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2.
CAPPS1和CAPPS2数值预报模式对比分析 总被引:6,自引:0,他引:6
对CAPPS1模式和CAPPS2模式预报广西污染物进行了对比分析。主要对比了其污染扩散原理、气象预报模式、操作系统、运行时间、预报时效及预报效果。分析表明:CAPPS1和CAPPS2模式对各种污染物预报的相关系数均在0.44以上,两种模式预报广西空气污染都是可行的;两种模式均对SO2的预报效果最好,NO2次之,PM10相对最差;CAPPS2模式对各种污染物的预报值与实测值相关系数均比CAPPS1高,其中NO2的相关系数提高幅度最大;CAPPS2模式对NO2和PM10的预报准确率比CAPPS1偏高,而对SO2的预报准确率比CAPPS1偏低;CAPPS2预报首要污染物正确率比CAPPS1高出11个百分点,而预报首要污染物等级正确率则高出9个百分点。 相似文献
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4.
膨胀土的胀缩等级判定对膨胀土地区工程建设具有重要的意义。为此,本文提出了一种基于支持向量回归机(SVR)模型的膨胀土胀缩等级预测方法。基于肯尼亚“蒙内铁路”沿线膨胀土的土工试验数据,以土体自由膨胀率作为预测目标,构建了包含两种不同预测指标体系的膨胀土胀缩等级预测模型。模型I以液限、塑限、塑性指数、3种不同粒径的颗粒含量(< 0.075、0.075~0.25、0.25~0.5)、土的类型为输入参数,模型II以液限、塑限、塑性指数、粒径< 0.075的颗粒含量、土的类型为预测参数。两个模型在预测时采用Linear、Polynomial、RBF和Sigmoid核函数进行训练。结果表明:(1)当预测采样次数达到1000次时,训练模型均趋于稳定;(2)整体而言,模型I的预测精度要优于模型II,模型I中采用RBF核函数建立的模型给出了最高准确率86.6%,其次为Linear核函数(准确率82.9%)和Sigmoid和函数(准确率75.1%)。模型II中采用RBF核函数建立的模型给出了最高准确率77.4%,其次为Linear核函数(准确率74.3%)和Sigmoid和函数(准确率72.9%);(3)采用Linear函数、Sigmoid函数和RBF函数作为核函数模型对44组未知胀缩等级的土样预测时,模型I中三者预测结果相同的数量占比为73%,其余组土样的预测胀缩等级相同或相邻,不存在“越级”现象,模型II中三者预测结果相同的数量占比为68%,不存在“越级”现象。最后,通过与模糊层次分析法评价结果对比,进一步证明了本文研究结果可为肯尼亚等类似地区工程建设中膨胀土的胀缩等级预测和处理提供依据。 相似文献
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6.
暴雨是影响我们国家最重要的灾害性天气之一,暴雨预报既是业务中的关键点也是难点。本文论述了目前中央气象台的暴雨预报业务已经由基于天气学、统计学等在天气图分析的基础上进行主观外推的传统预报向基于数值预报的现代天气预报发展,强调了暴雨预报的科学问题是从预报实践中提炼出来的,而不是从参考文献中找出来的,突出了预报员是暴雨科学问题的提出者和解决实际问题的第一参与者,阐明了预报与服务工作紧密结合是中国特色气象事业的重要组成部分,充分肯定了中央气象台和中国气象局暴雨研究所等科研单位在暴雨预报、研究和我国应对突发自然灾害中发挥的重要作用,明确了暴雨等灾害天气的预报是以服务人民、社会、经济发展和国家安全为最终目标。并从预报员科学研究与实践能力的培养和提高、多源观测资料应用、区域中尺度数值预报模式和集合预报技术的发展及订正能力的提高、人工智能技术的应用等几个方面对如何提高暴雨预报准确率提出一些思考。 相似文献
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利用2016年EC细网格模式2 m气温预报产品,分析了模式对山东地区最高气温和最低气温的预报性能,结果表明:(1)模式最高气温预报:年平均误差有两个正值中心,一是泰山山区附近,预报偏高6℃以上,另一个在青岛胶州湾西侧,平均偏高0.5~1.5℃。海岸线以内5~10 km偏低。最低气温方面:36.5°N以北偏高为主,以南偏低为主。(2)两个最高气温正误差中心有一定的季节变化,早春和晚秋时节强度弱于其他时间。鲁西地区正误差带在6—9月份消失,转为弱的负误差区,而4—5月最高。(3)最高气温预报准确率,冬半年优于夏半年;最低气温夏半年好于冬半年。依据模式误差特点,给出了气温主观订正参考值,订正后最高气温和最低气温预报准确率分别提高了4%~34%和2%~16%。(4)转折性天气时,最高气温预报:夏季的最高气温预报和回暖过程预报易偏低,冬季冷空气过程预报易偏高4℃,且降温幅度越大,偏高越明显。 相似文献
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对SAR-SIFT、SIFT与SURF算法的匹配正确率、数量及时间等进行探究,并提出一种基于SAR-SIFT改进的无人机影像匹配方法,可增加无人机影像的匹配数量和准确率。利用图像的R,G,B分量提取图像特征,将3个分量提取的所有特征去重后进行特征结合,增加特征点提取数量。采用比值判别法(Ratio Test)将不满足最邻近距离、次临近距离以及距离较远关系的特征点去除,并采用余弦相似度进行匹配,最后采用向量一致性算法进行错误剔除。实验结果证明,改进算法提高无人机影像的匹配正确率,增加图像的正确匹配数量。 相似文献
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