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Logistic判别模型在强降水预报中的应用 总被引：2，自引：2，他引：0
利用Logistiv判别模型进行强降水预报,并设计3种方案进行对比分析。方案1直接使用14个影响因子进行判别预报,受因子共线性作用及噪音信号影响,虽然拟合效果较好,但预报效果明显下降。方案2对14个影响因子进行主成分分析,利用前6个主成分建模,虽然拟合效果较方案1降低,但由于消除了因子共线性作用以及噪音信号影响,预报效果较方案1提高。方案3运用Bootstrap抽样技术得到符干样本并建模计算模型参数,打乱了原有时间序列中的波动,仪保留平稳信息,拟合自由度进一步降低,导致拟合效果较方案案2下降,但预报效果却是3种方案中最好且最稳定的。在上述研究基础上,利用欧洲中心数值预报模式的预报场资料,建立基于Logistic判别模型的强降水客观预报系统,并在中央气象台业务运行。2013和2014年连续两年汛期预报检验结果表明,概模型对强降水预报的TS评分高于数值模式本身,具有一定的业务参考价值。 相似文献
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LDM（Local Data Manager）是一组用于数据产品获取、管理和分发的应用程序集。SIMDAT是一个数据网格项目，气象领域方面的研发目前由DWD（德国气象局）、ECMWF（欧洲中期天气预报中心）、MeteoFrance（法国气象局）和UKMO（英国气象局）组成的联合工作组共同完成，旨在为分布的数据建立统一的平台视图，从而使数据被安全、稳定和方便地访问和使用。通过对这两项技术的介绍和分析并结合LDM实际应用的经验，对怎样合理构建面向共享服务的计算机系统和实现网络数据交换共享时二者的适用范围提出参考建议。 相似文献
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目前运行的国内气象通信系统存在着交换平台（操作系统平台）不统一、数据接口不统一、数据交换软件不统一等问题,导致每新增一类投入业务使用的观测资料,从资料采集、资料传输、资料传输监视到资料应用等都自成一体,给通信传输管理带来很大不便。LDM（Local Data Manager）软件作为底层通信传输和管理系统,可实现上述三者的统一。通过对目前国内气象通信系统存在的传输软件不统一、文件数目多时造成拥塞和文件优先级无法保证问题的分析,对LDM软件灵活和有效的数据分发功能及用户可配置的、支持分布式的处理和事件驱动的特点进行了介绍,并以建立的基于LDM的实时气象资料分发服务系统为研究和试验原型,对LDM软件及目前国内气象通信系统软件进行对比分析,结果表明:采用LDM软件可以提高传输业务的整体工作质量,解决目前国内气象通信系统存在的问题,即LDM软件较适用于我国气象数据交换业务。 相似文献
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