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利用吉林省26站逐日降水资料,基于连续无有效降水日数对吉林省1961-2000年作物生长季干旱及春、夏、秋旱进行识别,并检验与实况吻合率.结果表明,DNP识别各级干旱及春、夏、秋旱发生频次均呈由西到东减少的空间分布,重旱多发在西部,与干旱灾害实况一致.春、夏、秋旱占旱灾总频次的60.7%、22.6%、16.7%.不考虑干旱等级的检验结果显示,除通化地区外DNP对实际旱灾吻合率是60%~97%.对阶段性旱灾识别中春旱吻合率较高;夏旱吻合率不高;秋旱在西部有较高吻合率,中东部秋旱识别率低.历史典型旱灾年检验时,若不考虑干旱等级,吻合率达90.9%;若考虑发生时间,吻合率达86.4%;若将中旱等级以上识别为旱灾,则吻合率只有40.9%,此时若增加连续2次轻旱过程且间隔不超过4天同样识别为干旱,吻合率可提升至60%.总之,DNP评定干旱等级较实际偏低,但对阶段性旱灾有较好识别效果,能为干旱监测、旱灾评估业务工作提供参考. 相似文献
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利用2016年1月1日—2018年12月31日吉林省381个站的逐日最高气温、最低气温和定时气温的观测数据,对ECMWF高分辨率模式的2 m最高、最低气温和定时气温预报进行检验分析.结果表明,ECMWF模式对吉林省的气温预报与实况存在一定偏差;从空间上看,自西向东气温预报准确率逐渐递减,预报误差逐渐增大;从时间上看,随预报时效的增长,预报准确率逐渐下降.对ECMWF的气温预报进行高度差订正后,模式最高气温24 h、48 h、72 h的预报准确率分别从52%、51%、50%提高至58%、56%、54%;最低气温准确率分别从58%、56%、54%提高至64%、62%、59%;定时气温准确率分别从63%、60%、58%,提高至67%、63%、61%.高度差订正的方法有效提高了模式气温预报的准确率,减小了模式预报误差,提高了模式预报释用能力,订正后的气温预报TS评分得到明显的提高.该方法已应用在吉林省客观预报的订正算法中. 相似文献
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卡尔曼滤波常常被用于惯性导航系统初始对准算法,其使用前提是对系统状态进行建模,从而得到比较准确的系统噪声和观测噪声统计特性。在模型失配和观测噪声干扰的情况下,常规卡尔曼滤波会出现精度下降甚至发散,从而影响初始对准精度。针对这一问题,提出了一种新型渐消卡尔曼滤波算法,引入了多重渐消因子对预测误差协方差阵进行调整,设计了基于新息向量统计特性的滤波状态χ2检验条件,使渐消因子的引入时机更加合理,算法的自适应性得到增强。将改进的卡尔曼滤波算法应用到惯性导航系统的初始对准问题中,仿真试验和实测数据试验结果表明,与常规渐消因子滤波算法相比,新算法可以有效提高滤波精度及鲁棒性。 相似文献
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岩土参数的正态分布是岩土工程可靠分析的基本假定之一。目前,岩土工程参数的正态性检验以KS (Kolmogorov-Smirnov)检验为主,然而诸多研究表明,对于小样本数据,KS检验的正态性检验结果并不可靠。本文以废黄河泛滥沉积相粉土中的孔压静力触探(CPTU)锥尖阻力qt数据为研究对象,首先采用ANOVA (方差分析)检验,从CPTU测试资料中进行总体的样本筛选,然后应用SW (Shapiro-Wilk)检验、KS检验、LF (Lilliefors)检验和AD (Anderson-Darling)检验等4种正态性检验方法,在不同样本容量条件下,对测试数据进行正态性检验评价。当测试数据的样本容量充足时,分析结果表明:SW检验结果最为严格,KS检验结果最不保守,而LF检验和AD检验的严格性介于两者之间;对于常规岩土工程设计,采用KS检验结果即可满足稳定性分析要求,对于复杂岩土工程设计,采用SW检验对设计参数进行正态性检验,可降低设计的不确定性。 相似文献
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利用海南岛18个气象观测站1966—2001年逐日20cm口径小型蒸发皿蒸发量及气象要素资料,通过数理统计方法分析了海南岛年和四季的蒸发量变化特征及气象因子对蒸发量的影响。结果表明:从时间上看,海南岛年蒸发量变化呈波动式下降,蒸发量的减少主要出现在春季,冬季和夏季次之。从空间上看,年蒸发量呈东北少、西南多的分布,其大值区主要集中在西南部,小值区主要集中在东北部和中部地区。M-K检验说明年与春冬两季蒸发量的变化呈下降趋势且在1994年前后发生突变。影响蒸发量变化的因子中,日照时数和风速是造成蒸发量减小的主要因子,降水量的影响仅次于风速和日照时数,而气温不是造成海南岛蒸发量减小的主要因子,相对湿度可能是海南岛的蒸发量减小的影响因子。 相似文献
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利用2015年8月至2017年7月长兴岛站和交流岛站日最高气温、日最低气温实况资料,对ECMWF细网格2 m温度预报值和日本FSFE02(24 h地面形势场预报)、FSFE03(36 h地面形势场预报)进行了检验。结果表明:根据历史回归统计检验,ECMWF细网格模式24 h的2 m最高气温、最低气温预报效果显著,通过了0. 05信度显著性检验。对各月做相关分析,相关性均较好。利用前一日ECMWF细网格2 m温度预报值与长兴岛站实况差值,根据统计的ECMWF细网格2 m温度预报订正值,做出长兴岛站未来24 h的气温预报。交流岛站温度预报是在长兴岛站温度预报的基础上订正做出,经统计分析,交流岛站和长兴岛站的气温差值与地面形势场和风场有较好的对应关系,根据不同类型的地面形势场和风场订正值,做出交流岛站的温度预报。应用Matlab计算机语言的开发功能,提取ECMWF细网格2 m温度预报的最高、最低气温值,并录入当日长兴岛站和交流岛站最高、最低气温实况值,自动预报各站未来24 h最高气温、最低气温。创建可视化预报工作界面,实现乡镇温度预报自动化。 相似文献
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