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91.
针对基于单基准站的伪距差分定位方法中,随着流动站与基准站距离的增加,大气误差相关性减弱,定位精度将会降低的问题,该文采用网络伪距差分方法,利用网络将多个基准站的伪距改正数实时传输给流动站,并内插流动站改正数,提高定位精度的同时扩大差分范围。实验表明,该方法提高了常规伪距定位精度,实现了实时分米级定位,可满足大多数用户的导航定位需求。  相似文献   
92.
针对常规室内检校场无法满足大视场面阵数字航摄仪检测的问题,文章提出了一种适合此类航摄仪检校的野外检校场的建立方法,通过对检校场控制点布设方案设计、适合影像识别的地标形状设计和地标点三维坐标的精确测定方案研究,实现了检测场内控制点的高精度测量:建立适合大面阵数字航空摄影仪几何误差改正的数学模型,并通过多摄站拍摄足够数量的检校场影像,自动识别并测定每幅影像上全部地标点的影像坐标,用最小二乘平差计算间接求出相机的内方位元素和各项畸变参数,最后通过多组检测参数对比,验证了数学模型及其参数的可靠性与稳定性。  相似文献   
93.
针对导航地图中现有的匹配算法在复杂路段的匹配效果一般较差的问题,本文提出一种改进的匹配算法。首先,引入分块思想,提出将路网中的每个路段按规则分为简单路段块和复杂路段块,不同路段块采取不同的匹配算法;其次,充分利用车辆行驶的连续性,综合考虑了车辆行驶方向、车速与交叉口距离等多种因素对匹配结果的影响,在选取正确的匹配路段时合理利用了历史数据信息。实验表明,该算法不但对能够改善复杂路段的匹配效果,而且还能够对匹配点沿路段方向上的误差进行实时校正。  相似文献   
94.
GRAPES_RAFS系统2 m温度偏差订正方法研究   总被引:7,自引:5,他引:2  
王婧  徐枝芳  范广洲  刘佩廷  李泽椿 《气象》2015,41(6):719-726
本文通过对2013年6月20日至7月20日GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)_RAFS(Rapid Analysis and Forecast System)系统每天8个时次每3h的2 m温度预报进行分析,发现各时次的预报均能较好地表征2 m温度日变化特征,但预报与实况存在一定的偏差,其中西藏东部川西高原、云贵高原、江南武夷山脉偏低于实况可达3℃,而华北地区偏高于实况3℃以上.为了减小GRAPES_RAFS系统偏差对2m温度预报的影响,本文采用平均法、双权重平均法、滑动平均法和滑动双权重平均法分别对GRAPES_RAFS系统2 m温度预报产品进行偏差订正,并对订正前后的结果进行检验分析和对比.结果表明:2 m温度订正后的平均误差大部地区减小到(一1~1℃),而均方根误差大部地区降低到2.5℃内.对于偏差较大地区,订正效果更为明显,如西藏东部川西高原,经过订正,平均误差绝对值由订正前3℃以上降低到1℃内,而RMSE由订正前4℃以上控制到3℃内.对比四种订正方法,双权重订正方法与平均法订正整体效果接近,但对个别站点,双权重订正法要优于平均法,经过滑动的订正方法比无滑动的订正方法订正效果更好,订正效果最好的是滑动双权重平均法,全国平均误差大部分在(-0.5~0.5℃)内,不超过(-1~1℃)的范围.  相似文献   
95.
“频率匹配法”在集合降水预报中的应用研究   总被引:8,自引:1,他引:7  
李俊  杜钧  陈超君 《气象》2015,41(6):674-684
基于“频率匹配法”的思路,采用两种方法进行了集合降水预报的订正研究,一种方法是利用集合成员降水频率订正简单集合平均平滑效应的“概率匹配平均”法,另一种方法是利用实况降水频率订正集合成员降水预报系统偏差的“预报偏差订正”法,通过个例和批量试验,结果表明:(1)概率匹配平均法可以矫正简单集合平均的平滑作用所造成的小量级降水分布范围增大而强降水被削弱的负作用,这种改进对强降水区更显著,并且集合系统离散度越大这种改进也越大;但该方法对预报区域内总降水量的预报没有改进作用,不能改善预报的系统性偏差.(2)虽然预报偏差订正法对降水落区预报的改进有限,但可以订正模式降水预报的系统性误差,改进雨量预报以及集合预报系统的离散度特征和概率预报技巧;直接对集合平均预报进行偏差订正的效果优于单个成员偏差订正后的简单算术平均.(3)在对每个集合成员的降水预报进行偏差订正后,概率匹配平均仍可改善其简单平均的效果,因此在实际业务中,应该综合采用上述两种方法,以获得在消除系统性偏差的同时各量级降水分布又合理的集合平均降水预报.  相似文献   
96.
一种改进的数值预报降水偏差订正方法及应用   总被引:3,自引:3,他引:0       下载免费PDF全文
对传统的消除偏差法进行改进,形成分等级消除偏差法,并使用混合训练期和60 d滑动训练期方案分别对2012年6—8月ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasting) 模式夏季1~5 d的降水预报进行订正试验。为了尽可能符合中国东部夏季降水具有移动性及多种时间尺度变化的特点,混合训练期以预报期前30 d与预报期前一年同日的前后各15 d组成。结果表明:在使用分等级消除偏差法的基础上,相比ECMWF模式降水预报,两种训练期方案的订正结果几乎对各个阈值的ETS评分均有一定提高,特别是对25 mm以上降水预报评分的提高幅度,混合训练期方案的订正结果明显高于60 d滑动训练期方案;在区域性强降水预报的订正中,混合训练期方案优势更为明显。另外,通过分析两种训练期方案的预报偏差发现,分等级订正是此次消除偏差订正试验中提高强降水预报评分的关键,选择合适的训练期可以增加评分提高的幅度。由于上述试验使用的ECMWF模式预报和站点实况均是业务上常用数据,因此,该方法具有一定的业务应用价值。  相似文献   
97.
程辉  王颖波  刘隽  刘冰 《气象科学》2015,35(2):195-198
选取福州地区2007—2012年闪电定位资料,使用Matlab对数正态分布拟合方法以及STATA的正态分布检验方法对数据进行质量控制,研究闪电定位数据误差修正方法。结果表明:利用Matlab对数正态分布拟合方法与STATA正态分布检验方法,可以定量找到闪电定位资料小幅值电流干扰区间,对于有效利用闪电定位资料有较好的参考价值。福州地区小幅值雷电流干扰区间为0~1 kA,剔除此区间资料后正闪拟合效果最佳。在使用福州地区闪电定位资料时可先将此区间小幅值闪电误差数据删除,该结论可为福州地区闪电定位数据修正提供参考。  相似文献   
98.
三种非线性回归逐时气温预报比较订正   总被引:1,自引:0,他引:1  
选取ECMWF和T639的2013年1月至2014年12月的数值预报场构造预报因子,基于神经网络、支持向量机和构造函数的非线性方法,预报地面逐时气温。试验结果显示,在单个方法预报误差较大时,3种方法的偏差订正集成方法更利于减小误差,通过偏差订正,3种非线性方法预报效果良好,平均绝对误差减小了0.5 ℃。在近1年独立样本的预报检验中,集成方法、神经网络、支持向量机和构造函数预报的平均绝对误差分别为1.5 ℃、1.7 ℃、1.8 ℃和1.4 ℃,总体上构造函数预报更为准确。  相似文献   
99.
The performances of various dynamical models from the Asia-Pacific Economic Cooperation(APEC) Climate Center(APCC) multi-model ensemble(MME) in predicting station-scale rainfall in South China(SC) in June were evaluated.It was found that the MME mean of model hindcasts can skillfully predict the June rainfall anomaly averaged over the SC domain.This could be related to the MME's ability in capturing the observed linkages between SC rainfall and atmospheric large-scale circulation anomalies in the Indo-Pacific region.Further assessment of station-scale June rainfall prediction based on direct model output(DMO) over 97 stations in SC revealed that the MME mean outperforms each individual model.However,poor prediction abilities in some in-land and southeastern SC stations are apparent in the MME mean and in a number of models.In order to improve the performance at those stations with poor DMO prediction skill,a station-based statistical downscaling scheme was constructed and applied to the individual and MME mean hindcast runs.For several models,this scheme can outperform DMO at more than 30 stations,because it can tap into the abilities of the models in capturing the anomalous Indo-Paciric circulation to which SC rainfall is considerably sensitive.Therefore,enhanced rainfall prediction abilities in these models should make them more useful for disaster preparedness and mitigation purposes.  相似文献   
100.
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