简介:利用平凉市7个气象站1965~2010年逐日、逐月的气温、降水、蒸发等资料,分别采用K指数、PDSI、CI指数、Z指数等4种干旱指标计算了各站近46a逐月的干旱指数,分析比较了这4种干旱指标在干旱变化、干旱程度和范围等方面的应用情况,结果表明:K指数、CI指数和Z指数在多数情况下与降水对应关系密切,而PDSI对降水变化的反映并不十分灵敏;各种干旱指标都能反映出区域内干旱的发生,但反映的程度和范围不同,无论在重旱年份或一般年份K指数计算的干旱程度和范围明显要大于其他3种指数,Z指数则明显偏轻,PDSI和CI指数介于二者之间;重旱年份K指数对干旱程度及范围的反映更为接近实际情况,Z指数最差;一般年份,PDSI、Z指数和CI指数更具有优势,但CI指数在冬季的适用性较差。干旱是一个复杂的累积过程,在业务应用中要综合考虑前期水分情况及旱情发生发展的各类影响因素,根据实际情况选择不同的干旱指标。
简介:支持向量机(SVM)方法是基于统计学理论的一种新的机器学习方法,对解决小样本条件下的非线性问题非常有效。利用2004~2007年南京站的逐日常规观测资料以及同期南京市环境质量监测点的逐日污染物浓度资料,使用SVM分类和回归方法分别建立了南京地区霾日分类预报模型和有霾日14时(北京时间,下同)能见度预报模型。预报试验结果表明:南京地区霾日的SVM分类预报结果,Ts(Threatscores)评分均在0.4以上;而有霾日14时能见度的SVM回归预报结果,按能见度误差范围为±3km算,准确率均达到了86%以上;加入当天08时新资料的订正预报模型,其预报结果优于起始预报模型。二者的预报结果较为满意,可以给实际业务预测提供参考。