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为评估从数值预报、客观方法到主观预报产品各环节对天气预报准确率的贡献,研发了天气预报全流程检验评估程序库(Meteorological Evaluation Program Library,简称为MetEva)。MetEva以检验算法的全流程覆盖和检验结果的可对比性为目标,采用包含基础层和功能层的分层架构,基于统一的数据结构,设计了模块化的检验计算流程。围绕数据读取、数据合并与匹配、样本选取、样本分组、检验计算和结果输出等6个主要步骤,MetEva提供了6类400项功能函数。MetEva集成了5类54种检验算法,涵盖了大部分世界气象组织推荐和国内业务规范要求的检验算法,并对其计算流程进行改进,同时采用矩阵计算方式和并行算法来提升检验程序的计算效率。以温度和降水预报的检验评估为例,简要说明了MetEva的功能和使用方法,展示了MetEva在精细化检验评估方面的应用价值。该程序库已开源发布,可有效支撑全国各级气象部门开展天气预报全流程检验评估工作。 相似文献
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GRAPES-GFS模式暴雨预报天气学检验特征 总被引:5,自引:4,他引:1
本文采用天气学检验方法,对2016年度国家气象中心GRAPES全球数值预报系统(GRAPES-GFS)业务预报暴雨过程及2013-2015年部分回算个例进行了检验,并结合对比欧洲中期天气预报中心确定性预报模式(EC模式)和国家气象中心全球谱模式T639L60(T639模式)降水预报,梳理总结业务GRAPES-GFS模式预报性能优势和系统性偏差特征。被检验暴雨过程共38次,其中南方暴雨过程20次,北方暴雨过程6次,热带扰动或台风降水过程12次。依靠预报员主观天气学检验分析,从降水预报效果检验出发,结合主要影响天气系统和示踪物理量检验,梳理总结模式预报系统性偏差,以期全面发掘该业务预报模式性能。结果表明对短期时效内的降水预报,GRAPES-GFS模式预报稳定性较好,整体明显优于T639模式。但还存在诸如对对流性降水预报较实况偏北或对主雨带南侧暖区降水预报不足的偏差特征;另对弱高空波动背景下的对流性降水预报偏弱;而在降水预报强度大致正确的情况下,对降水系统南侧偏南气流控制区域预报湿度偏大,对副热带地区的低涡系统预报偏强。 相似文献
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中国城市地价水平及变化影响因素分析 总被引:8,自引:1,他引:7
城市地价的影响因素众多且复杂,地价水平和地价变化趋势受到社会、经济、政策等多方面因素的共同影响。论文从城市土地供需和宏观政策角度选取房地产投资额、市辖区建设用地面积、耕地占用税等10 项影响因素,采用2008-2010 年全国105 个土地市场较发育城市分季度地价数据,建立地价水平值与地价增长率影响因素的多层线性模型,定量分析了不同行政层次下,各影响因素对城市土地价格和地价增长率的影响程度。研究结论显示,地价水平值与地价增长率的影响因素不尽相同,且主导因素差异显著:在市级地价影响因素中,房地产投资增长是地价上升的直接动力,而地价增长率则主要受城市建设用地面积、房地产投资额的影响较;省级耕地保护政策对平抑地价、控制地价涨速作用显著,其中新增建设用地土地有偿使用费和耕地占用税是省级层次影响最显著的两项政策指标。 相似文献
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干涉SAR的二维相位展开算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
该文讨论了干涉合成孔径雷达的二维相位展开算法。先简要给出了INSAR相位差图误差的统计特性,并说明了该误差可以近似为高斯型噪声。然后介绍了利用FFT的最小二乘和二维相位展开算法,实验表明LS-FFT算法对高斯白噪声具有很好的抗干扰性。 相似文献
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随着网络地图不断发展,个性化网络地图也得到快速发展。个性化网络地图需要以矢量数据为数据基础,以满足人们对地图色彩、符号等个性化要求,所以需要实时、快速进行大量数据化简。本文以经典Douglas-Peucker算法作为曲线化简算法,利用开源云计算平台Hadoop建立多机协作的曲线并行化简服务框架,设计和实现了多机并行Douglas-Peucker算法,并在集群上进行实验分析,验证算法的效率和适用性。算法核心是设计数据的逻辑分片,利用MapReduce计算原理,将分片分配到集群中,实现并行运算。实验分别分为两个方面:(1)比较在固定阈值不同数据量情况下,传统DP算法与多机并行DP算法效率;(2)比较在相同数据量不同阈值情况下,传统DP算法与多机并行DP算法效率。实验表明,在大数据量和高复杂度情况下,多机并行DP算法的效率更高。 相似文献
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本文采用中国地区基于卫星观测的植被光合有效辐射资料(FPAR)和月平均气候数据(1982-2000年)来分析中国区域陆面植被与气温、降水的反馈作用.通过计算和分析超前滞后相关系数和反馈系数发现:春、夏季FPAR超前气温一个月相关系数在全国大部分地区为负值,反映出植被生长旺盛,可以降低局地气温.春、秋两季气温与FPAR的同期相关系数较大.夏季降水超前FPAR一个月的正相关性反映出夏季降水对于植被生长存在促进作用.在中国长江流域以南区域,植被对于气温的反馈系数为一致正值,可达0.5 ℃(0.1FPAR)-1;在30°N以北区域显示出一致的负反馈,可达-0.42 ℃(0.1FPAR)-1.FPAR对降水全年反馈系数全国区域平均可达-2.12 cm month-1(0.1FPAR)-1.不同植被类型、不同季节的植被反馈效应也存在差异.植被反馈系数可以用来验证动态植被模式计算的植被大气反馈作用. 相似文献
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