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该文介绍了基于基本的支持向量机非线性回归方法,该方法具有解决非线性问题的能力,在数值预报解释应用技术中,对某些预报量与预报因子之间相关性不显著的要素,如风、比湿等,采用支持向量机非线性回归技术较多元回归的MOS方法更具优势;利用北京市气象局中尺度业务模式 (MM5V3) 的12:00(世界时) 起始数值预报产品和观测资料,制作北京15个奥运场馆站点6~48 h逐3 h的气象要素释用产品。对比MM5V3模式,从均方根误差的平均减小率来看,2 m温度减小12.1%,10 m风u分量减小43.3%,10 m风v分量减小53.4%,2 m比湿减小38.2%。与同期的MOS方法预报结果相比,整体预报效果SVM略优于MOS。由此可见,支持向量机非线性回归方法解决与预报因子之间非线性相关的气象要素较好,具有较高的预报优势。 相似文献
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北京地区夏季极端降水变化特征及城市化的影响 总被引:8,自引:2,他引:6
应用北京地区20站1971—2010年降水记录及城市发展数据,采用百分位方法定义极端降水事件的阈值,分析了北京地区夏季极端降水事件的时空变化特征及城市化的影响。结果表明:(1)北京夏季极端降水阈值及频数存在较强局地性特征,基本沿地形高度分布,极端降水频数多发区与高阈值区不完全对应;(2)近40年极端降水频率及强度均呈现下降趋势,年际及年代际差异显著;(3)城市化发展不同阶段极端降水强度及频数均有不同的分布形态,城市化对城市不同区域极端降水影响不一样,城市化导致城市下风向近郊区极端降水强度、次数均表现为增多趋势;(4)城市对极端降水的影响还与天气过程强度有关,强天气背景下城市对极端降水频数的影响程度高于对降水强度的影响。 相似文献
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利用2013年1月至2014年12月北京南郊观象台逐时观测总辐射以及BJ-RUC模式系统预报的该站未来24h逐时总辐射、云量、水汽混合比、云水、云冰含量等14个气象要素数据,运用多种线性订正方案对总辐射预报值进行订正,重点分析了不同方法、不同季节、不同样本数的订正效果差异。结果表明:1不同季节辐射订正的影响因素不尽相同,需采用不同的组合订正因子,其中总辐射、2m比湿、2m相对湿度、低云量、中云量、高云量、总云量、云水雨冰雪霰混合比、水汽混合比可作为推荐因子;2最优样本数选取时需考虑季节差异;3逐时滚动订正方案的订正效果较好,明显优于非滚动方案。订正后总辐射误差显著减小,而且79%的时刻有改进,明显减小了预报偏大的系统误差;4冬春季订正效果优于夏秋季,这与云的宏观和微观物理量预报效果的季节差异有关。本文研究结果可为太阳能资源评估、总辐射和光伏电站发电量预报提供有效的改进方法。 相似文献