简介:对2013—2014年EC-thin和T639模式山东省旬温度预报产品进行检验分析,结果表明:模式旬平均温度预报产品预报准确率高于旬最高、旬最低温度预报产品,模式阈值K为2℃的预报准确率均比K为1℃高30%左右。EC-thin模式较T639模式预报旬平均温度预报效果最好,平均误差最小。EC-thin模式预报旬最高温度偏低,预报旬最低温度偏高。对于旬平均温度预报,订正后的T639模式预报准确率在鲁中西部地区略优于EC-thin模式,其他区域均为EC-thin模式较优。EC-thin模式旬最低温度预报产品在鲁西北东部和半岛部分地区预报效果最好,在鲁西北西部和鲁西南部分地区预报效果最差。旬最高温度预报产品在鲁西北东部和鲁东南地区预报效果最好,鲁中西部和半岛东部地区预报效果最差。去除平均误差的订正方法对模式旬温度预报准确率的提高有一定效果,但不能明显改善。
简介:摘要:机器学习在海洋表面温度预报的研究是水文预报的研究热点,本文对机器学习在海洋表面温度预报的相关进展进行总结,归纳目前海洋表面温度预报的数据来源和方法,分析关于影响因子的处理、优化方法思路和海洋表面预报模型的建模特点;总结目前研究面临的挑战,并展望未来,以期为相关人员开展研究提供参考。
简介:摘要:机器学习在海洋表面温度预报的研究是水文预报的研究热点,本文对机器学习在海洋表面温度预报的相关进展进行总结,归纳目前海洋表面温度预报的数据来源和方法,分析关于影响因子的处理、优化方法思路和海洋表面预报模型的建模特点;总结目前研究面临的挑战,并展望未来,以期为相关人员开展研究提供参考。
简介:本文以有限差分法为基础建立了连续切削和铣削的数值模型,该数值模型用于预报切削过程中刀具和切屑的温度场.连续或稳态切削(如正交切削),可用刀具-前刀面接触区刀具切屑导热(热传导)模型加以研究.该模型考虑了第一变形区的剪切能、前刀面-切屑接触区的摩擦能、运动刀屑和固定刀具之间的热平衡.用有限差分法求解温度分布,可将该模型延用到断续切削和切削厚度随时间而变化的铣削加工中.根据刀具转角,将切屑划分为微元.刀具转角是由工件主轴速度和离散时间所决定.每一个微元的温度场可看成是一阶动态系统,它的时间常数由刀具和工件材料的导热性能和前一个切屑段的初始温度所决定.瞬态温度变化的估算是依次求解连续切屑单元的一阶热传递问题.模型对连续切削稳态温度和切屑、加工过程不连续变化的断续切削的瞬态进行预报.数值模型和仿真结果与文献报告的实验温度相符.
简介:摘要:本文利用2011-2016年奉节本站及29个乡镇站的日最低和最高温度,在本站最低、最高温度预报准确率较稳定的情况下,用乡镇站和本站的变温同步性对乡镇站温度进行订正后,乡镇站最低温度的预报准确率(≤2℃)平均提高26.7%,和本站的预报准确率差距减小20.9%,最低温度平均绝对误差(TminABS)减小1.0℃;乡镇站最高温度的预报准确率(≤2℃)平均提高12.5%,和本站的预报准确率差距减小17.8%,最高温度平均绝对误差(TmaxABS)减小0.7℃。各乡镇站最低温度预报准确率均有提高;大部分乡镇站TminABS减小0.1℃~3.0℃。大部分乡镇站最高温度预报准确率提高3%以上;TmaxABS减小0.1~2.7℃。
简介:简要介绍了精细化天气预报和气象数据挖掘应用的现状,在对BP神经网络预测方法详细分析的基础上,研究了基于时间序列数据挖掘实现精细化温度预报的方法。该方法基于时序分析技术,建立起适合于BP神经网络的输入样本模型,通过反复学习从温度时序中建立预测模型,将其用于未来24h的精细化温度预报。同时,对BP神经网络算法和步骤做了简要介绍,针对原有的BP算法存在的不足,做了一些改进。最后,通过对预测挖掘系统的设计和在Matlab6.5仿真平台上的试验,建立了温度预报模型,以兰州市观测站数据为时间序列研究对象,对精细化温度预报进行了仿真实现。对基于时序的数据挖掘理论的应用和开发精细化温度预报方法做了有益的探索。
简介:摘要:根据2008-2020年自动站温度资料,选取资料较全,地理位置分散的六个代表站点,为了得到代表站点850hPa温度与日最低、日最高温度之间的关系,利用2008-2017年NCEP 1°×1°的850hPa的温度资料,采取线性插值的方法得到东港市6个代表站点08时和20时的 的850hPa温度,结合同时段6个代表站点的日最低、最高温度的观测资料,分析各时次850hPa温度与日最低、日最高气温的关系,并建立分镇、分月的预报方程。使用数值预报产品EC的850hPa温度,根据公式,算出日最低、最高气温。结果表明:此种方法对气温预报具有一定的指导意义。
简介:检验评估是数值天气预报的一个重要组成部分,评估结果是模式改进及其产品解释应用的重要依据。利用全省1500多个包括区域自动站在内的站点观测资料,采用要素的空间分布、时间演变和统计检验3种方法评价了WRF模式对浙江省2011年夏季(6—8月)降水和温度的整体预报性能;在此基础上,进一步对比分析了不同湿过程参数化方案对梅雨典型过程的预报效果,探讨了不同微物理参数化方案和积云参数化方案对模式预报降水的影响。结果表明,WRF模式能基本预报出降水和气温的细致空间分布形态及整体演变趋势,对于主要降水落区、高温区具有较好的指示性;就浙江省区域平均而言,在实况出现较大降水期间模式预报误差较小,而在实况出现小到中雨期间误差较大,主要表现为降水量的高估和气温的低估;模式湿过程中积云参数化方案对降水影响明显,它可以导致整体雨带偏移,采用Betts-Miller-Janjic积云对流参数化方案的预报降水更接近实况。这些信息对改进模式的精细化预报能力和高分辨率数值产品的解释应用具有一定的参考作用。