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一种河流水质自动站监测数据代表性误差协同订正方法
本发明提供一种河流水质自动站监测数据代表性误差协同订正方法,包括水质自动站监测数据与全断面采样监测数据相关性分析;水质自动站监测数据序列代表性系统误差订正;水质自动站与全断面采样监测数据同步误差计算;水质自动站监测数据代...
熊明钱宝彭恋周浩然程靖华秦赫罗小勇
一种河流水质自动站监测数据代表性误差协同订正方法
本发明提供一种河流水质自动站监测数据代表性误差协同订正方法,包括水质自动站监测数据与全断面采样监测数据相关性分析;水质自动站监测数据序列代表性系统误差订正;水质自动站与全断面采样监测数据同步误差计算;水质自动站监测数据代...
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防辐射罩区域自动气象站气温观测偏差分析及其订正方法
2025年
分析防辐射罩区域自动气象站气温值偏差变化特征,有助于自动站气温资料质量的订正,进而提高自动站气温资料的可用性。因此,基于2019年6月—2022年5月湖北省防辐射罩区域自动气象站及与其邻近的百叶箱站观测的逐小时气温资料,首先分析两类站点间小时气温偏差(T_(bs))的季节变化和日变化特征,并探讨降水、相对湿度、日照、风速等气象要素对T_(bs)的影响;然后,基于多元线性回归和随机森林方法,分别建立两种防辐射罩站观测气温订正模型,评估两种模型对防辐射罩站气温观测偏差的订正效果。结果表明:(1)总体上,白天时段防辐射罩站小时观测气温较其邻近百叶箱站加权平均小时观测气温要高,防辐射罩站年均高温日数较其邻近百叶箱站偏高20.0 d;(2)T_(bs)存在明显季节变化和日变化特征,总体呈现夏季高、冬季低且日间高、夜间和清晨低的特点,平均T_(bs)在晴天13:00(北京时,下同)最高,可达到1.0℃以上;(3)T_(bs)会随站点气象条件的变化而变化,在无降水现象时较大,而有降水时接近0℃;T_(bs)与相对湿度负相关,而与日照时数正相关,与风速则是先呈现正相关,随着风速增大至临界值以后呈现负相关;(4)多元线性回归和随机森林模型对防辐射罩站气温观测偏差均有较好的订正效果,使平均T_(bs)由0.72℃分别降至0.17℃和0.16℃。随机森林模型的订正效果总体优于多元线性回归模型,且对超过35℃的高温订正效果更佳,订正后防辐射罩站总高温日数下降比例超过55%。
王星宇严婧刘莹刘莹孙越
关键词:区域自动气象站多元线性回归模型
基于相似误差订正方法的宁夏冬季气温模式产品解释应用
2025年
冬季月和季节内频繁交替的冷暖事件增大了短期气候预测的难度和挑战性,加之气候动力模式对于宁夏冬季气温的预测水平整体不高,导致预测质量不稳定。动力与统计相结合的模式解释应用方法的发展,为预测质量的提升提供了有效的技术手段,也是省级短期气候预测业务亟须发展的重要方向。基于国家气候中心MODES二代产品的EC模式近30 a历史回算数据、宁夏19个国家气象站冬季逐月平均气温观测数据、NCEP/NCAR大气再分析资料等,采用相似误差订正方法,利用同期环流关键区信息对宁夏冬季月气温开展模式解释应用,旨在提高宁夏气候趋势预测准确率和客观化水平。结果表明:EC模式原始预测结果对宁夏冬季各月气温的预测技巧整体较高,尤其对于趋势和异常量级的把握能力较好;采用相似误差订正方案后,仍能有效提高EC模式对宁夏冬季气温的预测技巧,其中12月和1月预测技巧提高尤为明显,订正后PS、PC评分分别高于70%和64%。当1月平均气温为正距平、12月和2月为负距平时预测技巧提高更明显,气温偏低幅度越大提高越显著;模式误差大小对预报订正的效果无明显影响,即使在模式误差绝对值较大情况下,该订正方案仍能不同程度地提升冬季各月模式气温预测技巧。因此,相似误差订正方法可以在模式误差较大的情况下,进一步提高宁夏冬季气温趋势和异常量级的预报准确性,改进模式预报技巧的稳定性,在实际业务中具有良好的应用价值。
王岱马阳张雯李欣李欣王素艳
关键词:冬季气温
一种行业类别订正方法及装置
本申请涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种行业类别订正方法及装置,获取操作对象的属性信息和预先标注的行业类别;将属性信息输入至已训练的行业类别预测模型中,通过卷积层对属性信息进行特征提取,获得属性信息的各特征值,通过池化层...
苗璐王志刚林文辉
一种多源海洋环境数据订正方法
本申请公开了一种多源海洋环境数据订正方法,本方法通过对原始海洋环境数据进行预处理,得到标准海洋环境数据,基于标准海洋环境数据得到训练完成的海洋环境数据预测模型,通过海洋环境数据预测模型的特征提取能力、双向长短期记忆网络的...
朱湘邓科峰李小勇邵成成韩毅张荻蒋晓琦肖青龙
高速公路能见度短时预报及订正方法
本发明涉及一种高速公路能见度短时预报及订正方法,包括以下步骤:获取高速公路被测路段沿线交通气象观测站的逐10分钟气象观测历史数据;计算能见度与各气象因子之间的皮尔逊相关系数,并进行显著性检验;获取高速公路被测路段沿线逐小...
杨亮曲晓黎毕秀锦刘巍张娣翟娜宋晓冰相磊杨国敏高子超刘帅
一种基于上下包络逼近的风速订正方法
本发明提供了一种基于上下包络逼近的风速订正方法,包括:步骤1,收集风场数值天气预报数据的多日风速时间序列数据NWP和多日实测风速的时间序列数据obs;步骤2,提取多日风速时间序列数据NWP的趋势项;步骤3,提取多日实测风...
颜午阳熊雄王皓楠李晨陈昕安然
基于机器学习的100m高度风速短期预报订正方法
2025年
提出一种基于机器学习的先格点订正区域误差、后站点订正局地误差的100 m高度风速短期预报订正方法。首先,基于100 m高度风速格点实况资料,采用深度学习算法对数值天气预报进行格点订正;然后,基于测风塔100 m高度风速观测资料,采用随机森林集成预报订正方法对站点风速预报进行订正;最后,选用内蒙古中部某站点进行分析验证。结果表明,订正前未来84小时风速预报均方根误差(RMSE)为4.25 m/s,格点订正后RMSE降至3.16~3.79 m/s,站点集成订正后RMSE降至2.81 m/s。格点订正后预报误差明显降低,站点集成订正后误差进一步减小。
高金兵曹润东于廷照姚锦烽申彦波
基于U-Net改进的日平均2 m气温订正方法
2025年
针对数据订正常用的深度学习模型U-Net中不能充分学习空间特征以及图像细节信息丢失的问题,提出了S-CUnet 3+模型。S-CUnet 3+采取以下两个措施对U-Net进行改进:一是将原模型与能够学习图片全局特征的Swin Transformer有机结合起来;二是引入多尺度连接操作。模型还采用了预训练与微调的训练策略针对多个预报步长同时订正。7个预报步长的日平均2 m气温预报值订正的实验结果表明,S-CUnet 3+模型对所有预报步长的预报都有明显的订正效果,其中24 h预报步长的订正效果最好,平均绝对误差和均方根误差分别下降了50.64%和49.25%,且相比于基于历史资料的模式距平积分预报订正、分位数回归、岭回归、U-Net、CU-Net、Dense-CUnet和RA-UNet这7种订正方法,S-CUnet 3+取得了更好的订正效果。
王冰轮方巍

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