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基于华南地区自动站逐小时观测资料, 采用传统站点评分、邻域法等评估华南区域高分辨率数值模式(包括GRAPES_GZ_R 1 km模式和GRAPES_GZ 3 km模式)对降水、地面温度和风场等要素的预报能力。结果表明: GRAPES_GZ_R 1 km模式的降水预报技巧优于GRAPES_GZ 3 km模式, 模式预报以正偏差为主。对于不同起报时间的预报, 00时(世界时, 下同)起报的预报效果优于12时。GRAPES_GZ_R 1 km模式的TS评分是GRAPES_GZ 3 km模式的两倍以上, 对不同降水阈值的评分均较高。分数技巧评分(FSS)显示GRAPES_GZ_R 1 km模式6 h累计降水预报在0.1 mm、1 mm及5 mm以上的降水均可达到最低预报技巧尺度, 对所检验降水对象的空间位置把握能力更好。2 m气温和10 m风速检验结果表明两个模式均能较好把握广东省温度的分布特征, GRAPES_GZ_R 1 km模式对2 m气温预报结果优于GRAPES_GZ 3 km模式, 预报绝对误差更小; 两个模式对风速的预报整体偏强, 预报偏差在1~4 m/s之间, 但相比之下GRAPES_GZ 3 km模式在风场预报上表现更好。GRAPES_GZ_R 1 km模式的2 m气温和10 m风速预报偏差随降水过程存在明显波动, 强降水过后温度预报整体偏低, 风速预报偏强, 在模式产品订正、使用等需要考虑模式对主要天气系统的预报情况。总的来说, GRAPES_GZ_R 1 km模式的预报产品具有较好的参考价值。 相似文献
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利用聂拉木和定日国家气象观测站1967~2019年月气温和降水资料,开展了珠穆朗玛峰(简称珠峰)地区季、年气温和降水变化特征分析及变化趋势检验。结果表明:近53a珠峰地区季、年平均气温呈显著升高趋势,冬季增温幅度最大,年平均气温在1997年之前为波动下降而1997年之后则是波动增加,进入21世纪后气温升高愈发明显且在冬季尤为突出;珠峰地区1967~2019年降水量呈波动变化但变化趋势不显著;珠峰地区气温和降水体现出较强的局地性差异,其南、北坡气温和降水呈现出不同的变化特征。 相似文献
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卡尔曼滤波常常被用于惯性导航系统初始对准算法,其使用前提是对系统状态进行建模,从而得到比较准确的系统噪声和观测噪声统计特性。在模型失配和观测噪声干扰的情况下,常规卡尔曼滤波会出现精度下降甚至发散,从而影响初始对准精度。针对这一问题,提出了一种新型渐消卡尔曼滤波算法,引入了多重渐消因子对预测误差协方差阵进行调整,设计了基于新息向量统计特性的滤波状态χ2检验条件,使渐消因子的引入时机更加合理,算法的自适应性得到增强。将改进的卡尔曼滤波算法应用到惯性导航系统的初始对准问题中,仿真试验和实测数据试验结果表明,与常规渐消因子滤波算法相比,新算法可以有效提高滤波精度及鲁棒性。 相似文献
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岩土参数的正态分布是岩土工程可靠分析的基本假定之一。目前,岩土工程参数的正态性检验以KS (Kolmogorov-Smirnov)检验为主,然而诸多研究表明,对于小样本数据,KS检验的正态性检验结果并不可靠。本文以废黄河泛滥沉积相粉土中的孔压静力触探(CPTU)锥尖阻力qt数据为研究对象,首先采用ANOVA (方差分析)检验,从CPTU测试资料中进行总体的样本筛选,然后应用SW (Shapiro-Wilk)检验、KS检验、LF (Lilliefors)检验和AD (Anderson-Darling)检验等4种正态性检验方法,在不同样本容量条件下,对测试数据进行正态性检验评价。当测试数据的样本容量充足时,分析结果表明:SW检验结果最为严格,KS检验结果最不保守,而LF检验和AD检验的严格性介于两者之间;对于常规岩土工程设计,采用KS检验结果即可满足稳定性分析要求,对于复杂岩土工程设计,采用SW检验对设计参数进行正态性检验,可降低设计的不确定性。 相似文献
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利用海南岛18个气象观测站1966—2001年逐日20cm口径小型蒸发皿蒸发量及气象要素资料,通过数理统计方法分析了海南岛年和四季的蒸发量变化特征及气象因子对蒸发量的影响。结果表明:从时间上看,海南岛年蒸发量变化呈波动式下降,蒸发量的减少主要出现在春季,冬季和夏季次之。从空间上看,年蒸发量呈东北少、西南多的分布,其大值区主要集中在西南部,小值区主要集中在东北部和中部地区。M-K检验说明年与春冬两季蒸发量的变化呈下降趋势且在1994年前后发生突变。影响蒸发量变化的因子中,日照时数和风速是造成蒸发量减小的主要因子,降水量的影响仅次于风速和日照时数,而气温不是造成海南岛蒸发量减小的主要因子,相对湿度可能是海南岛的蒸发量减小的影响因子。 相似文献
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利用2015年8月至2017年7月长兴岛站和交流岛站日最高气温、日最低气温实况资料,对ECMWF细网格2 m温度预报值和日本FSFE02(24 h地面形势场预报)、FSFE03(36 h地面形势场预报)进行了检验。结果表明:根据历史回归统计检验,ECMWF细网格模式24 h的2 m最高气温、最低气温预报效果显著,通过了0. 05信度显著性检验。对各月做相关分析,相关性均较好。利用前一日ECMWF细网格2 m温度预报值与长兴岛站实况差值,根据统计的ECMWF细网格2 m温度预报订正值,做出长兴岛站未来24 h的气温预报。交流岛站温度预报是在长兴岛站温度预报的基础上订正做出,经统计分析,交流岛站和长兴岛站的气温差值与地面形势场和风场有较好的对应关系,根据不同类型的地面形势场和风场订正值,做出交流岛站的温度预报。应用Matlab计算机语言的开发功能,提取ECMWF细网格2 m温度预报的最高、最低气温值,并录入当日长兴岛站和交流岛站最高、最低气温实况值,自动预报各站未来24 h最高气温、最低气温。创建可视化预报工作界面,实现乡镇温度预报自动化。 相似文献
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