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1.
Using the characteristic
values of sunspot number variations during the descent and ascent of solar cycles,a neural network is designed to
make long-term predications of the ascending period and the maximum smoothed monthly mean
sunspot number for the Solar Cycle 23. Moreover,the factor of geomagnetic disturbance is also added as an
input. The trained and tested results from Solar Cycle 12 to 22 have been obtained.
Finally,the
predictions of the ascending period and the maximum smoothed monthly mean sunspot number
are given for Solar Cycle 23. 相似文献
2.
本文分析和比较了利用卫星温度资料计算水平风场的方法,包括地转风、梯度风和平衡风的计算方法.以DAAC提供的MLS/UARS 1992年12月份的大气温度数据为例,计算了20~55 km高度范围的地转风、梯度风和平衡风,并与ECMWF提供的ERA-40再分析风场资料作了对比和分析,包括12月16日以及12月月平均风场随纬度-高度的变化、风场随经度-纬度的变化、纬圈平均风场随纬度-高度的变化特征和规律.计算结果表明,利用卫星温度观测数据计算的风场与再分析资料的特征和规律基本一致.计算的地转风在高纬地区比梯度风和平衡风大,在中低纬地区三者的差别较小,随着纬度的增大,曲率项的影响也逐渐增大,在高纬地区不可忽略.平衡风在梯度风的基础上还考虑了大气平流项的影响,能更好地反映风场的变化特征,尤其是高纬地区经向风的变化规律.利用平衡风场的计算结果,文章首次定量地计算了平衡方程中各项的大小和比值,分析了各项的贡献和相对重要性.结果表明,重力位势梯度项的贡献最大,并且随着纬度的增大有升高的趋势;曲率项的贡献随着纬度的增大也有增大的趋势,在高纬度地区的比值超过10%;平流项占有一定的比值,其变化范围相对较大,变化规律比较复杂. 相似文献
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