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1.
2.
将广义Kопытов预测模型和乙型水驱曲线方法有机的结合起来,得到了油田开发中后期——递减时期的一种预测水驱开发油田的含水率、产油量、产水量及其相应的累积产量随开发时间变化的方法,此方法克服了在水驱油田预测开发指标中二者所存在的局限性。 相似文献
3.
疏勒河流域农业灌溉主要采用地表水灌溉 ,泉水为该区农业灌溉的主要水源之一 ,该文利用 2 0世纪 90年代的测流资料 ,采用有限差分方法对疏勒河中游泉水量的变化趋势进行预测分析 ,结果显示 ,随着时间的延长 ,泉流量呈逐渐减小的趋势 ,但下降梯度逐渐变小 ,最终趋于稳定 相似文献
4.
5.
数值预报产品在夏季持续高温预报中的释用 总被引:6,自引:0,他引:6
利用 1999~ 2 0 0 2年 6~ 8月 96~ 192h日本数值预报产品 85 0hPa气温与吉林省的日平均气温、阶段性高温及极端最高气温 (长春市 )资料 ,通过线性分析 ,找出了日本数值预报产品的 85 0hPa气温与吉林省地面日平均气温、阶段性高温及极端最高气温的对应关系 :吉林省 6~ 8月日平均气温在 96~ 192h的 85 0hPa日本数值预报长春站日平均值上加 6 6~ 4 1℃ ,6~ 8月的极端最高气温在相应的日本数值预报产品上加 9 3~ 13 0℃。 相似文献
6.
7.
8.
夏季亚洲对流层温度异常与中国东部夏季降水紧密相关并可能作为降水的有效预报因子。基于欧盟ENSEMBLES计划的季节预测试验耦合模式每年5月1日开始的回报试验,分析了其对1960~2005年夏季亚洲对流层中上层温度(以200~500 hPa厚度替代,简称对流层温度)年际变率的预测结果,发现模式集合平均对夏季亚洲对流层温度年际变率具有较高的预报技巧,可以合理回报其前两个EOF(Empirical Orthogonal Function)主导模态(EOF1、EOF2),只是未能回报出EOF2高纬度的温度异常,模式集合平均预测的第一模态主成分(PC1)和第二模态主成分(PC2)与再分析资料的时间相关系数分别达到0.63和0.77。再分析资料中前两个EOF模态分别由ENSO(El Ni?o–Southern Oscillation)发展年印度夏季降水异常所激发的丝绸之路遥相关波列和ENSO衰减年西北太平洋夏季降水异常对应的太平洋—日本遥相关波列导致。ENSEMBLES计划可以合理预测出相应的海温异常及遥相关波列,进而合理预测出前两个EOF模态。对流层温度PC1和PC2分别表征了欧亚大陆与周围海洋之间的纬向和经向热力对比异常,模式对由PC1的预报技巧远高于前人定义的纬向热力对比的东亚夏季风指数,对前人定义的经向热力对比指数的预测技巧与PC2相当。将PC1和前人定义的经向热力对比指数作为预报因子,建立了中国夏季降水的动力—统计降尺度预测模型,交叉检验的结果表明该预报模型显著提高了东北和长江流域上游夏季降水的预报技巧。本文提出的亚洲对流层温度年际变率的EOF1及PC1,既能较好表征纬向热力对比与中国东部夏季降水显著相关,又能被模式合理预测,可以作为我国中高纬度地区,特别是东北地区降水的重要预测因子之一。 相似文献
9.
基于混沌吸引子的复杂农业系统预测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
农业生产是自然再生产和经济再生产有机结合的过程,农业系统是高度耦合了自然生态、社会经济系统等的复杂大系统,具有非线性和耗散性特征。复杂农业系统要素非线性作用所表现的系统行为形成农业系统的整个演化轨迹。从长期演化来看,由于系统内部自组织作用、系统协同和外部随机扰动的作用使得农业系统出现混沌现象,故复杂系统具有长期不可预测性。本文根据复杂农业系统的预测规范,重构复杂农业系统相空间,建立了基于“混沌吸引子”的非线性混沌动力学预测模型,并以成都的相关数据进行分析验证。 相似文献
10.
分析了1997—2006年辽宁境内能见度小于1000 m雾的时空分布特征。结果表明:就雾发生的频率而言,辽宁存在两个高值区和两个低值区,高值区分别位于黄海北部沿岸至辽宁东部山区和锦州北部至阜新一带,低值区分别位于辽宁中北部平原以及朝阳地区。从雾的日变化上看,近86%的雾出现在夜间,近69%的雾出现在02-08时,且多为辐射雾。地域不同但气候条件相近时,雾的日变化与雾发生的次数存在极其相似的特点。依据相似的地理环境和气候条件、雾的日变化特征以及雾发生次数等,将辽宁划分为5个预报区,对雾采取分区预报,以提高雾预报的准确率。 相似文献