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利用安徽砀山气象站的2001—2013年冬半年(10月至次年4月)的观测资料,探讨霜生与气温、地温、水汽压和风速等气象要素的相关性,并基于Bayes判别方法,采用逐步判别分析,建立多套霜生自动判别模型。结果表明：(1)霜是否出现与日最低及夜间不同观测时次的气温、地表温度显著相关,当夜间气温或地表温度越低,低于霜点的可能性越大,结霜的可能性也越大。(2)通过回算性检验和独立样本的预报性检验,基于Bayes判别法的霜生模型,对霜未发生的平均判别准确率达到86.5%,对霜发生的平均判别准确率达到92.7%,其中用日最低地温、当日07时水汽压和当日07时风速所建立的三要素模型最优,对霜发生的判别准确率可达到90%以上。因此,可以将Bayes霜生判别模型与图像识别技术相结合应用于霜的自动化观测。 相似文献
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基于500个国家站雨量计的观测,从时空分布、不同地形条件、不同等级的降水强度及日变化角度,对比评估了2014—2016年夏季多星集成降水产品TMPA和IMERG在中国中东部的适用性。研究结果表明,与雨量计相比.TMPA和IMERG降水产品能较好地反映夏季中国中东部逐日降水量的变化规律,IMERG的平均误差更小。IMERG降水产品的日平均降水量与雨量计的相关性更高,相关系数超过0.9,而TMPA仅为0.8。在中国中东部的平原和山区,IMERG降水产品对弱降水(4 mm·d~(-1))强度和弱降水频次的表征能力,较TMPA降水产品有明显的改善;但IMERG降水产品对山区的强降水频次的探测较TMPA降水产品改进有限。从日变化来看,TMPA降水产品明显低估早晨的降水强度和降水频次,且高估了午后的降水强度和降水频次。IMERG降水产品作为高时空分辨率的准全球降水资料,在中国中东部有较高的精度,未来可应用于气象和水文模式中。 相似文献
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以安徽省56个国家级气象站1980—2018年年最大风速序列为研究对象,采用基于三参数Weibull分布的变点检验方法对年最大风速序列均一性进行检验,以郎溪站数据为例,给出了检验和分析的具体过程,最后将该方法检验结果与PMFT法、SNHT法检验结果进行了对比分析。结果表明：56个站点的年最大风速序列均通过Weibull分布检验,而通过正态分布检验的年最大风速序列只有45个,表明年最大风速序列更符合Weibull分布;Weibull法检测出的18个非均一点中有15个得到印证,检验准确率为83.3%,PMFT法检测出的4个非均一点均由迁站造成,检验准确率为100%,SNHT检测出的20个非均一点中有15个得到印证,检验准确率为75%。造成序列非均一的主要原因是台站迁移、仪器换型、仪器高度调整和探测环境变化等;综合比较发现,PMFT法对年最大风速序列非均一点的敏感程度不如Weibull和SNHT,而SNHT法对待检序列要求较高,且检验准确率不及Weibull法,表明Weibull方法在年最大风速序列的均一性检验中更具有优势。 相似文献
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