简介:Bystatisticanddynamicanalyses,wehavecometothefollowingconclusions:(1)TheECMWFmedium-termnumericalforecastcanforecastmedium-termactivityofsubtropicalhigh,andtheaccuracyrateofforecastcannothavelargeimprovementbytranslationalcorrections.(2)TheimportantcausefortheECMWFmedium-termnumericalforecasttohaveerrorsin1998isthattheastronomicaltideisnotincludedinthemodel.(3)TwoindexesarefoundfromwhichitcanbejudgedthatECMWFmedium-termnumericalforecastwillhaveerrorsiftheastronomicaltideisignoredinthemodel:①Whenthe54.7°lineunderthemoonofthenodicalmonthastronomicalsingularitiescoincideswiththetrough-lineofthesubtropicaljetflowfrom50°Eto150°Eonthe500hPalevelat2000L.T.ofthesameday,andisapproximatelyvertical(α>60°)withtheisotherm,thentheday0-2daysaftertheappearanceofthenodicalmonthastronomicalsingularitiesisdefinedastheinitialday.Theninthreesuccessivedaysaftertheinitialday,ECMWFmedium-termnumericalforecastofthenorthernlatitudeofthe588lineat120°Ewillhavecontinuouserrorsaslargeastwolatitudes(7/9).Otherwise,itwon'thavecontinuouserrors(13/13).②Otherwise,ifthe54.7°lineisintherangeofalowpressurebetweentwohighpressures,thenthereisadispersiveerroronthedayofthenodicalmonthastronomicalsingularities(5/7).Thereisnotanyerror(6/6)otherwise.
简介:IntheresearchofusingRadialBasisFunctionNeuralNetwork(RBFNN)forecastingnonlineartimeseries,weinvestigatehowthedifferentclusteringsaffecttheprocessoflearningandforecasting.Wefindthatk-meansclusteringisverysuitable.Inordertoincreasetheprecisionweintroduceanonlinearfeedbacktermtoescapefromthelocalminimaofenergy,thenweusethemodeltoforecastthenonlineartimeserieswhichareproducedbyMackey-Glassequationandstocks.Byselectingthek-meansclusteringandthesuitablefeedbackterm,muchbetterforecastingresultsareobtained.
简介:变量领域象ens纪念品那样,南方风、带风的变量从月刊500hPa重力势高度异常场被导出。在这个工作,我们在1958的6月从每月的500-hPa重力势高度异常场和他们的变量选择原来的预言者-2001,并且由与原来的预言者分别地进行实验直角的功能(文件结束)决定全面预言者。一个downscaling预报模型基于背繁殖(BP),神经网络被全面预言者的使用造与每月有活力的扩大范围预报产品在Guangxi上在6月预言每月的降水。为比较,我们也造神经网络与一样建模的另一BP由使用在5月从500-hPa重力势高度异常场选择到1957的12月的以前的全面预言者预言ands-2000并且1月到1958的4月-2001。二个模型被测试,结果证明downscaling模型的重叠的精确基于以前的全面预言者,而是downscaling模型的预言精确性比那的好取决于每月有活力的扩大范围预报的产量。
简介:在这篇论文我们在场为在多使用十的一间套房建模的中国和我们的超级整体上的降水的数字天气预言的当前的能力基于预报。我们模型的套房包括NCARTIGGE档案为THORPEX程序选择的运作的套房。这些是:ECMWF,UKMO,JMA,NCEP,CMA,CMC,BOM,MF,KMA和CPTEC当模特儿。超级整体策略包括训练和一个预报阶段,为这些为这研究选择的时期通过9月包括月2月年2007和2008。地址降水为中等范围预报的这篇论文即天1~3并且用全球模型的这间套房伸出到白天10预报。为训练和我们使用了的预报确认,一颗先进TRMM卫星基于降雨产品。我们为包括RMS错误,空间关联和公平威胁分数的预报确认使用标准度量标准。降水的技巧预报的结果清楚地证明为降水预报获得更高的技巧天是可能的1通过从使用的3张预报多作为与这间套房的最好的模型相比为超级整体建模。在天之间4~10有很高的技巧从是可能的多为降水的RMS错误为超级整体建模。那些技巧为一条全球带并且特别在中国上被显示出。现象学地,这个产品也乍见陆地为华南海季风,mei-yu雨的生命周期和柱子台风的发作为降水预报被发现很有用大雨和洪水事件。更高的技巧多为超级整体建模为如此的实时事件使它成为一个很有用的产品。
简介:InnestednonhydrostaticmesoscalemodelMM5,thecharacteristicquantitiesofatmosphericturbulence,i.e.,thestandarddeviationsoftheturbulentfluctuatedspeedsforthreedirectionsinPBLarecomputedbyMellor-Yamada’slevel2.5closurescheme.Themagnitudesandtheverticalprofilesofthesequantitiescomputedfromthemodelarecloselyconnectedwithtemperatureandwindspeedprofilesaswellasthetypeofthegroundwithasignificantdiurnalvariation,andareinagreementwithknownmagnitudesandregularitiesindifferentstratificationconditions.Hencethemethodinthispaperisreasonableandconvincible.Theirhorizontaldistributiondependsonthehorizontaldistributionofthestratification.Themethodofpredictedcharacteristicquantitiesofturbulencefrommesoscalemodelinthispapercanbeusedintheproblemofatmosphericdiffusionandatmosphericenvironment.
简介:AnestednumericalstormsurgeforecastmodelfortheEastChinaSeaisdeveloped.Aone-wayrelaxingnestmethodisusedtoexchangetheinformationbetweencoarsegridandfinegrid.Intheinnerboundaryofthefinegridmodelatransitionareaissetuptorelaxtheforecastvariables.Thisensuresthattheforecastvariablesofthecoarsemodelmaytransittothoseoffinegridgradually,whichenhancesthemodelstability.Byusingthismodel,anumberofhindcastsandforecastareperformedforsixseverestormsurgescausedbytropicalcyclonesintheEastChinaSea.Theresultsshowgoodagreementwiththeobservations.
简介:Inthispaper,ahorizontal2-Dnumericalmodelhasbeendevelopedtosimulateflowprocessesindikeburst.Thefinitedifferencemethodisusedincomputation.Themodelemploys2-Dflowequationsandcansimulatecomplexflowswhensupercriticalflowandsub-criticalflowexistsimultaneouslysuchashydraulicjumps.Severalsimulatedresultsareworkedouttodemonstratetheapplicabilityofthenumericalmodel,suchasfloodpropagationonadrybedofacomplexterrain.
简介:Withamesoscalemodel(MM5)nestedwiththeglobalspectralmodelofNationalMeteorologicalCenter/CMAandespeciallywiththeforecastexperimentsastorainfallandtemperatureoftwenty-sevensamplingstationsinEastChinaforsixmonths(February,March,Aprilin1997andJune,July,Augustin1998),ithasbeenfoundthatthebetterpredictioncanbeperformedontheconditionthatthesurfacephysicalprocessofpracticalland-usecategoriesandphysicalparametersisparameterizedinparticularforecastdomain.limited-areamodel,land-usecategory,forecastexperiment
简介:警犬城市的生长模型被用来模仿未来城市的生长模式并且在沈阳城市里在开发的不同条件下面探索城市的开发的潜在的环境影响,中国。警犬模型与从TM卫星图象的一个时间系列提取的历史的数据(19882004)被校准,并且未来生长外面被投射到2030假定三种不同政策情形:(1)当前的趋势情形(情形CT),(2)地区性的政策和城市的计划情形(情形PP),并且(3)环境保护情形(情形EP)。情形分析证明城市的生长将在2016以后在发展模式和可持续性与重要差别在所有政策情形下面加速。在情形CT下面的城市的开发将在另外的二种情形下面比那导致资源陆地的实质的损失,并且城市的风景模式将逐渐地复杂、分散。相反,在情形PP和EP下面的城市的生长将消费不太自然的资源土地并且在预言时期期间显示出一个相对紧缩的城市的发展模式。这研究建议拿紧城市的计划是关键的,管理测量城市的生长到控制未来并且在沈阳城市里保护主要农田和城市的生态学的支持系统。警犬模型是一个有用计划工具指导城市的陆地资源的持续利用到某个程度。
简介:远洋的种类仔细与高精确性与预报钓鱼的模型的海洋的环境因素,和机构有关被扎根是为远洋的渔业的一个重要内容。在黄海和华东海的诸子鱼条鲐鱼(蜈蚣的japonicus)是为点亮钱包拉网渔业的汉语的一个重要钓鱼目标。从瓷器大陆基于渔业数据为诸子鱼条鲐鱼的大类型的点亮钱包拉网渔业在2003~2010的时期和包括海表面温度(SST)的环境数据期间,海表面温度(GSST)的坡度,海表面高度(SSH)和因地球自转而引起的速度(GV),我们试图建立基于增加的回归树捞地面的一个新预报模型。在这研究,有捞努力的钓鱼的区域被看作一钓鱼的地面,并且没有钓鱼的区域磨擦了随机从一个背景领域,钓鱼的区域没在航海日志在有记录被选择。捞地面的预报模型的性能在2011从实际钓鱼数据与严峻的数据被评估。钓鱼的预报模型扎根了的结果表演在接收装置操作下面有高预言表演,和区域曲线(AUC)达到0.897。预言的钓鱼的根据在2011与实际钓鱼地点被与一致,并且运动线路也与捞容器的移动一样,它显示这个预报模型能基于增加的回归树被用来有效地在黄海和华东海预报诸子鱼条鲐鱼的钓鱼的地面。
简介:Theareaofwellirrigationricebecamemoreandmore,sothecrisisofgroundwaterappeared.Makingthemostofrainfallisanavailabilitymethodinwatersavingirrigation,increasingwatertemperatureandraisingyield.Justbasedonthis,throughapplyingthetheoryofseasonrandomtimeseries,accordingtothedataofaveragemonthlyrainfall(1981-1999),theauthorsbuilduptheforecastingmodelintheareaofwellirrigationriceintheSanjiangPlain.Throughcontrastingwithpracticalvalue,themodelhasgoodeffect.So,itcanbeusedinwaterirrigationmanagement.
简介:根据Anderson亲爱原则,为极其重的降雨(缩短的同样极端的降雨/降水)的预报的一个方法基于中国气象学的管理(CMA)的T213全球整体预言系统(EPS)的整体预报数据被开发。在20072010期间使用T213预报降水数据并且在20012010的JuneAugust的观察降雨数据,累积分发功能(CDF)的特征观察,T213EPS预报降水被分析。因此,根据在模型之间的CDF的连续差别,气候和EPS预报,极端降水预报索引(EPFI)的一个数学模型被建立并且适用在17312011年7月期间在中国预报几个极端降雨事件的实验。结果证明EPFI利用了模型的尾巴信息气候的CDF和极端降雨的提供的令人喜悦的的预报。EPFI为预先发给极端降雨的早警告37天基于T213EPS是有用的。与预报铅时间的扩展,EPFI变得不太熟练。结果也证明模型气候CDF的合理性具有到EPFI的技巧的重要重要性。
简介:Inthispaper,wefirstanalyzedclouddriftwind(CDW)datadistributionintheverticaldirection,andthenreassignedtheheightofeveryCDWintheresearchdomainintermsofbackgroundinformation,andfinally,conductedcontrastnumericalexperimentsofassimilatingtheCDWdatabeforeandafterreassignmenttoexaminetheimpactsontheforecastofthetrackofTyphoonChanthu(1003)from00:00(CoordinatedUniversalTime)21Julyto00:00UTC23July,2010.TheanalysisresultsoftheCDWdataindicatethatthenumberofCDWsismainlydistributedinthemidandupper-troposphereabove500hPa,withthemaximumnumberatabout300hPa.Theheightreassigningmethodmentionedinthisworkmayupdatetheheighteffectively,andtheCDWdataaredistributedreasonablyandnoobviouscontradictionoccursinthehorizontaldirectionafterheightreassignment.Afterassimilatingtheheight-reassignedCDWdata,especiallythewatervaporCDWdata,theinitialwindfieldaroundTyphoonChanthu(1003)becamemorereasonable,andthenthesteeringcurrentleadingthetyphoontomovetothecorrectlocationbecamestronger.Asaresult,thenumericaltrackpredictionsareimproved.
简介:这份报纸调查与轨道预报了使用全球/地区性的吸收和预言系统(葡萄)的热带气旋(TC)联系的错误的可能的来源。葡萄预报在2008和2009个季节期间在西方的诺思太平洋盆为16landfallingTC被做,与72个小时的预报长度,并且使用缺省起始的条件(initials,此后),它从NCEP-FNL数据集,以及ECMWFinitials。预报与ECMWF预报相比。当与缺省initials相比使用ECMWFinitials时,结果证明在大多数TC,GRAPES预报被改进。与ECMWFinitials相比,缺省initials生产更低的紧张TC和更低的紧张副热带的高度,而是更高的紧张南亚高度和季风马槽,以及更高的温度但是在TC中心的更低的特定的湿度。有ECMWFinitials在并且在在起始的时间的TC中心附近的geopotential高度和风地的代替被发现是改进预报的最有效的方法。另外,在预报精确性显示出最大的改进的TC通常在TC紧张有最大的起始的无常并且通常在加强的阶段。结果为用葡萄做的TC轨道预报表明起始的紧张的重要性,并且显示模型在比TC的腐烂的阶段描述加强的阶段更好。最后,改进的限制显示与葡萄预报联系的模型错误可以是landfallingTC的差的预报的主要原因。因此,模型错误的进一步的考试被要求。