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利用ECMWF集合预报对2016年6月11—12日发生在长三角地区的一次暴雨过程进行了分析,并对集合“好” “坏”两类成员的预报结果进行了对比。分析表明:集合预报对本次暴雨过程具有比较好的预报能力,集合平均预报效果要优于确定性预报,其雨量预报的增大趋势对暴雨的预报具有一定的指示意义;高分位数集合成员对于暴雨预报有比较好的参考价值,尤其是在预报时效还较长的时候,如果连续多起报时次高分位数集合成员都预报出暴雨,以及低分位数集合成员的雨量预报呈现逐渐增大趋势,预示着暴雨的可能性在增大,有助于暴雨预报的决策;对天气系统和气象要素的预报差异是造成“好”“坏”两类集合成员对本次暴雨过程模拟效果差异的主要原因,对500 hPa高空槽、850 hPa低涡及其切变线、西南气流和偏东气流的模拟是决定“好”“坏”两类集合成员模拟效果的关键因素。
相似文献2.
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卫星钟差的精度直接影响导航定位的性能。本文针对不同类型的星载原子钟,采用ARIMA时间序列模型分别对1 d的IGS 5 min、30 s采样间隔的精密卫星钟差产品进行建模,并作6 h、一天的短期预报。结果表明,铷钟的预报精度达到了亚纳秒级,铯钟的预报精度处于纳秒级,并且原始钟差产品的采样间隔对卫星钟差预报精度有一定的影响。 相似文献
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强对流天气系统发展剧烈,常造成严重的暴雨、雷电、大风和冰雹等灾害。对强对流天气的准确预报一直是国际气象领域研究的难点和瓶颈问题,也是大城市防灾减灾关注的重点。强对流预报技术的发展已经从单纯依赖于雷达的图像识别,发展到雷达、卫星、高分辨率数值模式以及人工智能大数据预测融合应用的新阶段。在回顾国际强对流预报技术进展的基础上,介绍了上海气象业务部门近年来攻关研发的雷达自适应组网观测、雷达外推短临预测和数值预报误差机器学习订正等关键新技术及集成建立的上海强对流智能监测预报系统。这些技术成果的业务应用,在城市防灾减灾和精细化治理中已发挥了重要作用,可供相关研究人员参考。 相似文献
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