有云条件下太阳辐射短临预报订正技术研究     

《干旱气象》2021,39(6)

  相似文献   

基于GRAPES-MESO模式的极端短时强降水预报     

张武龙  康岚  周威  银航 《干旱气象》2021,39(3):507-513

利用2017—2018年5—9月四川盆地109个自动站逐小时降水资料,以及GRAPES-MESO模式0.1°×0.1°的逐3 h预报场资料,从热力不稳定、水汽、动力条件等方面分析极端短时强降水(1 h降水量大于等于50 mm)发生发展所需的关键物理量指标,结合随机事件概率思想和主成分分析方法构建预报模型,研发极端短时强降水概率预报产品。经预报效果评估,当概率值达0.7以上时,TS评分为24.0%,可将其作为极端短时强降水预报的参考阈值。2019年7月22日四川盆地暴雨过程应用表明,该产品对极端短时强降水落区有较好的参考意义。  相似文献   

北京小海陀山区雪面温度预报模型研究     

李琛  吴进  郭文利  金晨曦  齐晨 《干旱气象》2021,39(4):687-696

基于2019年10月至2020年3月北京市延庆小海陀山区高海拔站点二海坨站和低海拔站点长虫沟站逐时气象观测数据,分析小海陀山区雪面温度演变特征及其与气象因子的相关性。采用BP神经网络及逐步回归方法建立该地区两站的雪温预报模型并进行效果检验。结果表明:(1)小海陀山区积雪时段雪温逐小时变化幅度较气温更显著,雪温与气温及总辐射呈明显正相关,气温及总辐射是影响雪温变化的主要因子;(2)基于神经网络方法建立的雪温预报模型效果优于逐步回归方法建立的雪温预报模型,模型效果低海拔站点优于高海拔站点,夜间优于白天;(3)区分白天与夜间的分时段建模方案更适用于低海拔站点。  相似文献   

基于关键气象因子的河北省马铃薯产量预报     

薛思嘉  魏瑞江  王朋朋  刘园园  杨梅 《干旱气象》2021,39(1):138-143

基于1983—2019年河北省马铃薯产量数据及同期河北省21个气象站逐旬平均气温、降水量、日照时数,采用因子膨化及相关分析方法,确定影响河北省马铃薯产量的关键气象因子,建立马铃薯产量预报模型,并利用预报模型对1983—2015年马铃薯产量进行回代检验,对2016—2019年马铃薯单产进行预报。结果表明:马铃薯产量对7—9月的气温、日照时数比较敏感,且气温对马铃薯产量的影响大于日照时数。各起报时间预报产量趋势回代检验正确率为75.7%~91.7%,预报产量回代检验准确率为83.6%~91.4%;2016—2019年历年产量预报准确率为83.5%~95.3%,且随着起报时间的后移,预报准确率逐渐提高。  相似文献   

基于地形因素的吉林省ECMWF气温预报订正方法研究     

冯景瑜  慕秀香  张莹莹  姚帅 《吉林气象》2021,28(3):12-17

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   

长短时记忆神经网络在中期地震预报中的探索--以川滇地区为例     

李林芳  石耀霖  程术 《地球物理学报》2022,65(1):12-25

利用机器学习方法对地震活动大数据进行挖掘,识别出一些过去认识不到的异常,提高地震预测的准确性,是一个非常具有挑战性的科学问题.本文基于川滇部分地区(24°N—32°N,98°E—106°E)地震目录,采用滑动的时空窗口,选取16个反映地震时空强度分布特征的地震预测因子,建立了长短时记忆(LSTM)神经网络,对研究区域9个子区块未来一年的最大地震震级进行预测.通过设置训练集∶测试集=8∶2和训练集∶测试集=7∶3两个不同的训练测试模型,对过往发生的地震进行了回溯性预报.结果表明:训练集∶测试集=7∶3模型能够利用1970年1月至2004年9月的地震目录进行学习,成功回溯性预报2008年汶川地震;训练集∶测试集=8∶2模型利用1970年1月至2009年5月资料进行训练,回溯性预报2010—2019年间6级以上地震的R评分为0.407,回溯性7级地震预报时准确率高达92.31%.本文还探讨性给出预测意见:2022年2月前研究区西部、中部、东部、西南部存在发生5.1~5.3级地震的潜在危险性.  相似文献   

基于流溪河模型的新丰江水库入库洪水预报模型研究     

邢丽雪  陈洋波  冯永修  黄鑫  黄梓颖 《水文》2022,42(1):47-53

基于流溪河模型构建了不同空间分辨率的新丰江水库入库洪水预报模型,采用粒子群算法优选模型参数进行洪水模拟,对比实测资料验证了模型性能。结果表明,建立的新丰江水库入库洪水预报流溪河模型模拟效果优良,符合新丰江水库入库洪水预报的精度要求,可用于新丰江水库入库洪水预报：90 m空间分辨率的模型模拟效果最好,200 m空间分辨率的模型也具有良好的模拟性能,500 m空间分辨率的模型模拟性能有明显降低。模型计算工作量随分辨率的提高呈指数增加,90 m空间分辨率的参数优选时间是200 m空间分辨率参数优选时间的7.04倍,而200 m空间分辨率的参数优选时间是500 m空间分辨率参数优选时间的3.53倍。  相似文献   

基于SBAS-InSAR技术的成汶高速汶川段滑坡易发区选线研究          下载免费PDF全文

刘沛源  常鸣  武彬彬  罗超鹏  周超 《地球科学》2022,47(6):2048-2057

西南山区地质构造复杂导致大量的滑坡分布.为了科学有效的指导西南山区道路选线,提前规避地质灾害高风险,滑坡灾害早期识别必不可少.合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术因其全天候、多时相等特点被广泛应用于滑坡灾害的早期识别中.收集了87景Sentinel-1A降轨数据,利用差分干涉测量短基线集时序分析(small baseline subset interferometric synthetic aperture radar,SBAS-InSAR)技术对成汶高速路汶川段进行形变区的识别与分析,结果显示共识别出10处,经野外复核均为处于持续变形中的滑坡,有较好的一致性.根据早期识别结果,对3个比选方案进行综合对比分析,确定方案B为最优选择.SBAS-InSAR技术能有效识别山区公路潜在滑坡隐患区,为山区公路的准确选线提供科学依据.   相似文献   

基于MACD指标的渐变型滑坡临滑预报模型研究          下载免费PDF全文

王家柱  巴仁基  葛华  铁永波  高延超 《水文地质工程地质》2022,49(6):133-140

滑坡的临滑预警预报研究一直以来都是热点也是难点。速度倒数模型是目前广泛使用的临滑预报模型,选择恰当的拟合曲线起始点将提高预报模型的精度。利用经济学上非常成熟的平滑异同平均线指标（MACD）快速寻找速度倒数模型拟合曲线的起始点,也就是滑坡临滑加速变形阶段开始加速（Onset of Acceleration,OOA）点,并以云南省会泽县的区布嘎滑坡为例,使用该指标对滑坡体进行临滑预报,并对该模型准确性进行了评估。结果表明:当变形速度的MACD值在?1~1的区间时,代表滑坡变形速度虽然有所增加,但变形趋势并未整体改变;当MACD值超过?1~1的区间,代表滑坡变形趋势整体发生改变,可将此阶段短期平均线上穿长期平均线的点（同时也是MACD值由负转正的点）,作为滑坡OOA点。利用MACD指标能够快速有效的寻找拟合曲线起始点,利用指数平滑函数（ESF）处理的监测数据,拟合曲线的确定系数最高,误差率最低,误差率低于2%,模型预测结果随着数据的更新,将不断逼近真实结果,具有较高的准确率。  相似文献   

考虑预报偏差的迭代式集合卡尔曼滤波在地下水水流数据同化中的应用          下载免费PDF全文

杨运  吴吉春  骆乾坤  钱家忠 《水文地质工程地质》2022,49(6):13-23

集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter,EnKF）方法已广泛应用于地下水水流和污染物运移模拟相关问题的求解。但前人研究多建立在同化系统预报模型是准确的基础上,忽视了模型概化的不确定性。当模型概化不准确时,将导致预报偏差,可能带来错误的系统估计。因此,文章提出考虑模型预报偏差的迭代式集合卡尔曼滤波（Bias aware Ensemble Kalman Filter with Confirming Option,Bias-CEnKF）方法。以地下水水流数据同化为例,研究模型概化存在不确定条件下,边界条件、初始条件、源汇项概化不准确时新方法的有效性。结果表明,当预报模型概化不准确时,使用标准EnKF方法进行数据同化,可能会导致滤波发散,造成同化失败。Bias-CEnKF方法不仅保留了较好的同化性能,同时减小了参数、变量、偏差项非线性关系带来的不一致性。针对文章中4种情景,Bias-CEnKF同化获得的含水层渗透系数场以及水头场均接近真实场,且预报结果可靠。本研究进一步提升了模型概化不确定时EnKF方法的适用性,为实际野外复杂条件下地下水水流数据同化问题提供了可靠的方法。  相似文献