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基于近年来涌现的有关新一代气象预报系统发展的认识,本文提出用户导向的交互式预报系统的概念模型。新系统强调在用户信息分析的基础上,发展从用户出发再回到用户不断自我改善的预报流程。系统组成的关键模块包括:用户端风险决策动态需求分析模块、物理预测模块、用户目标量的降尺度模块,用户端专业耦合模块及用户风险决策模块。文中阐述了系统中各模块间的联系、用户端信息在系统中的反馈作用以及具体的“交互式”方式。以临沂地区水文用户为例,以引发洪涝的降水事件为预报对象,利用TIGGE全球超集合预报,初步构建了一个临沂水文用户导向的可能致洪降水交互式预报系统。这个具备迭代式自我完善功能的新型预报系统包含了汛期随时变化的用户决策信息、由前期影响雨量和当前水文条件决定的可变致洪降水阈值以及一个动态的用户端预报水平和不确定性评估模块。初步结果表明,结合用户端信息的预报优于未考虑用户信息的预报结果,从而更直接地帮助用户进行防汛决策。个例研究也为发展更完整的用户导向预报系统提供了参考。 相似文献
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2002/03年厄尔尼诺事件,是暖海温中心出现在赤道中太平洋区域的一种新型厄尔尼诺,即中太平洋型厄尔尼诺。本文基于一个厄尔尼诺预测系统,利用三组回报试验来详细区分海洋表层和次表层初始状态对预报2002/03年中太平洋型厄尔尼诺事件的作用,并由此来探寻对预报厄尔尼诺演变过程最有利的初始条件。回报试验分为三组:(1)仅同化海表温度观测(sea surface temperature;简称SST)来优化海洋表层初始状态(Assim_SST);(2)仅同化海表高度观测(sea level;简称SL)来更新海洋次表层初始状态(Assim_SL);(3)同时同化SST和SL观测来一起更新海洋表层和次表层初始状态(Assim_SST+SL)。回报试验结果表明,三种不同的初始条件都可以使模式提前一年成功地预报2002/03年厄尔尼诺事件,并且"Assim_SST+SL"回报试验的效果最好。三组回报试验结果间的对比表明:海洋表层和次表层初始状态均对成功地预报该事件有重要作用,但其作用分别集中在事件发展的不同阶段。精确的海洋表层初始状态更容易激发模式预报出一次厄尔尼诺事件,而更合理的海洋次表层初始状态则能有效地提高厄尔尼诺事件预报的强度。 相似文献
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分布式水文模型对流域水文过程的应用深度及广度不断加深,常与数值天气及气候预报相结合,面临巨大的计算量。近年来GPU技术的进步使普通电脑能够实现高效而又廉价的并行计算。提出了资料插值、单元产流以及单元汇流采用GPU并行计算,马斯京根法河道汇流采用一种非并行的递归方法。基于笔记本电脑和NVIDIA GPU/CUDA结合C#语言,由分布式新安江模型在沂河流域的模拟应用表明,降水量空间插值及新安江产流的并行执行效率为普通CPU上C#的8~9倍。使用直接递归法实现马斯京根汇流演算比以往采用汇流次序表的执行效率提升0.5~0.9倍。 相似文献
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中国地球系统模式中普遍存在的耦合器CPL6(美国国家大气研究中心的第六代通量耦合器)在很大程度上限制了模式在高分辨率上的发展,新一代耦合器CPL7并行度的可扩展性更高,能够适应更高分辨率的构型。以CPL7与中国科学院大气物理研究所的第二代格点大气环流模式(the Version 2 Grid-point Atmospheric Model of Institute of Atmospheric Physics,Chinese Academy of Sciences)的耦合为例,概述了其耦合原理,为CPL7与中国其他模式的耦合提供相关的经验。结合国内外模式的发展方向,CPL7耦合器在中国未来几年的地球系统模式的耦合改进中将占有很大的优势地位。 相似文献
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在比较分析了TIN的几种常见数据结构的基础上,针对TIN拓扑查询与搜索问题,提出了另外几种强调边拓扑信息的TIN数据结构,根据拓扑关系的表达方式可以将它们分为内存索引式结构、数组索引式结构及二者的混合结构,并给出了这些数据结构的多种序列化存储方式:数组索引直接存储、对象ID存储法、PythoncPickle存储、对象内存地址的存储法。研究比较发现数组索引直接存储的数据占用空间最少,对象ID存储法和对象内存地址存储法的二进制方式占用空间相同,Python cPickle只适合于极小规模的TIN数据的存储。对基于不同数据结构的TIN模型构网效率测试表明,不包含边信息的结构的构网效率最高,含有边信息的结构中采用数组索引表示拓扑关系的构网效率最高。研究结果将对TIN模型的软件实现具有理论及应用价值。 相似文献
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利用NCEP大气环流模式,模拟了亚洲季风区气候对北大西洋正、负海温异常的响应。研究表明:亚洲季风区气候对北大西洋年代际振荡(AMO)的影响存在线性和非线性响应;AMO的暖位相造成欧亚大陆增温以及印度地区北暖南冷的偶极子型分布,主要是线性因素的作用;夏季、秋季印度半岛降雨增多,是线性因素和非线性因素共同作用的结果,且非线性因素带给印度半岛的降水多集中在西部。 相似文献