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一种动态数据的新建模法及其预报应用 被引量:17
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作者 贾晓静 曹鸿兴 封国林 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2002年第1期96-101,共6页
文章提出了一种新的动态数据建模法 ,利用观测的数据序列 ,先用双向差分原理反导出一个非线性常微分方程。以此作为微分动力核 ,然后运用自忆性原理建立预报模式 ,我们称之为数据机理自记忆模式 (Data basedMechanismSelf memoryModel) ... 文章提出了一种新的动态数据建模法 ,利用观测的数据序列 ,先用双向差分原理反导出一个非线性常微分方程。以此作为微分动力核 ,然后运用自忆性原理建立预报模式 ,我们称之为数据机理自记忆模式 (Data basedMechanismSelf memoryModel) ,简称为数忆模式 ,缩写为DAMSM。多个实例计算表明 ,数忆模式的预报准确率是比较令人满意的 。 展开更多
关键词 自记忆 时间序列 年际预报 汛期 降水 建模法 动态数据分析
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一种集成预报技术——最优调合法 被引量:8
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作者 曹鸿兴 谷湘潜 《气象》 CSCD 北大核心 1999年第5期3-7,共5页
为使多种方法的预报结果集成一个优化的预报,作者提出了一种称为最优调合法的集成预报技术。该技术既考虑了持续性预报又考虑了预报方法所具有的系统性误差。首先运用多种方法建立多年试报数据集,随后对数据集构建线性模型,用此模型... 为使多种方法的预报结果集成一个优化的预报,作者提出了一种称为最优调合法的集成预报技术。该技术既考虑了持续性预报又考虑了预报方法所具有的系统性误差。首先运用多种方法建立多年试报数据集,随后对数据集构建线性模型,用此模型对我国汛期(6~8月)降水场进行了试验,证明最优调合法能显著提高预报技巧。 展开更多
关键词 预报集成 气候预报 最优化 天气预报
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Predicting climate anomalies:A real challenge 被引量:3
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作者 Huijun Wang Yongjiu Dai +7 位作者 Song Yang Tim Li Jingjia Luo Bo Sun Mingkeng Duan Jiehua Ma Zhicong Yin Yanyan Huang 《Atmospheric and Oceanic Science Letters》 CSCD 2022年第1期2-11,共10页
In recent decades,the damage and economic losses caused by climate change and extreme climate events have been increasing rapidly.Although scientists all over the world have made great efforts to understand and predic... In recent decades,the damage and economic losses caused by climate change and extreme climate events have been increasing rapidly.Although scientists all over the world have made great efforts to understand and predict climatic variations,there are still several major problems for improving climate prediction.In 2020,the Center for Climate System Prediction Research(CCSP) was established with support from the National Natural Science Foundation of China.CCSP aims to tackle three scientific problems related to climate prediction—namely,El Ni?o-Southern Oscillation(ENSO) prediction,extended-range weather forecasting,and interannual-to-decadal climate prediction—and hence provide a solid scientific basis for more reliable climate predictions and disaster prevention.In this paper,the major objectives and scientific challenges of CCSP are reported,along with related achievements of its research groups in monsoon dynamics,land-atmosphere interaction and model development,ENSO variability,intraseasonal oscillation,and climate prediction.CCSP will endeavor to tackle key scientific problems in these areas. 展开更多
关键词 Center for climate system prediction research(CCSP) Monsoon dynamics Land surface model ENSO dynamics Extended-range forecasting Interannual-to-decadal prediction
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