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对月平均气温一维时间序列作相空间拓展,并根据系统的分维数设定重建的动力系统,且在具有二次非线性项的假定下,利用最小二乘法求解相空间状态演化方程中的各项系数,以重建动力系统。结果表明:随相空间维数的增加,重建的动力系统对气候演化过程可作出更精确、细致的描述。 相似文献
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该文根据气象灾害预警信号业务技术规范,结合实际业务中存在的问题,以暴雨为例,对气象灾害预警信号发布中涉及的发布标准、发布级别和时间选择、有效时段、后续应对、质量检验、与短时临近预报和决策服务的关系等问题进行了解读及技术性探讨,对于建立规范、严谨的气象灾害预警信号发布业务具有指导意义。 相似文献
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从气象部门宣传工作现状出发,指出了正确对待新闻媒体批评报道的现实意义,分析了新闻媒体批评报道对气象部门的影响,从指导思想、沟通协调、人员组织等方面提出了妥善处理新闻媒体批评报道的做法。 相似文献
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黄河,从花园口以下到入海口称为下游。下游由金堤河和汶河两大支流组成。全长786km,流域面积为22000km~2。 1990年汛期(6~8月),黄河下游大部地区的降水量较常年偏多,尤其是汶河流域较常年偏多5成以上,局部地区偏多1倍以上。又由于该区暴雨频繁,致使东平湖水库的水位急剧上涨,几次超过警戒水位。从而造成了黄河下游防洪、泄洪几度吃紧。7月22日汶河代村坝站出现了1964年以来最大洪峰流量3580 相似文献
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气旋是影响山东的重要天气系统,而南方气旋提供了山东全年约一半的降水量,同时又是造成山东大风的主要原因之一。本文通过对1983年夏季的一次影响山东的气旋过程进行诊断,旨在对影响山东夏季的南方气旋的物理机制进行了解。 相似文献
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A bow echo is a type of mesoscale convective phenomenon that often induces extreme weather and appears with strong reflectivity on radar images. A strong bow echo that developed from a supercell was observed over Foshan City in southern China on 17 April 2011. The intense gusty winds and showers caused huge losses of property and severely affected human lives. This paper presents an analysis of this strong meso- n-scale convective system based on Doppler radar observations. The isolated bow echo exhibited a horizontal scale of about 80 km in terms of reflectivity above 40 dBZ, and a life span of 8 hours. The system originated from the merging of a couple of weakly organized cells in a shear line, and developed into an arch shape as it moved through the shear zone. Sufficient surface moisture supply ensured the convective instability and development of the bow echo. The low-altitude winds retrieved from single Doppler radar observations showed an obvious rear-inflow jet along the notch area. Different from the conventional definition, no book- end anticyclone was observed throughout the life cycle. Very strong slantwise updrafts and downdrafts were recognizable from the retrieved winds, even though the spatial scale of the bow echo was small. Strong winds and induced damage on the surface are considered to have been caused by the mid-level rear-inflow jet and intense convective downdrafts. 相似文献
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基于数值预报和随机森林算法的强对流天气分类预报技术 总被引:2,自引:2,他引:2
随机森林算法是当前得到较为广泛应用的机器学习方法之一,有着很高的预测精度,训练结果稳定,泛化能力强,解决多分类问题有明显优势。本文将随机森林算法应用于强对流的潜势预测和分类,分短时强降水、雷暴大风、冰雹和无强对流四种类别,基于2005—2016年NCEP 1°×1°再分析资料计算的对流指数和物理量,开展强对流天气的分类训练、0~12 h预报和检验,经2015—2016年独立测试样本检验表明,针对强对流发生站点的点对点检验,整体误判率为21. 9%,85次强对流过程基本无漏报,模型尤其适用于较大范围强对流天气。随机森林算法筛选的因子物理意义较为明确,和主观预报经验基本相符,模型准确率高,可用于日常业务。 相似文献