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11.
Ocean current forecasting is still in explorative stage of study. In the study, we face some problems that have not been met before. The solving of these problems has become fundamental premise for realizing the ocean current forecasting. In the present paper are discussed in depth the physical essence for such basic problems as the predictability of ocean current, the predictable currents, the dynamical basis for studying respectively the tidal current and circulation, the necessity of boundary model, the models on regions with different scales and their link. The foundations and plans to solve the problems are demonstrated. Finally a set of operational numerical forecasting system for ocean current is proposed. 相似文献
12.
本文运用福建省沿海气象要素的异常变化,作台湾省的中、短期地震预报,取得了成功的效果。采用长乐历年各月14时最低气压的距平值,作台湾省未来4~7个月内出现强震的预报依据,并采用热异常进行短临跟踪。当秋冬季节连续4d 长乐、福州、台北的气温均比广州累计高出10℃时,预报未来1~5d 台湾省出现7级强震。又根据近百年来台湾发生的强震,统计其活动季节,得到近20年来7级地震发生的时间,绝大部分在9~12月。 相似文献
13.
本文分析了当地前期气象要素——温度的演变特点与汛期降水量之间的关系,建立了两者之间的回归方程,并由此作出降水量的长期预报,从预报误差和试报结果看,效果是好的。 相似文献
14.
15.
1 IntroductionObservation of the tropical rainfall is crucial forthe research on tropical weather and climate. Nu-merous studies have shown that the ingestion of rain-fall data into a numerical model can have considera-ble impacts on simulation results(Kr… 相似文献
16.
Unlike in the open sea, the use of wind information for forecasting waves may encounter more ambiguous uncertainties in the coastal or harbor area due to the influence of complicated geometric configurations. Thus this paper attempts to forecast the waves based on learning the characteristics of observed waves, rather than the use of the wind information. This is reported in this paper by the application of the artificial neural network (ANN), in which the back-propagation algorithm is employed in the learning process for obtaining the desired results. This model evaluated the interconnection weights among multi-stations based on the previous short-term data, from which a time series of waves at a station can be generated for forecasting or data supplement based on using the neighbor stations data. Field data are used for testing the applicability of the ANN model. The results show that the ANN model performs well for both wave forecasting and data supplement when using a short-term observed wave data. 相似文献
17.
一种准确通用的台风路径预报模式 总被引:1,自引:0,他引:1
应用天气学理论,对台风云图的晴空区轴线制约台风移动的规律进行物理解释。根据台风云团与晴空区之间存在的干、湿梯度力和推动台风前进的惯性力的互相关系,建立台风移向预报方程和轨迹预报方程,分析论证了台风移向变化的物理过程,把影响台风移动的复杂因子转化为单一的预报因子。 相似文献
18.
19.
南海中部海域障碍层特征及其形成机制 总被引:2,自引:0,他引:2
南海中部海域(10°~19°N,108°~122°E)存在显著的季节变化的障碍层.障碍层发生概率夏季最大(52.8%),秋季次之(41.0%),春季最小(10.5%).夏季(2000年8~9月)障碍层最显著,平均厚度约为14.2m;除114°E以东、吕宋岛以西海域为障碍层的多发区外,中南半岛东南海域(12°~14°N,110°~114°E)也存在显著的障碍层;春季(1998年4~6月)和秋季(1998年12月)障碍层平均厚度分别为6.8和11.2m,障碍层多位于114°E以东、吕宋岛以西海域.此外,吕宋岛以西海域(12°~16°N,116°~120°E)及中沙和西沙群岛附近(16°~18°N,110°~116°E)海域障碍层年发生几率超过20%,相对而言,其他海域障碍层年发生几率偏小.降水机制和层结机制分别是南海中部海域春、夏季和秋季障碍层形成的主要原因.其中,降水机制及东南向的Ekman平流较好的解释了春、夏季吕宋岛以西附近海域成为障碍层多发区的原因;此外,强降水是夏季中南半岛东南海域(12°~14°N,110°~114°E)障碍层产生的关键,反气旋涡(暖涡)有助于形成更强的障碍层,上升流对障碍层的影响有待进一步研究. 相似文献
20.
本文分析了南亚高压的气候特征及南亚高压月际间振荡与华南汛期天气的关系,结果表明,初夏振荡中心偏北同时偏东,不利华南雨季多雨水;盛夏振荡中心偏北同时偏东,有利华南沿海多台风,并建立了相应的预报判据。 相似文献