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基于模糊系统的西太平洋副热带高压异常年份的影响因子检测分析和动力预报模型反演 总被引:3,自引:1,他引:2
基于自适应网络模糊推理系统(ANFIS),讨论了滤除主信号之上影响因子噪声音的方法和途径,针对2010年的副热带高压异常的天气事实,首先用时滞相关法从观测资料中分析出2010年夏季风系统主要成员中对副热带高压异常影响最显著的3个因子:马斯克林高压、索马里低空急流和印度季风潜热通量,并用ANFIS诊断检测了这3个因子对副热带高压异常的影响和贡献。由于ANFIS系统具有非线性、容错性和自适应学习等特性,因此适宜于研究和模拟副热带高压等动力学不易准确描述的问题。在此诊断分析基础上,采用遗传算法和动力重构理论相结合的技术路径,从2010年实际的观测资料序列中客观准确地反演重构出非线性的副热带高压及其影响因子的动力模型,并对其进行了动力延伸预报试验。多次试验结果表明,预报的副热带高压面积指数、马斯克林冷高压强度指数、索马里低空急流和印度潜热通量指数在25天以内的中短期预报效果较好,误差不超过10%,并且预报出了指数的变化趋势。为西太平洋副热带高压与东亚夏季风系统的关联性和西太平洋副热带高压指数预测研究提供了一种新的思路和方法。 相似文献
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基于相空间重构的西太平洋副高指数的动力随机性与复杂性 总被引:1,自引:0,他引:1
基于NCEP/NCAR再分析资料,计算了西太平洋副热带高压脊线指数的逐候时间序列,对该时间序列进行了相空间重构,对相空间重构中最佳嵌入维数和延迟时间的选择进行了分析,画出了相应的伪相图,同时还对副高脊线指数吸引子的关联维数进行了计算,得到副高脊线指数关联维数为3.10±0.05.通过动力参数的计算和重构后相空间递归图的分析,讨论了副高活动的动力随机性和复杂性.分析结果对副高系统复杂性和可预报性的认识以及副高动力模型反演有参考意义. 相似文献
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采用EOF时空分解、小波频牢分解和最小二乘支持向量机(LS-SVM)交叉互补方法,建立夏季500 hPa位势高度场的预测模型,用以描绘和表述副热带高压形势场的形态和变化。首先用经验正交函数分解(EOF)方法将NCEP/NCAR再分析资料500 hPa位势高度场序列分解为彼此正交的特征向量及其对应时间系数,随后提取前15个主要特征向龟的时间系数(方差贡献96.2%),采用小波分解方法将其分解为相对简单的带通信号,再利用LS-SVM方法建立各分量信号的预测模型,最后通过小波时频分量重构和EOF时空重构,得到500hPa位势高度场的预测结果以及副热带高压形势场的预测。通过对预测模型的试验情况和分析对比,结果表明:基于上述思想提出的算法模型能较为准确地描述500 hPa位势高度场的形态分布并预测1~7 d的副热带高压活动,对10~15 d的副热带高压活动预测结果也有参考意义。 相似文献
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着眼于海上丝绸之路的战略地位,基于高程数据、历史水文气象数据等,首先分析了海上丝绸之路主要海域的自然地理环境和气候特征;在此基础上,针对海上丝绸之路所面临的自然环境灾害,基于风险评估与风险管理理论,建立了海上丝绸之路自然环境风险指标体系与评估模型,并基于地理信息平台(GIS)和历史气象水文数据和航运信息等,以大风(浪)风险为例,进行了评估试验。初步结果表明,冬季,南海大部尤其是台湾海峡和巴士海峡附近的大风(浪)风险较高,而印度洋的风险则普遍在中等以下;夏季,阿拉伯海大部分海域尤其是索马里东北部海域大风(浪)风险较高,其它海域的风险则多在中等程度以下。 相似文献
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非线性BP网络映射与赤道东太平洋海温预测 总被引:6,自引:0,他引:6
基于NCEP/NCAR再分析资料,利用人工神经网络BP模型及其优化算法,建立起了赤道太平洋纬向风和滞后的东太平洋海温之间的映射关系和预报模型,成功地模拟和仿真出了1982/1983、1986/1987年发生的强El Nino现象和1988年的强La Nina现象。结果表明,这种方法可有效用于辩识和反演辩识和反演复杂的大气、海洋动力系统及其预报模型。 相似文献
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