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针对当前我国重污染天气实时的空气质量预报问题,该文提出了一种融合随机森林算法与WRF大气模式的PM2.5浓度实时预报方法。该方法结合了北京市地面空气质量监测数据和WRF气象数据进行分析,将高层大气状态(如逆温层高度等)融入了预报模型中,建立了0~72h的PM2.5浓度实时预报模型。实验证明,该模型能够对0~72h单站点的PM2.5浓度进行较高精度的实时预报,且在24~72h的长时预报结果上较基于地面空气污染物数据与地表气象站数据的预报方法精度有明显提升,即该方法可以更好地模拟大气物理化学状态,从而更为精准地进行长时PM2.5浓度预报。 相似文献
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地形是影响土壤侵蚀的重要因子, 分布式土壤侵蚀学坡长是地形因子的重要参数。坡长与土壤侵蚀过程相适应, 在一定条件下停止累计而截断。坡度变化是坡长提取的截断条件之一, 但坡度变化对提取结果的影响研究还不够深入。以数学曲面和黄土高原县南沟流域的数字高程模型作为数据源, 使用LS_TOOL方法提取坡长, 并对坡度变化引起的坡长截断结果进行对比和主成分分析。结果表明, 下坡坡度减小幅度越大, 坡度截断效果越明显; 坡度小于2.86°的截断参数R1和坡度大于或等于2.86°的截断参数R2与坡长最大值和坡长平均值均正相关; 在黄土高原地区, 陡坡、沟道较多, 相对R2的影响, R1对坡长的影响较小。坡度变化的截断设置在R1>0.7, R2>0.5时, 坡长变化较明显, 建议黄土高原地区侵蚀坡长的坡度截断设置值为R1=0.7, R2=0.5。 相似文献
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三线阵影像外方位元素平滑方程自适应光束法平差 总被引:1,自引:1,他引:0
外方位元素数据是影响光学卫星影像几何定位精度的重要因素,其精度不仅取决于姿态和轨道测定系统的精度,还与卫星平台稳定度紧密相关。在实际卫星工程中,姿态测定系统存在突变现象,导致处理航线中上下视差发生较大变化。本文在全三线交会EFP光束法平差理论基础上,提出在光束法平差中采用外方位元素自适应分段平滑策略及其数学模型。即根据立体影像上下视差差分数据,对立体影像进行自动分段;在此基础上,对不同段的外方位元素平滑方程赋予不同权值,共同参与光束法平差。通过实际卫星影像试验表明,该方法可有效抑制卫星姿态测定系统突变对立体影像无控定位精度的影响,尤其是高程精度改善显著。 相似文献
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针对卫星钟差呈趋势项和随机项变化的特点,提出了基于GM(1,1)与自回归求和移动平均的组合预报模型。该模型首先采用GM(1,1)模型预报钟差的趋势项部分,然后利用ARIMA模型对GM(1,1)的模型残差序列进行建模和预报,最后将GM(1,1)和ARIMA模型的预报结果对应相加即得到钟差的最终预报值。此外,采用IGS公布的精密卫星钟差进行预报试验,通过与卫星钟差预报中常用的二次多项式模型和修正指数曲线法模型预报结果的对比分析,结果表明:该方法可以对GPS卫星钟差进行高精度的中短期预报。用12 h钟差建模时,预报未来6、12、24和48 h的平均预报精度分别为0.71、1.17、1.93和4.38 ns,相比于二次多项式模型的平均预报精度分别提高了29.70%、43.75%、67.62%和76.21%;相比于修正指数曲线法模型的平均预报精度分别提高了18.39%、33.90%、61.40%和70.49%。 相似文献
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对建筑物进行沉降监测并预报其变化趋势,能有效保障建筑物的安全性。本文提出一种基于小波变换的ARMA模型用于建筑物沉降预报。利用小波多尺度分析将沉降监测数据分解为高频信号和低频信号,并分别采用ARMA模型进行预测,然后将各序列预测结果进行合成,得到最终预测结果。并以青岛市某高层建筑物监测数据为例,分别采用传统ARMA模型以及基于小波变换的ARMA模型进行预报对比分析,结果表明基于小波变换的ARMA模型取得了较高的预报精度。 相似文献
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该文利用1961—2020年贵州省84个气象台站5月20日—7月10日的降水资料与NCEP/NCAR再分析资料,分析了贵州省初夏降水异常时空分布特征及其与海洋、大气环流的联系,以及对比2020年与历史相似年影响因子的异同。对比历史相似年,当初夏降水偏多时,大气环流纬向分布呈“两槽一脊”分布型,低压槽稳定维持在东亚中高纬附近。西太平洋副热带高压西伸脊点明显偏西,面积偏大,强度偏强。850 hPa水汽输送场上通过西北太平洋异常反气旋产生的异常西南风,向长江及其以南地区输送水汽,低层水汽输送偏强且辐合带位置相对稳定。前期春季热带印度洋偏暖和太平洋西暖东冷的异常海温加强了菲律宾反气旋,使西太副高稳定维持在西太平洋和东南亚地区,导致贵州省初夏降水偏多。 相似文献
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利用地面降水观测资料、国家气象信息中心研发的4种降水融合产品(FAST_5 km、FRT_5 km、RT_1 km、NRT_1 km),采用误差分析、偏差分析、正确率、TS评分等方法,对其在四川盆地西部的适用性进行分析,并选取2020年8月10—11日一次极端暴雨过程进行详细评估。结果表明:融合格点降水资料与实况较为一致,且1 km产品更接近实况。极端暴雨过程中,对于过程累积雨量,4种融合格点降水资料均能很好地反映此次降水过程,降水落区、走向和雨带形态均与实况较为一致。1 km产品的强度和落区都更接近实况,其中以NRT_1 km与实况的匹配度最高,偏差更小。融合格点降水资料存在24 h雨量极大值比实况偏小的情况,1 km产品的极值较5 km产品有很大提升。融合格点降水资料的小时最大降水量低于实况,存在一定的偏差量。强降水时段,融合降水资料与实况偏差不大,能够反映降水的大值区。总体上看,三源融合实况格点产品效果优于二源融合实况格点产品,其中融合了CMORPH和FY 2种卫星资料的近实时三源融合实况格点产品最优。 相似文献