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1.
尝试利用卫星遥感高分辨率海表温度资料GHRSST (Group for High Resolution Sea Surface Temperature) 与海表温度(sea surface temperature, SST)数值预报产品之间的误差, 建立一种南海SST模式预报订正方法。首先, 利用南海的Argo浮标上层海温数据对GHRSST 海温数据进行验证, 结果表明两者之间均方根误差约为0.3℃, 相关系数为0.98, GHRSST 海温数据可用于南海业务化数值预报SST的订正。预报订正后的SST与Argo浮标海温数据相比, 24h、48h和72h的均方根误差均由0.8℃左右下降到0.5℃以内。与GHRSST 海温数据相比, 南海北部海域(110°E—121°E, 13°N—23°N)订正后的24h、48h和72h的SST预报空间误差均显著减小, 在冷空气影响南海期间或中尺度涡存在的过程中, SST预报订正效果也较为显著。因此, 该方法可考虑在南海业务化SST数值预报系统中应用。 相似文献
2.
3.
贺小黑 《中国地质灾害与防治学报》2020,31(6):91-95
针对选点法和变换法在求取Pearl模型参数时误差较大的缺陷,且预报判据缺乏足够论证,可能导致预测预报准确度较低问题,将非线性拟合确定参数的方法应用到Pearl模型的滑坡预测预报中,推导了Pearl模型速度和加速度最大值判据预报滑坡发生时间的计算公式。将非线性拟合确定参数的方法和推导的判据计算公式应用于一些滑坡实例的预报中,结果表明:滑坡实际发生时间介于Pearl模型速度最大值判据和加速度最大值判据的预报时间之间,用Pearl模型加速度最大值判据能起到提前预报的作用。 相似文献
4.
中尺度对流系统(MCS)是形成强对流天气的主要原因,云团在MCS生命周期中的分裂合并问题是临近预报的难点。为解决这一问题,本文提出了FCC方法,该方法使用质心位移和FY-2卫星数据预测多个对流单体的运动轨迹。多个案例分析证明,FCC算法在MCS的各个生命周期均能进行有效的预测,包括初生、成熟和消散阶段。此外,通过列联表方法验证了所提算法的有效性。 相似文献
5.
防风林带结构是影响防风效能的主要因素。建立不同宽度、不同株行距林带防风效能与林带后距离之间的统计模型,可以为防风林建设提供指导性意见。通过风洞实验,在11 m·s-1风速下,对4种宽度、5种株行距林带的背风面0~10H(H为林带高度)的风速进行测定,采用曲线参数估计法、傅立叶模型、SSF模型(Sum of Sin Functions),构建了不同结构林带防风效能与林带后距离间的统计模型。结果表明:傅立叶模型拟合不同宽度林带的防风效能与林带后距离的关系效果最优,可决系数(R2)均在98%以上;SSF模型拟合不同株行距林带的防风效能与林带后距离的关系效果最优(R2>0.98)。根据构建的统计模型,风速为11 m·s-1左右时,林带宽度8 m(两行一带)的防风林的防风效能存在明显优势;5种株行距的林带中,株行距为8 m×8 m的防风林带本试验条件下防风效果最好。 相似文献
6.
随着国家战略利益的拓展,国家对全球海洋环境预报保障的需求日益凸显。近年来,国家海洋环境预报中心研发并建立我国首个涵盖全球大洋的"全球海洋数值预报系统",该预报系统由MOM4全球海洋环流模式及三维变分同化系统组成。该系统的建立,实现了全球范围海洋环流预报业务全覆盖,为我国探索深海大洋环境的迫切需求提供有力保障,明显提升了我国海洋环境预报能力,体现了我国海洋数值预报技术的发展和进步。该系统的历史回报试验和业务化试运行结果表明其对全球海洋环境要素具有较好的预报能力,其预测结果已经在实际业务中得到了应用,在"雪龙号"极地遇险脱困、马航MH370失联飞机搜救等重大事件的预报保障任务中发挥了重要作用,为我国实施海洋强国战略,推进实施"21世纪海上丝绸之路"的战略构想,应对海上突发事件、维护国家海洋权益等各个方面提供有力的科技支撑和保障,并成为我国全球海洋预报业务的重要参考依据。 相似文献
7.
综述国内外数篇论文,从强对流天气监测、预报预警、模式同化3个方面总结分析了近年来地面稠密观测资料的应用与优劣之处。综述表明:地面加密自动站、风廓线雷达、地基GPS、雨滴谱仪等多种观测仪器组成的地面稠密观测网具有时间尺度密集、覆盖面积广泛、能捕捉较多细微变化的优势,通过该观测网所得数据总结出的一系列指示性指标在强对流监测预警中具有重要的指示意义。但因中国地形天气情况复杂多变、数据缺失、仪器造价昂贵等问题,导致该观测网所得指示性指标不能适用于中国全境,应根据该观测网数据分析总结适应本地的预报指标。 相似文献
8.
9.
10.
针对当前我国重污染天气实时的空气质量预报问题,该文提出了一种融合随机森林算法与WRF大气模式的PM2.5浓度实时预报方法。该方法结合了北京市地面空气质量监测数据和WRF气象数据进行分析,将高层大气状态(如逆温层高度等)融入了预报模型中,建立了0~72h的PM2.5浓度实时预报模型。实验证明,该模型能够对0~72h单站点的PM2.5浓度进行较高精度的实时预报,且在24~72h的长时预报结果上较基于地面空气污染物数据与地表气象站数据的预报方法精度有明显提升,即该方法可以更好地模拟大气物理化学状态,从而更为精准地进行长时PM2.5浓度预报。 相似文献