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薛宇峰 《广东海洋大学学报》2006,26(1):53-56
利用MHAT小波函数分析了湛江市近50年来年平均气温的多时间尺度变化特征,并采用Kalman滤波模型对年平均温度的变化趋势进行了预测研究。结果表明,在半个多世纪的气候变化过程中包含了16 a4、a和准2 a的周期振荡,20世纪80年代中期以来湛江气温持续升高,且未来几年仍处于偏高阶段。卡尔曼滤波模型对湛江年平均气温的预测中,独立样本预测的平均绝对误差(MAE)等于0.30℃,相对误差为1.24%,对短期气候预测工作具有较高的参考价值。 相似文献
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薛宇峰 《广东海洋大学学报》2006,26(1):53-56
利用MHAT小波函数分析了湛江市近50年来年平均气温的多时间尺度变化特征,并采用Kalman滤波模型对年平均温度的变化趋势进行了预测研究。结果表明,在半个多世纪的气候变化过程中包含了16a、4a和准2a的周期振荡,20世纪80年代中期以来湛江气温持续升高,且未来几年仍处于偏高阶段。卡尔曼滤波模型对湛江年平均气温的预测中,独立样本预测的平均绝对误差(MAE)等于0.30℃,相对误差为1.24%,对短期气候预测工作具有较高的参考价值。 相似文献
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利用湛江市近50年来的月平均气温时间序列资料,将卡尔曼滤波与人工神经网络方法相结合,建立了湛江气温的短期气候预测模型。试验结果表明,这种基于卡尔曼滤波的神经网络模型对湛江的平均气温具有较好的预测能力,在平均绝对误差(MAE)小于1.5℃的条件下,实际预报准确率达到91.7%,对短期气候预测的业务工作具有较高的参考价值。 相似文献
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根据湛江市6个地面观测站1961—2014年的气象资料,采用日均UV法(U为相对湿度,V为能见度)、线性趋势分析、Mann-Kendall突变检验、小波分析等方法,研究了湛江市霾日的时空变化特征。结果表明:1961—2014年湛江市年平均霾日10.4 d,年霾日以每年0.5 d的速率显著增加。20世纪60年代和90年代霾日较少,20世纪80年代和21世纪霾日较多。冬季最多,1和12月的霾日之和占全年的39.4%;春季、夏季霾日较少,5—8月霾日之和仅占全年的5.8%。湛江市霾日在1977年左右发生突变性增加。霾日在20世纪80年代具有显著的2~4年周期,2000年以来具有3~5年的显著周期。霾日及其增加速率高值区集中在湛江城区、吴川、廉江;低值区集中在遂溪、雷州、徐闻。 相似文献
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近50年来湛江、韶关气候变化的小波分析 总被引:39,自引:27,他引:12
利用MHAT小波函数分析了湛江和韶关两地近50年平均气温和年降水量多时间尺度的演变特征,并对其气候突变进行了初步分析。结果表明,湛江气温变化包含了16年、4年和2年的振荡周期,其降水具有11年、4年的周期变化特征;而韶关的温度序列只具有5年、3年的高频振荡周期,降水变化则包含了11年、7年、4.5年的周期振荡。经气候突变的分析检验,湛江、韶关的气温及降水在不同时间尺度下具有不同的突变点。 相似文献
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利用湛江市近50年来的月平均气温时间序列资料,将卡尔曼滤波与人工神经网络方法相结合,建立了湛江气温的短期气候预测模型.试验结果表明,这种基于卡尔曼滤波的神经网络模型对湛江的平均气温具有较好的预测能力,在平均绝对误差(MAE)小于1.5℃的条件下,实际预报准确率达到91.7%,对短期气候预测的业务工作具有较高的参考价值. 相似文献
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湛江降水量的径向基神经网络预测模型 总被引:1,自引:7,他引:1
以湛江地区50年来的月降水量为时间序列,利用高斯径向基函数,选择输人窗口(时滞)大小为6,建立了一种智能型的径向基函数神经网络预测系统,并分别对1991—2000年和2001-2003年的月降水量进行了测试预报和独立样本预测。结果显示,该模型预测效果明显优于传统的线性自回归预测模型,各月平均的平均绝对误差(MAE)和均方误差(RMSE)达到41.8和55.7。虽然该模型对降水量的预报还存在量级偏小的系统性偏差,但它完全有可能为本地区短期气候预测提供一种客观、自动的业务预报方法。 相似文献
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