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891.
王文  蔡晓军 《干旱气象》2010,28(1):26-29
通过对四川省甘孜州二郎山与西南地区108个气象观测站的气象因子之间的相关关系分析,筛选出13个气候特征比较接近二郎山的站点,利用二郎山的覆冰资料和邻近站的气象要素对二郎山的覆冰厚度进行重建。使用最优子集回归方法建立了二郎山覆冰序列与康定气象因子之间的数学模型,恢复了二郎山1951~2001年的覆冰厚度资料。趋势分析表明重建的序列与全球变暖的背景下气候变化的趋势是一致的,为划分我国西南地区覆冰等级打下了一定的基础。  相似文献   
892.
利用时间序列方法对巴州农区1960~2003年的春夏秋大风日数序列进行分析,计算5a滑动平均值,建立各大风日数5年滑动平均值序列的时间序列预报方程,并对大风日数的年际变化进行预测,预测值和实况值相关较好.  相似文献   
893.
地面气象站环境变化对气温序列均一性影响   总被引:9,自引:3,他引:9  
为研究浙江省地面气象站环境变化对气温序列均一性的影响程度,采用测站历史沿革资料,对全省测站环境的时空演变进行了分析。采用距平累加、偏差界限值、F值检验法,对36个代表站的年平均气温序列进行均一性检验,并对非均一性产生的原因进行分析。结果表明:1971~2004年,浙江省测站的地理环境有显著改变;36站中有39%的测站为非均一性,产生非均一性的测站中,迁站原因占57%,环境恶化占36%;测站迁站引起的非均一性多发生在1980年以后;测站迁站时,新旧站址海拔高度差大且地理环境差异显著是造成气温序列非均一性的主要原因,迁站后气温序列较旧址存在偏高或偏低现象,其值对累年平均值有影响。指出了测站在迁移或环境变化过程中应注意的事项,以助于减少气温序列非均一性。  相似文献   
894.
王咏梅 《山西气象》2003,(1):15-15,36
对运城市终霜冻资料时间序列进行了周期分析,再利用基于预测误差平方和(PRESS)准则的逐步回归周期分析方法建立运城市终霜冻预报模型,预测终霜冻出现的日期,经检验和试报表明,该模型预测效果较好,具有实用价值。  相似文献   
895.
徐闻气象站迁站前后气候资料序列的均一性检验   总被引:1,自引:2,他引:1  
采用1957~2008年徐闻气象站的地面气象要素资料,使用U检验法和T检验法对其迁站前后的气候资料序列进行均一性检验,结果表明,U检验法和丁检验法适用于单站气候资料序列均一性的检验,徐闻气象站的地面气象要素观测资料除年平均气压和年雨日外,其余在迁站前后无显著差异。  相似文献   
896.
段旭  李敏  尤卫红 《高原气象》2001,20(4):441-446
为了充分利用过去和现在对气候系统进行定时观测而积累的大量数据 ,本文提出了月气候变化的一种多时间序列逐月滚动预测模型 ,并从与云南月气候变化有某种物理关系的 2 0多个时间序列出发 ,实际建立了一个云南月气候变化的多时间序列逐月滚动预测模型。在提前预测的时间尺度为 2个月的条件下 ,该模型对云南 80个气象观测站点 1995年 1月— 1999年 10月的逐月雨量和气温预测结果检验的最新业务标准评分平均可分别达到 6 6 .7%和 79.0 %。该评分成绩已明显高于云南省气象台目前的实际业务预测水平 ,并达到了“九五”攻关的目标要求 ,因此该模型的建立具有重要的实际意义  相似文献   
897.
GPS时间序列可以用于获取各种地球物理现象、地壳运动的季节性变化规律和板块运动的速度,对地球动力学的研究具有相当重要的意义。本文详细阐述了GPS时间序列分析的方法及其过程,对国内IGS站数据的时间序列进行了分析,并运用功率谱分析其残差时间序列,最后获得GPS连续跟踪站时间序列的噪声类型。  相似文献   
898.
地图曲线数字化误差估计   总被引:7,自引:0,他引:7  
利用差分子算子和时间序列分析工具导出了地图曲线数字化误差估计公式。通过计算分析说明了根据曲线数字化数据估计数字化误差的具体方法。  相似文献   
899.
基于车载序列影像的建筑立面纹理的快速重建   总被引:5,自引:0,他引:5  
提出了一种基于车载序列影像的建筑立面纹理快速重建的方法。首先进行影像预处理,包括畸变差改正、树木遮挡去除等,然后对影像进行自动纠正,在此基础上,自动选择拼接点对影像进行拼接。实验证明了本文方法的有效性。  相似文献   
900.
王琪洁  邹峥嵘彭悦 《四川测绘》2004,27(4):156-158,173
基于灰色模型的诸多优点,作者选用GM(1,1)模型分析和预报形变监测序列。然而直接应用GM(1,1)灰色模型分析和预报具有季节性的监测序列时往往精度不高。因此,作者提出运用基于季节指数的“去季节波动”法与GM(1,1)混合建模,对监测资料进行分析与预报。基于均方差和平均绝对误差两个精度准则,作者对此方法与周期函数拟合模型进行了比较。结果表明,此方法提高了具有季节性波动监测序列的预报精度,且建模方法简便、快捷。  相似文献   
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