弱冷空气进行近距离检测,构成了弱冷空气活动的无缝检测,分析2011年6月7日一股弱冷空气从青藏高原南下入侵广西致使锋生加强和对流发生发展过程。研究表明:（1） 青藏高原小槽后的弱冷空气移过高原后,经云贵高原南下入侵广西,使广西境内原处于锋消减弱的准静止锋锋生加强,触发锋面对流而产生强降雨;（2） 暖湿空气在准静止锋前堆积形成中尺度负变压区,弱冷空气入侵后准静止锋锋生加强南移,锋面抬升中尺度负变压区中的暖湿空气触发对流运动,是一种锋面抬升触发对流机制;（3） 弱冷空气无缝检测方法具有提前时效、以及中尺度负变压区形成超前于对流发生约3 h是这次强降雨过程的一个明显特征。 相似文献
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基于遗传算法的神经网络短期气候预测模型 总被引：15，自引：3，他引：12
用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构,并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法,进行短期气候预测建模研究。该方法克服了由于神经网络初始权值的随机性和网络结构确定过程中所带来的网络振荡,以及网络极易陷入局部解问题。作为应用实例,以广西全区4月份平均降水作为预报量及前期500hPa月平均高度场,海温场高相关区作为预报因子,建立基于遗传算法的神经网络短期气候预测模型。将这种方法与传统的逐步回归方法作对比分析,结果表明,该方法具有预报精度高,稳定性好的特点。 相似文献
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利用南海季风试验研究(1997～2000)的成果资料,对强弱南海夏季风年广西的天气作了对比研究,主要分析了雨季开始、年雨量分配及丰欠、热带气旋活动特点等方面的差异并归纳出一个简单的预测概念模型,可供业务工作者在制作年景预测上参考。 相似文献
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一次引发北部湾大暴雨过程的海风锋模拟研究 总被引：2，自引：1，他引：1
利用非静力中尺度模式MM5对2008年6月5日北部湾一次引发大暴雨过程的海风锋系统进行模拟研究,结果表明:(1) 模式成功模拟出了降水落区、强度及时间变化;此次强降水天气过程是由于海陆风环流引发的中小尺度海风锋系统所造成。(2) 日出至午后14时,北部湾沿海区域,伴随着西南强风气流和出海高压后部的东南风气流,来自印度洋海域和南海海域的两股相对高温、高湿空气在与内陆相对较干较冷的空气相遇,来自洋面的两股暖平流叠加,造成温度梯度增大;暖湿气流堆积后,不稳定能量增加,激发了对流运动,引发海风锋生。降水区域大致位于两个不稳定能量轴之间,随着能量轴的移动而移动,同时能量轴在不断深入内陆的过程中不断消耗减弱,降水强度随着减弱。(3) 此次海风锋发生、发展和消亡的整个过程集中在日出至14时前后,海陆温度的分布是由暖海冷陆转变成暖陆冷海的过程中。海风锋的整个垂直对流尺度大约在5 km,主要的对流发生在950～800 hPa层(约0.6～2.0 km),水平尺度约40～60 km,是一种近地面层的中-β尺度系统。(4) 海风锋自海岸线向内陆的入侵过程中强度逐渐减小。空气流厚度紧靠锋面处较低,其后迅速增大,锋面过后空气流厚度缓慢减小,充分表现出海风锋结构上存在的一个隆起的“头”的特征。 相似文献
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MODIS NDVI和AVHRR NDVI 对草原植被变化监测差异 总被引：5，自引：0，他引：5
以草地作为研究载体,对比分析草原植被AVHRR NDVI和MODIS NDVI两种NDVI序列的年内、年际变化特征,讨论两种NDVI序列对降水量、平均气温和水汽压3种气候因子的响应差异,为合理选择NDVI序列对植被进行监测研究提供参考。结果表明：(1)两种NDVI序列所反映的草原植被年内变化趋势相似,但MODIS NDVI对各类草原的区分度优于AVHRR NDVI;(2)两种NDVI序列所反映的2000年—2003年草原植被年际变化差异明显。较之于MODIS NDVI,AVHRR NDVI变化趋势分类图表现出更强的植被改善趋势,植被改善面积在AVHRR NDVI变化趋势分类图中占94.25%,在MODIS NDVI中为83.33%;两种NDVI变化趋势分类图反映的植被变化趋势吻合度为52.88%。(3)两种NDVI序列与水汽压、降水量相关性差异显著。MODIS NDVI与各站点平均气温的相关系数均大于GIMMS NDVI;而MODIS NDVI与水汽压的相关系数83%(10个站点)小于GIMMS NDVI,与降水量的相关系数67%(8个站点)小于GIMMS NDVI。 相似文献