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三种非线性回归逐时气温预报比较订正 总被引:1,自引:0,他引:1
选取ECMWF和T639的2013年1月至2014年12月的数值预报场构造预报因子,基于神经网络、支持向量机和构造函数的非线性方法,预报地面逐时气温。试验结果显示,在单个方法预报误差较大时,3种方法的偏差订正集成方法更利于减小误差,通过偏差订正,3种非线性方法预报效果良好,平均绝对误差减小了0.5 ℃。在近1年独立样本的预报检验中,集成方法、神经网络、支持向量机和构造函数预报的平均绝对误差分别为1.5 ℃、1.7 ℃、1.8 ℃和1.4 ℃,总体上构造函数预报更为准确。 相似文献
44.
动态定位自适应滤波解的性质 总被引:21,自引:4,他引:21
自适应抗差滤波具有控制观测异常及状态方程信息异常干扰的能力。着重研究自适应滤波解的性质。首先推导了动态自适应滤波与经典Kalman滤波解的解差,继而给出了状态向量估值的数学期望和均方误差,并分析了在自适应因子调控下解的偏差和均方误差的变化规律。由状态解向量的数学期望和均方误差的表达式可以看出,自适应因子能够控制状态异常对状态估值和均方误差的影响。 相似文献
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雷达视线受施工机械等的间断遮挡导致部分影像产生相位奇异值,从而造成解缠错误及误差传递,简单的相关影像处理难以识别受遮挡影像。本文提出了改进的基于小波变换的信号奇异性检测方法,通过对地基SAR PS点时序相位特征进行分析,将遮挡影像识别转化为粗差探测问题;由PS点相位序列与影像位置关系,根据测区PS点相位序列的奇异点集合得到受遮挡影像集;最后将受遮挡影像剔除后得到的地基SAR监测结果与精密全站仪、水准与游标卡尺数据进行对比分析。结果表明:本文提出的方法用于受遮挡影像的识别是可行的,解决了地基SAR在实际工程应用中可能存在的影像遮挡带来的测量数据含有粗差的问题,提高了监测区域伪影像检测的效率与准确性。 相似文献
46.
分位数映射法在RegCM4中国气温模拟订正中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
将一种分位数映射法RQUANT,应用到一个区域气候模式(RegCM4)所模拟中国气温的误差订正中。从气候平均态、年际变率、极端气候及农业气候等多方面,评估了该方法对日平均气温、日最高气温和日最低气温模拟的订正效果。结果表明,该订正方法对模式模拟的日平均、日最高和最低气温气候平均态的订正效果都非常明显,中国大部分地区的订正结果与观测的偏差在±0.5℃之间。在降低极端气温指数和农业气候相关指数的模拟误差方面也有显著的效果,但对气温年际变率的订正效果有限。结合以往对降水订正的评估分析,该方法对模式模拟结果有较好的订正效果,可以应用于区域气候模式的气候变化模拟预估中,为气候变化及相关影响评估研究提供更适用和可靠的数据。 相似文献
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针对对流尺度集合卡尔曼滤波(EnKF)雷达资料同化中雷达位置对同化的影响进行研究。为了考察强对流出现在雷达不同方位时集合卡尔曼滤波同化雷达资料的能力,以一个理想风暴为例,设计了8个均匀分布在模拟区域周围的模拟雷达进行试验。单雷达同化试验中,初期同化对雷达位置较敏感,而十几个循环后对雷达方位的敏感性降低。造成初期同化效果较差的雷达观测位于模拟区域正南和正北方向,这两部雷达与模拟区域中心的连线垂直于风暴移动方向(即环境气流的方向)。双雷达试验的结果表明,正东、正南、正西和正北方向的雷达组合观测会使同化初期误差较大,这说明并不是所有与风暴连线成90°的雷达组合都能在短时同化中得到合理的分析结果,还需要都处于模拟区域对角线上(即与环境气流成45°夹角),同化效果才较好。短时同化后的确定性预报结果表明,较大分析误差也会导致较大预报误差。这些分析误差主要是由于同化初期不准确的集合平均场驱动出的不合理的背景误差协方差造成的。当背景场随着同化循环得到改进后,驱动出的合理的背景误差协方差使得不同位置雷达同化造成的差异逐步减小。基于上述结果,引入迭代集合均方根滤波(iEnSRF)算法,结果显示使用该算法后,雷达位置对同化效果的影响减小,同化不同位置的雷达资料均能有效降低分析和预报误差。 相似文献
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2005—2010年台风突变路径的预报误差及其环流背景 总被引:5,自引:1,他引:5
本文主要分析了2005-2010年西北太平洋上台风突变路径的预报误差及其相联系的环流形势.通过分析北折和西折两种突变路径发现,中央气象台对西折突变路径的24和48 h预报接近平均预报水平;北折突变路径突变时刻,24 h预报的距离误差达到145.6 km,比平均预报误差增加了29.3%,48 h预报的距离误差达317.3 km,比平均预报误差增加了68.3%.从突变路径的物理机制方面分析突变路径预报的难点.将台风附近气流分解成低频和高频两部分,合成分析发现两类突变路径的风场区别不仅表现在低频尺度上副热带高压的西伸程度,还表现在天气尺度上台风附近的风场分布. 相似文献
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基于BGM的暴雨集合预报初始扰动发展分析 总被引:2,自引:3,他引:2
基于增长模繁殖法(BGM)思想,采用AREM(新一代区域η坐标模式),研究了暴雨过程中,初始随机扰动在繁殖循环中随时间的演变特征和发展机理。结果表明,初始扰动的演变决定于环流背景场的结构和大气中的湿物理过程。背景场不仅影响扰动的演变规律,而且决定了扰动发展的敏感区域。初始扰动随时间演变存在两个敏感区,一是背景场的大风速区,二是降水区附近。对流层高层,大风速区附近扰动得到最优发展;对流层中低层,扰动不仅沿大风速区发展,且与降水区配合较好。初始扰动发展的机理也有两种,一是大气湿物理过程引起的位势不稳定或第二类条件不稳定(CISK);二是由风切变引起的大气动力不稳定。高层扰动的增长,以干大气的动力不稳定占优,中低层扰动的发展主要是湿物理过程的贡献,初始扰动在模式中的发展与降水的发展是同“源”的,有利于降水发展的环境也有利于初始扰动的发展,从而影响了降水的可预报性。所以利用暴雨预报模式制作集合预报时,BGM仍是可用的方法。 相似文献