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遗忘因子自适应最小二乘算法及其在气温预报中的应用 总被引：2，自引：1，他引：1
海量数据的利用是建立自适应预报模型的基础,但随着数据的不断增加,新引入数据的作用会逐渐降低,有可能导致预报模型失效。为克服因数据量增加引起的所谓"数据饱和"现象对天气预报效果的影响,本文给出了考虑遗忘因子的线性自适应最小二乘建模算法的原理和方法,并利用该算法进行了最高气温和最低气温预报试验。结果表明,考虑遗忘因子的线性自适应建模算法优于传统的线性自适应建模算法,加入遗忘因子可以避免产生"数据饱和"现象,适当地选择遗忘因子有助于提高模型的预报准确率。 相似文献
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2014年3月12日利用机载粒子探头(DMT)对我国宜昌及周边地区的非降水云系进行了探测时发现了少量的飞机积冰,本文分析了积冰云层中云微物理量的分布特征。垂直平均分布表明,CAS、CIP和PIP粒子数浓度分别大于300个·cm~(-3)、1个·cm~(-3)和10~(-5)个·cm~(-3),粒子中值直径最大值分别为3μm、89μm和1389μm。谱分布表明,3650m高度重力碰并和凇附过程使得CIP和PIP粒子谱较宽,3650m以下谱宽较窄,粒子以凝结增长为主,大粒子和冰晶粒子主要是由高层下落造成。平飞观测统计表明,3350m的CAS和CIP粒子平均数浓度均大于3650m的值,但PIP粒子数浓度、粒子平均和最大中值直径则相反。平飞时间变化表明,3350m高度CAS粒子数浓度和直径大致呈反相关,3650m大云滴和冰雪晶粒子的数浓度和中值直径随时间波动较大。 相似文献
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基于均一化资料的中国大陆极端温度的长期趋势 总被引：1，自引：0，他引：1
近百年来,全球气候变暖。这与暖日和暖夜增加,冷日和冷夜减少相关联。文章研究结果进一步证实了这一发现。本文基于1960-2012年中国大陆542个台站均一化气温资料,通过将中国大陆划分为8个次区域,利用百分位定义法计算了极端温度指数序列,同时,运用时间趋势分析法,对中国大陆各区域极端温度和极端温度指数的时空分布及变化趋势特征进行了分析。结果表明:在全球变暖的背景下,从地理分布而言,中国大陆在过去53年除西南地区外,大部分地区最低和最高温度有显著的升高趋势,其中,东北温度升高最为明显;从季节而言,冬季极端温度升高最为明显,夏季升高最少;最低温度明显升高,最高温度也有所升高,但是最低温度的升高幅度更大。冷夜和冷日出现频率呈减少趋势,暖夜和暖日出现频率呈增加趋势,其中以冷夜指数变化最为突出,均呈现一种区域差异的现象。本文利用更新的资料验证了前人的工作,也进一步分区分析,结果可为更多地区评估以及进一步的相关研究提供参考。 相似文献
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中国沿海地区以及濒临海域经常发生多种灾害性天气,包括大风、暴雨、大雾和海上强对流天气等,原位探测资料的缺乏极大影响了这些天气生消演变规律的深入研究以及预报准确性的提高。为了实现海上自动部署、机动安全和实时的多要素原位探测,研发了一种基于太阳能无人艇的海洋气象水文探测系统,工程样机命名为MWO-I(Marine Weather Observer-I),2015—2019年该系统进行了多次海上试验。本文对这一长航时海洋气象探测系统进行介绍,并给出2018年4月一次海上探测试验个例的初步结果。 相似文献
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