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:综合气象干旱指数(CI)和标准化降水指数(SPI)在逐日监测中往往会出现干旱突然加重的现象,这是由于某时段内每日降水量对当前干旱的发展贡献是等权重的。本文基于线性递减非等权重的方法对CI进行了修正,同时对加权降水量(WAP)进行了标准化(StandardWAPIndex,SWI)。以山西为例,通过对比CI修正前后,即CI和CI_new(CI修正后),与SPI和SWI在不连续加重现象(UED)的总体分布、典型事例干旱演变特征以及与土壤湿度相关性等方面的差异,分析了4种干旱指数对山西逐日干旱演变的监测能力。结果表明:1)CI_new出现UED的次数较CI有了明显下降,SWI出现UED的次数也比SPI有了大幅的减少,且SWI在这4种指数中是出现UED次数最少的指数;2)CI_new和SWI较CI和SPI与同期土壤湿度的相关性均有所提高,表明修正后的CI_new和SWI更加符合土壤湿度的变化,更能反映土壤干旱的演变规律。针对干旱发展过程中不连续加重的现象,通过非等权重方法有效地减少了该现象的发生。
简介:文章详细介绍Silverlight技术的特点,Silverlight在Web中的应用,以及Silverlight的生成、开发和部署步骤,并通过多个实例介绍了Silverlight在公共气象服务平台WEB开发中的应用。
简介:系统阐述了FLEX技术的优点及主要特性,并以短信调查评估系统为例对FLEX技术在公共气象服务业务平台中的应用加以说明。
简介:在全球变暖背景下,中国极端干旱事件频繁发生,其强度和范围都不断增大,这不但给国民经济特别是农业生产等带来巨大损失,还会造成水资源短缺、荒漠化加剧、沙尘暴频发等诸多深远的不利影响。为进一步提高干旱监测、预测、评估和决策服务等方面的技术水平,以气象干旱为对象,对常用的气象干旱指标在中国的时空适应性进行了系统总结。首先,从指数的计算原理及考虑要素的角度回顾了国内常用干旱指数及其特点,这些指标主要分为两类:一类是只考虑单一因子的干旱指标,另一类是考虑多要素的干旱指标。其次,系统归纳了这些干旱指数在我国不同区域、不同季节的适应性,阐述了对现有干旱指数的进一步修正、改进及其应用效果,并对影响干旱指数适应性的主要因素进行探讨。最后,提出目前干旱研究领域存在争议的问题,探讨今后在气象干旱监测指标及其适应性研究中应重点解决的关键科学问题及发展趋势。
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。