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1.
基于15 d的精密卫星钟差数据,从不同角度全面分析6种常用钟差预报模型(LP模型、QP模型、GM模型、SA模型、ARIMA模型、KF模型)基于钟差一次差分预报原理的预报效果,得到以下结论:1)采用钟差一次差分预报原理,可以提高LP模型、SA模型、GM模型及KF模型对于GPS卫星钟差的3 h预报精度,提高QP模型和ARIMA模型对于ⅡF Rb钟的3 h预报精度,提高LP模型和GM模型在6 h和12 h预报中的精度,提高ARIMA模型在6 h、12 h和24 h预报中的精度;2)基于钟差一次差分预报原理的预报结果与卫星及其星载钟类型有关,对于GPS BLOCK ⅡF Rb钟,该预报原理可以提高6种模型的短期预报精度,特别是对GM模型、LP模型和ARIMA模型预报效果的改善最为显著;3)对于3 h和6 h的预报,采用钟差一次差分预报原理的LP模型(DLP模型)对应的RMS值都最小,即DLP模型的预报精度最高,说明钟差一次差分数据更适合一次多项式模型的短期预报。  相似文献   
2.
针对卫星钟差不能被精确模型化的问题,将具有较强记忆功能和强大计算能力的Elman神经网络运用到卫星钟差预报中,提出适用于卫星钟差预报的Elman模型。首先对原始钟差数据进行一次差处理,然后选择合适的神经网络结构建立预报效果最佳的Elman钟差预报模型,最后选用国际GNSS服务(IGS)提供的精密钟差数据进行GPS卫星钟差预报,并与二次多项式模型、附加周期项的多项式模型和灰色系统模型进行对比分析。结果表明,Elman模型进行1 d、7 d和30 d钟差预报的精度得到显著提高,分别达到亚ns、ns和μs级,表明该模型的钟差预报性能优于3种常用模型,在卫星钟差预报中具有可行性。  相似文献   
3.
利用机器学习和人工智能技术研发了广西大风短临预报预警系统,该系统的产品与同期广西各地气象局发布的大风预警信号(以下简称“人工预警”)进行比较分析。结果表明:(1)按业务评分规定,大风预警系统在漏报率和命中率方面更优,人工预警在TS评分和空报率方面更优;(2)有效提前预警情况下,大风预警系统在大风蓝色、黄色预警和不分级预警中TS评分较高。基于对大风预警系统和人工预警的数量、TS评分和预警提前量的差异分析,广西大风短临预报预警系统的产品性能达到同期人工预警水平。  相似文献   
4.
现如今,新冠肺炎(COVID-19)严重威胁着世界各国人民的生命健康.许多流行病学模型已经被用于为政策制定者和世界卫生组织提供决策参考.为了更加深刻的理解疫情趋势的变化特征,许多参数优化算法被用于反演模型参数.本文提议使用结合了高斯-牛顿法和梯度下降法的Levenberg-Marquardt(LMA)算法来优化模型参数.使用四个病例数相对较多的国家来验证这一算法的优势:相较于传统流行病学模型模拟曲线过早过快的到达峰值,应用 LMA 的 Statistical-SIR(Statistical-Susceptible-Infected-Recovered)模型可以更好地拟合实际疫情曲线.  相似文献   
5.
为了比较不同陆面扰动方法对短时集合预报的影响,本研究设计了陆面模式扰动实验(LSMPE),初始土壤湿度扰动实验(ISMPE),陆面-大气耦合系数扰动实验(LCCPE)以及大气扰动对照实验(GEFSPE).结果表明,在三组陆面扰动实验中,LSMPE能代表最大的不确定性且误差最小;ISMPE的离散度要比LCCPE稍大,但是耦合系数的减弱能有效降低区域平均降水量.然而,所有陆面扰动实验产生的离散度均小于GEFSPE,这表明未来有必要将陆而扰动与大气扰动相结合,以使得模式能代表更多的不确定性.  相似文献   
6.
基于S波段双线偏振雷达资料、雨量计资料及激光雨滴谱数据,在CSU-ICE算法的基础上建立了CSU-LPA算法.以华南地区一次季风暴雨过程为评估对象,对CSU-LPA算法与传统PPS (Precipitation Processing System)算法进行了效果对比,评估该算法在业务中的应用效果.结果 表明,在绝对值相对误差指标上,CSU-LPA算法相对于PPS算法其估测误差减小了约16%;PPS算法在过程累计估测降水分布中存在几个区域的显著高估,且估测散点值分布离散,而CSU-LPA算法的估测结果与实况吻合度较高,估测散点值分布集中,说明新算法稳定性良好;单站小时累计估测降水中,CSU-LPA算法能有效抑制PPS算法的高估效应,尤其在累计雨量较大的时候体现得更为明显.  相似文献   
7.
以1980-2020年广西台风期间桂林、梧州、龙州、南宁、玉林等5个气象观测站的地面日极大风速为研究对象,采用多元线性回归(MR)、支持向量机(SVM)、模糊神经网络(FNN)等三种较为常用的线性和非线性方法分别进行预报建模,对2011-2020年共10a独立样本的检验.结果 表明,在全样本风速预报的平均绝对误差上,FNN模型对桂林站、梧州站、龙州站、玉林站共4个站点预报的平均绝对误差最小,总体预报精度最好,MR预报模型则对南宁站有较好的预报能力,SVM模型预报效果总体偏差.对于6级以上大风的TS评分、命中率、空报率和预报偏差等4个评估指标的统计,FNN模型的预测精度最高且相对稳定,MR方案次之,SVM在三种方案中预报效果最差.FNN方法对广西台风期间地面日极大风速的预报有较好的参考作用.  相似文献   
8.
通过智能物联网技术实时获取积水监测实况数据,利用天津市气象精细化格点预报产品和城市自动雨量观测站实况数据,以机器学习、神经网络模型和天津市城市内涝风险等级划分原理为基础,研究基于用户实时位置的城市内涝预报预警技术,研发天津市城市自动化积水监测预警系统。结果表明,该系统具备一定的城市内涝风险监测预警预报能力,并在2018—2020年多次重大天气过程中应用,积水深度预报结果与监测结果基本一致,应用数据表明验证结果良好,系统可以为政府防灾减灾决策、指挥调度提供精准、及时的气象数据支撑。  相似文献   
9.
利用WRF(Weather Research Forecast)模式及其3D-Var(Three-Dimensional Variational assimilation)变分系统,针对2017年7月7日一次飑线进行了雷达资料的循环同化敏感性试验。结果表明:以循环同化雷达资料至飑线成熟期时刻的试验预报效果最好,主要原因在于预报的低层西北冷空气较强,从而导致较强的低层切变,再配合强的热力不稳定条件从而使飑线的发展得以维持。通过七组试验对比表明,对于单次雷达资料,同化的时机更为重要。同化飑线成熟阶段的雷达反射率,对低层热力层结有改善作用,为飑线发展提供了不稳定能量;对于循环同化,通过观测的影响和模式自身的热动力调整,对流场也有较好的修正作用,为对流系统的持续发展提供了充分的动力条件。  相似文献   
10.
气象区域站数据是防灾减灾服务开展的重要核心数据,实时性非常强,但由于传输环节多、监控不连续,之前主要依靠接收资料数量来反推传输情况,在业务实际应用中存在故障无法准确定位、监控精密度不细致、追查环节复杂等问题。该文通过引入工作流的方法,梳理区域站数据采集和应用的全工作流程,搭建了Zabbix集群监控系统,开展工作流程和监控脚本设计,从而实现对复杂故障和关键环节的监控,为区域站数据全流程监控提供一种解决方案。系统在业务运行中取得非常好的应用效果,使数据监控精准,数据传输和服务更加高效。  相似文献   
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