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| 短期降雨預(yù)報和先進的科技手段 | |||||||||||
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局地降雨過程的發(fā)生、發(fā)展具有較為密切的關(guān)系.相關(guān)較密切的參數(shù)有平均亮溫、亮溫方差、等效云量、亮溫面積指數(shù)(1級、5級、6級).不同分析視場下,衛(wèi)星云圖參數(shù)化及在降雨預(yù)測中的應(yīng)用紅外衛(wèi)星云圖參數(shù)化估計值.云圖參數(shù)與降雨的相關(guān)系數(shù)和預(yù)測模型方程的系數(shù)沒有明顯的差別.對預(yù)測方程檢驗的結(jié)果標明:利用紅外資料估算未來6h降雨量其總體樣本的平均正確率為80﹪以上,但是分級樣本上差別很大,這對小區(qū)域短時降雨預(yù)報具有很好的參考價值.分月模型在估算結(jié)果中的改進并不明顯,這可能與樣本缺乏有關(guān).
就必需借助于短期降雨預(yù)報和先進的科技手段,洪水被認為是世界范圍內(nèi)最頻繁和最具毀滅性的自然災(zāi)害之一.要提高洪水預(yù)報的精度.需要從各個角度去探索準確預(yù)報的新方法.GPS水汽反演和降雨預(yù)報研究是當前氣象遙感應(yīng)用的一個前沿探索領(lǐng)域,該論文依托于中意科技合作項目"洪水風險規(guī)劃、監(jiān)測和實時預(yù)報的集成系統(tǒng)"
確定了不同高度截角下一個GPS站所測定大氣水汽含量的有效范圍,提出了一個合理的GPS水汽監(jiān)測網(wǎng)設(shè)計方案根據(jù)GPS衛(wèi)星信號傳達原理和水汽垂直分布規(guī)律以及流域天氣的地方性特征.得出了濱江流域只需要3~4個GPS接收機就足以反映流域水汽變化的結(jié)論.實地考察的基礎(chǔ)上,借鑒上海地區(qū)GPS綜合應(yīng)用網(wǎng)和意大利Umbria流域GPS網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)經(jīng)驗,提出了濱江流域水汽監(jiān)測網(wǎng)的設(shè)計方
一般干擾延遲和大氣加權(quán)平均溫度的計算是采用"普適性"模型,模型訂正與比較在GPS水汽反演過程中.目前應(yīng)用較多的有SaastamoinenSA 模型、HopfieldH模型和Bevi模型.然而在實際大氣中,大氣溫濕廓線千變?nèi)f化,中國GPS水汽反演中如采用這些普適模型不一定能獲得最優(yōu)效果.該研究利用實際探空資料建立了大氣干延遲和大氣加權(quán)平均溫度的局地訂正模型,并對實際水汽計算模型進行了比擬,得到滿意的結(jié)果.⑶GPS水汽反演優(yōu)化戰(zhàn)略分析利用GPS觀測數(shù)據(jù),使用多種數(shù)據(jù)處理方法,進行了GPS水汽反演優(yōu)化戰(zhàn)略分析,初步解決了進行GPS水汽反演中引入IGS站的最佳個數(shù)、單站解算和聯(lián)合解算的關(guān)系、網(wǎng)絡(luò)分布、截止高度角、天頂延遲參數(shù)、時段長度、節(jié)點位置等選擇問題
首次次遺傳算法(GA 應(yīng)用于流域面降雨量預(yù)報研究.采用最優(yōu)子集回歸方法進行預(yù)報因子的確定,建立了基于遺傳算法的降雨預(yù)報神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型利用濱江流域的寸量站和周圍探空站的觀測資料.其次從樣本選擇、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)移函數(shù)、訓練算法選取等方面入手尋找一個優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò),然后將BP算法和遺傳算法結(jié)合起來,建立了流域面降雨量預(yù)報的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.比較結(jié)果標明GA -BP網(wǎng)絡(luò)模型無論在擬合精度還是預(yù)報精度上都高于其它統(tǒng)計方法.因此可以說,GA -BP網(wǎng)絡(luò)是一種精度較高的降雨預(yù)報模型
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