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1.
利用集合经验模态分解EEMD方法分析了滁州地区汛期雨量的多尺度时间变化特征,以国家气候中心的百余项环流指数作为预报因子并利用主成分分析进行预测因子优化,在此基础上建立基于GA-BP神经网络的汛期雨量气候预测模型,研究结果表明:该地区1961—2017年汛期雨量存在准2 a、4 a的年际尺度及准11 a、16 a的年代际尺度周期变化特征,总体趋势在20世纪80年代之前、20世纪80年代—21世纪及21世纪以来3个时段分别对应增多—减少—增多的趋势;基于GA-BP神经网络的两种方案对滁州地区7个站的预测误差分别为122 mm和144 mm,其中利用主成分分析进行因子优化的方案预测效果更好。  相似文献   
2.
1513号“苏迪罗”台风残涡强降水分布特征研究   总被引:14,自引:14,他引:0  
运用自动站6 h降水资料和NCEP/NCAR的0. 25°×0. 25°再分析数据,着重分析了1513号台风"苏迪罗"及其残涡影响江苏期间强降水落区的分布特征,以及强降水落区与风场、涡散度、水汽通量散度等要素的对应关系。分析结果表明:强降水多分布在台风低层环流中心东北侧,风场围绕环流中心非对称分布造成辐合和正涡度在此处集中,进一步导致水汽在同一地区辐合,动力条件和水汽条件在同一地区叠加是强降水区位于环流中心东北侧的直接原因。单一等压面上的负散度和正涡度均可以在一定程度上指示出强降水站点位置,不同层次涡散度场的涵盖范围有所不同,三层算术平均后的涡散度较单一层次的指示性更为准确。"苏迪罗"登陆后在北上过程中接近中高纬西风带系统,环境风垂直切变逐渐增强且方向稳定,强降水落区基本位于850 h Pa至200 hPa间切变矢量的顺切变左侧,这一特征对判断登陆台风强降水落区具有一定的指导意义。  相似文献   
3.
基于遗传优化BP神经网络的水稻气象产量预报模型   总被引:9,自引:4,他引:5  
利用1951—2010年江苏省水稻产量及同期14个气象站点的逐日平均气温、降水资料,采用因子膨化及相关分析,研究了水稻气象产量的影响因子及影响时段。在此基础上建立了逐步回归、PCA-BP神经网络以及PCA-GA-BP神经网络3种产量预报模型。结果表明:(1)7—9月份是水稻产量形成的关键时期,对气温、降水的变化最为敏感,气温对气象产量的影响大于降水;(2)两种神经网络模型预报效果好于回归模型;(3)遗传优化的神经网络模型比未优化模型的训练速度提高了70%左右,预报精度也提高了4.3%。  相似文献   
4.
区域极端降水事件阈值计算方法比较分析   总被引:7,自引:4,他引:3       下载免费PDF全文
根据南京站1951—2010年逐日降水资料,采用2种传统的百分位法以及3种正态变换方法,探讨了确定区域极端降水事件阈值的最佳方法。结果表明,由于降水量的实际概率分布是一种明显的偏态分布,而传统的百分位法是在假设降水量遵从均匀分布条件下进行的,计算结果的稳定性较差。正态变换的3种方法是在降水量实际概率分布下采用百分位法计算阈值的,结果稳定性较好。其中以方法4效果最佳。为消除气候变化的影响,可以将研究时段按降水量变化的不同趋势分为几个气候阶段分别计算阈值。或者采用滑动气候阶段处理整个研究时段,并以各个滑动气候阶段阈值的平均值作为整个研究时段的阈值。  相似文献   
5.
利用GPS技术反演得到2009年盐城5站的大气可降水量(PWV)序列,分析了PWV随时间的变化特征及其与实际降水的关系.结果表明:PWV夏季占全年总量43.15%,春、秋季分别为19.21%和26.43%,冬季为11.21%;日变化过程中,最小值出现在07-08时,16-18时达到最大,夏季日变化幅近12 mm,春、秋季为7 mm左右,冬季不足5 mm;应用Morlet小波分析,得到全年PWV呈现15 d、30 d、60 d、准半年等多尺度周期变化,且时域分布不均;夏季降水大多发生在PWV峰值出现后1~2h内,春、秋季降水主要发生在峰值出现后的2~3h内,冬季则为峰值出现3h之后;当春到冬各季的PWV的2h增量分别达到5、6、5、4 mm时,出现降水的概率为60%~70%.  相似文献   
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