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本文对天体测量数据处理中出现的周期分量扣除不准及在周期性采样的资料上会出现虚假拟合这两个问题进行了分析。选择了适当的模型对它们的影响作了理论讨论和定量的估计。 相似文献
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采用华山气象站1980—2007年的电线积冰观测资料和陕西省95个气象观测站资料,分析了电线积冰厚度与常规气象资料的相关性,并据此推算出各地距地面10m高度上历年标准的电线积冰厚度,用极值Ⅰ型推断30和50年一遇的最大积冰厚度。结合陕西省电力设计院设计经验、陕西省电网运行现状及历史电网冰灾事故调查情况,对陕西省电网冰区进行了初步划分。结果表明:最大积冰厚度与年雾凇日数、年雨凇日数有较好相关性;将全省分为6个积冰区,并分别绘制出全省不同区域30和50年一遇的1:500000积冰分布图。该结果已作为陕西省电力建设中电线积冰厚度设计的重要依据。 相似文献
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一种逐时气温预报方法 总被引:4,自引:0,他引:4
利用2006~2010年陕西10地市逐小时的气温和逐日的最高气温、最低气温、平均总云量、降水量资料,通过线性回归方法建立了一种基于日最高气温和最低气温预报以及临近气温实况资料的逐时气温预报模型,并对2011年每天的逐时气温预报进行检验。结果表明:该方法在晴天、多云和阴雨天的预报能力依次减弱,其中晴天和多云天02~18时的预报效果好于19时至次日01时的,而阴雨天01~10时的预报效果好于其它预报时段的;当日最高气温和最低气温预报较为准确时,西安站各预报时刻的准确率均在60%以上,其中14~17时的准确率较高,晴天的达到100%,多云天的在96%~99%之间,阴雨天的准确率偏低一些,特别是11~17时较晴天和多云天偏低了12%~27%;该方法可以将24 h日最高(低)气温预报细化到逐时气温预报,同时考虑了气温日变化的地域差异、季节特征、以及在晴天、多云和阴雨天的不同表现,具有一定的业务应用和推广价值。 相似文献
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对华云神箭MM 5中尺度数值模式2004年6—11月输出的地面要素日最高气温、日最低气温、日平均气温和日最大相对湿度、日最小相对湿度、日平均相对湿度进行了检验,检验统计量为平均误差、平均绝对误差、均方根误差和相关系数。通过检验,气温和相对湿度MM 5都存在系统性误差,短时效(24 h)预报值比实况偏小,随着预报时效延长,气温预报仍然偏小,且绝对值较大。相对湿度预报数值偏大,但在可允许的误差范围内。从空间区域图分析,气温和相对湿度都存在准定常的误差分布区。 相似文献