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:为提高数值求解大气方程的速度,研究了预处理JFNK(Jacobian—FreeNewton—Krylov)方法及其在大气方程中的应用。这是一种非线性外循环Newton迭代与线性内循环Krylobv迭代相结合的快速算法,其优点是进行外循环Newton迭代时不要求Jacobian矩阵的形成和存储;它的有效性取决于内循环中线性系统的预处理。首先介绍了JFNK算法,然后以浅水波方程为例,描述了非线性残值的形成、预处理矩阵的构造及其在JFNK算法中的应用。试验结果表明:对内循环线性系统进行适当的预处理,能大幅度提高JFNK算法的运算速度。因而,JFNK是一种值得在大气方程中推广应用的方法。
简介:绝热无摩擦下,位涡(PV)的守恒性、不可渗透性和可反演性使之非常广泛地应用在中高纬度天气学诊断分析中,但由于其本身不包含力管项,无法描述强烈天气的快速流形等局限性,因此分析了ZdunkowskiandBott(2003)提出的斜压Ertrl.Rossby不变量(ERI),结果表明,绝热无摩擦条件下的ERI在其表达式中就已经明确地包含了螺旋度和PV的表达式,同时也涵盖了斜压大气中的力管项效应,可以描述快速流形的天气系统,具有Pv所不能取代的优点,这使得它具有非常广泛的潜在应用价值。在此基础上,还利用ERI诊断了2003年7月3-6日的一次梅雨降水过程,结果表明,ERI完整地刻画了这次降水带南移及降水强度变化的特点,随着24h累积降水带的移动,ERI低值区也随之移动,二者吻合非常好。和PV相比,ERI对降水落区及强度变化的诊断能力更强。
简介:利用江西省54个地基GPS站的逐时GPSPW、降雨资料和NCEP1°×1°的fnl分析资料,综合分析了2012年5月12日江西中北部地区的大暴雨过程。结果表明,所有地基GPS站的降雨都出现在GPS可降水量(PW)持续增长4—21h后,其中72.2%的测站的降雨出现在GPSPW持续增长4—12h后,降雨都结束于GPSPW明显减小至某一稳定值(55mm左右)时。降雨出现时GPSPW均大于某一值(阈值),且不同GPS站的阈值不相同,阈值会随海拔高度的增大而减小,特别是海拔高度大于200m后,阈值随海拔高度的增加而减小的趋势更加明显。GPSPW的迅速增长是由低层(850hPa)暖湿西南风急流加强东移至江西地区造成的。GPSPW的明显减小,是由于之前的强降雨消耗了空气的水汽所致。
简介:系统介绍了利用SilviScan-3TM测量细胞结构、术材密度、微纤丝角和划分年轮界线的方法,并以祁连山青海云杉为例,分析青海云杉6个术材性质参数(年轮细胞直径、年轮细胞壁厚、年轮宽度、年轮密度、年轮微纤丝角、年轮弹性模量)与气候因子的关系,以期为利用多个树轮参数研究气候提供参考.结果表明:6个木材性质参数与月平均气温和月降水量都有显著相关的月份,但显著相关的时间段不同,并且微纤丝角和细胞结构参数中包含的气候信息强于常用的年轮宽度和年轮密度.SilviScan-3TM测量木材性质参数的优越性体现在:测量精度高、速度快,能在同一个试样上测量多个参数并能精确定年.