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1.
模块化模糊神经网络的数值预报产品释用预报研究   总被引:13,自引:0,他引:13       下载免费PDF全文
金龙  林熙  金健  李菁 《气象学报》2003,61(1):78-84
综合应用预报量自身时间序列的拓展,数值预报产品和模块化模糊神经网络方法,进行了一种新的数值预报产品释用预报研究。将这种新方法与常规的数值预报产品完全预报(PP)方法进行了对比试验。结果表明,这种模块化模糊神经网络数值预报产品释用预报方法比PP预报方法的预报精度显著提高。并且,通过对预报模型“过拟合”现象的研究发现,这种模块化模糊神经网络的数值预报产品释用预报模型具有很好的泛化性能。  相似文献   
2.
利用气候观测数据分析表明,近60a来,百色出现了与全球气候变化背景一致的增暖变化,主要变化特征有:气温明显升高,年降水日数减少,冬季降水量增多,年日照时数减少;高温和干旱频率高,20世纪90年代以来暴雨日数偏多。与广西平均气候变化状况相比,百色的气候变化程度风险低于广西平均水平。预估到本世纪中期,百色气温仍将缓慢升高,干旱和强降水的强度可能加剧。建议科学规划,统筹协调,科学评估城市气候承载力,开展城市适应气候变化风险管理,提升生态气候环境监测及自然灾害预警应急能力,建设生态气候宜居城市。  相似文献   
3.
为了进一步了解青藏高原闪电的产生氮氧化物(LNOx)经由光化学反应对O3浓度变化及夏季O3低谷形成的可能影响,本文利用2005~2013年由OMI卫星得到的对流层NO2垂直浓度柱(NO2 VCD)、O3总浓度柱(TOC)和O3廓线以及星载光学瞬变探测器OTD和闪电成像仪LIS获取的总闪电数资料,对青藏高原和同纬度长江中下游地区的TOC和NO2 VCD月均值时空分布特征、闪电与NO2 VCD的相关性和O3的垂直分布特征及其与LNOx的关系进行了对比分析。结果表明,青藏高原的O3低谷主要出现在夏季和秋季,其TOC值比同纬度长江中下游地区低约10~15 DU(Dobson unit)。青藏高原NO2VCD总体较小,表现为夏高冬低的分布特征。青藏高原夏季O3浓度受南亚高压的影响总体呈减小趋势,但因强雷暴天气导致对流层中上部LNOx浓度升高,并随强上升气流向对流层顶输送,同时通过光化学反应使O3浓度增加,缩小了青藏高原和同纬度地区的O3浓度差,减缓了O3总浓度的下降,抑制了夏季O3低谷的进一步深化。  相似文献   
4.
Variables fields such as enstrophy, meridional-wind and zonal-wind variables are derived from monthly 500 hPa geopotential height anomalous fields. In this work, we select original predictors from monthly 500-hPa geopotential height anomalous fields and their variables in June of 1958 - 2001, and determine comprehensive predictors by conducting empirical orthogonal function (EOF) respectively with the original predictors. A downscaling forecast model based on the back propagation (BP) neural network is built by use of the comprehensive predictors to predict the monthly precipitation in June over Guangxi with the monthly dynamic extended range forecast products. For comparison, we also build another BP neural network model with the same predictands by using the former comprehensive predictors selected from 500-hPa geopotential height anomalous fields in May to December of 1957 - 2000 and January to April of 1958 - 2001. The two models are tested and results show that the precision of superposition of the downscaling model is better than that of the one based on former comprehensive predictors, but the prediction accuracy of the downscaling model depends on the output of monthly dynamic extended range forecast.  相似文献   
5.
动力延伸预报产品在广西月降水预报中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
利用1958—2005年NCEP/NCAR再分析资料和2003—2005年国家气候中心的动力延伸预报产品, 运用自然正交函数展开 (EOF) 求取预报关键区内的空间特征向量及其时间系数, 结合相似离度方法查找与预报月份相似的个例, 进而作出广西月降水量预报。独立样本试验证明, 利用动力延伸预报产品制作的区域月降水预报比利用前期实况高度距平场相关区域制作的预报效果更好。  相似文献   
6.
亚洲夏季风系统成员与西太平洋副高的相关特征分析   总被引:9,自引:8,他引:9  
利用500hPa月平均高度距平场派生出涡度变化、经向风切变、纬向风切变等变量场。从1958~2001年6月500hPa月平均高度距平场及其派生变量场中选取预报因子,并将各个场中的因子分别作EOF分解,得到浓缩了初选因子变量大部分信息的综合预报因子,用以建立同月的广西月降水量的BP神经网络预报模型。进而利用2002~2005年月动力延伸集合预报产品及其派生变量,对广西6月降水量作BP神经网络降尺度释用预报。作为对比试验,以相同的预报量,从1957~2000年5~12月及1958~2001年1~4月500hPa月平均高度距平场中选取预报因子,并作相同处理,建立前期综合因子的广西6月降水量BP神经网络预报模型。独立样本试验结果表明,利用同期综合因子建立的BP神经网络降尺度预报模型的拟合精度优于利用前期综合因子建立的预报模型,但预报效果依赖于月动力延伸集合预报产品。  相似文献   
7.
We evaluate the exposure during nadir observations with JEM-EUSO, the Extreme Universe Space Observatory, on-board the Japanese Experiment Module of the International Space Station. Designed as a mission to explore the extreme energy Universe from space, JEM-EUSO will monitor the Earth’s nighttime atmosphere to record the ultraviolet light from tracks generated by extensive air showers initiated by ultra-high energy cosmic rays. In the present work, we discuss the particularities of space-based observation and we compute the annual exposure in nadir observation. The results are based on studies of the expected trigger aperture and observational duty cycle, as well as, on the investigations of the effects of clouds and different types of background light. We show that the annual exposure is about one order of magnitude higher than those of the presently operating ground-based observatories.  相似文献   
8.
9.
低温雨雪过程的粒子群-神经网络预报模型   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
利用逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料,通过分析提取我国南方区域持续性低温雨雪过程及其预报因子,使用粒子群-神经网络方法建立非线性的统计集合预报模型 (PSONN-EPM),对我国南方区域持续性低温雨雪过程进行预报试验。结果表明:以过程的冷湿程度及影响范围为标准,将低温雨雪过程分为一般过程和严重过程,并建立不同的预报模型效果较好。通过10 d独立样本预报试验看,基于粒子群-神经网络方法建立的集合预报模型比基于逐步回归方法建立的预报模型的预报平均相对误差小,对严重过程预报能力高于对一般过程预报,且这种非线性统计集合建模方法在建模过程中不需要调整神经网络参数,在实际预报业务中值得尝试。  相似文献   
10.
利用1951-2013年广西90个气象观测站气温资料、国家气候中心74项指数和美国National Oceanic and Atmospheric Administration(NOAA)的Climate Prediction Center(CPC)60项指数以及海温和陆地雪盖资料、美国国家冰雪研究中心(NSIDC)的两极海冰资料,使用相关分析方法得到广西寒露风开始期气候影响因子,利用逐步回归和神经网络方法进行寒露风开始期的预测。结果表明:寒露风开始期与前一年9-10月北极海冰面积、当年3月南极海冰面积、前一年6月欧亚雪盖、当年5月北美雪盖、北半球雪盖的相关显著。与前一年9月北半球极涡面积指数、前一年10月亚洲区极涡面积指数、前一年3月热带印度洋海温偶极子等指数相关显著。粒子群-神经网络方法预测误差低于逐步回归方法,预报能力有明显提高。  相似文献   
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