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81.
El Nino/La Nina过程影响因子的模糊诊断分析 总被引:2,自引:0,他引:2
基于模糊理论,讨论了从实测信号中滤除特定干扰噪音的途径和过程,研究了从观测资料中辨识ElNino/La Nina主要影响因子的诊断检测方法,结果表明,由于模糊系统具有非线性,容错性和适适应学习等特征,因此能够比较有效地辨认和检测出ElNino/La Nina事件的主要影响因子,并大致分析出它们对不同ElNino/La Nina事件的影响程度的贡献大小。 相似文献
82.
83.
84.
随着北极航线的逐渐开通,北极航道的通航风险评估工作得到更多的关注。针对当前北极航道风评工作中存在的能见度数据稀缺等问题,提出一种基于能见度推理结果与观测数据相结合的能见度格点数据生成技术。通过确定能见度影响因子、生成样本数据集、人工神经网络技术和贝叶斯推理技术的拟合效果对比、订正推理所得能见度数据等流程,构建了基于人工神经网络推理结果和观测数据相结合的能见度格点数据生成模型,并将该推理结果与传统插值结果进行对比。结果表明,基于该模型生成的能见度格点数据的准确度高于插值结果,且结果更为科学,能够为我国的极地航道风评工作提供重要参考。 相似文献
85.
针对常规分形插值方法中垂直压缩因子参数无公认选择标准和有效途径的问题,提出一种分形插值的改进算法,用遗传算法对分形插值模型的垂直压缩参数进行了优化选择并进行了ARGO海温资料插值加密的对比试验。试验结果表明,经遗传优化后的分形插值方法在海温复杂细节结构和小尺度特征描述等方面较常规插值等方法更具优势,改进了分形插值结果的客观性和正确性。 相似文献
86.
采用EOF时空分解、小波频牢分解和最小二乘支持向量机(LS-SVM)交叉互补方法,建立夏季500 hPa位势高度场的预测模型,用以描绘和表述副热带高压形势场的形态和变化。首先用经验正交函数分解(EOF)方法将NCEP/NCAR再分析资料500 hPa位势高度场序列分解为彼此正交的特征向量及其对应时间系数,随后提取前15个主要特征向龟的时间系数(方差贡献96.2%),采用小波分解方法将其分解为相对简单的带通信号,再利用LS-SVM方法建立各分量信号的预测模型,最后通过小波时频分量重构和EOF时空重构,得到500hPa位势高度场的预测结果以及副热带高压形势场的预测。通过对预测模型的试验情况和分析对比,结果表明:基于上述思想提出的算法模型能较为准确地描述500 hPa位势高度场的形态分布并预测1~7 d的副热带高压活动,对10~15 d的副热带高压活动预测结果也有参考意义。 相似文献
87.
西太平洋副高形态指数的分解重构与集成预测 总被引:1,自引:0,他引:1
用小波分解和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)相结合的方法,建立了西太平洋副热带高压形态指数月、季时间尺度的集成预报模型。由于小波分解可在信号的频域—时域内自由伸缩,准确地分解和重构带通、低通信号,因而能将复杂的副高指数时间序列分解为相对简单的周期分量信号,既简化了系统结构,又突出了信号特征。随后基于ANFIS模糊系统的非线性、容错性、自适应性和联想学习功能,建立各分量信号的独立预报模型,最后对分量预报结果进行集成。试验结果表明,该方法在保留预报对象主要特征的前提下,有效降低了预报难度,预报准确率和预报时效均较传统方法有明显的改进和提高。 相似文献
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89.
90.
利用包含Argo和WOD05的历史现场观测数据集,分析研究了全球历史海温观测的三维时宅分布特征,并对观测数据的偏度特征进行研究.研究结果表明:1)海温观测数据在全球许多海域(特别是南大洋和北冰洋)较为稀少,大多数观测集中在北欧沿海、北美的东西部沿海和西北太平洋区域以及其他少数区域;北半球观测数据明显多于南半球;2)海温具有明显的非对称性分布特征,其非正态分布和有偏现象是一个全球的普遍现象,且随着海区和深度而变化;非正态分布网格数量在任意给定的深度层次上占总网格数的比率超过80%:3)海温观测在各水平层次总体上具有正偏的特性,但在黑潮、湾流、南极绕极流等区域呈现出负偏的特征;具有正偏分布特征的区域网格数量占全球网格总数的比例随着深度的增加而增加,至600 m时达到75%左右. 相似文献