基于模式物理量参数的云南雷暴大风概率预报技术研究

利用2019—2021年云南125个国家站大风数据和云南省地闪资料,统计云南雷暴大风个例,并挑选对雷暴大风有重要意义的物理量参数,结合NCEP再分析资料确定云南雷暴大风个例的物理量阈值,再基于ECMWF数值模式预报产品及确定的阈值,采用二分法进行云南雷暴大风概率预报。结果表明:在云南三次雷暴大风过程预报检验中,8月4日云南中部及东北部雷暴大风均命中,但在云南西部及西南部出现大范围的虚警,导致此次过程虚警率较高和临界成功指数较低;8月5日云南中部、东北及西北部雷暴大风预报正确,且云南西部及南部虚警范围小,虚警率较8月4日明显降低;7月7日云南自东北向西南出现大范围的雷暴大风天气过程,雷暴大风预报落区与实况基本吻合,呈现命中率高、虚警率较低的特征;三次过程命中率、临界成功指数、虚警率平均为0.873、0.203、0.789。

2022年三明市地质灾害气象风险预警预报效果检验与分析

三明市域地处闽西北低山丘陵地区,每年因为滑坡、崩塌、坡面泥石流等地质灾害引发的地质环境问题层出不穷。2022年5-6月受多轮持续长时间强降雨影响,引发多起地质灾害,造成一定的财产损失。本文利用入汛以来的三明市地质灾害灾情险情资料,对2022年33期三明市地质灾害气象风险预警预报效果进行了检验。结果表明:地质灾害预报预警平台成功预报了“5.8~6.20”期间的地质灾害,预报准确率约48%,表明预警平台有很好的指导作用,以期更好地使用地质灾害气象风险预报,提高预警精确度。

一种基于自回归预测的缓存替换算法

由于目前的web缓存替换算法多侧重于对用户的历史访问进行参考,缺乏对用户请求的预测。主要利用自回归模型可用于预测的特性,在基于访问时间间隔(LRU)替换算法的基础之上提出了一种基于自回归模型预测的web缓存替换算法,并进一步的在opnet网络仿真中进行了仿真验证。仿真结果表明:基于自回归预测的缓存替换算法相对于传统的缓存替换算法更能提高代理缓存的对象命中率和字节命中率。