简介:利用张掖国家湿地公园冬季水域结冰厚度观测资料和张掖观象台的气温、地温气象资料,运用统计学方法和BP神经网络方法建立了张掖国家湿地公园水域结冰厚度预报方程。通过对不同的预报方法进行预报效果验证,该结冰厚度的预报模型能够对结冰厚度有比较理想的预报效果,流动水域结冰厚度预报历史拟合率分别为:80.6%(多元回归)、74.6%(逐步回归)、100%(BP神经网络);模型试报准确率分别为:72.7%(多元回归)、72.7%(逐步回归)、81.8%(BP神经网络)。静止水域结冰厚度预测历史拟合率分别为:76.9%(多元回归)、71.8%(逐步回归)、93.5%(BP神经网络);模型试报准确率分别为:76.0%(多元回归)、72.0%(逐步回归)、84.0%(BP神经网络)。结果表明:多元回归方法优于逐步回归方法,而BP神经网络又明显优于传统的统计学方法,数据显示该结冰厚度的预报模型能够对结冰厚度有较好的预报效果,预报模型能够对水域结冰厚度进行有效的短期预报,其性能指标符合实际要求,具有很好的实际应用价值。
简介:利用小波变换法反演边界层高度时,不同小波母函数的选取可能得到不同的边界层高度。因此,对构造的白天及夜间激光雷达后向散射信号理想廓线进行Haar小波协方差变换,并对后向散射信号梯度廓线进行Morlet与MexicanHat小波变换反演边界层高度。结果表明,宜采用Haar函数与MexicanHat函数作为小波母函数,其中Haar函数准确性优于MexicanHat函数,而MexicanHat函数更易稳定。同时为了进一步检验3种小波变换法的反演结果对小波振幅的敏感性,通过改变小波母函数的小波振幅,发现无论是理想廓线还是叠加扰动的廓线,较大的小波振幅易得到比较稳定准确的白天边界层高度与夜间混合层高度。
简介:利用经济省时的降维投影四维变分同化方法(DRP-4DVar),在2009年7月22~23日江淮流域的一次大暴雨过程中同化晴空条件下高光谱大气红外探测仪(AIRS)反演温度、湿度廓线,改进此次强降水过程的模拟。试验结果分析显示,同化AIRS反演的温度及湿度场后,基于四维变分同化系统的模式约束,能够改进湿度场、高度场、高低层散度场。从累积降水量偏差图及同化试验增量图可以看到,正降水量偏差对应于正湿度增量、负位势高度增量及低层负散度高层正散度增量,负降水量偏差则与之相反。同化试验较参照试验可更好地模拟出暴雨的天气形势、对暴雨的落区及强度有更好的反映。此外,从单次同化与连续同化的试验对比结果看出,连续同化试验结果较单次同化结果有进一步的改进,说明不断加入新的观测资料可以更好地模拟强降水过程。