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区域降水数值预报产品人工神经网络释用预报研究 总被引:6,自引:1,他引:6
利用T213、日本细网格降水预报等数值预报产品,采用人工神经网络方法进行预报释用。通过聚类分析方法对广西自治区测站进行分类,简化预报对象,对数量众多的T213数值预报产品采用自然正交分解(EOF)方法,浓缩大量因子的有效信息,并结合日本降水预报因子建立广西5~6月区域降水量级的逐日人工神经网络预报模型。运用与实际业务预报相同的方法进行逐日预报试验。结果表明,用这种数值预报产品释用方法建立广西3个预报区域的B-P人工神经网络预报模型对中雨以上降水量级预报的TS评分分别为0.55、0.5和0.26,比目前业务预报中参考使用的T213和日本数值预报产品降水预报具有更好的预报效果。 相似文献
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广西分县逐日滚动温度预报业务系统研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用T106数值预报产品及实时温度,建立用卡尔曼滤波方法制作全区89站24-72小时最高、最低温度预报业务系统,对使用结果进行分析并探讨成败的原因。 相似文献
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利用 T10 6数值预报产品及实时温度 ,建立用卡尔曼滤波方法制作全区 89站 2 4 - 72小时最高、最低温度预报业务系统 ,对使用结果进行分析并探讨成败的原因。 相似文献
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2005年7月南宁市高温天气过程分析 总被引:4,自引:0,他引:4
分析了2005年7月15日~21日南宁地区出现的高温天气过程的实况,并与34年(1971-2004年)历史同期相比较得出此次高温的特点:范围广、强度大、持续时间长、极端最高气温高。 相似文献
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针对前汛期广西北部暴雨洪涝灾害频发的问题,利用T213模式和日本细网格降水预报等数值预报产品,采用条件数计算选取回归因子的方法建立广西北部区域平均降水量的预报方程。进行了2004、2005年两年5-6月的前汛期业务预报应用试验。采用条件数方法建立的预报方程和传统的逐步回归预报方程的平均预报误差分别为6.3569mm和7.0096mm,同期T213模式的预报误差为7.9456mm。试验表明新方法比传统的逐步回归方程和T213模式具有更高的预报精度,有较好的业务应用前景。计算对比可知,采用条件数计算选择的预报因子间的复共线性较微弱,而逐步回归方法选择的因子间的复共线性很严重,影响了回归方程的预报效果。 相似文献
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