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971.
集成运行控制系统(Integrated Operation and Control System,IOCS)是极轨气象卫星地面应用系统的重要系统之一,其主要作用之一是规划多卫星地面站接收任务,确保全球资料的完整获取。当卫星地面站某个天线出现异常或不可用时,若仍按原有的任务规划进行数据接收,将直接造成全球资料的不完整,因此需要研究卫星地面站天线状态的预测和相应的任务再规划技术,从而及时发现和处理卫星地面站的天线异常、降低连续多轨数据接收失败风险,最终达到提高极轨气象卫星数据接收成功率的目的。文章设计了基于统计分析的卫星地面站天线状态预测方法,并研究了对后续系统运行改变最小、易实现和结果可复核的任务再规划方法。 相似文献
972.
集成方法有利于提高降水要素预报的准确性和可预报性。本文基于格点实况资料和智能网格预报、西南区域数值预报、ECMWF模式预报、GRAPES模式预报产品,以面雨量为研究对象,采用多元回归法、BP神经网络法、评分权重法、加权集成预报法和算术平均法,得到集成面雨量预报,再运用平均绝对误差、模糊评分、正确率、TS评分、偏差分析等方法,对2020年4—10月金沙江下游面雨量预报效果进行对比分析。结果表明:多元回归集成法和BP神经网络法的预报效果总体上优于其他几种集成方法。在考虑流域面雨量的预报量级时,下游可以采用预报量级较小的模式和集成方法。集成后偏差百分比均有降低,且多元回归法和BP神经网络法对预报量级较小的模式有矫正作用。在面雨量有无、小雨和中雨预报中,多元回归法集成效果较好,在大雨量级预报中,BP神经网络法集成效果较好。这些结论可为流域面雨量预报提供参考借鉴。 相似文献
973.
利用2016—2021年ECWMF集合预报资料、浙江自动站实况资料等,计算浙江短时强降水、雷暴大风和冰雹等强对流天气相关物理量的极端天气预报指数(EFI:Extreme Forecast Index),分析EFI分布特征,并构建了分类强对流预报模型。结果表明:强对流天气与物理量的EFI有密切联系,发生短时强降水时,对流有效位能、整层可降水量、850 hPa与500 hPa温差和位温差的EFI较大,而垂直风切变的EFI为负值,因而较小的垂直风切变更有利于出现极端降水;发生雷暴大风和冰雹时,对流有效位能、850 hPa与500 hPa温差和位温差以及850 hPa温度露点差的EFI较大,700 hPa露点温度的EFI为负值,与上层干冷下层暖湿的有利层结条件有关。利用支持向量机多分类方法,将强对流天气相关物理量的EFI作为特征值开展训练,构建的预报模型对于非局地强对流天气有较好的预报效果,其中短时强降水的误判率明显低于雷暴大风。 相似文献
974.
975.
利用1952—2015年内蒙古东南部25个国家级气象观测站逐日降水量、历史天气图、NCEP/NCAR再分析资料和1980—2015年的Micaps系统数据,统计出130次区域暴雨过程,将700 hPa环流分为8种类型;对发生在2007—2015年的17次暴雨过程,分型统计各层次物理量场特征,配料选取可降水量、水汽通量散度、垂直速度、假相当位温等物理意义明确的4个因子,注重暴雨的动力条件、热力条件、水汽供应及高低空配合,释用T639数值模式,应用“分型配料法”对2016—2018年发生的4种类型区域暴雨过程进行分站落区预报。结果表明:基于上述分型研究的“配料法”能较好地制作暴雨落区预报,从暴雨的实况与预报落区的对比看,T639数值预报模式具有很好的释用价值。 相似文献
976.
黄铁矿热电性是矿床学及深部地质找矿的重要研究内容之一,该方法多应用于金矿床的地质勘探,而在铜矿床勘探中应用较少.滇中和尚洞铜矿床属于中高温热液矿床,矿体宏观地质条件差异小,深部找矿难度大,本文对该矿床Ⅰ号矿体开展了黄铁矿热电性特征及深部找矿预测研究.结果表明,该矿床黄铁矿热电系数分布呈现多峰组合,矿体铜矿化强度与黄铁矿... 相似文献
977.
978.
2007年汛期AREM模式降水预报效果检验分析 总被引:2,自引:0,他引:2
过对2007年6~8月AREM模式降水预报做不同时效、不同区域的TS评分对比,比较AREM与T213、JAPAN三个模式降水预报TS评分,并对AREM模式2007年汛期主要降水过程预报效果进行检验分析,从而获得AREM模式2007年汛期降水预报效果和特点,结果表明:(1)从AREM模式不同时效降水预报TS评分对比可知,对长江中下游区域,AREM模式12~36 h预报效果好于0~24 h预报,24~48 h效果相对较差,对华南、华北、东北、西南东部区域的降水,AREM模式预报效果均随时效延长而减弱。(2)由AREM模式对不同区域降水预报TS评分的对比可知,AREM模式(各预报时效)对长江中下游地区各量级降水预报的TS评分均高于全国范围的TS评分,西南东部(各预报时效)小雨(以上)量级TS评分均为各区域最高,但中雨以上各量级TS评分均低于全国范围,其他区域无稳定的预报特性。(3)从AREM、T213、JAPAN对长江中下游地区12~36 h降水预报TS评分对比可知,三个模式小雨(以上)量级降水的TS评分基本相当,对该区域暴雨、大暴雨强降水中心的预报,AREM好于T213,JAPAN相对较差,随量级增加AREM预报优势表现更为明显。(4)对2007年汛期6次个例分析可知,AREM模式对长江中下游尤其是江淮流域的大范围强降水过程预报效果较好,对暴雨、大暴雨中心的预报较T213和JAPAN有明显的优势,但对小范围、局地强降水过程的预报效果不够理想。 相似文献
979.
980.