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：介绍了人工神经网络原理和卫星云图估计降水的原理.从GMS红外卫星云图资料中抽取12个降水云图特征量,构造了网络结构为12-98-7的降水估计人工神经网络模型,并用1993年的小时地面雨量资料和GMS数字云图资料对神经网络模型进行训练,用1992和1994年资料对该神经网络模型分别进行测试.在日面降水估计试验中,地面雨量计值和卫星估计降水之间的相关系数分别为0.94和0.97,相对误差分别为41%和32%.

简介：基于T213L31、T106L19和欧洲中期预报中心数值预报产品,应用BP人工神经网络技术,建立了850hPa高度区域温度集成预报模型,并进行了检验。结果表明：该模型能比较准确地预报强冷空气活动过程中冷中心及温度槽脊的位置和强度,预报结果的平均绝对误差明显小于3个子模式,预报场与实况场的相关程度明显高于3个子模式,预报误差在我国华北北部、东北地区较小,在蒙新高地和帕米尔高原地区误差较大。模型实现了多模式产品的最优综合。

简介：将BP（BackPropagation）神经网络方法引入到奥运空气质量预报工作中,利用MATLAB神经网络工具箱搭建运行平台,将高时效性的观测结果与多模式集成实时预报系统的模式输出结果相结合,做出BP神经网络拟合预报结果。在对北京大学医学部站点2008年7月7日到8月26日模式模拟结果、观测结果以及BP神经网络拟合结果的对比研究中发现：BP神经网络能大大提高模式预报效果,平均误差率减少34.7%,相关系数提高39%,特别是在模式模拟效果较差的情况下,对提高预报效果更明显。对BP神经网络样本问题进行敏感性实验结果表明,样本数目多少并不是决定拟合效果的决定性因素,应选取具有稳定映射关系的样本,才是提高拟合预报效果的关键。

简介：利用1961-2002年ERA-40逐日再分析资料和江淮流域56个台站逐日观测降水量资料,引入基于自组织映射神经网络（Self-OrganizingMaps,简称SOM）的统计降尺度方法,对江淮流域夏季（6-8月）逐日降水量进行统计建模与验证,以考察SOM对中国东部季风降水和极端降水的统计降尺度模拟能力。结果表明,SOM通过建立主要天气型与局地降水的条件转换关系,能够再现与观测一致的日降水量概率分布特征,所有台站基于概率分布函数的Brier评分（BrierScore）均近似为0,显著性评分（SignificanceScore）全部在0.8以上;模拟的多年平均降水日数、中雨日数、夏季总降水量、日降水强度、极端降水阈值和极端降水贡献率区域平均的偏差都低于11%;并且能够在一定程度上模拟出江淮流域夏季降水的时间变率。进一步将SOM降尺度模型应用到BCCCSM1.1（m）模式当前气候情景下,评估其对耦合模式模拟结果的改善能力。发现降尺度显著改善了模式对极端降水模拟偏弱的缺陷,对不同降水指数的模拟较BCC-CSM1.1（m）模式显著提高,降尺度后所有台站6个降水指数的相对误差百分率基本在20%以内,偏差比降尺度前减小了40%-60%;降尺度后6个降水指数气候场的空间相关系数提高到0.9,相对标准差均接近1.0,并且均方根误差在0.5以下。表明SOM降尺度方法显著提高日降水概率分布,特别是概率分布曲线尾部特征的模拟能力,极大改善了模式对极端降水场的模拟能力,为提高未来预估能力提供了基础。

简介：

简介：小麦赤霉病回归预报模型的残差分布存在着不对称现象,残差分布不对称现象是由高槓杆点所引起。由于这些试验点的残差存在着数理统计意义上的不合理性,从而导致了回归系数Ls估计的误差。针对这些问题本文提出小麦赤霉病预报的修正回归模型。数学证明和实例说明,修正回归模型要优于常规回归模型。对离散型应变量的农气回归问题,修正回归模型具有普遍意义。

简介：小麦条锈病是影响商洛市小麦的重要病害之一，气候条件是其发病轻重的重要因素，特别是抽穗期气候条件对其影响很大。根据丹凤县最近26a的小麦条锈病观测资料，结合气候条件进行相关分析，找出影响其发病的有利气候条件，并建立影响小麦条锈病因子的回归方程。通过分析认为，小麦抽穗期的温度、相对湿度、连阴雨次数、降水、日照和蒸发量是影响其发病轻重的重要气候因子。

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简介：阐明了用逐步回归方法的基本原理,对所选预报因子和预报量进行多级处理,结合极值判断、距平趋势判断和预报级别分析等综合分析后得出预报结果。

简介：用时间序列分析方法做预报，是气象预报中的重要方法之一。气象上观测资料随时间变化大多属非平稳的。所谓非平稳时间序列，表示其统计特征量随时间变化主要有三种表现形式。一种是序列平均值Xt随时间而变，表现为它的一个现实曲线在一条水平线的上下波动大：另一种是序列标准差St随时间变化。这表现为它的一个现实的曲线的波动幅度较大；第三种表现更为复杂，序列均值Xt和标准差St同时随时间而变，这表现为它的一个现实曲线上下波动大，同时波动幅度也大。对于上述三种非平稳序列，至今没有理想的处理办法。本文介绍差分模型方法，能在一定程度上消除均值随时间的变化，而后建立差分自回归模型。效果较好。

简介：由于近几十年来华北干旱频繁发生，给农牧业生产造成很大影响，因此，如何寻找影响华北夏季（6～8月）降水的预报因子就显得至关重要。本研究的目的就是提出气候场的主分量回归预测模型，对1951-2001年华北夏季降水的变化特征进行拟合并预报。研究发现，所选取的70个预报因子分别为高度场、海温场和海平面气压场不同区的前2个主分量，所建立的回归预报方程反映出在夏季来临的前2个月，海平面气压场的变化对华北夏季降水具有一定的影响，特别是海平面气压场的变化在一定程度上反映出ENSO的信号。研究结果也指明ENSO对华北夏季降水的影响具有阶段性，在20世纪70-80年代之间的反相关件聿芷强．

简介：利用1951～2011年中国160个气象站逐月降水、温度、74项环流指数和NCEP再分析海表温度资料,采用偏最小二乘回归（PLSR）方法,结合均生函数构造预报量周期性因子,建立辽宁省汛期平均降水量及其5站（沈阳、朝阳、营口、丹东和大连）汛期降水量预测模型,并进行预测效果检验分析。结果表明：采用均生函数构造预报量周期性因子,在一定程度上弥补了气候预测统计模型高相关性因子的不足,从而使辽宁汛期平均降水量PLSR模型的试报均方根误差降低约10mm。PLSR模型由于较好地解决了预报因子之间的多重相关性问题,其预测效果较逐步回归模型有明显提高,对2002～2011年辽宁5站汛期降水量试报的Ps评分平均值为72.6%,比逐步回归模型提高了10.3%。

简介：1引言计算机连网是计算机发展的必然趋势。计算机网络实现了软件和硬件资源的共享,并且实现了计算机间的相互通信。NOVELL网络是一种基于微机的计算机网络。由于它功能强大、简便易行,受到广大计算机用户的欢迎和广泛使用。青海省气象台于1993年6月开始NOVELL网络系统的建设。于年底投入业务使用。在从事该网络的建设、维护和使用工作中,经过不断查阅有关资料、分析、试验,总结出

简介：1VPN概述如何利用因特网的资源组建企业网络是很多人关心的问题,因此提出了虚拟专用网络(VPN)的概念,它是通过公共网络实现远程用户或远程中心网络之间的互连.任意两个节点之间的连接并没有传统专用网所需的端对端的物理链路,而是利用某种公共资源动态组成的,目前主要利用Internet网相结合进行传输.

简介：哈萨克斯坦是世界最大的内陆国家,拥有典型的大陆性气候和多样的地理环境及生态系统,同时哈萨克斯坦的自然环境和人类社会对于气候变化这一全球性问题是敏感的、脆弱的,需要运用科学的研究方法应对气候变化的挑战。通常,区域或局地尺度的气候变化影响研究需要对气候模式输出或再分析资料进行降尺度以获得更细分辨率的气候资料。近年来,大量验证统计降尺度方法在各个地区能力的研究见诸文献,然而在哈萨克斯坦地区验证统计降尺度方法的研究非常少见。本文使用了岭回归的方法对哈萨克斯坦地区11个气象站点1960-2009年的月平均气温进行了统计降尺度研究。结果显示,使用前30年数据和岭回归模型建立大尺度预报因子和观测资料的统计关系可以较好地预测后20年的月平均气温,预测能力在各站各月均有不同程度的差异,地形复杂的站点预测效果较差,夏季预测结果好于冬季;此外,将哈萨克斯坦地区平均来看则与观测数据相吻合。

简介：1NAS的简介NAS是英文NetworkAttachedStorage的缩写,译为网络辅助存储.是将分布、独立的数据整合为大型、集中化管理的数据中心,以对不同主机和应用服务器进行访问的技术.

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