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21.
从降雪预警业务实际出发,设计了基于最优化法的雷达估测降雪方法,对2007年3月4日特大暴雪过程开展雷达降雪估测试验,并分析估测结果的误差。针对温度变化、雪花末速度、与雷达的距离和计算方法等方面的误差因素制定了3种改进方案。改进后的估测降雪量与实况降雪量的相关系数提高到0.66(超过99%信度检验),平均相对误差降低至48.74%,对于0.3 mm/h的较弱降雪和5 mm/h以上的强降雪均具有估测能力。其中距离雷达50~100 km的样本估测降雪量与实况降雪量的相关系数达到0.82。在3种改进方案中,考虑降雪末速度影响的改进效果不明显,这可能与本次暴雪过程的回波较均匀有关;按雷达与样本距离分类进行雷达降雪估测的效果最明显,不仅可以增加相似程度,还减小了雷达近距离高估和远距离低估的误差;而算法的改进进一步提高估测精度。本次雷达降雪估测对于1.6~2.5 mm/h的较强降雪和2.6 mm/h以上的强降雪平均相对误差较小,分别为31%和27%,但雷达降雪估测高估了1.5 mm/h以下的降雪而低估2.6 mm/h以上的强降雪。一方面说明雷达回波对于降雪强弱变化不是很敏感,另一方面在业务实际工作中有可能利用这种一致性的误差进行订正,以提高降雪估测精度。 相似文献
22.
详细介绍了二级近似加速度法的推导思路,从理论上可以看出它有三阶精度。通过在MATLAB上运行编制的程序,实现了二级近似加速度法在结构动力时程分析中的应用。在单自由度体系和多自由度体系中输入十条地震波后发现:在步长取相同值的情况下,本文方法绝大部分的平均相对误差要小于Wilson-θ法。也就是说要达到相同的精度,二级近似加速度法需要迭代的次数更少,因此收敛速度更快。另外,理论上精度高的算法不一定在任何情况下都比精度较低的算法表现好,算法的精度与步长大小、荷载复杂程度、振幅衰减率和周期延长率都有关系。以上研究为在实际工程应用中选取高精度的逐步积分算法提供参考。 相似文献
23.
吉林省一次层状云降水宏微观特征的观测研究 总被引:5,自引:0,他引:5
利用长春2004年7月5日一次降水过程的飞机观测资料,结合天气图、卫星云图及雷达回波等资料,综合分析了本次热带气旋影响下降水过程中云系的宏微观特征.研究表明,降水性层状云微观垂直结构配置可以分为4个发展层:云顶附近是核化和凝华增长区;-4~-7 ℃为云滴和冰粒子活跃增长层;0~-4 ℃为固态粒子聚合及云滴蒸发层;0 ℃层以下是雨滴碰并增长和云滴凝结增长区.2D-P观测的粒子的平均直径、最大直径、峰值直径的峰值集中在融化层附近,与融化层回波亮带对应.用同一种形式的密度分布函数N(r)=mrfexp(-ar br2-cr3)来拟合暖层小云滴、大云滴和雨滴的谱分布,拟合结果与观测的谱分布吻合较好,拟合出的平均直径、均方根直径、数浓度以及含水量与观测值也较接近,相对误差小. 相似文献
24.
利用辽宁省各市2002年的TSP和SO2实测值以及“平均相对误差”的概念,进行了大气清洁度业务系统的模式验证。结果表明:14个城市TSP的相对误差平均值为31.42%,SO2为28.79%。 相似文献
25.
应用新一代大气扩散模型进行了辽西地区2003年春季和夏季条件下的SO2和TSP日均浓度试预报,同时引入平均相对误差的概念对浓度预报值进行了检验。结果表明:SO2预报结果好于TSP,夏季预报结果好于春季。 相似文献
26.
本文讨论了感应式磁力仪标定的最佳方法。定量分析了标定方式的选择、标定线圈最佳尺度和标定中的误差等问题。为标定线圈制作、野外施工和提高标定精度等提供参考 相似文献
27.
OBS浊度标定与悬沙浓度误差分析 总被引:2,自引:0,他引:2
利用光学后向散射浊度计OBS-3A,在长江河口南槽进行大小潮周期连续观测。利用OBS室内和现场浊度标定,计算不同潮时OBS观测悬沙浓度相对误差,并对影响其观测精度因素进行分析。主要结果有:(1)现场OBS标定R值比室内标定偏低,但也在0.8以上;(2)大潮平均相对误差值变化比小潮大,在悬沙浓度低于1.5kg/m3条件下,大小潮悬沙浓度平均相对误差都在15%以下;(3)悬沙粒径大小是影响OBS观测精度的主要因素,生物、泥沙颜色、水色和水中气泡等因素也对观测结果产生一定影响。 相似文献
28.
精密多波束测深系统位置修正方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在声速剖面或声速函数具备的情况下,多波束条带式测深系统的波束归位计算通常采用曲线跟踪法进行声线改正,虽然保证了归位计算的高精度,但过程复杂繁琐。为此,提出了一种新的归位计算方法--位置修正法,该方法引进了深度、水平位移相对误差以及面积差的概念,在不失精度的情况下,大大简化了归位计算的精度。 相似文献
29.
30.
K-Ar和40Ar/39Ar定年数据质量评价与Q值提出 总被引:2,自引:2,他引:0
K-Ar和K-Ar/39Ar的定年测试质量的评价是正确运用测试结果的前提.过去的研究,多通过仪器测试的偏差和误差传递来评价测试结果可靠性和精度.MSWD和Probability的提出,给出测试的内外误差概念,因考虑了仪器和样品二者的匹配性而得到广泛应用.这也说明,影响K-Ar和40Ar/39 Ar的定年测试结果的因素可以是来自仪器设备,也可以来自样品自身的特性.本文由K-Ar和40 Ar/39 Ar的定年技术的原理、流程为出发点,通过对各个测试项的误差传递和对结果精度影响的数学方法评估,提出了影响测试精度的Q1和Q2参数,分别代表与样品有关的属性.Q1是样品钾含量、囚禁36 Ar的含量、以及样品40Ar/36Ar的初始比值的综合参数,是决定仪器测试中误差传递系数大小的重要影响因子.Q2是样品钾含量、囚禁36 Ar的含量、以及样品40 Ar/36 Ar的初始比值误差的综合参数,用来评价样品等时线年龄精度.在地质意义上,Q2是评价样品是否满足“同源、同时、封闭”特性的重要量化指标.根据这两个参数,可以判别测试数据质量优劣是源于测试仪器,还是样品属性.由Q1和Q2的分析可知,任何一项K-Ar和40Ar/39 Ar的定年测试都应该充分考虑仪器性能和样品属性,设计合理的测试流程是K-Ar和40 Ar/39 Ar的定年获得较高质量数据的关键. 相似文献