为提高智能网格的订正能力及预报水平,基于中央台客观指导产品的甘肃省切片数据和中国气象局陆面数据同化系统(Chinese Land Data Assimilation System Version 2.0,CLDAS-V2.0)日网格实况产品,采用卡尔曼滤波和滑动训练订正两种方法,...为提高智能网格的订正能力及预报水平,基于中央台客观指导产品的甘肃省切片数据和中国气象局陆面数据同化系统(Chinese Land Data Assimilation System Version 2.0,CLDAS-V2.0)日网格实况产品,采用卡尔曼滤波和滑动训练订正两种方法,对河西走廊东部地区(101.0°E—104.5°E,36.0°N—40.0°N)0.05°×0.05°格点最高、最低气温进行订正、检验和评估。结果表明:(1)季节对比,卡尔曼滤波和滑动训练订正产品对四季最高、最低气温的平均绝对误差均小于中央台客观指导产品,均小于2.00℃;卡尔曼滤波和滑动训练订正产品对四季最高、最低气温的预报准确率均大于70%,其中最高气温偏高6%~13%,最低气温偏高8%~24%。(2)空间对比,卡尔曼滤波和滑动训练订正产品对最高、最低气温的平均绝对误差绝大部分地区在1.00~2.00℃,个别地区大于2.00℃;卡尔曼滤波和滑动训练订正产品对最高(最低)气温的预报准确率大部分地区大于70%(60%~70%),个别地区大于80%(70%)。(3)总体上,卡尔曼滤波和滑动训练订正产品对最高、最低气温订正技巧基本为正技巧,个别季节和部分地区订正技巧大于0.300。说明两种订正方法具有较好的订正预报能力,可为今后的温度预报业务提供一定的技术支持。展开更多
基于中国气象局(China Meterological Administration,CMA)高分辨率数值预报产品、欧洲中期数值预报中心(the European Center for Medium-range Weather Forecast,ECMWF)精细化数值预报产品和国家级地面观测站数据,采用小波分析方法及...基于中国气象局(China Meterological Administration,CMA)高分辨率数值预报产品、欧洲中期数值预报中心(the European Center for Medium-range Weather Forecast,ECMWF)精细化数值预报产品和国家级地面观测站数据,采用小波分析方法及滑动训练、最优融合等技术对模式误差序列进行时频处理,实现了对模式系统误差和局地误差的订正,发展了西北区智能网格气温客观预报方法(northwest intelligent grid temperature objective prediction method,NWTM)。以2017年3月—2018年2月数据作为训练样本,对2018年3月—2019年1月西北区239个国家基本站进行检验。结果表明:1)NWTM对CMA和ECMWF两种模式产品的气温预报能力有显著的提升;随着预报时效增长,两种模式订正产品的误差增大。2)NWTM对ECMWF西北区最高气温的订正效果要明显优于CMA,但就最低气温而言,NWTM对CMA的订正效果更为显著。其中,就24 h最高气温而言,ECMWF在宁夏的订正效果最好,CMA在青海的订正效果最好;而对于24 h最低气温的预报,CMA在西北4省的订正效果相差不大,ECMWF在陕西的订正效果最好。3)空间误差检验表明:针对最高气温的预报,ECMWF订正产品的订正能力明显优于CMA,特别是在甘肃河西走廊和中东部、陕西北部和南部、宁夏中南部及青海大部。就最低气温的预报而言,ECMWF和CMA对甘肃河东和陕西南部的订正能力较好;ECMWF订正产品在宁夏中南部及青海南部的订正能力高于CMA,而CMA订正产品在陕西中部的订正能力更优。展开更多
针对网格平台的异构性、动态性和分布性等特点,结合智能Agent技术,提出了一种智能网格模型(Intelli-gent and Corporative GridModel,ICGM)。ICGM具有自组织、自管理和智能协作等特性,能很好地适应复杂网格环境,有效地屏蔽网格平台中的...针对网格平台的异构性、动态性和分布性等特点,结合智能Agent技术,提出了一种智能网格模型(Intelli-gent and Corporative GridModel,ICGM)。ICGM具有自组织、自管理和智能协作等特性,能很好地适应复杂网格环境,有效地屏蔽网格平台中的不利特性。在分析网格中入侵检测需求后,设计了基于ICGM的网格入侵检测系统(IDS based on ICGM,gIDS)。gIDS具有较好的智能性、灵活性和扩展性,能有效地检测网格中的入侵行为,确保网格平台的安全。对比实验表明,基于智能网络模型的gIDS在检测率、误报率及检测速度方面具有良好的性能,也体现出智能Agent技术与网格技术的整合能从一定程度上解决网格自身存在的问题。展开更多
文摘为提高智能网格的订正能力及预报水平,基于中央台客观指导产品的甘肃省切片数据和中国气象局陆面数据同化系统(Chinese Land Data Assimilation System Version 2.0,CLDAS-V2.0)日网格实况产品,采用卡尔曼滤波和滑动训练订正两种方法,对河西走廊东部地区(101.0°E—104.5°E,36.0°N—40.0°N)0.05°×0.05°格点最高、最低气温进行订正、检验和评估。结果表明:(1)季节对比,卡尔曼滤波和滑动训练订正产品对四季最高、最低气温的平均绝对误差均小于中央台客观指导产品,均小于2.00℃;卡尔曼滤波和滑动训练订正产品对四季最高、最低气温的预报准确率均大于70%,其中最高气温偏高6%~13%,最低气温偏高8%~24%。(2)空间对比,卡尔曼滤波和滑动训练订正产品对最高、最低气温的平均绝对误差绝大部分地区在1.00~2.00℃,个别地区大于2.00℃;卡尔曼滤波和滑动训练订正产品对最高(最低)气温的预报准确率大部分地区大于70%(60%~70%),个别地区大于80%(70%)。(3)总体上,卡尔曼滤波和滑动训练订正产品对最高、最低气温订正技巧基本为正技巧,个别季节和部分地区订正技巧大于0.300。说明两种订正方法具有较好的订正预报能力,可为今后的温度预报业务提供一定的技术支持。
文摘基于中国气象局(China Meterological Administration,CMA)高分辨率数值预报产品、欧洲中期数值预报中心(the European Center for Medium-range Weather Forecast,ECMWF)精细化数值预报产品和国家级地面观测站数据,采用小波分析方法及滑动训练、最优融合等技术对模式误差序列进行时频处理,实现了对模式系统误差和局地误差的订正,发展了西北区智能网格气温客观预报方法(northwest intelligent grid temperature objective prediction method,NWTM)。以2017年3月—2018年2月数据作为训练样本,对2018年3月—2019年1月西北区239个国家基本站进行检验。结果表明:1)NWTM对CMA和ECMWF两种模式产品的气温预报能力有显著的提升;随着预报时效增长,两种模式订正产品的误差增大。2)NWTM对ECMWF西北区最高气温的订正效果要明显优于CMA,但就最低气温而言,NWTM对CMA的订正效果更为显著。其中,就24 h最高气温而言,ECMWF在宁夏的订正效果最好,CMA在青海的订正效果最好;而对于24 h最低气温的预报,CMA在西北4省的订正效果相差不大,ECMWF在陕西的订正效果最好。3)空间误差检验表明:针对最高气温的预报,ECMWF订正产品的订正能力明显优于CMA,特别是在甘肃河西走廊和中东部、陕西北部和南部、宁夏中南部及青海大部。就最低气温的预报而言,ECMWF和CMA对甘肃河东和陕西南部的订正能力较好;ECMWF订正产品在宁夏中南部及青海南部的订正能力高于CMA,而CMA订正产品在陕西中部的订正能力更优。
文摘针对网格平台的异构性、动态性和分布性等特点,结合智能Agent技术,提出了一种智能网格模型(Intelli-gent and Corporative GridModel,ICGM)。ICGM具有自组织、自管理和智能协作等特性,能很好地适应复杂网格环境,有效地屏蔽网格平台中的不利特性。在分析网格中入侵检测需求后,设计了基于ICGM的网格入侵检测系统(IDS based on ICGM,gIDS)。gIDS具有较好的智能性、灵活性和扩展性,能有效地检测网格中的入侵行为,确保网格平台的安全。对比实验表明,基于智能网络模型的gIDS在检测率、误报率及检测速度方面具有良好的性能,也体现出智能Agent技术与网格技术的整合能从一定程度上解决网格自身存在的问题。
