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11.
基于GIS的南宁市细网格立体农业气候资源分析研究   总被引:7,自引:2,他引:7       下载免费PDF全文
苏永秀  李政  孙涵 《气象科学》2007,27(4):381-386
根据气象台站最新30年的气候观测资料和台站地理信息,建立了南宁市主要气候要素的空间分析模型。在GIS的支持下,对无测站地区500 m×500 m网格单元上的气候要素值进行了推算,并利用反距离权重插值法进行残差订正,制作了南宁市农业气候资源的细网格立体分布图,分析了南宁市气候资源的特点及时空分布规律,为该市气候资源的合理开发利用提供了科学依据。  相似文献   
12.
利用数字图像处理方法,设计了一种多重处理的算法,从卫星云图提取定量信息,定量描述副高强度和演变趋势,并应用于预报业务。应用实践表明,这些方法具有客观、定量、自动等优点,在实际使用中可客观定量地跟踪和预报副高演变,对做好广西前汛期暴雨预报有较大的帮助。  相似文献   
13.
2005年6月广西特大致洪暴雨过程成因分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
通过对2005年6月18-23日广西特大致洪暴雨过程的环流形势和影响系统分析,认为造成这次暴雨过程的主要原因是:在大气环流出现异常的背景条件下,孟加拉湾季风低压活动超常活跃,季风爆发所输送的充沛水汽不断向广西上空输送,与准静止维持在华南上空的长云带及中低空切变相遇,先后生成了7个中尺度暴雨云团持续影响了广西,这些强暴雨云团生命史最长达到30h。与通常的暴雨过程相比,这次暴雨过程的中尺度暴雨云团具有生成个数多、生命史长、活动范围集中的特点。  相似文献   
14.
针对气象资料数据处理的外推和内插问题,以广西89个气象观测站点1971-2000年的多年平均气温观测资料为研究数据,应用了两种不同的内插方法。  相似文献   
15.
2005年6月华南出现大范围持续性暴雨过程,造成巨大损失。利用常规气象资料、卫星云图TBB资料及T213分析场资料,对此次持续性暴雨过程的成因进行了分析,结果发现:这次暴雨过程充足稳定的水汽主要源自印度洋,这与“94.6”等以往华南暴雨水汽主要来自于南海不同。高低空急流与切变线是这次强降雨过程的触发系统,低空急流输送了丰沛的暖湿空气,维持了低空对流不稳定形势。冷暖气流在切变线南侧、低空急流左侧交汇,产生强烈辐合上升运动,触发了强降水。对流云系上MCS的不断生消是造成强降雨持续的直接原因。本次过程存在一次高空急流的变化,高空由西北急流转为西南急流,切变线的变化趋势与这一变化过程相呼应;这一特征也是暴雨过程得以维持的重要原因。  相似文献   
16.
根据WMO规定的数值预报标准化检验方案开发的数值预报格点产品检验系统,可以实时检验广西中尺度数值预报产品及9210下发的多种数值产品,可为数值模式的改进及数值产品的业务化应用提供直接的参考依据。  相似文献   
17.
通过对1994~2002年间9次由冷锋云系中尺度对流云团分析,发现广西前汛期冷锋云系中尺度对流云团的源地主要是黔西南和黔中;移动方向是东或东南;当环境云场强度指数≥28有利对流云团的发展,≤26时不利对流云团的发展;初步研究了中尺度对流云团生命史不同阶段的卫星云图形态特征,给出了中尺度对流云团降水的时空分布特征。  相似文献   
18.
通过对两个典型的带状云系的强降水过程的卫星云图进行定量分析,初步验证了可以用云带0℃边界反映冷高压和副高的活动态势,揭示了降雨强度与云带强度指数及TBB面积指数有很好的对应关系。同时,还研究了暴雨落区与对流云团活动范围的关系,强降水时段与对流云团的发展阶段的对应关系。  相似文献   
19.
月降水量的神经网络混合预报模型研究   总被引:3,自引:8,他引:3  
金龙  罗莹  王业宏  李永华 《高原气象》2003,22(6):618-623
以均生函数表征预报量自身周期变化,结合500hPa月平均高度场和月平均海温场预报因子,采用神经网络方法建立了一种新的短期气候预报模型。分别以广西桂北、桂中和桂南6月降水量作为预报对象进行预报试验,结果表明,这种新的预报方法比均生函数回归预报模型及高度场、海温场预报因子的回归预报模型,具有更好的物理基础和预报能力。  相似文献   
20.
模块化模糊神经网络的数值预报产品释用预报研究   总被引:13,自引:0,他引:13       下载免费PDF全文
金龙  林熙  金健  李菁 《气象学报》2003,61(1):78-84
综合应用预报量自身时间序列的拓展,数值预报产品和模块化模糊神经网络方法,进行了一种新的数值预报产品释用预报研究。将这种新方法与常规的数值预报产品完全预报(PP)方法进行了对比试验。结果表明,这种模块化模糊神经网络数值预报产品释用预报方法比PP预报方法的预报精度显著提高。并且,通过对预报模型“过拟合”现象的研究发现,这种模块化模糊神经网络的数值预报产品释用预报模型具有很好的泛化性能。  相似文献   
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